Tommaso Demarie: Startup ng Quantum Computing, PhD Academia sa Founder & Michelin Mistor Ownership - E435

"Ito ay naging napakalinaw sa akin na kapag hindi natin alam ang mga bagay, nangyayari ang sakit. Ang pagdurusa ay nangyayari. Ang mas alam natin, mas marami tayong natutunan tungkol sa uniberso, at mas natututo tayo tungkol sa kalikasan. Naniniwala ako na maaari nating ayusin ang marami sa mga problema at marami sa mga pagdurusa na nakakaapekto pa rin sa sangkatauhan, ang planeta, at mga hayop. Ito ay isang bagay na labis kong hawak. Bumuo ng mas mahusay na teknolohiya, at maaari nating pagbutihin ang buhay ng lahat. " - Tommaso Demarie

"Ang mga mekanika at mga sistema ng dami ay kamangha -manghang. Gayunpaman, ang paghawak ng mga atomo, photon, o iba pang maliliit na partikulo ay nagtatanghal ng isang hamon dahil patuloy silang nakikipag -ugnay sa lahat ng bagay sa kanilang paligid, na lumilikha ng tinatawag nating ingay. Ang ingay na ito ay nagdudulot ng mga pagkakamali sa pagkalkula ng dami, na ginagawang hindi maaasahan ang mga resulta. - Tommaso Demarie

"Nalaman ko na madaling mahalin ang solusyon kapag nagtatayo ng isang kumpanya. Nakikita mo ang solusyon, kung ito ay isang produkto o software, bilang iyong sanggol na pinoprotektahan mo at mapangalagaan. Ito ay isang napaka -bagay na gawin ng tao, ngunit maaari kang gumawa ng mahigpit at hindi nababaluktot, na madalas na humahantong sa mga bagay na hindi gumagana. Sa halip, dapat mong mahalin ang problema. - Tommaso Demarie

Si Tommaso Demarie , CEO & Cofounder ng Entropica Labs , at si Jeremy Au ay nag -uusap tungkol sa tatlong pangunahing tema:

1. Quantum Computing Startup: Ibinahagi ni Tommaso ang kanyang mga pananaw sa dami ng computing at ang mga potensyal na aplikasyon nito. Napag -usapan niya ang tungkol sa kanyang kumpanya, ang Entropica Labs, na nakatuon sa pagbuo ng software para sa pagwawasto ng error sa dami, isang mahalagang elemento sa pag -compute ng dami na nagpapagaan ng mga pagkakamali na dulot ng ingay. Ipinaliwanag niya na ang mga computer na dami, hindi katulad ng mga klasikal na computer, mga mekanika ng dami ng pag -agaw upang maproseso ang impormasyon, na nagpapahintulot sa kanila na harapin ang mga kumplikadong problema na hindi malulutas ng mga computer na computer. Binigyang diin din niya ang mga potensyal na pagbabagong -anyo sa mga patlang tulad ng mga ligtas na komunikasyon, kimika, at mga problema sa pag -optimize, na nagbibigay ng mga halimbawa tulad ng kakayahang i -crack ang mga code ng cryptographic at gayahin ang mga katangian ng kemikal ng mga molekula nang mas tumpak.

2. PhD Academia to Founder: Unang hinabol ni Tommaso ang isang bachelor's at isang master's sa pisika, na sinundan ng isang PhD sa teorya ng impormasyon sa dami. Sa kabila ng isang paunang trabaho sa pagmomolde ng peligro sa pananalapi, ang kanyang pagnanasa sa quantum computing ay humantong sa kanya na sumali sa pamayanan ng pananaliksik sa akademiko sa Singapore. Ibinahagi niya kung paano ang paglabas ng 2016 ng IBM ng unang cloud-based na dami ng computer, na ginagawang mas madaling ma-access ang dami ng pag-compute, na nag-udyok sa Tommaso na lumipat mula sa akademya hanggang sa entrepreneurship. Ipinakita niya ang mga hamon, kabilang ang kahalagahan ng pagtuon sa mga nauugnay na problema at pag -agaw ng mga pangunahing kakayahan sa isang tao.

3. Pagmamay-ari ng Michelin Mistan: Ibinahagi ni Tommaso ang isang personal na kwento tungkol sa pagtatrabaho sa isang restawran na may bituin na Michelin, na nagturo sa kanya ng mahalagang mga aralin sa pagmamay-ari at pananagutan. Sa kapaligiran na ito ng mataas na presyon, nalaman niya ang kahalagahan ng pagmamay-ari ng mga pagkakamali at humingi ng tulong upang iwasto ang mga ito. Ang karanasan na ito ay kahanay sa kanyang paglalakbay bilang isang startup na tagapagtatag, kung saan ang pagiging matatag, patuloy na pag -aaral, at kakayahang umangkop ay mahalaga. Binigyang diin din niya na ang pagkuha ng pagmamay -ari at pagiging tunay sa pagtugon sa mga pagkakamali ay pangunahing katangian para sa matagumpay na pamumuno at personal na paglaki, lalo na sa startup ecosystem.

Pinag -usapan din nina Jeremy at Tommaso ang tungkol sa pag -rebolusyon ng pagmomolde ng klima, ang mga hamon sa pangangalap ng pondo para sa mga malalim na startup ng agham, at ang ebolusyon ng mga diskarte sa pagwawasto ng dami.

Mangyaring ipasa ang pananaw na ito o mag -imbita ng mga kaibigan sa https://whatsapp.com/channel/0029vakr55x6bieluevkn02e

Sinuportahan ni Heymax!

Alam mo ba na makakakuha ka ng isang libreng paglalakbay sa klase ng negosyo sa Japan bawat taon na may heymax.ai? Ang Heymax ay isang gantimpala app kung saan ang 500 mga tatak tulad ng Apple, Shopee, Amazon, Agoda at maging ang mga bangko ay gantimpalaan ka para sa iyong katapatan sa pamamagitan ng pag -ambag patungo sa iyong pangarap na bakasyon. Sa pamamagitan ng Heymax app, ang bawat transaksyon na ginagawa mo ay kumikita ka ng max milya, na maaari mong tubusin para sa libreng paglalakbay sa 25+ airline at hotel na kasosyo. Mag -sign up sa heymax.ai ngayon upang makakuha ng isang 1,000 max milya na pagsisimula ng ulo - i -on ang iyong pang -araw -araw na mga transaksyon sa mga bakasyon sa panaginip!

Ang iyong negosyo ay maaari ring magamit ang lubos na mahusay at kanais-nais na pera ng katapatan na tinatawag na Max Miles na walang pag-expire, walang bayad, at agad na 1 hanggang 1 na maililipat sa 24 na mga eroplano at mga hotel upang makakuha ng mga bagong customer at magmaneho ng paulit-ulit na mga benta na walang kinakailangang pagsasama. Abutin ang joe@heymax.ai at banggitin ang Brave na itaas ang iyong laro ng gantimpala at bawasan ang iyong gastos.

Sigurado?

(02:10) Jeremy AU:

Hoy, Tommaso. Talagang nasasabik na magkaroon ka sa palabas.

(02:12) TOMMASO DEMARIE:

Hoy, Jeremy, mahusay na makita ka.

(02:14) Jeremy AU:

Oo. Natutuwa ako sa wakas ay pinamamahalaang namin upang gawin ang gawaing ito. Hindi ako makapaghintay dahil gumagawa ka ng isang bagay na hindi ko pa maintindihan, na kung saan ay ang lahat ng mga bagay na dami, tulad ng pag -compute ng dami. Narinig ko na si Antman, ang pelikula ay pumasok sa Universe ng Quantum. Sigurado ako na isang daang porsyento na pang -agham na lohikal. At napakasaya na mayroon ka sa palabas. Maaari mo bang ibahagi ang kaunti tungkol sa iyong sarili?

