화공과 분자 동역학(MD simulation) 진학시 하게 될 일

ML을 MD나 material science에 적용하는 방식은 연구실의 방향에 따라 다른데, 크게 보면 ML 학회에 내는 경우에는 코딩, ML theory, 시뮬레이션 벤치마크에 집중을 하는 편이고 과학 저널을 노리는 경우에는 결과의 해석에 집중하는 편입니다. 저는 ML 학회를 메인으로 하는데 코딩에 쏟는 시간이 굉장히 깁니다. 결과 해석이 코딩과도 관련 있어서 때어서 볼 수는 없을 것 같습니다.

결과 해석이 ouput이 얼마나 physicaly sound하고 application에 사용 될 수 있는지를 말씀하시는 거라면 Wet Lab과 연계하는 경우가 아니라면, 대부분의 결과도 다른 calculation pipeline을 통해서 평가합니다. 코딩의 자신이 없어서 하는 말씀이라면, 특히 계산 화학에 ML을 섞을꺼라면 그냥 컴퓨터 전문가가 될 수준으로 공부해야한다고 생각하시는게 좋겠습니다. (다른 Wet Lab에서도 실험 기구의 사용에 전문가가되는 건 일반적이라고 생각이 됩니다.)

연구실이 ML이 바탕이 아니라 계산 화학 및 계산 물리 연구실이라면 결과의 물성 등을 통계적으로 분석하거나, Wet Lab에서 실험을 같이하는 큰 프로젝트를 진행할 수도 있습니다. 이는 연구실의 publication을 보고 미리 분위기를 파악할 수 있습니다. ML을 이용하여 특정 물성을 가지는 물질의 후보군을 추려내는 것은 가장 큰 응용 분야 (MLFF) 중 하나지만 더 다양한 연구들이 있습니다.

친절하고 자세한 설명 감사드립니다.
제가 잘 이해한게 맞는지 모르겠습니다만 ML MD가 발전하는 분야라 전공을 완전히 살려서 일할 수 있는지 취업을 하더라도 어떤일을 하게 될지는 정확히 알기 어렵다는 말씀이시군요. 어쩌면 졸업 후 ML 엔지니어가 되거나 classic MD 연구자가 하는 일을 하게될 수도 있겠네요.
연구 방향성 또한 제가 가는 랩실에 따라 계산화학 위주인지 코딩 위주인지 갈린다고 말씀해주시는 것 같아요.
관심있는 lab의 publication을 최대한 읽고 이해해보고 교수님과 컨택해보는게 제가 제일 먼저 해야할 일 같습니다.
다시 한 번 조언 감사드리고 건강하게 연구 잘 해내시길 빕니다. 감사합니다.