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본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

신소재(재료 공학)와 머신러닝(AI)

2023.08.08

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안녕하세요. 저는 서성한 라인 신소재공학과 평균 학점 4.36의 이제 4학기를 마친 한 학생입니다.
최근 머신러닝을 기반으로 물성을 분석하는 한 랩실에 컨택이 돼서 학부연구생 활동을 다음 학기부터 하려고 합니다. (자대 랩실입니다)

파이썬과 머신러닝을 많이 다루게 될 것 같은데, 코딩과 머신러닝 역량이 신소재에서 큰 이점으로 작용할까요?
물론, 분석·전산재료과학 및 구조재료기술을 연구하는 랩실에서는 필요한 역량이겠지만, 타 일반적인 랩실에서도 머신러닝을 이용해서 분석하는 경우가 많은지 궁금합니다.

연구에 참여하고 무언가를 했다라는 기록 자체로 충분히 의미 있을 수 있다고도 생각합니다. 그런데 우려되는 점은 주로 머신러닝을 활용하는 역량이 커질 것 같은데, 신소재의 다른 일반적인 랩실에서 이런 역량을 키웠다는 경험이 크게 메리트가 있을 지 걱정됩니다.

서성한 라인에 학점 관리도 아직까진 괜찮아서 설카포 대학원도 생각 중인데, 신소재인데 AI를 다루는 역량만 커져서 랩실 컨택에 어려움이 있을지 걱정됩니다.

머신러닝 역량을 신소재공학과 분야에서는 잘 요구하지 않는지 궁금하고, 요구하지 않는 역량을 키우느라고 쓸데없는 노력을 할까봐 우려돼서 글을 남깁니다.

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댓글 14개

2023.08.08

안녕하세요 그쪽은 복잡도가 꽤 높아서 머신러닝 을 추천드리지 않습니다. 근사화해서 처리해야 하는데 이게 실무입장에서는 .... 머신러닝 알고리즘도 레퍼런스 별로없고요, 양자컴퓨터 나오면 그걸로 돌릴 예정이라 계속 그 직무 파다가 갑자기 파괴적 혁신 나올 수도 있습니다. 한마디로 리스크 큽니다. 차라리 plasma나 ald 공정 쪽으로 빠지세요

대댓글 6개

2023.08.08

미국에서는 꽤 괜찮을 수 있는데 그 정도로 AI를 잘하면 다른 곳에서도 고액연봉 받을 수 있을 겁니다

2023.08.08

다른 곳 : computer vision, 자연어 처리, SNS 기타 등등

2023.08.08

신소재의 다른 일반적인 랩실에서 이런 역량을 키웠다는 경험이 크게 메리트가 있을 지 걱정됩니다. = 현재로선 없습니다

2023.08.08

반도체보다 배터리에 머신러닝응용이 더 활발하게 대학원생 레벨까지 내려온 것 같은데 그 쪽을 파보시는 것도 좋습니다. 반도체는 여러 이권이 복잡하게 얽혀있어 머신러닝 1개만 잘한다고 두각을 보이긴 쉽지않습니다

2023.08.08

님이 초천재에 해외에서 학석박 CS로 마친 사람이면 추천할수도 있는데 roi를 생각하면 굳이? 이런느낌이긴 합니다

2023.08.08

이렇게까지 말하는데는 이유가 있겠죠... 인생에 있어서 좋은 선택 하시길 바랍니다.

2023.08.08

요즘에 머신러닝 접목하려는 연구실이 많이 늘었는데요. 지도교수님도 잘 모르고 학생에게 혼자 해오라는 연구실이면 정말 많이 힘들 것 같습니다

대댓글 1개

2023.08.08

물경력 쌓이기 쉽상인 곳 가지 마세요

2023.08.09

혹시 S인가요? 제가하는분야와 동일하네요

2023.08.09

재료하는 입장에서 볼때 AI발린 논문치고 실용적인거는 못봣네요. 그냥 좀 뭐 있어보이게 늘어놓는거만 본거같고.. AI반짝 gpt 반짝 하면서 잠깐 뜨는거같음.. AI ML보다는 제대로된 DFT? Molecular dynamic 이 필요함..

대댓글 1개

2023.08.09

ㄹㅇAI는 과제따기용
심심한 칼 세이건

IF : 3

2023.08.10

근본적으로 머신러닝은 데이터로부터 학습을 하는 건데 데이터가 적어도 만개 이상은 필요로 함. 재료 분야에서 이정도 데이터를 축적하는건 회사 말고는 불가능. 전산 재료 하시는 분들이 AI 조금씩 섞긴 하는데 근본적으로 데이터가 부족하기 때문에 제한적임. 재료 분야에서는 실험이 메인이고 계산은 실험을 뒷받침해주거나 가능한 재료군을 제안하는 정도.
성급한 한나 아렌트*

2023.08.10

윗 분 말씀대로 재료 분야에서는 머신러닝이 큰 의미가 없습니다. 가까운 지인이 관련 연구하는것을 지켜보면... 안타깝다는 말밖에 안나옵니다. 아무리 빅데이터 쌓아서 학습시킨다 한들, 실험적으로 작은 변수 하나에 결과가 달라지는게 합성이기에 실제 적용에 한계가 있습니다.

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