이런 식으로 구체적으로 사고하지 못하면 좋은 선택을 하기 힘들고 좋은 조언을 받기도 힘듭니다.
우선 작성자의 학문적 베이스가 재료 베이스인지, ai 베이스인지 모르기 때문에 해당 분야에서 어떤 방향으로 작성자님이 접근할 수 있는지도 모릅니다. 어떤 방향으로 접근하느냐에 따라서 진로가 매우 달라질 것으로 생각됩니다.
예를 들어, 최근 AI를 기존 소재 데이터베이스에 접목하여 신규 소재를 발굴 하는 논문을 nature 본지에서 본 적 있는데 학생이 말하는게 이런 연구라고 가정하고 얘기해볼게요. 저는 전문가가 아니지만, 해당 논문을 참고하면 이런 연구는 아주 러프하게 데이터베이스 구축 - ai 활용 신규소재 발굴로직 개발 - 개발 소재 검증 - ai 개선로직 개발 등으로 나눠볼 수 있을것 같은데요. 여기서 학생의 백그라운드 및 흥미가 어디 있으며 이 과정 안에서 어디에 기여하는게 좋을지 생각하고 분야 및 진로에 대해 물어봐야지, 그냥 아무런 노력도 사고도 없이 막연하게 졸업 후 진로 알려주세요 이런 식으로 말하면요, 어딜 가도 바로 폐급으로 찍힙니다.
그래도 도와드리자면 얼핏 듣기로 회사도 이런 분야에 관심은 갖고 있지만, ai에게 학습시킬 db가 아직까지 충분한 퀄리티가 아니어서 진척은 매우 느린것으로 알고있습니다. 연구소나 학계에선 db 부족은 더 심할 것으로 생각되구요. 이런 이유 때문인거같은데 서울대 재료과에도 제대로 이런 종류의 연구 수행하시는 분 없고, 다른 과에 한두분 계신걸로 알고있습니다.
결론은 회사와 조인하지 않고 이런 연구해서 실적내고 교수되긴 힘들다.
다만 소재 회사라 해도 공정 및 애플리케이션 쪽에선 ai 전문가들과 코웍 많이 합니다. AI 베이스면 특정 애플리케이션의 로직 개선 쪽으로 기회가 있을수도 있겠죠.
2023.12.07
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2023.12.07
2023.12.07