Skip to main content
DA / EN

Jacob Kongsted

Viceinstitutleder, professor

Telefon: 2331 1538
Email: kongsted@sdu.dk
Webside: https://portal.findresearcher.sdu.dk/da/persons/kongsted

Computational chemistry – eller beregningskemi – er et relativt nyt forskningsområde indenfor kemi. Målet med beregningskemi er at udvikle og anvende en beregningsmæssig tilgang til at belyse problemstillinger indenfor kemi. Derved har vi udskiftet det traditionelle kemiske laboratorium med et virtuelt laboratorium, hvor vi udfører vores eksperimenter ved hjælp af simuleringer. De beregningsmæssige metoder vi udvikler – og de kemiske systemer vi studerer – er ofte så komplekse at det er nødvendigt at udføre vores simuleringer på supercomputere. På SDU har vi en af Danmarks største supercomputere – Abacus 2.0 – og denne computer fungerer som vores laboratorium. Her udfører vi blandt andet simuleringer med det formål at udvikle nye typer af antibiotika og andre lægemidler, men forsøger også at forstå helt grundlæggende processer såsom de styrende principper i fotosyntese. Vores håb er herved at kunne bidrage både til konkret design og udvikling af nye molekyler, samt at opnå en bedre forståelse for helt fundamentale processer i naturen, og derved forhåbentlig at lære fra naturen hvordan vi fremadrettet kan design molekyler der for eksempel kan bruges til kunstig fotosyntese og effektiv energilagring.

Mange af de processer, vi studerer, er beskrevet ved hjælp af kvantekemi – det vil sige kvantemekanik anvendt på kemiske processer. Vi bruger derfor en del af vores forskningstid på at udvikle nye metoder indenfor kvantekemi, med det formål at kunne designe biologiske funktioner af store molekylære systemer – helt op på celleniveau. Dette forskningsområde er i hurtig udvikling, og vi har et bredt samarbejde med kollegaer i hele verden – både indenfor metodeudvikling samt anvendelser. På SDU har vi desuden meget samarbejde med eksperimentelle grupper, hvor de metoder vi udvikler bruges til enten at supplere eksperimentelle målinger eller forstå de målte data.