(토론)자연계열(신소재, 화공, 생명, 물리) 연구에서 AI를 접목시킨 연구의 파이가 앞으로 커질 것은 자명하다. 그렇다면 실험과학자들은 프로그래밍 능력을 함양해야 할 것인가?

김박사넷의 게시글을 가치있도록 만들기 위해 토론의 장을 만들어보려 합니다. 첫번째 주제는 다음과 같습니다.

자연계열(신소재, 화공, 생명, 물리) 연구에서 AI를 접목시킨 연구의 파이가 앞으로 커질 것은 자명하다. 그렇다면 실험과학자들은 프로그래밍 능력을 함양해야 할 것인가?

가령 생명공학에서는 빅데이터와 AI를 접목시켜 백신과 신약개발을 활발히 하고 있습니다. 과거에 비해 실험이 주는 기댓값보다 프로그래밍을 통한 계산이 고효율 저비용을 갖기 때문에 이러한 연구들은 향후 연구 포텐셜이 매우 클 것으로 예상됩니다.

이러한 연구는 화학, 물리 쪽에서는 현시점에서 양자역학을 기반으로 연구하는 컴퓨터 계산은 정확도가 떨어지고 실제 환경을 구현할 수 없다는 단점에 의해서 연구의 보조역할을 주로 하고 있습니다. 하지만 미래에 양자컴퓨터가 도래할 것은 분명하며 그렇기 때문에 미래에는 실험을 통해 얻을 수 있는 결과값보다 훨씬 재현성이 뛰어나며 이론적 배경을 갖춘 연구들이 가능할 것으로 보여집니다.

저는 개인적으로 계산과학 분야의 발전 가능성은 무궁무진하고 미래의 연구 방향의 두 축이 되리라 확신합니다. 또한 이 분야를 연구하고 계신 과학자분들도 많은 것으로 알고 있고 있습니다.

이 문제에는 다음과 같은 시각이 존재합니다.

1. 계산과학을 전공한 연구자가 미래에 가치있는 연구자가 될 것이다. 실험은 계산의 보조도구로 전락할 것이다.

2. 계산과학은 실험 연구자들이 그 툴을 사용하는 방법을 배우면 된다. 혹은 계산과학자들과 혹은 프로그래머들과 협업할 수 있는 능력을 배워야한다.

3. 실험연구자들은 계산과학 프로그램 사용법만 알고 실험만 하면 된다. 계산과학분야는 유용한 프로그램이 나오게되면 경쟁력을 잃을 것이다.

어떻게 생각하시나요?