(02:34) TOMMASO DEMARIE:

Talagang, napakasaya din na nasa palabas. Kaya ako ay nagmula sa Italya. Lumipat ako sa Singapore higit sa 10 taon na ang nakakaraan. Ako ay isang pisiko sa pamamagitan ng edukasyon. Ako ay isang geek sa puso. At ngayon ang papel ko ay ang maging CEO at ang cofounder ng Entropica Labs. Tulad ng nabanggit mo, habang nagpapakilala ka, kami ay isang kumpanya ng computing ng dami na nakabase dito sa Singapore, anim na taong gulang na, at nagtatayo kami ng isang napaka -pangunahing sangkap ng software stack para sa quantum computing, na tinatawag na dami ng pagwawasto ng error. Isang bagay na nais kong sabihin sa iyo.

(03:04) Jeremy AU:

Sigurado akong papasok tayo dito. Maaari mo bang ibahagi ang kaunti pa bago tayo tulad ng pagpunta sa kasaysayan at paglalakbay, maaari mo bang ibahagi ang kaunti pa tungkol sa kung ano ang ginagawa ng entropica?

(03:11) TOMMASO DEMARIE:

Yeah, syempre. Kaya tulad ng nabanggit ko, kami ay isang kumpanya ng software, na nangangahulugang hindi kami nagtatayo ng mga computer na dami. Ngunit kung ano ang ginagawa natin, tinutuya natin ang isa sa mga pangunahing problema na may kaugnayan sa, sa kabuuan. Tulad ng iminumungkahi ng pangalan, ang dami, mga computer na dami ay mga aparato na nagpoproseso ng impormasyon gamit ang mga sistema ng dami at pag -tap sa napaka -espesyal na mga epekto ng mga mekanika ng dami.

(03:33) TOMMASO DEMARIE:

Kaya ang mga mekanika ng dami ay hindi kapani -paniwala at ang mga sistema ng dami ay hindi kapani -paniwala. Ngunit tulad ng madali mong isipin, kapag sinusubukan mong hawakan ang mga atomo o photon o napakaliit na mga partikulo sa pangkalahatan. Ang problema ay ang mga bagay na ito ay nakikipag -ugnay sa ganap na lahat. Palagi silang nakikipag -ugnay sa uniberso, palagi silang nakikipag -ugnay sa kalikasan, at ang malaking isyu na mayroon ang mga computer na dami ay isang bagay na tinatawag na ingay.

Hindi ingay, tulad ng sila ay napaka maingay, ngunit ingay sa kamalayan na mayroon kang mga pakikipag -ugnay sa ganap na lahat sa kanilang paligid. At may problema dahil kung susubukan mong magpatakbo ng isang pagkalkula ng dami sa isang computer na dami, napakabilis na mga pagkakamali na maipon at wala kang mahalaga sa labas nito. Kaya kailangan namin ng isang solusyon at ang solusyon ay tinatawag na pagwawasto ng dami ng error, na kung saan ay isang hanay ng mga pamamaraan na kailangan mong mag -aplay sa isang computer na dami upang matiyak na maaari mong iwasto ang mga pagkakamali nang mas mabilis kaysa sa naipon nila sa pagkalkula.

Ang ginagawa namin ay ang pagbuo ng software stack na kailangan mo upang maisagawa ang pagwawasto ng error sa mga computer na dami. At sinubukan kong bigyan ka ng kaunting pagkakatulad. Gustung -gusto ko ang mga pagkakatulad, lalo na sa pisika. Karaniwan silang epektibo. Maaari kang maging pamilyar sa isa sa mga pinakamahusay na halimbawa ng pagwawasto ng error sa aming pang -araw -araw na buhay, na isang ref na malamang na mayroon ka sa iyong kusina.

Ang isang ref ay isang aparato sa pagwawasto ng error. Sapagkat kung ano ang ginagawa nito, tinatanggal nito ang entropy, at paumanhin kung ako ay medyo marahil masyadong pang -akademiko dito, ngunit tinanggal nito ang entropy mula sa pagkain na mayroon ka. Dahil kung iiwan mo lang ang pagkain sa labas, lalo na sa isang lugar tulad ng Singapore, napakasama nito, napakabilis. At maaari mong isipin iyon bilang isang error na nangyayari sa iyong pagkain. Kung inilalagay mo ito sa loob ng refrigerator, kung ano ang ginagawa ng refrigerator ay pumping entropy out na literal. Sa totoo lang, ito ang dahilan kung bakit mayroon kang isang heat pump sa likod ng refrigerator, pinalamig ang pagkain, pinapanatili ang pagkain at pinapanatili ang lahat ng nararapat para sa, mas matagal na oras kaysa sa kung hindi man.

Sa isang paraan, ang pagwawasto ng error sa dami ay gumagawa ng isang bagay na magkatulad na katulad. Nagbabomba ito ng entropy sa labas ng isang computer na dami upang mapanatili mo ang estado ng iyong pagkalkula nang mas mahabang oras. At sa pamamagitan ng paraan, ito ay napaka -detalyadong paglalarawan na naibigay ko sa iyo ay bahagi din ng dahilan kung bakit ang pangalan ng kumpanya ay entropica dahil ang entropy ay isang pangunahing konsepto sa lahat ng tinalakay natin.

(05:25) Jeremy AU:

Kamangha -manghang. At bumalik sa oras muna na makapasok dito dahil, ikaw ay isang bachelor's sa pisika at sa ngayon. Kaya paano naganap ang unang pag -ibig para sa agham at quantum computing?

(05:36) TOMMASO DEMARIE:

Okay. Kung pupunta ka, o kung babalik ako sa oras, naalala ko noong bata pa ako, lumaki akong nagbabasa ng maraming science fiction. Mahal ko ito. Lumaki ako ng mapagmahal na agham, mapagmahal na teknolohiya, nagmamahal sa mga konsepto ng pag -compute, ako, marami akong nabasa, lahat ng mga libro ni Herbert, dune at pasulong, bago ito naging isang pandamdam. Mahal ko si Asimov. Gustung -gusto ko sa pundasyon ang lahat ng mga libro ng serye ng robot. Kaya nagkaroon ng likas na hilig na ito para sa lahat na may kaugnayan sa teknolohiyang mayroon ako. Ngayon, ito ang masayang bahagi, di ba? Maaari rin akong magbahagi ng isang bagay na napaka -personal na tiyak na nakakaapekto sa akin noong mas bata ako. Ang nangyari noong 11 talaga ako ay ang isa sa aking mga malapit na kamag -anak na talagang nasuri sa ALS, na kung saan ay isang nakamamatay na sakit sa neuron ng motor. Ito ay medyo kakila -kilabot. At naalala ko nang malinaw ang puntong ito na ginawa nang maraming beses, di ba? Na sasabihin ng mga doktor, wala tayong magagawa. Hindi namin sapat na naiintindihan ang tungkol sa sakit na walang ganap na magagawa natin. Maaari lang tayong maghintay, subukang tulungan ang tao, na talagang nakakabagbag -damdamin, di ba?

At sumasalamin sa episode na ito, isang bagay na naging malinaw sa akin ay kapag hindi natin alam ang mga bagay, pagkatapos mangyari ang sakit. Nangyayari ang pagdurusa. At maaari mong i -on ang konsepto na iyon at ang positibong pananaw ay ang higit na alam natin, mas natutunan natin ang tungkol sa uniberso, mas natututo tayo tungkol sa kalikasan. At sa mas naniniwala ako na maaari nating ayusin ang marami sa mga problema at karamihan sa mga pagdurusa na nakakaapekto pa rin sa sangkatauhan, ang mga hayop sa planeta. At ito ay isang bagay na mahal ko. Ang dahilan kung bakit kapag lagi kong nais na maging isang siyentipiko ay dahil sa palagay ko mayroong isang bagay na mahalaga sa pag -aaral. Nalaman natin ang tungkol sa kalikasan, natutunan natin ang tungkol sa pisika, maaari tayong magtayo ng mas mahusay na teknolohiya, at mapapabuti natin ang buhay ng lahat.

