搞机器学习的生环化材是天坑吗？
首先，得承认，纯粹地“搞”机器学习，而背景是这些专业，确实容易让人产生“天坑”的错觉。 为什么这么说？
方向的错位感： 很多做机器学习的人，特别是那些在互联网、金融、科技公司里风生水起的，他们的核心业务往往是围绕着数据本身、算法优化、模型部署、用户行为分析等等。他们的“数据”来自网站日志、交易记录、用户画像，他们要解决的问题是推荐算法、搜索排序、风险预测、图像识别等等。这些和“生环化材”传统的研究对象，比如生物体的分子结构、化学反应机理、材料的物理性质、环境污染物的扩散模型，看似有些距离。
知识体系的壁垒： 机器学习，尤其是深度学习，背后的数学原理（线性代数、概率论、微积分）、算法（梯度下降、反向传播、各种神经网络结构）以及编程实现（Python、TensorFlow、PyTorch）是核心。一个“生环化材”的学生，如果只是简单套用这些工具，而对本领域的专业知识缺乏深入理解，那他做的模型很可能只是“空中楼阁”，缺乏实际的解释力和应用价值。反过来，如果他在本专业领域有很深的造诣，但对机器学习的数学基础和工程实现一窍不通，那他也很难真正“搞”起来。
就业市场的“主流”视角： 当大家谈论机器学习的就业前景时，往往聚焦在互联网大厂的算法工程师、数据科学家岗位。这些岗位确实对传统“生环化材”专业背景的要求相对不高（虽然也有，但不是主流）。如果你想往这个方向靠拢，可能会发现自己需要补的课太多，或者需要证明自己跨界的能力。
但是！你说它们是“天坑”，这就太绝对，也太片面了。 事实上，“生环化材”的从业者，如果能把机器学习的强大工具和他们本专业的深厚积累结合起来，那简直就是宝藏，而且是别人轻易挖不到的宝藏。
为什么“生环化材”+机器学习大有可为，甚至可以说是“潜力股”？
1. 数据的“质”和“量”：
生物学： 基因测序数据（NGS）、蛋白质结构数据（AlphaFold的例子就不用说了）、药物研发中的化合物库、临床试验数据、医学影像数据……这些数据量大、维度高、而且蕴含着极其复杂的生物学信息。没有深入的生物学知识，你根本看不懂这些数据代表什么，更别说从中挖掘有价值的模式了。机器学习在这里，可以帮助我们加速新药发现、个性化医疗、疾病诊断、基因功能预测等等。
环境科学： 卫星遥感数据、环境监测站的实时数据、气象数据、污染物扩散模型数据、生态系统模拟数据……这些数据同样庞大且复杂。机器学习可以用于预测空气质量、水体污染、极端天气事件、生态恢复效果，甚至帮助我们设计更有效的环境保护策略。
化学： 化合物性质预测、反应路径优化、催化剂设计、材料性能预测、光谱数据分析……化学世界充满了分子、原子和反应，这些都可以用数据来描述和预测。机器学习可以极大地加速化学物质的研发，减少实验试错的成本，比如量子化学计算结合机器学习，能更高效地发现新的功能材料或药物分子。
材料科学： 材料的结构、性能、制备工艺数据。机器学习已经被广泛应用于预测新材料的性能（强度、导电性、热稳定性等），加速新材料的设计和发现，减少昂贵的实验测试。
2. 专业知识是“金矿”：
特征工程的深度： 机器学习的效果很大程度上取决于你如何将原始数据转化为模型能够理解的特征。在“生环化材”领域，你的专业知识就是最宝贵的特征工程手册。比如，在生物学中，你知道哪些基因位点、哪些蛋白质相互作用可能与某个疾病相关；在化学中，你知道哪些官能团、哪些分子结构可能影响化合物的活性；在材料学中，你知道晶体结构、原子排列方式对材料性能的关键作用。这些深层次的领域知识，是纯粹的“码农”难以具备的，能够让你构建出更精准、更有解释力的模型。
问题理解的准确性： 机器学习是工具，解决的是具体问题。理解“生环化材”领域的问题，比如某个疾病的病理机制、某种污染物的来源与传播、某种材料失效的原因，是使用机器学习解决这些问题的根本前提。你不是在“套模型”，而是在用模型“攻克”本领域的难题。
3. 跨界人才的稀缺性：
“生化环材”+算法=高价值人才： 那些真正理解领域知识，又能熟练运用机器学习工具的人，是非常稀缺的。他们在学术界可以推动本领域的科学发现，在工业界则可以创造巨大的商业价值。想想那些生物医药公司的AI部门，化工企业的研发部门，环保监测机构的数据分析团队，他们都需要这样的人才。
“天坑”的另一面是“蓝海”： 很多热门的机器学习应用领域（如互联网推荐、金融风控）已经非常“卷”了，头部公司人才挤压严重。而“生环化材”与机器学习的结合，虽然起步晚一些，但很多细分领域尚未被完全开发，竞争相对较小，却拥有巨大的潜在价值和广阔的蓝海市场。
那么，如何才能不掉进“天坑”，而是成为这个结合领域的“弄潮儿”？
打好基础： 机器学习的数学基础（微积分、线性代数、概率统计）和编程能力（Python、数据结构、常用库）是绕不开的。这部分一定要过硬。
深入理解本专业： 不要丢掉你的“根”。你要比传统的机器学习工程师更懂你所研究的领域。深挖专业知识，理解背后的机理，这样才能进行有效的特征工程和模型解释。
学以致用： 找寻你本专业领域中能够用数据和模型解决的实际问题。可以从一些公开数据集开始，或者在你自己的科研项目中尝试应用。
拥抱新工具： 持续学习最新的机器学习算法和技术，并思考它们如何能应用于你所在的领域。例如，如何利用图神经网络（GNN）来模拟分子结构，如何用强化学习来优化化学反应条件，如何用Transformer模型来处理长序列的基因数据。
