Computational Molecular and Materials Science (M.Sc.)
Der Masterstudiengang Computational Molecular and Materials Science verbindet Molekül- und Materialwissenschaften mit modernsten Methoden der Modellierung, Simulation und Data Science. Ziel ist es, neue Moleküle und Materialien gezielt am Computer zu entwickeln – für Energietechnologien, Pharmazeutika, Biotechnologie und Nanotechnologie.
Steckbrief
- Abschluss
- Master of Science
- Zugang
- Qualifikationsfeststellungsverfahren
- Regelstudienzeit
- 4 Semester
- Unterrichtssprache
- vollständig auf Englisch
- Fakultät
- Naturwissenschaftliche Fakultät, Technische Fakultät
- Studienbeginn
- Wintersemester
- Größe
- 1-50
- Besondere Studienformen
- Teilzeitstudium möglich
- Besondere Hinweise
-
Der Studiengang wird im Blended-Learning-Format angeboten und kombiniert Online-Lehre mit ausgewählten Präsenzveranstaltungen. Vorlesungen und Übungen können größtenteils online absolviert werden und ermöglichen damit ein hohes Maß an zeitlicher und räumlicher Flexibilität.
Praktika sowie Prüfungen finden jedoch in Präsenz statt.
Worum geht es im Studiengang?
Der Masterstudiengang Computational Molecular and Materials Science vermittelt moderne rechnergestützte Methoden zur Untersuchung und Entwicklung von Molekülen und Materialien. Im Zentrum stehen Modellierung, Simulation und datengetriebene Ansätze, mit denen sich Eigenschaften auf atomarer und molekularer Ebene analysieren und gezielt beeinflussen lassen.
Das Studium verbindet physikalisch-chemische Grundlagen mit aktuellen Methoden der Computerchemie und Materialsimulation. Dazu gehören quantenmechanische Verfahren, multiskalige Simulationsansätze sowie numerische Methoden und Techniken aus der Data Science und dem maschinellen Lernen. Ziel ist es, komplexe Systeme zu verstehen und Vorhersagen über ihr Verhalten unter verschiedenen Bedingungen zu treffen.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung dieser Methoden auf aktuelle Fragestellungen, etwa in den Bereichen Energieumwandlung und -speicherung, nachhaltige Materialien, Wirkstoffentwicklung und Nanotechnologie. Die enge Verzahnung von Theorie, Simulation und Anwendung ermöglicht es, neue Moleküle und Materialien effizient zu entwerfen und zu optimieren.
Der Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und verbindet Inhalte aus Chemie, Physik, Materialwissenschaften und Informatik. Er bereitet auf wissenschaftliche Tätigkeiten ebenso vor wie auf anspruchsvolle Aufgaben in forschungsnahen Industriebereichen.
Das Curriculum des Masterstudiengangs Computational Molecular and Materials Science verbindet eine gemeinsame fachliche Grundlage mit individuellen Vertiefungsmöglichkeiten.
Zu Beginn sorgen Synchronisationsmodule (10 ECTS) dafür, unterschiedliche fachliche Hintergründe auszugleichen und ein gemeinsames Fundament zu schaffen. Darauf aufbauend vermitteln die Pflichtmodule (30 ECTS) zentrale Kenntnisse in Modellierung, Simulation, wissenschaftlichem Rechnen und datengetriebenen Methoden.
Ergänzt wird dies durch Praktika (10 ECTS), in denen die erlernten Methoden frühzeitig praktisch angewendet werden. Im Wahlpflichtbereich (20 ECTS) können Studierende eigene Schwerpunkte setzen, etwa in der Material- oder Molekülsimulation, in fortgeschrittenen Simulationsmethoden oder in der Verbindung von Theorie und Experiment.
Ein Forschungsprojekt (10 ECTS) ermöglicht eigenständiges wissenschaftliches Arbeiten in einer Forschungsgruppe. Den Abschluss bildet die Masterarbeit (30 ECTS), die in der Regel in aktuelle Forschungsprojekte eingebunden ist und mit einer Präsentation abgeschlossen wird.
Das Masterseminar (5 ECTS) bietet Einblicke in aktuelle Forschungsthemen und Entwicklungen des Fachgebiets. Ein freies Wahlmodul (5 ECTS) aus dem gesamten Lehrangebot der FAU erlaubt zusätzliche individuelle Profilbildung.
Wählen Sie aus einem breiten Angebot an Vertiefungsmodulen aus vier Schwerpunktbereichen und gestalten Sie Ihr individuelles Studienprofil:
Advanced Methods
- Mesoscale Simulation Methods for Fluids and Flows
- Particle-based Fluid Dynamics
- Scientific Programming
- Programming Techniques for Supercomputers
Combining Experiment and Theory
Diese Module verknüpfen gezielt computergestützte Ansätze mit experimenteller Forschung, in den Bereichen:
- Spectroscopy
- Structural Biology
- Materials Properties
- Catalysis
Materials Simulation
- Multi-scale Simulation Methods II
- Materials Data Engineering in Industrial Practice
- Classical Machine Learning for Materials
- Materials Modeling and Simulation
Molecular Simulation
- Quantum Chemistry II
- Molecular Modelling and Simulation
- Predictive Modelling: Chemo- and Bioinformatics
Wenn Sie Absolventin oder Absolvent eines natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Bachelorstudiengangs sind und die Zukunft von Molekülen und Materialien aktiv und mit Anwendungsbezug mitgestalten möchten, ist dieser Studiengang genau das Richtige. Sie sollten:
- Begeisterung für rechnergestützte Methoden, Simulation und Data Science mitbringen,
- über solide Grundlagen in Chemie und ein Verständnis elementarer quantenmechanischer Konzepte verfügen,
- Interesse daran haben, komplexe naturwissenschaftliche Fragestellungen mithilfe moderner Modellierungs- und Analysemethoden zu lösen.