At mariing naniniwala ako doon. At ito ang dahilan kung bakit nagpunta ako sa pag -aaral ng pisika. Tulad ng nabanggit mo, ako, II ay unang gumawa ng isang bachelor sa pisika. Pagkatapos ay gumawa ako ng master sa pisika sa kapaligiran dahil sa totoo lang, nais kong magtrabaho sa mga modelo ng klima. Nais kong magtrabaho sa mga modelo ng matematika para sa klima. At ito ay kapag nangyari ang buong ideya ng pag -compute ng dami, ay naging dahil sa aking propesor sa oras na iyon, pinahahalagahan namin na ang ilan sa mga pagkalkula, sa katunayan, ang karamihan sa mga pagkalkula sa, sa mga modelo ng klima ay hindi kapani -paniwalang mahirap. Kaya kahit na gumagamit ka ng mga supercomputers, may limitasyon sa maaari mong gawin.

At pagkatapos ay sinimulan naming malaman ang tungkol sa Quantum Computing, na kung saan ay pa rin isang bagong ideya. Ito ay isang buhay na ang nakalilipas. Ito ay noong 2008. Kaya't 16 taon na ang nakalilipas. Ito ay pa rin isang ideya ng nobela sa, sa, sa. Sa akademya.

At napahalagahan namin na maraming mga problema sa labas doon na nangangailangan ng napakalaking lakas ng computing. At ang buong pangako ng dami ng computing ay maaari nilang malutas ang ilang mga problema na hindi malulutas ng mga tradisyunal na computer na mayroon tayo, kahit na sa pamamagitan ng mga supercomputers. Kaya ang koneksyon ay napaka -maayos. Tumingin sa malalaking problema sa pisika sa kapaligiran at alamin na kailangan ng ilang mga problema. At ito ay kapag ako ay talagang nasasabik at medyo nahuhumaling sa buong konsepto ng quantum computing.

(08:19) Jeremy AU:

Kamangha -manghang. Kapag tiningnan mo iyon, nagpasya kang gumawa ng isang PhD, di ba? Kaya ano ang katuwiran na iyon sa likod ng PhD? Sapagkat, ang isang tao ay maaaring mahalin ang dami ng computing, ngunit marahil ay hindi gumawa ng isang PhD, kahit na pakiramdam ko ay kailangan mong maging isang PhD upang maunawaan ang pag -compute ng dami. Ngunit ano ang katuwiran na iyon sa likod ng PhD?

(08:33) TOMMASO DEMARIE:

Sigurado. Kaya nakakatuwang katotohanan, hindi ako pumunta upang gumawa ng isang PhD kaagad. Sa katunayan, nag -alok ako ng trabaho ng isang bangko sa Italya. Nasa Italya pa rin ako sa oras na iyon. Inalok nila sa akin ang isang trabaho sa Kagawaran ng Pamamahala ng Panganib sa Bangko, na dapat kong sabihin ay talagang masaya dahil nagtatrabaho kami sa mga modelo ng istatistika, mga modelo ng matematika, mga pamamaraan ng Monte Carlo, upang masuri ang panganib sa maraming operasyon ng bangko.

Mahal ko ito. At ito ay isang mahusay na karanasan. Tumagal ito ng halos isang taon na nagbigay sa akin ng kaunti pa sa palagay ko, praktikal na pag -unawa at praktikal na pag -iisip, di ba? Maging medyo mas pragmatiko. Ngunit upang sagutin ang iyong katanungan, ang dahilan kung bakit ako pa rin nag -apply para sa isang PhD scholarship at nakuha ang iskolar at lumipat sa Australia ng lahat ng mga lugar. Kaya lumipat ako sa Sydney noong 2010 upang gumawa ng isang PhD. Ito ay dahil sa oras kung nais mong magtrabaho sa dami ng computing, ang katotohanan ay wala kang maraming mga paraan upang gawin iyon. Ang tanging tamang paglalakbay na maaari mong gawin ay ang pang -akademiko lalo na sa Italya. Ibig kong sabihin, kung nais kong magtrabaho sa quantum computing sa Italya, hindi iyon nangyari, ngunit sa mas malaking sentro ng akademiko sa buong mundo, mayroon silang mga pagkakataon para dito.

Kaya wala talagang pagpipilian, ngunit personal din akong mahilig mag -aaral. Gusto ko talagang lumipat sa Europa. Gusto kong pumunta sa Australia. Nais kong harapin ang hamon ng pagiging sa isang ganap na naiibang lugar kung saan hindi ko alam ang sinuman, kung nasaan ako sa aking sarili at kailangan kong bumuo ng aking sariling hinaharap, ang aking sariling karera. At napakasuwerte kong tinanggap sa isang pangkat na talagang hindi kapani -paniwalang mga propesor, nagtatrabaho sa iba't ibang aspeto ng tinatawag na teorya ng impormasyon sa dami. Kaya't kapag lumitaw ang pagkakataon, kinuha ko ito. Nagpapasalamat ako sa lahat sa bangko, huminto sa aking trabaho, i -pack ang aking bag. At sa sandaling nakuha ko ang visa, lumipat ako sa Australia. Ito talaga ang pagpipilian. Upang bigyang -diin ang punto, ito talaga ang pagpipilian kung nais mong magtrabaho sa quantum computing.

Ngunit ngayon nais kong masira ang isa sa mga alamat. Hindi ito isang malaking alamat, ngunit ito ay isang bagay na sinabi mo. Sinabi mo na kailangan mo ng isang PhD upang gumana sa dami ng computing. Noong 2010, magiging totoo iyon. Noong 2024, hindi na totoo iyon. At maaari akong magsalita ng karanasan dahil ang ilan sa mga pinakamahusay na tao na mayroon tayo sa Entropica, wala silang isang PhD sa dami ng computing. Napakatalino nila. Mayroon pa silang isang malakas na background sa akademiko, ngunit ang ilan sa kanila ay may isang bachelor, ang ilan sa kanila ay may master. Ano ang talagang maganda tungkol sa kung ano ang nagbago sa buong larangan ng pag -compute ng dami sa huling 14, 15 taon na ngayon, maaari kang maglaro ng isang talagang malaking papel nang walang pangangailangan na magkaroon ng mabibigat na background sa akademiko na, halimbawa, mayroon ako dahil maraming mga pagkakataon, napakaraming bukas na mga problema sa buong software, artipisyal na katalinuhan, pag -aaral ng makina, disenyo ng arkitektura, at dami ng impormasyon.

Iyon ay sa katunayan, ang isa sa mga malalaking layunin na mayroon tayo ay upang maakit ang mga tao sa iba't ibang mga domain upang talagang dumating at nag -aambag sa pag -unlad ng larangan. Kaya nagsisimula akong gumawa ng isang punto dito at ang punto ay na mayroong maraming trabaho na dapat gawin sa quantum computing, ang ilan sa mga pinaka kapana -panabik na gawain na malamang na gagawin mo sa iyong buhay, lalo na dahil bago ang patlang, ay nagsisimula, at hindi mo na kailangan ng PhD. Maraming bukas na mga problema na hindi nangangailangan ng isang PhD. Nangangailangan sila ng pagsisikap. Nangangailangan sila ng mahusay na pag -unawa sa computing, ngunit hindi sila nangangailangan ng isang PhD.

