Molekulaartehnoloogia õppetool
Õppetool loodi 1992. aastal ja kandis siis nime teoreetilise keemia õppetool. 2004. aastal nimetati see õppetool ümber Molekulaartehnoloogia õppetooliks. Nimemuutus oli tingitud muutustest õppetooli uurimissuundades. Alates loomisest on õppetooli juhtinud professor Mati Karelson.
Molekulaartehnoloogia on keemiale, füüsikale ja bioloogiale kui fundamentaalteadustele tuginev interdistsiplinaarne eriala, mida rakendatakse väga paljudes kõrgtehnoloogilistes valdkondades. Makromolekulaarsete süsteemide tundmaõppimine ja kasutamine eeldab teadmisi üksikmolekulide omadustest ning nendevaheliste interaktsioonidest. Seetõttu vajavad kaasaegne keemiline ja biotehnoloogia, nanotehnoloogia, uute ravimite ja kõrgtehnoloogiliste materjalide väljatöötamine ning paljud teised valdkonnad andmeid keemiliste ühendite struktuuri ning omaduste kohta. Arvutustehnika ja arvutiteaduse tormiline areng 20. sajandi lõpukümnenditel on avanud täiesti uued rajajooned nende süsteemide tundma õppimiseks ja modelleerimiseks. Molekulaartehnoloogia pakub sümbioosi eksperimentaalse ja arvutidisaini vahel, võimaldades luua uudseid ja efektiivseid lahendusi.
Õppetöö
Õppetoolis tehtava õppetöö põhikoormuse annavad loengud ja seminarid magistri- ning doktoriõppe tasemel. Õppetool koordineerib molekulaartehnoloogia õppekava, mis on interdistsiplinaarne ja mis valmistab ette spetsialiste, kes on võimelised töötama keemia, füüsika ja bioloogia piirialadel nagu näiteks kvant- ja molekulaarelektroonikas, uute energiaallikate ja materjalide väljatöötamisel, biomeditsiinis, molekulaarbioloogias, insenergeneetikas, keskkonnaseires ja mujal. Õppetooli kraadiõppe tulemuslikkust näitab 15 kaitstud doktorikraadi ja 13 kaitstud magistrikraadi alates selle asutamisest.
Teadustöö põhisuunad
- Kvantkeemiliste meetodite uuringud ja nende rakendused molekulaarsüsteemide kirjeldamiseks gaasifaasis ja kondenseeritud keskkondades
- Kaasaegse tehnoloogia ja tarkvara disainimine ning kasutamine kvantitatiivsete struktuur-omadus-sõltuvusmudelite leidmiseks ning nende mudelite rakendamine materjalide omaduste ennustamiseks. Tehisintellekti meetodite (tehisnärvivõrgud, jne.) rakendamine keemias ja sellega seotud valdkondades, et avastada uusi teadmisi ja ennustada ettemääratud omadustega molekulaarstruktuure.
- Kaasaegsete tehnoloogiliste protsesside ja materjalide raalprojekteerimine ja arendamine (väärismuldmetallide metallurgia, optiliselt mittelineaarsed materjalid).
- Biotehnoloogiliste ja makromolekulaarsete süsteemide molekulaardisain: molekulaarsildamine (molecular docking); virtuaalsete keemiliste ühendite raamatukogude loomine ja analüüs; Valkude ja ligandide kõrge võimsusega sõelumine (high throughput screening), sh. ADME/Toks profiilide analüüs.
- Hajusarvutus- ja GRID tehnoloogiatel põhinevad töökeskkonnad arvutikeemias molekulaar-modelleerimise probleemide lahendamiseks.
- Ennustav toksikoloogia (predictive toxicology): metodoloogia ja rakendused materjalide ja keemiliste ühendite in silico keskkonnariskide hindamiseks.
Õppetooli teadlastel on pikaajaline osalemise kogemus rahvusvahelistes koostöö projektides ja võrgustikes, näiteks IMAGETOX, OpenMolGRID, NANOQUANT, Cardioworkbench ja Chemomentum.