現状の把握 2021/03/14

なんとなくこのままじゃダメなんじゃないかなあというぼんやりとした不安を感じたので現状を整理し今後の方針を建てる。

最優先すべきは業績

  1. 研究対象はタンパク質の分子シミュレーション
  2. 研究者の評価は業績によってのみ判断される
  3. 論文として成果を公表することは個人的な成果の拡大、および我々に投じられた研究費を世の中に還元するという2点で重要
  4. そのため最優先すべきは業績
  5. 業績
  6. 業績
  7. とにかく1stの論文をショボくてもいいので自力で一本出す

1stの論文をショボくてもいいので自力で一本出すために(現状はここ)

  1. とにかく手を動かす
  2. ひよっこなので手を動かすことで分野に重要な情報を重点的に学ぶことができる
    (なぜなら知識のマップがスカスカだから)
  3. 自発的にトピックを選定した『勉強』はもしかしたらとんでもないピント外れの可能性がある。私が特殊相対論を勉強してもタンパク質のシミュレーションには役に立たない(全く役に立たないとは言わないが
  4. 「現状でこの業界は何ができているのか」の理解がまず大事(新規性がないと論文にはならない)
  5. なので論文を読むことは大事
  6. しかし全部の論文を読むことは不可能
  7. 入門にはReview論文がよい
  8. また指導教官の知識を借り、読むべき論文のアドバイスを貰う
  9. 引用数で「あたり」をつけるのも良い手

すげー論文を書きたい

  1. 手だけを動かすのはとても大事だが、それだけやってるとそのへんのドメイン知識だけが蓄積してきて発展性がなくなる(=たこつぼ研究者)。
  2. すごい論文とはまったく新しい着眼点で役に立つ手法を開発したものと個人的に考えている
    (https://en.wikipedia.org/wiki/Katchalski-Katzir_algorithm)とか
  3. せっかくなら博士のうちに一報くらいすごい論文を書きたい
  4. そのためには特定ドメインに「だけ」詳しくてもダメ
    (特定ドメインの知識があることは大前提。これは1stの1報目の執筆を介して培う)
  5. そこで他ドメインとの知識の融合を試みる
  6. そのためには他ドメインの知識が必要
  7. 他ドメインの勉強の際はまず全体像を俯瞰するような教科書を使う。全ての手法に精通している必要はない。
  8. 例えば最適化数学においてニュートン法・最急降下法・勾配降下法の違いを一般的に説明できる必要はあるが、勾配降下法の派生種を全部知っている必要はない。なぜなら私は最適化数学の研究者ではないから。必要に応じて既存パッケージを使えば良い(車輪の再発明を避ける
  9. 一方で、組み合わせを考える上では他ドメインに関する理論的な知識が必要。
  10. 例えば、Katchalski-Katzir algorithmのアイデアは高速フーリエ変換の知識がなければとうてい思いつくものではなかっただろう
  11. そこで、俯瞰視した後に役に立ちそうな他ドメインの知識を定期的に学んでいく必要がある
  12. これらは一朝一夕では身につかない。したがって継続的に取り組むしかない
  13. しかしやはり全部の数学・物理を勉強する必要も時間がな
  14. 過度に抽象的な数学の勉強は避ける。かかる時間の割に実入りが少ない。
  15. 意外と「他分野で当たり前に既に応用されている手法を輸入する」だけでも全くの新規性が出たりする
  16. そこで他ドメインの勉強対象は応用性の高いものにすること
  17. 繰り返すが、最も大事なのは業績である。勉強の時間で研究時間を圧迫しないこと
  18. 『教養』というワードが放つ魅力的な輝きに負けない強い心を持つ学際領域を学んでいる以上、個々の学術に対する知識はそれらのみを専攻としている人より劣る。そうするとあれもこれもと勉強しなければならないような気がするが、そんな時間はない。人生は有限。
  19. 目的は「研究成果を出して人類に貢献すること」の最大化であり知識の最大化ではない。自分は知的好奇心が高いほうであれもこれもと手を出したがるタイプだが、常に目的に繋がるかどうか考えること

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