(11:22) Jeremy AU:

At ang nakakainteres ay, ang klasikong punto ng view para sa aming mga PhD ay na sila ay magiging isang propesor, tulad ng sumali sa akademya at nagpasya kang maging isang tagapagtatag sa halip. Maaari mo bang ibahagi ang kaunti pa tungkol sa pagpili ng karera na iyon?

(11:34) TOMMASO DEMARIE:

Oo, kaya ko. Pagkatapos ng PhD, lumipat ako sa Singapore. Sa Singapore, masuwerte kami dahil mayroon kaming isa sa mga pinakamahusay na sentro ng kahusayan para sa pananaliksik sa mga teknolohiya ng kabuuan. Ito ang sentro para sa mga teknolohiya ng dami, ang CQT, ay nakabase sa loob ng NUS at noong 2014, nang lumipat ako sa Singapore, kaakibat ako ng CQT. Bagaman ang aking posisyon ay isang pananaliksik sa postdoc, kapwa pananaliksik sa SUTD, Singapore University of Technology and Design. At masuwerte akong sumali sa pangkat ni Joe Fitzsimons, na para sa mga talaan ay lumipat din mula sa akademya hanggang sa entrepreneurship, at ngayon ay ang CEO at tagapagtatag ng Horizon Quantum, isa pang kumpanya ng computing na nakabase sa Singapore.

(12:11) Tommaso Demarie:

Napakasuwerte kong sumali sa kanyang grupo. At ang dahilan kung bakit sinasabi ko na dahil sa loob ng pangkat na iyon, lahat tayo ay may isang napaka -pragmatikong pagtingin sa larangan ng pag -compute ng dami. Gumagawa kami ng teoretikal na pananaliksik. Kaya nagtatrabaho kami sa mga algorithm sa mga protocol ng cryptographic at ang mga gusto, ngunit ang layunin ay hindi gaanong ituloy ang mga resulta ng epistemological, na nangangahulugang lumikha lamang ng kaalaman para sa kapakanan ng kaalaman. Ang layunin ay palaging gumawa ng dami ng computing ng isang praktikal na teknolohiya. At iyon ay talagang nakatulong sa akin upang hubugin ang pag -unawa na sa pagtatapos ng araw, kung nais mong lumikha ng epekto sa napakalaking sukat sa mundo ngayon, hindi malamang na magagawa mo iyon sa akademya.

At sa katunayan, sa mundo ngayon, mayroon din tayong napakaraming mga pagkakataon, lalo na pagdating sa pagbuo ng kumpanya at entrepreneurship. Ang mga tool at mga mapagkukunan na magagamit sa mga tao ay hindi makapaniwala, kahit na ihambing sa 10 o 15 taon na ang nakakaraan. Kaya ang unang bahagi ng sagot ay kung nais mong lumikha ng malaking epekto at talagang masigasig ka sa paggawa ng tunay na teknolohiya, naniniwala ako na ngayon kailangan mong gawin ito sa labas ng akademya.

Pagkatapos ay mayroong isang personal na dahilan, di ba? At ang personal na dahilan ay naniniwala ako na ang teknolohiya ay panimula ng isang puwersa para sa kabutihan. At hindi ko nais ang pag -compute ng dami upang manatiling isang teoretikal na pagpupunyagi o upang manatiling isang pagsusumikap sa konsepto. Nais kong ilipat ito. Nais kong mag -ambag sa paglipat nito sa labas ng mga pang -akademikong bulwagan at tiyakin na makikinabang ito sa lahat, tulad ng mga computer ay nakikinabang sa lahat. At ang pangatlong punto ay na habang ako ay isang postdoc, mayroong isang malaking paglipat sa bukid. At ito ay higit pa tungkol sa tiyempo, tungkol sa tamang tiyempo. Kaya noong 2016, inilagay ng IBM ang unang computer ng dami sa ulap. Ito ay isang napakaliit na prototype.

Ito ay isang limang aparato ng qubit. Ang isang qubit ay isang kabuuan. Kaya isipin ito bilang isang limang processor ng dami, ngunit magagamit ito sa lahat nang libre. Kailangan mo lamang ikonekta ang tawag sa API at maaari kang magsumite ng maliit, simpleng pagkalkula ng dami sa aparatong ito at bumalik sa isang resulta. At dapat mong pahalagahan kung gaano ito kapani -paniwala dahil bago ang aparato na iyon ay magagamit online, kung ikaw bilang isang teoretikal na mananaliksik ay nais na subukan ang isang bagay sa isang tunay na processor ng dami, kailangan mong makahanap ng isang pang -eksperimentong pangkat. Ang head machine, ang makina ay kailangang magamit. Kailangan mong makabuo ng isang panukala. Kailangan mong gumastos ng maraming oras sa pagbuo at lahat ng iyon. Siguro gumugol ng isang taon hanggang sa tamang oras ay magagamit upang patakbuhin ang eksperimento, patakbuhin ang eksperimento, pag -aralan ang data. Ibig kong sabihin, ito ay kung ano ito, di ba? Ngunit tulad ng maaari mong pahalagahan, tumagal ng maraming oras upang magawa. Ngayon ang aparato ay magagamit sa iyo. Pumunta ka lang kumonekta sa loob ng limang minuto, ang iyong resulta. At medyo nakakatawa ito dahil sa tingin ko sa simula pa lang, isa ako sa pinakamabigat na gumagamit. Hindi ko mapapatunayan ang paghahabol na ito ngunit ginagawa ko ang pag -angkin.

(14:40) TOMMASO DEMARIE:

Dahil sa isang proyekto na ginagawa namin, isa ako sa pinakamabigat na gumagamit ng makina na iyon. Nagsumite ako ng libu -libong mga kahilingan sa mga unang aparato. Kaya bakit sinasabi ko na dahil mayroong isang malaking shift. Ang lahat ng isang biglaang, ang pag -compute ng dami ay hindi lamang isang ideya, hindi lamang ito isang teoretikal na pagsisikap, hindi lamang ito isang pagsisikap sa akademiko, ngunit mayroong isang malaking kumpanya na inilalagay ang makina na magagamit para magamit mo. Mahal ko ito. Epekto, personal na pagganyak, at mahusay na tiyempo. Kapag pinagsama mo ang lahat ng iyon, 2016, sineseryoso kong sinimulan ang aking sarili, nais ko bang subukang maging isang propesor? O nais ko bang maging tunay sa aking mga paniniwala, sa aking mga halaga, sa aking pagnanasa, at tumawid sa kalungkutan at subukang gawin itong isang negosyante.

(15:17) Jeremy AU:

Kamangha -manghang. At, mula sa pananaw na iyon, nagpasya kang maging isang tagapagtatag at maraming mga PhD at siyentipiko na madalas na nais na gumawa ng isang paglipat patungo sa pagiging isang tagapagtatag. Ano ang iyong karanasan sa pagpapasya upang mabuo ang unang pagsisimula?

(15:29) TOMMASO DEMARIE:

Ito ang pinaka -hindi kapani -paniwalang masakit na bagay na maaari mong gawin sa iyong sarili. Ito ay isang sakit mula sa simula hanggang sa wakas. Ito ay kamangha -manghang bagaman, lalo na sa mga unang taon, kami. Sabi ko kami dahil hindi ako nag -iisa. At ang payo ko ay kung kaya mo, huwag gawin itong mag -isa. Maghanap ng isang tao na talagang pinagkakatiwalaan mo, isang tao na nagbabahagi ng iyong mga halaga, na nagbabahagi ng iyong misyon, iyong pangitain, at ginagawa ito nang magkasama sapagkat ito ay isang malungkot na trabaho. Ito ay isang mahirap na trabaho, at kung mayroon kang isang tao sa iyong tabi, binabago talaga nito ang lahat. Kaya kasama si Ewan, kung sino ang aming CTO at cofounder sa Entropica. Sa 2018, pareho kaming huminto sa aming mga trabaho sa unibersidad. At ang ginawa namin ay upang sumali muna sa negosyante, sa oras na EF sa isang sangay dito sa Singapore.

