Dai un'occhiata all ' elenco di software di chimica computazionale. Offre una panoramica su come vengono utilizzati i computer in chimica. Molti di loro rientrano maggiormente nel campo della fisica chimica, alcuni nella chemioinformatica, per citarne solo alcuni. Quindi sicuramente ci sono molti posti in cui contribuire all'uso dei computer in chimica. Se sei in grado di mescolare l'ingegneria del software e la scienza stessa in un buon modo, le possibilità sono immense.

Per quanto riguarda l'ultima domanda, quasi qualunque campo della chimica tu scelga, puoi contribuire ai programmi utilizzati al suo interno. Non esiste una cosa come il codice scientifico completo. E il livello universitario è un prerequisito necessario per fare scienza ragionevole. Concentrati solo sui modelli e sulla matematica dietro le quinte e tutto seguirà.

Sono in ritardo alla festa e tutti gli altri qui hanno suggerito come l'esperienza dell'informatica possa contribuire alla chimica. Farò un po 'di questo, ma sottolineerò anche come l'esperienza di chimica potrebbe potenzialmente contribuire ad alcune (molto selezionate) opportunità di CS.

Mi trovo in una posizione simile alla tua. Recentemente ho dichiarato una doppia specializzazione in Chimica e Matematica Applicata-Comp.Sci enfasi perché mi sono piaciute entrambe le materie. Inizialmente avevo intenzione di raddoppiare in puro Comp. Sci., Ma il nostro dipartimento di informatica è pieno di orribili docenti e la matematica è piena di docenti straordinari, quindi mi sono messo in un altro.

La chimica computazionale è uno dei tanti campi in cui CS e chimica si sovrappongono questi giorni. Non è ovvio, ma ce ne sono molti, molti altri, poiché le persone che sono brave con i computer e la scienza sono più rare di quanto dovrebbero essere. Molti laboratori, anche quelli che non sono di natura computazionale, si basano su alcuni modelli di base. Attualmente lavoro con un gruppo di nanoparticelle e recentemente il PI si è lamentato del fatto che la maggior parte dei suoi dottorandi non poteva programmare nulla per salvare le loro vite.

In caso contrario, il nostro campo potrebbe sempre utilizzare un buon software devs. Forse sono un po 'viziato, ma alcune delle nostre cosiddette suite software "all'avanguardia" devono essere parzialmente ricompensate ogni volta che vengono lanciate e soffrono di crash spontaneo dei moduli di comunicazione, che richiedono il riavvio di diversi computer per riavviare le cose e di nuovo in esecuzione. È abbastanza ovvio per me che molte delle cose sono state progettate da uno sviluppatore di software e non da uno scienziato praticante, come il milione di pressioni di pulsanti necessarie per caricare i dati e lavorarci, e la generale recalcitranza di tale software da sputare. vari tipi di dati.

Se non vuoi lavorare su questo problema, siamo ancora alle prese con il problema di come condividere codice e modelli / dati. Tutto si sta spostando verso i computer e la ricerca non fa eccezione. I ricercatori stanno ancora cercando di capire come condividere facilmente file, archiviarli e pubblicarli (più di uno studio è andato in stampa come una lettera senza alcun codice allegato).

In definitiva, Non so cosa vuoi Sulla base dei tuoi ultimi paragrafi, questo probabilmente non è quello che stavi cercando, ma poiché hai aperto con una domanda sulla sovrapposizione tra due campi e non su come uno potrebbe contribuire all'altro, li lascio qui come idee su come diversi campi possono potenzialmente interagire.

PS Per un esempio interessante, la tesi di dottorato di Philip Guo ruotava attorno alla questione di come lo stesso codice potesse dare gli stessi risultati se eseguito su sistemi diversi, nonostante ambienti diversi. La domanda lo ha portato a creare uno strumento (credo Python) che consente di eseguire simulazioni in un ambiente sicuro (e quindi identico) senza perdita di prestazioni. http://www.pgbovine.net/PhD-memoir.htm

La chimica computazionale è un campo enorme. Il Premio Nobel per la chimica 2013 è stato assegnato ai ricercatori che hanno gettato le basi per il progresso della chimica computazionale moderna ed è essenzialmente un commento del comitato del Premio Nobel per la chimica sull'importanza della chimica computazionale. I modelli di computer sono particolarmente critici per lo sviluppo di una comprensione di sistemi a cui è difficile (o impossibile) accedere sperimentalmente.

Ciò implica essenzialmente la creazione di modelli matematici per il comportamento di molecole e atomi, la scrittura di programmi per risolverli e l'esecuzione su computer (di solito enormi). La dinamica molecolare è un'attività comune e implica la simulazione di una manciata di molecole che seguono una manciata di regole (come si scontrano, come ruotano, come si attraggono o si respingono a vicenda, ecc.). Più potenza di calcolo hai, più molecole puoi simulare, e quindi migliori sono le tue estrapolazioni su scale più grandi. Le simulazioni eseguite su supercomputer possono fornire un collegamento diretto tra il microscopico (molecole) e il macroscopico (proprietà del fluido, come viscosità o conduttività). Scrivere programmi che verranno eseguiti (e eseguiti in modo efficiente) su supercomputer coinvolge molte parti in movimento, la maggior parte delle quali è pura informatica.

