안녕하세요 대학원 진학을 고민하고 있는 4학년 화학공학과 학부생입니다. 어렸을 때부터 연구자가 꿈이라 대학원 진학을 목표료 하고 있습니다. 하지만 학부생으로서 중요한 시기인 3학년 때에 지병을 얻고 두 번의 수술과 가족상을 겪어 1년간 공부를 제대로 하지 못했습니다. 아는만큼 보인다고 중요한 시기 공부를 못하니 대학원 진학을 앞두고 내가 어떤 분야에 흥미가 있는지, 가서 어떤 연구를 하고 싶은지 알기가 어렵습니다. 어떤 분야의 랩실을 가야할 지 고민 중에 Machine Learning을 이용한 MD simulation 랩에 흥미가 생겼습니다. 다만 제 부족한 지식 때문에 연구실 혹은 산업에 나갔을 때 어떤일을 하게 되는지 예상이 잘 안됩니다. 큰틀에서 ML을 이용하여 특정 물성을 가지는 물질의 후보군을 추려낸다는 것 정도만 아는데, 가서 코딩 위주로 결과를 도출하고 결과에 대한 해석 위주인지 실험 결과에 맞추어 시뮬레이션을 도출하는지 아니면 제가 알고 있는것이 아닌 전혀 다른 일을 하게 되는지 궁금합니다. 또한 연구하는 시간 중 코딩의 비율이 궁금합니다. 그저 tool에 불과하고 결과해석에 시간을 쏟는지 코딩이 메인으로 가는지요
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댓글 3개
2025.05.07
대학교 다니시면서 여러가지 힘든 일이 있으셔서 개인적으로 힘드셨겠습니다. 그럼에도 마음잡고 열심히하려는 모습 응원합니다. 최근 저희 연구실의 연구 주제와 겹쳐서 간단하게 대답해드겠습니다. ML을 이용한 MD simulation은 최근 몇 년 동안 각광받고 발전하는 분야라서 산업에서 어떤 역할을 할지 정해진게 아직 없습니다. 기존의 MD를 완전히 대체할 수 있을지도 잘 모르고 , 특히 부분적으로 ML을 통해서 기존의 방법보다 좋은 성과를 얻은 것이 산업에 사용될 수 있을지는 미지수입니다. 그렇기에 어떤 회사에 들어갈 수 있고 어떤 산업에 갈 수 있다고 말할 수 있는게 거의 없습니다.
그럼에도 불구하고 MS의 MatterGen, MatterSim 프로젝트나 Meta의 Fair 프로젝트 등 빅테크 기업에서 가능성을 생각하고 연구를 많이 하고 있고, CuspAi나 Enthalpic 등의 관련 연구 스타트업이 생겨나고 있습니다. 지금 관련 분야를 연구하는 박사생이라면 이런 연구직을 노리지 않을까 생각합니다. 혹은 SAIT나 LG display등의 국내 첨단 소재 대기업에서 계산 소재 연구를 할 수도 있을 것입니다.
2025.05.07
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