Kaya sumali kami bilang isang koponan mula sa simula, at ito ang pagsisimula ng aming paglalakbay. Ngunit ang sasabihin ko ay sa mga unang taon, nagawa namin ang lahat ng mga pagkakamali na maaari mong isipin bilang isang tagapagtatag, na hindi kapani -paniwalang nakakabigo. Ngunit ito rin ay isang mahusay na karanasan sa pag -aaral, lalo na kung nagmula ka sa akademya, ang katotohanan ay wala nang iba pa na magagawa mo, ngunit panatilihin ang paghagupit sa iyong ilong laban sa dingding hanggang sa malaman mo kung ano ang pintuan at ititigil mo ang paghagupit sa iyong ilong laban sa dingding. Sa katunayan, masasabi ko sa iyo nang kaunti pa, di ba? Masasabi ko sa iyo, masasabi ko sa iyo kung paano namin sinimulan ang entropica at isa sa mga unang malaking quote na hindi nakagapos na mga pagkakamali na ginawa namin.

Mayroong pagkahilig sa entrepreneurship, o lalo na sa pagsisimula ng gusali, upang makabuo ng isang napakalakas na pahayag ng problema mula sa simula. Nagtatayo kami ng X upang malutas ang y upang magawa namin ang Z. at kung minsan ay may diin, lalo na mula sa mga namumuhunan o mula sa mga taong nakapaligid sa iyo, upang itulak ka sa paggawa ng mga bagay sa ganoong paraan, na may katuturan. Gumagana ito nang maayos para sa 90%, marahil 95 porsyento ng mga kumpanya. Ngunit kung minsan hindi ito gumagana. Ikaw at sa umpisa pa lang para sa amin, kami, naniniwala ako ngayon na kailangan naming gumawa ng ibang diskarte, ngunit sinundan pa rin namin ang payo. At ang sinabi namin ay sasabihin, lutasin namin ang mga mahirap na problema sa computational biology gamit ang quantum computing.

Bakit Computational Biology? Dahil ang mga tagapagtatag namin ay parehong mahal ito. Personal kong mahal ito. Kung makakabalik ako sa oras, kung mabubuhay ako ng ibang buhay, nais kong gumawa ng isang PhD sa neuroscience. Mahal ko ito. Ilagay iyon. Maraming mga kagiliw -giliw na problema, mataas na epekto. Kung maaari mong pagbutihin ang aming pag -unawa sa genomics, halimbawa, maaari talaga nating simulan ang seryosong pagharap sa ilan sa mga pinakamahirap na sakit na mayroon pa rin, mayroon pa rin ngayon.

Tulad ng nabanggit ko, ang mga mahirap na problema sa computational ay nakakita ng napaka -mayabong na lupa para sa pag -compute ng dami upang magkaroon ng epekto. Ang problema sa lahat ng iyon ay hindi rin Ewan o ako ay mga biologist. At hindi kapani -paniwalang mahirap makahanap ng isang punto ng pagpasok sa isang patlang na kung saan ay napaka -kumplikado at hindi mo lubos na naiintindihan. Kaya kung ano ang nangyari sa simula ng buhay ng Entropica ay na ginugol namin ng halos isang taon na sinusubukan upang mahanap ang unang pahayag ng problema na magkakaroon ng kahulugan para sa amin na harapin. At nakikita mo na nakakakuha kami ng lohika, nagkakamali kami. At sinira namin ang salpok kapag tinitingnan namin ang isa't isa at sinabi namin, tingnan, hindi ito gagana.

Kami ay mga eksperto sa dami ng computing. Naiintindihan namin ang dami ng computing na hindi kapani -paniwalang maayos. Naiintindihan namin ang mga problema sa dami ng computing. Huwag nating masobrahan ang mga bagay. Bumalik tayo. Kilalanin natin kung ano ang nawawala sa quantum computing at magtrabaho doon. At ang paglilipat na iyon ay hindi kapani -paniwala dahil sa literal, nagpunta kami, kami ay nag -fundraising ng higit sa 12 buwan at walang naniniwala sa aming pangitain na mas mababa sa tatlong linggo, nakakuha kami ng isang term sheet. Ngunit bakit? Dahil nakatuon kami sa aming mga lakas. Nakatuon kami sa mga problemang naiintindihan namin. Kaya iyon ang isa sa mga unang aralin na natutunan ko. Huwag kailanman overcomplicate ang mga bagay. Tumutok sa alam mo. Gamitin ang iyong mga kasanayan. Gamitin ang iyong pag -unawa. Gamitin iyon bilang panimulang punto. Gayundin, huwag matakot sa mga pagkakamali. Gumawa ng maraming mga pagkakamali hangga't maaari mong gawin, sapagkat iyon ang pinakamahusay na paraan upang malaman. Talagang, iyon ang pinakamahusay na paraan upang malaman. Kaya't binabalot ko ang napakahabang sagot na ito upang sabihin na ang karanasan ay hindi kapani -paniwalang masakit at naramdaman mong palagi ka lang, palaging bumabagsak, hinahagupit ang iyong ulo, ngunit alam mo kung ano ang mabuti. Nagtaas ka at patuloy kang naglalakad at tumatakbo muli hanggang sa mahulog ka pa ng oras at okay lang iyon. Bahagi iyon ng proseso.

(19:16) Jeremy AU:

Ano ang isang bagay na natuklasan mo tungkol sa pagbuo ng isang pagsisimula na hindi mo talaga naintindihan bilang isang PhD o siyentipiko.

(19:24) TOMMASO DEMARIE:

Ito ay isang magandang katanungan.

Okay, hayaan mo ako, hayaan mo akong subukan, hayaan akong subukan na sagutin na sa pamamagitan ng pagma -map sa pagkakapareho at ang pagkakaiba sa pagitan ng paggawa ng agham at pagbuo ng isang pagsisimula o pagbuo ng isang kumpanya. At gagawin ko, at gagamitin ko ang halimbawa na ginawa ko lamang bilang isang, bilang panimulang punto. Sa palagay ko sa parehong mga kaso, ang panimulang punto ay halos kapareho. Ang dapat mong gawin, naniniwala ako, dapat kang umibig sa isang problema. Sa isang problema na nauunawaan mo na maaari mong ipahayag.

(19:47) TOMMASO DEMARIE:

Isang bagay na natutunan ko ay napakadaling mahalin ang solusyon kapag nagtatayo ka ng isang kumpanya. Dahil sa palagay mo ang solusyon, iniisip mo ang produkto, iniisip mo ang software, iniisip mo ang anumang itinatayo mo bilang iyong maliit na sanggol na pinoprotektahan mo mula sa mundo, mula sa kapaligiran, at nais mong lumago ang sanggol na ito. At ito ay isang napaka -bagay na dapat gawin. Ngunit kung umibig ka sa solusyon, magiging mahigpit ka. Magiging masikip ka. At malamang na ang mga bagay ay hindi gagana. Dapat kang umibig sa problema. Ang bagay na dapat palaging maging malinaw sa iyong isip ay ang problema. Ang solusyon ay magbabago ng isang milyong beses. Ang problema ay ang susi. At ito ay totoo sa agham, tulad ng totoo sa entrepreneurship. Nais mong magkaroon ng isang kristal na malinaw na pag -unawa sa problema, at pagkatapos ay bumuo ng isang solusyon para doon. Ano ang mga pagbabago ay ang proseso ng pagpapatunay at ang mga kinalabasan na iyong hinahangad.