Se hai una formazione in informatica e ti iscrivi a un corso di laurea in chimica, o vai a lavorare in un'azienda chimica in cui lavori con i chimici, avrai un vantaggio grazie alle tue capacità computazionali e avrai l'intuizione di pensare ai problemi in modo computazionale - il cui valore non può essere sopravvalutato . Come accennato in precedenza, i modelli di computer sono usati spesso in chimica, quindi la fluidità di programmazione è importante. D'altra parte, avrai molto da recuperare in matematica e fisica, che è un tipo diverso di intuizione che potresti non avere rispetto agli altri.

I laboratori nazionali e le università svolgono una quantità significativa di lavoro di chimica computazionale, meno nel settore R&D (causato, tra le altre ragioni, dalla mancanza di accesso a risorse di calcolo sufficienti e dalla difficoltà di ottenere risultati immediatamente applicabili). Le aziende farmaceutiche sono i gorilla da 800 libbre della chimica computazionale industriale. Se stai cercando lavoro nell'industria, però, considera l'ingegneria chimica. L'ingegneria chimica è un altro campo enorme con un numero altrettanto enorme di opportunità (leggi: frutta a portata di mano) per qualcuno con una predisposizione al calcolo.

In breve:

• chimica quantistica, se ti piace la chimica accademica,
• chemioinformatica / bioinformatica, se ti piace più chimica industriale, farmaceutica,
• simulazioni in nanotecnologia, se non hai paura di un po 'di fisica e ti piacciono i campi interdisciplinari

In breve: la chimica quantistica / le simulazioni molecolari sono belle e interessanti, ma ci sono due possibili principali contro (a seconda dei gusti):

• QC è generalmente molto orientato all'accademia. Sebbene sia utilizzato anche nell'industria, le persone del controllo qualità sono generalmente attaccate al mondo accademico o alle piccole società di software scientifico. Basta annunci di lavoro su Google per avere un'idea approssimativa, prima di prendere qualsiasi decisione importante.
• Potresti essere caduto in ritardo dalla festa. QC ha molte-molte implementazioni, la maggior parte di esse sono dialetti FORTRAN non antichi. Ci sono algoritmi ancora più non implementati, tuttavia potresti trovare difficile iniziare un progetto completamente nuovo da zero e potresti trovare dolorosi codici spagettici in FORTRAN se ti unisci ad altri.

Dovresti notare che a tale riguardo molecolare le persone di simulazione (meccanica molecolare, MD basato su MM ecc.) sono molto simili alle persone di chimica quantistica.

La chemioinformatica è un campo diverso e generalmente richiede diversi tipi di matematica (molto più orientata all'apprendimento automatico / statistica):

• La chemioinformatica è molto meno popolare nel mondo accademico e la comunità accademica è molto più piccola, d'altra parte molto più popolare nell'industria. Se cerchi lavori di "chimica computazionale", la maggior parte delle pubblicità sarà un po 'di chemoinfo.
• Generalmente richiede database di grandi dimensioni (affidabili) che possono limitare la tua ricerca a determinati campi. Tuttavia, ci sono alcuni usi innovativi di cheminfo, ad es. fatto dal gruppo Grzybowski a Notheastern digitalizzare database sintetici chimici.
• Il campo ha un rapporto quasi incesto con il settore farmaceutico, quindi se non è il tuo interesse principale, potresti trovare noiosi la maggior parte degli argomenti.

Campi combinati: ci sono sempre interessanti miscele di teoria e calcolo (ed esperimento), vedi ad es. il lavoro di Christofer Wilmer sulla progettazione di MOF.

Le simulazioni per la nanotecnologia dovrebbero essere simili alla chimica quantistica, tuttavia è un campo emergente con una cultura leggermente diversa, basi di codice molto meno consolidate e molta più diversità di teorie. È spesso un campo in cui si scontrano fisici, ingegneri e chimici. Significa anche che dovresti avere un'idea migliore di quello che fai. È essenzialmente il selvaggio West. Nella mia esperienza, i gruppi sperimentali nanotecnologici sono anche molto più disposti a collaborare con persone computazionali / teoriche rispetto ai chimici classici e hanno rapporti molto più intimi con macchine e dati quantitativi rispetto ad es. chimici organici.

Una parola di cautela , però: i ragazzi computazionali scientifici sono intelligenti e tutto in molti modi, ma la maggior parte di loro sono programmatori ORRIBILI. Per programmatori orribili intendo persone che non hanno mai sentito parlare del controllo delle versioni, non testano correttamente il loro codice e sono disposte a scrivere codice totalmente non documentato e illeggibile in linguaggi che la maggior parte dei programmatori ha la pelle d'oca. È un campo in cui anche i software di visualizzazione sono scritti in FORTRAN. Questo può essere un grande vantaggio o un enorme imbroglio, a seconda della situazione.

Studia Python (più veloce da imparare) o Java (meglio pagato) se sei un chimico NON studia chimica se sei uno sviluppatore.

Le università trasmettono toni di chimici al mercato del lavoro. Stessa velocità degli anni '60. Ma non ci sono posti di lavoro perché negli anni Sessanta servono molti chimici per gestire una fabbrica. Ora, grazie all'automazione, ne hai solo bisogno.

Prima che ogni provincia in Europa avesse una fabbrica di prodotti chimici. L'Europa ha spostato i processi di produzione sporchi in India / Cina a causa delle rigide leggi ambientali in Europa.

Se studi chimica adesso, cambia la tua specializzazione. Srsly.

Gordon Moore ha conseguito il dottorato in chimica. La sovrapposizione è in realtà nella realizzazione delle schede e dell'elettronica. Quali materiali e quali proprietà ha qualcosa e perché lo useresti in un computer.