培养“模型思维”： 不仅是会用模型，更要理解模型的优势和局限性。知道什么时候模型适用，什么时候需要领域知识来弥补模型的不足，什么时候模型的预测结果需要用专业的知识去验证。
总结一下：
“生环化材”本身都不是“天坑”，它们是支撑现代社会运转和科技发展的基础学科。而将机器学习作为工具，与“生环化材”的专业知识相结合，绝对不是“天坑”，而是隐藏着巨大潜力的“蓝海”和“金矿”。
关键在于，你是否愿意投入时间和精力，去打通这两个领域的壁垒，真正地将它们融会贯通，而不是仅仅停留在“套用”的层面。如果你能做到这一点，那么你不仅不会是“天坑”中的一员，反而会成为那个在别人看不到的地方，挖掘出价值的先行者。别被表面的“热门”和“冷门”迷惑，有时候，最扎实的知识和最独特的视角，才是最宝贵的竞争力。
网友意见
做过一段时间的材料学+NLP的交叉，后来及时弃坑。目前北邮某个NLP组研零，谈谈自己的经历。
本科是北邮理学院的学生，本科阶段联系了学院里一位做材料的老师，希望能做做科研，老师人非常好，平时也乐于帮助学生。
一开始联系老师的时候，老师希望我能做一些机器学习+材料方面的内容，并让我看了nature上的一篇文章paper1。现在看来这篇文章就是把word2vec在材料学的文献train了一下，然后利用word2vec本身的一些应用在材料学上秀了一下，就发了nature（人家这运气啊）。
因为老师对机器学习没有太多的了解，我就从吴恩达，李宏毅的课程开始一步步学，算是慢慢入了机器学习的门。之后就想着改进前面提到的论文，我看那时bert很火，就懂了心思，跟老师说了，然后开始着手用bert代替word2vec。从那时开始，我从收集材料学文献开始，到处理数据，总共构建了200个G的材料学的预训练预料库（我知道现在看来很少，但这是我个人的极限，花了三个月才弄成）。之后也遇到了很多困难，比如实验室没有GPU（学院里没有，有也不可能给我，最开始只能尝试colab，结果一天只能train 12h。最终还是感谢北邮叶培大学院，批了GPU下来，这GPU对我的本科生涯意义重大，我的无数比赛靠的都是它），bert的tensorflow版本的代码在我的GPU完全train不起来（当时完全不懂啊，就对着代码一点点，想让它能被train起来）前前后后忙了很久才终于把bert训练起来。
到这里大家应该可以看出来，虽然我一直在忙里忙外，花了很多精力。但有个重要的问题我忽视了，我一直没有明确的目标，也没有希望解决的问题。
在train好了我的bert（我把它命名成mater-bert），我就面临上述问题了，到底要用这个bert去做些什么。最后，我选择了一个现在看起来非常不明智的决定，我让bert去解决材料学的命名实体和关系抽取的问题。其实就是把NLP的一些应用在材料学上。看起来没啥毛病，但问题是，材料学真的需要这些应用吗？这也是后来其他老师在答辩的时候问我的问题，被问到的时候我是很心虚的，因为我知道，根本没有！包括前面nature的文章，平心而论，价值不大，也只是新奇。
这项工作持续了我本科的大半时光，去年的除夕，我还在写它的代码。我的收获是有的，我比本科同学更早地入门NLP，NLP的coding能力，检索能力有了非常大的提升。这一点在我后来的比赛和保研后的工作中深有体会（2021年，单枪匹马地拿下SMP2021 对话式AI算法评测的第四名，呼呼～，并且保研到了专门做NLP的实验室）。但是，这项工作的产出，几乎没有，我很遗憾。不过幸好我只是本科生，即使花了这么多时间，我还是可以轻松保研，这项工作对我的影响可以降到最低，但研究生呢？
现在复盘一下这项工作，总结一下：
- 我只想着将NLP的技术运用到材料学，但是从来没想过去解决材料学中实际存在的问题。这种交叉，这种创新，不要也罢！
2. 如果实验室里本来没有机器学习的积淀的话，还是不建议做的（当然，能力强的除外，但我是真的菜），因为这会花费大量的时间与精力，最后的产出却可能一般qwq.
3. 我先润了，祝好！
工科学生，文笔太差，请大家见谅！
在我定义里，已经不算天坑了。我对天坑专业的定义是风险尚未正确认识、控制，风险溢价尚未充分支付的专业。这里的风险主要指安全健康风险，在生化环材搞机器学习，念书期间可以远离湿实验，既不用过柱子，也不用烧砖头。毕业之后，也基本离开工艺类岗位，所以不算天坑了。
然后再谈谈我观察到的一些东西吧。顶级学术圈的距离远比我之前想象的小，你在生化环材做机器学习，如果能发nature、science，类似alphafold这样的工作，毕业后还是有机会进大厂的AI lab的。因为各大ai lab都在布局AI for science，会有一些岗位需求。相反，你学计算机，如果只是在普通lab，发一些ccf b，恐怕并没有机会进大厂ai lab。
另外，如果发不了nature和science，也可以尝试把你们领域的东西带进顶会。例如，做各种分子图、蛋白图，gnn一顿上，也能引起学界的兴趣，然后发一波NIPS、ICML、AAAI等。这也是认的。当然，nano letter啥的就算了，我看没人认。
总之，想出坑，就拼命往计算机靠。多看看，微软亚研，meta AI，openai，deep mind在搞啥。
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