Kaya sa agham, mayroon kang isang napaka -mahigpit na proseso ng pagpapatunay, ang pamamaraang pang -agham. Hindi ka maaaring lumayo dito. May mga hakbang na kailangan mong sundin. Gumagawa ka ng isang hypothesis. Nagtatayo ka ng isang eksperimento, sinubukan mo ito, ipaliwanag mo ang data, at pagkatapos ay magpatuloy ka. Ngunit sa isang pagsisimula, mayroon kang higit na kakayahang umangkop. Dapat kang maging pragmatiko. Sa palagay ko ang isang pagkakamali na nagawa namin nang maraming beses sa buhay ng entropica ay nalilito namin ang dalawang pamamaraan na ito.

Minsan kami ay masyadong mahigpit. Masyado kaming mahigpit sa aming sarili. Sa mga startup ay medyo tulad ng pag -aayos mo. Isipin na nasa isang bangka ka, di ba? At ayusin mo ang isang malayong bituin at ang bituin, kung gayon ang North Star ang iyong layunin, ay ang problemang nais mong malutas. At magsisimula kang maglayag. At sa simula, mayroon lamang dalawa sa iyo at ang bangka ay puno ng mga butas ay patuloy na lumulubog. At nandiyan ka na may isang balde na sinusubukan, itapon ang tubig sa labas ng bangka. Ngunit sa mas maraming pagpapatuloy mo, mas maraming mga tao ang sumali sa bangka, mas maraming pera na mayroon ka, mas maraming mga kasosyo na mayroon ka. Kaya maaari mong palaguin ang bangka, maaari kang maging mas malaki. Ngunit ang mahalagang punto dito ay iyon. Hindi mo na kailangang maglayag sa bagyo.

Tulad ng mayroon kang kakayahang magpasya ang landas. Ang mahalaga ay ang North Star, ngunit ang landas sa pagitan ngayon at ang North Star ay nasa iyo. At ito ay naiiba mula sa pang -agham na pamamaraan, kung saan kailangan mong sundin ang isang napaka -mahigpit na diskarte. At sa palagay ko ay napakahalaga, napakahalaga. Huwag, huwag malito ang dalawa. Huwag subukang maging masyadong mahigpit. Maging kakayahang umangkop, maging pragmatiko, tandaan na nahuhulog ka sa problema, hindi sa solusyon. Hanapin ang North Star, ngunit mag -navigate sa mga bagyo. Minsan kailangan mong dumaan sa bagyo at pagkatapos ay tiyakin na mabuhay ka at makalabas dito. At din ang mga layunin sa pagtatapos ay ibang -iba.

Sa agham, ganap na may bisa na ang iyong layunin sa pagtatapos ay purong kaalaman. Ang ginagawa mo, pinatataas mo ang kaalaman ng kaalaman ng sangkatauhan, kahit na wala itong praktikal na aplikasyon. Dagdagan mo ang pag -unawa sa kalikasan at mayroong isang napaka -marangal na layunin. Ngunit kung nagtatayo ka ng isang kumpanya, ang layunin ay dapat na naiiba.

Sa kalaunan nais mong maghatid ng halaga. Nais mong maging kapaki -pakinabang. Kailangan mong bumalik sa iyong mga stakeholder, sa iyong mga namumuhunan na may pagbabalik sa pananalapi, at sa palagay ko mahalaga din para sa mga siyentipiko na nagiging mga negosyante na panatilihing malinaw ang pagkakaiba sa kanilang isipan. At hindi ko sinusubukan na sabihin na ang pera ay ang tanging bagay na mahalaga, kahit na ang pera ay mahalaga. Ang sinusubukan kong sabihin din ay naghahanap ka ng mga praktikal na kinalabasan. Para sa amin, nais naming gawing ma -access ang mga computer sa kabuuan sa mga developer. Nais naming gawing mahalaga ang mga computer sa kabuuan. Nais naming tiyakin na ang mga computer na dami ay maaaring malutas ang mga mahirap na problema at makikinabang sa lahat ng sangkatauhan. At iyon ang layunin.

At malinaw naman na naghahanap ka rin ng paglago ng pananalapi at kakayahang kumita sa pananalapi mula doon. Sasabihin ko na ito talaga ang pinakamalaking aralin sa mataas na antas para sa akin. Ang pagkakaiba sa pagitan ng pang -agham na diskarte at tawagan natin itong diskarte sa pagsisimula. Ito ay napaka, napakaganda. Katulad na panimulang punto, iba't ibang mga layunin sa pagtatapos at iba't ibang mga tilapon. At mahalaga na tandaan iyon.

(23:03) Jeremy AU:

Ano ang nakakainteres na ngayon ay itinatayo mo ang kumpanyang ito sa dami ng computing lalo na sa isang pananaw ng software. Ano ang ginagawa ng Quantum Computing para sa amin na hindi magagawa ng tradisyonal na computer? Alam ko na ito ay parang isang pangunahing katanungan, ngunit alam mo, ang aking computer ay maaaring gumawa ng mga tawag sa zoom, patakbuhin ang Excel, magpatakbo ng isang modelo ng pamamahala ng peligro, makabuo ng blockchain. Kaya, ano ang ginagawa ng isang dami ng software na nagbibigay sa amin ng ilang mga pakinabang at ano ang ilang mga aplikasyon bilang isang resulta?

(23:29) TOMMASO DEMARIE:

Okay, kunin ang lahat ng mga halimbawa na nakalista mo lamang, ang iyong computer ay magpapatuloy na gawin ang lahat ng iyon. Kaya ang dami ng computing ay hindi papalit sa iyong tawag sa zoom. Dapat nating isipin ang tungkol sa dalawang paradigma sa isang bahagyang magkakaibang paraan. At una sa lahat, sasabihin ko ang isang bagay, klasikal o maginoo na mga computer, karaniwang nasa bukid, tinutukoy namin ang mga ito bilang mga klasikal na computer. Ang isa na ginagamit namin ngayon, halimbawa, ngunit din ang iyong telepono o isang HPC. Ito ang lahat ng mga klasikal na computer.

Ang isang GPU ay batay sa klasikal na lohika ng computing din, o FPGA. Ito ang lahat ng mga halimbawa ng mga klasikal na sistema ng computing. At ang mga aparatong iyon ay hindi kapani -paniwalang makapangyarihan. Hindi kapani -paniwalang makapangyarihan. Ibig kong sabihin, sa huling dekada, natutunan namin kung paano kahanay ang mga bagay. Nalaman namin kung paano mapabilis ang linear algebra, kung paano mapabilis ang mga kalkulasyon ng tensor.

At ang resulta ng lahat ng mga natutunan ay Chatgpt, mas mahusay na mga modelo ng AI at iba pa. Kaya ang mga maginoo na computer, ang mga klasikal na computer ay hindi kapani -paniwalang makapangyarihan, at gayon pa man, may ilang mga problema na may pagiging kumplikado na napakataas, na kahit na mailalagay mo ang lahat ng kapangyarihan ng computing na magagamit namin sa planeta ngayon, hindi mo malulutas ang mga ito.

Bibigyan kita ng isang simpleng halimbawa. Kapag kumonekta ka sa iyong account sa Gmail o sa anumang account ng email provider, o kapag kumonekta ka sa iyong bangko, kung ano ang ginagawa mo, nagtatatag ka ng isang ligtas na channel ng komunikasyon sa pagitan mo at ng ganyan kapag ipinadala mo ang iyong password, kahit na ang isang tao ay nag -eavesdropping, hindi nila mabasa ang iyong pasaporte.

