제가 그렇게 나쁘거나 능력 있는 사람은 아닙니다...

의미가 있는 답을 하려면 어떤 문제를 어떻게 틀렸는가를 알아야 하기 때문에 좀 어렵네요. 보통 유기화학은 좋아해야 잘하는 경우가 많은데 특이한 케이스시네요 ㅎㅎ

제가 입이 짧아서 밥을 많이 못 먹는데 김치볶음밥은 두그릇씩 먹습니다

아 전 닥후입니다. 특히 학부 수업이라면 명명법 같은 거보다 쓸모 있는 게 진짜 많거든요. 굳이 명명법을 배워야 하는 사람들 (대학원생이라던가...)은 그 때 가서 배워도 전혀 늦지 않아요.

미국에서 할 겁니다 아마...
둘 다 박사 따면 할듯요

음 어느 정도는요. 왜냐면 분명히 종이에 그린것만 봐선 그럴싸해 보이는 것도 안 되는 경우가 엄청 많거든요. 심지어 왜 안되는지도 모르고 그냥 안 됨. 하지만 애시당초 그럴싸해 보이는 걸 종이에 그리려면 아는 게 많아야 하고, 뭔가가 되더라도 이게 논문감인지 아닌지를 알아야 하기 때문에 지식 70% 운 30% 정도로 생각합니다.

물론 저도 대학원생일 뿐이니 어느 정도는 가려 들으실 필요가..ㅎㅎ

어느 정도는요. 되게 특이한 반응식이 아니라면 반응식만 보고 뭐가 어떤 역할을 하는지는 제 레벨 정도만 되면 보이는거 같아요

제가 무기화학쪽 지식이 거의 전무한지라...

computation 말씀하시는거 같은데, 지극히 개인적인 감상으로는 계륵이 아닌가 싶습니다. 실험으로 판별이 안되는 문제가 있으면 쓰는거 같아요 ㅋㅋㅋ

저는 고작 500MHz요 ㅎㅎ 사실 웬만하면 유기화학은 500 이상 갈 이유가 없어요

전공하면 여러곳에 가더라고요. 의약품 만드는데도 가고, 3M같은 회사도 가고...

아뇨 걍 다 합니다

말 쥰내게 안 듣는 포닥만 빼고요

초1때인가 읽었을겁니다 아마. 엄마가 읽으셔서 따라 읽음

화학 분야 중 탄소가 어떻게 결합을 하는지에 대해 배우는 메이저 갈래입니다.

여백이 부족해 그만...

취향과 마음이 이렇게 잘 맞는 사람을 찾기가 참 어려운거 같은데 인복 하나는 참 좋은거 같읍니다.

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위의 민초님 대댓글로!

오 이거 재밌는 질문이네요. 저도 비슷한 궁금증이 있어요. 머신러닝 같은걸 물질 합성에 접목시켜서 어떤 조합이 최적인 지 실제 실험을 거치지 않고 시뮬레이션 단계에서 끝내버리기 같은 일이 지금 기술 단계에서 어느정도로 현실성 있는 지 궁금해요.

일단 AI 관련해서 아는게 별로 없는데, 어떤 사람들은 그것 때문에 유기화학자들이 조만간 쪽박 찰 거라고까지 보더라고요. 제 생각은 다른데, AI가 기계를 가동해서 합성도 지 혼자 뚝딱뚝딱 하는 수준이 아닌 이상, 화학자들이 일자리를 잃거나 하는 일은 한참 먼 거 같습니다. 실제 합성 논문에서 retrosynthesis를 보면 원래대로 되는 게 하나도 없고, 이론상으론 전혀 문제가 없는데 실제로 해보면 안되는 부분도 많으니까요. 물론 retrosynthesis만이라도 일정수준 퀄리티로 해준다면 정말 많은 도움이 될 거 같네요.

저는 모르는 사람을 볼 일이 별로 없어서 직접 경험은 못해봤어요. 미네소타가 나름 진보적인 곳이라 그런 일이 적을거라는 막연한 예상을 해봅니다

전혀요 ㅋㅋㅋ

대학원 생활은 정말 케바케입니다. 우리 랩은 교수님 성향도 그렇고 "니가 할 일을 다 하면 출퇴근 시간 같은건 필요 없다"가 철칙인거 같아요

흔히 생각하는 "공부 머리"로 뚫을 수 없다는거? 일정 수준을 넘으면 지식만으론 깰 수 없는 퍼즐에 더 가깝게 느껴지기도 합니다

인생의 목표 중 하나입니다

용 보면 눈물 나올거 같아요