Typische Studienhintergründe sind Chemie, Molecular Science, Physik, Materialwissenschaften, Mathematik oder verwandte Fächer mit atomarem oder molekularem Fokus.
- Einzigartige Kombination aus Computerchemie und moderner Materialsimulation in einem Studiengang
- Starker Fokus auf Anwendung und Zukunftstechnologien: Energie, nachhaltige Materialien, Wirkstoffentwicklung, Nanotechnologie
- Enge Verzahnung von Theorie, Simulation und datengetriebenen Methoden
- Direkte Anbindung an aktuelle Forschung und High-Performance-Computing-Infrastruktur
- Interdisziplinäres Umfeld mit kurzen Wegen zwischen Chemie, Werkstoffwissenschaften, Physik und Data Science
Unsere Absolventinnen und Absolventen entwickeln Lösungen für die großen Herausforderungen der Zukunft – von nachhaltigen Energietechnologien und ressourcenschonenden Materialien bis hin zu innovativen Wirkstoffen.
Mit fundierter Expertise in Simulation, Modellierung und Künstlicher Intelligenz gestalten sie datengetriebene Forschung und treiben technologische Innovationen in Wissenschaft und Hightech-Industrie voran.
Zugangsvoraussetzungen und Bewerbung
Die folgenden Informationen richten sich an deutsche Bewerbende sowie Bildungsinländer/-innen. Für internationale Studieninteressierte können abweichende Regelungen und Fristen gelten.
Zugang
- Master: Qualifikationsfeststellungsverfahren
Bewerbungsfrist
- Wintersemester: 15.07.
- Sommersemester: nicht möglich
Sprachkenntnisse
- Bewerberinnen und Bewerber müssen Englischkenntnisse auf dem Niveau B2 (CEFR) oder äquivalent nachweisen. Der Nachweis entfällt, wenn der vorherige Hochschulabschluss vollständig in englischer Sprache erworben wurde.
- Deutschkenntnisse für internationale Studierende: DSH 2 oder gleichwertig
Voraussetzungen für Master
Bewerberinnen und Bewerber müssen über einen Bachelorabschluss in einem einschlägigen Fach von einer anerkannten Hochschule verfügen.
Ein Bachelorabschluss in Chemie, Molecular Science oder Physik gilt als unmittelbar einschlägig. Absolventinnen und Absolventen fachverwandter Studiengänge können ebenfalls zugelassen werden, sofern ihr Studium einen deutlichen Schwerpunkt in molekülbasierten naturwissenschaftlichen Disziplinen (ca. 60% des Curriculums) aufweist und Studienleistungen in folgenden Bereichen umfasst:
- Quantenmechanik (mindestens 5 ECTS bzw. vergleichbarer Umfang)
- Chemie oder Molecular Science (mindestens 5 ECTS bzw. vergleichbarer Umfang)
- Mathematik / mathematische Methoden oder Physik (mindestens 5 ECTS bzw. vergleichbarer Umfang)
Bewerberinnen und Bewerber mit einem anderen natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund können auf Grundlage ihres individuellen Kompetenzprofils im Einzelfall geprüft werden.
Studierende, die ihren Bachelorabschluss zum Zeitpunkt der Bewerbung noch nicht abgeschlossen haben, müssen Leistungen im Umfang von mindestens 135 ECTS (ca. 75% eines regulären Bachelorstudiums) oder einen äquivalenten Studienfortschritt nachweisen.
Es ist ein Nachweis von Englischkenntnissen auf dem Niveau B2 (CEFR) oder äquivalent erforderlich. Der Nachweis entfällt, wenn der vorherige Hochschulabschluss vollständig in englischer Sprache erworben wurde.
Die Zulassung erfolgt auf Grundlage der fachlichen Qualifikation und der bisherigen Studienleistungen. Abhängig von Abschlussnote und fachlichem Hintergrund kann eine Einladung zu einem mündlichen Auswahlgespräch (auf Englisch) erfolgen.
Im Auswahlgespräch werden bewertet:
- Fachliche Kenntnisse in Chemie, Molecular Science, Mathematik, Physik und Quantenmechanik (50%)
- Die Fähigkeit, wissenschaftliche Inhalte auf Englisch zu diskutieren (30%)
- Motivation und Fähigkeit, das bisherige Studium in Bezug zum Masterstudiengang zu setzen (20%)
Die endgültige Entscheidung über die Zulassung trifft die zuständige Zugangskommission.
Bewerberinnen und Bewerber, deren Staatsangehörigkeit nicht unter die Lissabon-Konvention fällt, müssen gegebenenfalls zusätzliche formale Voraussetzungen erfüllen. Insbesondere gilt:
- Der Bachelorabschluss muss an einer Hochschule erworben worden sein, die in der Anabin-Datenbank mit H+ geführt wird.
- Es ist ein Ergebnis eines standardisierten fachspezifischen Tests vorzulegen:
- GRE Subject Test in Physics, mit Angabe der FAU als Empfängerinstitution und mindestens im 50. Perzentil, oder
- GATE-Test in Chemie (z. B. für Bewerberinnen und Bewerber aus Indien) mit mindestens 650 Punkten.
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