Kaya lumikha ka ng isang ligtas na channel ng komunikasyon sa pagitan ng dalawang partido at maaari kang makipagpalitan ng impormasyon nang ligtas sa kabuuan. Maaari mong tingnan ang mga detalye ng iyong bank account. Maaari mong gawin ang lahat ng iyon at alam mong ligtas ka. Walang sinuman ang maaaring mag -spy sa iyo. At ang dahilan kung bakit ka ligtas ay dahil kapag nilikha mo ang channel ng komunikasyon na ito, kung ano ang talagang ginagawa mo ay ginagamit mo ang pagiging kumplikado ng isang problema upang maprotektahan ka. Ang problema ay kung kukuha ako ng dalawang napakalaking pangunahing numero at pinarami ko ang mga ito na kung saan ay isang napaka -simpleng bagay na dapat gawin, magagawa mo ito sa pamamagitan ng kamay, di ba? Nakakakuha ka ng isang napakalaking numero. Kaya madaling gawin ito. Ngunit kung bibigyan kita ng napakalaking bilang at hiniling ko sa iyo na hanapin ang dalawang pangunahing mga kadahilanan na magkasama ang pagdami ay magbibigay sa iyo ng malaking bilang. Ito ay lumiliko na ang problemang ito ay imposible upang malutas, sa isang tiyak na sukat, para sa mga tradisyunal na computer. Aabutin sila ng milyun -milyong taon upang basagin ang mga ito, upang basagin ang problemang ito. At dahil doon, maaari mong gamitin ang pag -aari na ito sa isang matalinong paraan. Maaari kang bumuo ng mga ligtas na channel ng komunikasyon. Kaya ito ay isang simpleng halimbawa na ginagamit namin araw -araw, kahit na hindi natin alam ito. Kahit na hindi natin alam ito. Sa isang mahirap na problema sa computational na kahit na ibinigay ang lahat ng kapangyarihan ng GPU na magagamit namin ngayon, hindi ka makakaputok. At dahil sa garantiyang ito, maaari nating gamitin nang ligtas ang internet. Ngayon, kung ano ang mangyayari ay ang mga computer na dami, lumiliko ito, ay maaaring talagang masira ang problema nang mahusay.

Kaya sa halip na kumuha ng milyun -milyong taon upang mahanap ang mga pangunahing kadahilanan, maaaring tumagal sila ng ilang oras o marahil sa isang araw. Kaya maaari mong pahalagahan ang pagkakaiba sa mga timescales. Pupunta kami, ang oras na kinakailangan upang pumunta mula sa mga dinosaur sa mga tao, hanggang sa ilang oras. Ito ay ganap na magkakaibang mga order ng magnitude.

At iyon ay nagbibigay ng isang halimbawa kung bakit ang mga computer na dami ay hindi kapani -paniwalang makapangyarihan. Ngunit nagbibigay din ito ng isang halimbawa ng isang problema na nakatagpo natin araw -araw, kahit na hindi natin alam ito, maaari itong basag sa mga computer na dami. Ngayon, malinaw naman dito mayroong negatibong konotasyon at ang negatibong konotasyon ay ang mga computer na dami ay makakaapekto sa larangan ng kriptograpiya, na kung saan ay isang malaking talakayan na nangyayari ngayon.

Ngunit isantabi ito, maraming iba pang mga katulad na problema sa isang bilang ng mga patlang na makikinabang mula sa lakas ng computing ng dami. Ang linear algebra ay maaaring malutas nang mas mabilis sa mga computer na dami, na kung saan ay mga aplikasyon sa lahat ng engineering. Ang ilang mga diskarte sa pag -aaral ng machine ay maaaring makinabang mula sa mga speedup mula sa mga computer na dami, na kapana -panabik dahil ang potensyal na maaaring sanayin ang mas malakas na mga modelo sa mas kaunting oras o paggamit ng mas kaunting data at gumagamit din ng mas kaunting enerhiya dahil ang isang computer, hanggang sa masasabi natin ngayon, mas mahusay ang mga ito kaysa sa mga maginoo na computer.

Na nangangailangan ng maraming paglamig at maraming kapangyarihan lamang, upang gumana lamang. Pagkatapos ay mayroon kang mga aplikasyon sa kimika kung nais mong ganap na gayahin ang mga katangian ng kemikal ng mga molekula, hindi mo magagawa iyon sa mga klasikal na computer dahil ang mga molekula ay mga sistemang mekanikal ng dami. Kaya kailangan mo ang dami ng mekanikal na sistema para sa na, at ang isang computer na dami ay ganoon, na makakatulong at mapabuti ang aming pag -unawa sa kimika at materyal na agham, na malamang ay magkakaroon ng mga epekto sa halos lahat ng ginagawa natin sa modernong ekonomiya. Isipin kung maaari kang bumuo ng mas mahusay na mga baterya, na magkakaroon ng mga repercussions sa automotiko, sa transportasyon. Isipin kung maaari kang bumuo ng mas mahusay na mga panel ng solar.

Isipin kung maaari mong gayahin kung ano ang nangyayari sa loob ng fusion reaktor nang mas epektibo. na makakatulong ito sa amin na lumapit upang malinis ang enerhiya nang mas mabilis. Salamat sa pagsasanib. Ito ay upang bigyan ka lamang ng isang lasa ng uri ng napakahirap na mga problema sa computational na umiiral sa kalikasan na ngayon ay nagpupumiglas tayo upang harapin, ngunit ang pag -compute ng dami ay makakatulong sa amin na malutas. At kung ang mga computer na kabuuan ay magtagumpay sa paglutas kahit na ang ilan sa mga problemang ito. Naniniwala ako na papasok kami ng isang bagong panahon ng makabagong teknolohiya, mga natuklasan sa agham, isang bagay na katulad ng nangyari isang daang taon na ang nakalilipas sa pag -unawa sa mas mahusay na mga pisikal na modelo, na nagbigay sa amin ng computer at pagkatapos ay nagbago ang lahat para sa mga lipunan ng tao. Ito ay hindi kapani -paniwalang kapana -panabik, inaasahan kong pinamamahalaang kong sagutin ang iyong katanungan.

(28:26) Jeremy AU:

Kamangha -manghang. Maaari mo bang ibahagi ang tungkol sa oras na personal mong naging matapang?

(28:29) TOMMASO DEMARIE:

Kaya ko. Ito ay magiging isang maliit na kwento. Hindi magiging isang mahusay na kwento ng katapangan o anumang bagay na tulad nito, ngunit ito ay isang kwento na may kahulugan sa akin. At, ito ay isang maliit na maliit na bagay na naaalala ko pa. Kaya sasabihin ko sa iyo ang tatlong bagay tungkol sa akin na walang kinalaman sa pisika, walang kinalaman sa mga mekanika ng dami, walang kinalaman sa entrepreneurship. Ang isa ay ako ay isang sommelier. Mahal ko, mahilig ako sa pagkain. Gustung -gusto ko ang alak at sa panahon ng aking panginoon, sa gabi, talagang nagpunta ako sa sommelier school sa Italya, at sa buong kurso ng taon, ako, nakuha ko ang aking sertipikasyon. Masayang katotohanan, nagtrabaho din ako sa isang restawran ng Michelin Star, na kung saan ay isang bagay din na ginawa ko sa aking pag -aaral. Kaya sa gabi ay magtatrabaho ako hanggang sa huli na bilang isang comi, na talagang pinakamababang ranggo sa hierarchy ng isang kusina. Ito ay isang kamangha -manghang karanasan. Ito ay nasa mga libro, ngunit ang restawran ay mabait na hayaan akong gawin iyon. At ito ay nauugnay sa kwento na ibabahagi ko sa iyo sa isang segundo.

At ang huling nakakatuwang punto, para lamang malaman ng mga tao. Kaya ginagawa ko ang aking sarili ng kaunti pang tao. Mahilig ako sa mga hayop at mayroon akong isang alagang loro sa bahay. Nagbibigay ito sa akin ng maraming kagalakan araw -araw. Hayaan mong sabihin ko sa iyo ang tungkol sa kwento.

Kaya't kapag nagtatrabaho ako sa Michelin Star Restaurant, medyo ginugol ko ang unang linggo ng pagputol ng mga gulay, na hindi talaga, paano ko masasabi, kaakit -akit na bahagi ng trabaho, ngunit, kailangan mong magsimula sa isang lugar. Kaya't pagkatapos ng isang linggo ng pagpuputol ng mga karot, sibuyas, at bawang, at perehil, sa wakas ay binigyan nila ako ng maliit na gawain na ito. At ang gawain ay napaka -simple. Kailangan kong tumulong na ihanda ang nakakatawa na bouche para sa gabi. Kaya kung ano ang mangyayari ay karaniwang mayroong isang nakapirming menu at kapag nakaupo ka, dadalhin ka nila ng isang maliit na pampagana, isang maliit na bagay para lamang simulan ang pagkain. Napakasimple at walang malaking pakikitungo. Ito ay tinatawag na isang nakakatawa na bouche kung sakaling hindi pamilyar ang mga tao.

Kailangan mo ring isipin na sa loob ng isa sa mga kusina na ito, ang karamihan sa nangyayari ay ang mga tao ay sumigaw sa bawat isa sa lahat ng oras. Ito ay mataas na presyon. Lahat ay napaka -tense at stress. Maraming yelling. Ito ay pakiramdam ng kaunti tulad ng pagiging nasa militar kapag ginagawa mo ang iyong NS. Mayroong palaging isang tao na sumisigaw sa iyo nang walang kadahilanan.

Pa rin, pagkatapos ng isang linggo ng pagpuputol ng mga veggies, sinabi nila sa akin, pumunta at ihanda ang nakakatawa na bouche. Ang kailangan mo lang gawin ay punan ang plato ng kaunting sarsa na ito. Yun lang. Hindi nila ipinapakita sa akin kung paano ito gawin. Pupunta ako, nagsisimula akong maghanda ng mga plato, at inilalagay ko ang mas maraming sarsa na sa palagay ko ay may katuturan. At lumabas ang mga plato. Pagkalipas ng limang minuto, ang chef, na karaniwang sa antas na ito ay hindi na gumagana sa kusina, ngunit nakaupo sa labas at pinapaginhawa ang mga customer, ang mga chef na bagyo sa kusina sa pamamagitan ng pintuan at nagsisimulang sumigaw tulad ng siya ay papatayin ang isang tao. Sumisigaw, sino ang naghanda ng amuse bouche? Sino ang naglagay ng maraming sarsa? Sino ang tulala na iyon? Gusto ko siyang pilitin, blah, blah, blah, blah, blah. Lahat ay nag -freeze.

Ang sinabi nila sa akin noon ay iyon, maaari tayong sumigaw, baka magalit tayo, at tiyak na isang napaka -nakababahalang kapaligiran, ngunit kung nagkamali ka, tao, pagmamay -ari ito. Kaya sa lahat ng pagsigaw, ang chef ay huminto, pagiging walang kabuluhan, pumping sa kanyang leeg. Itinaas ko ang aking kamay at sinasabi ko, Chef, pasensya na. Ginawa ko ito. At inaasahan kong dadalhin niya ako, literal na hinawakan ako sa damit sa kusina at itapon ako sa kusina mula sa likurang pintuan. Lumapit sa akin at tinitingnan ako. Ito ay isang malaking tao. Mas matangkad ito sa akin at napakalaki. At sinabi niya, sige, ipapakita ko sa iyo kung paano ito gagawin. Siguraduhin na hindi na muling gumawa ng parehong pagkakamali.

Hindi niya ginamit ang kanyang eksaktong mga salita, ngunit nakuha mo ang ideya. At huminahon siya. Pumunta, ipinapakita sa akin kung paano ito gawin. Natututo ako at hindi ko ito ginugulo muli. At ito ay napaka -kagiliw -giliw na dahil pagkatapos nito, ang chef du cuisine, na talaga ang pangalawa sa utos, ay lumapit sa akin, dinala ako at sabi, tingnan, nagkamali ako.

Fine. Ngunit magaling. Napakakaunting mga tao ang nagmamay -ari nito. Napakadali sa mga kusina, lalo na kung ang isang tao ay sumisigaw para mawala ang mga tao at itago o magpanggap na walang nangyari. Pagmamay -ari mo ito. Iyon ang paraan upang gawin ito. Mabuti sa iyo. Sinabi rin niya, kung muli mo itong muli, sasabunutan kita. Ngunit patas iyon. Ito ay isang napakaliit na kwento, ngunit sa palagay ko ay sinabi sa akin ang isang bagay na napakahalaga na kahit na sa mga sitwasyon ng mataas na stress, kahit na ang mga bagay ay mukhang napaka pangit at napaka -bastos, ang pinakamagandang bagay na maaari mong gawin ay ang pag -aari lamang ng iyong mga pagkakamali.

Kung ginawa mo ito, sabihin ito, ipaliwanag kung bakit mo ito ginawa, humingi ng tulong, tanungin kung paano mo maiiwasan ang paggawa nito muli, ipakita na tunay ka tungkol dito. At karaniwang ang mga tao ay positibo sa reaksyon sa na. At sa palagay ko ito ay totoo sa halos lahat ng iyong ginagawa, ngunit totoo ito sa entrepreneurship at startup dahil makagawa ka ng maraming pagkakamali na mas maaga mong malaman ang araling ito, mas maligaya ka. Gayundin mas matagumpay na ikaw ay magiging.

(32:18) Jeremy AU:

Oo. Kamangha -manghang. Sa tala na iyon, gusto kong uri ng tulad ng buod ng tatlong malalaking takeaway na nakuha ko ang aking mga tala dito. Una ay, maraming salamat sa pagbabahagi tungkol sa iyong pagnanasa at kung paano ka nagmamahal sa quantum physics at quantum computing. Iyon ay kaakit -akit na marinig kung paano mo kinuha ang mga paunang hakbang sa science science at pagkatapos ay malayo, ang panganib sa pananalapi sa pagmomolde sa quantum computing muli.

Pangalawa, maraming salamat sa pagbabahagi tungkol sa iyong mga pagmumuni -muni sa kung ano ang kinakailangan upang gawin ang paglipat mula sa pagiging isang siyentipiko at mananaliksik sa pagiging isang tagapagtatag ng isang pagsisimula, at ito ay kamangha -manghang marinig ang mga pagkakamali na ginawa mo at ang mga pananaw na mayroon ka tungkol sa pagtiyak na maging makatotohanang at pragmatiko at nakahanay sa sarili kung paano harapin ang pahayag ng problema, lalo na sa isang lubos na kumplikadong larangan tulad ng, pa rin lumitaw. Panghuli, maraming salamat sa pagbabahagi tungkol sa iyong kwento ng lakas ng loob, tungkol sa kung ano ang kinakailangan upang kumuha ng pagmamay -ari. Akala ko kamangha -manghang marinig ang tungkol sa kung paano mo iniisip ang tungkol sa pagkuha ng pagmamay -ari sa konteksto ng restawran kung nasaan ka, ngunit din sa konteksto kung paano lapitan ang paglutas para sa puwang ng pag -compute ng dami bilang isang tagapagtatag ng startup.

Sa tala na iyon, maraming salamat sa pagbabahagi.

(33:22) TOMMASO DEMARIE:

Salamat, Jeremy. Napakaganda nito. Talagang magandang makita ka. Salamat