Tommaso DeMarie: Startup Komputasi Kuantum, Akademisi PhD Hingga Pendiri & Kepemilikan Kesalahan Michelin - E435
"Menjadi Sangat Jelas Bagi Saya Bahwa Ketika Kita Tidak Mengetahui Banyak Hal, Penderitaan Akan Terjadi. Penderitaan Terjadi. SEMAKIN BANYAK KITA TAHU, SEMAKIN BANYAK KITA KELAJAR Tentang Alam Seesta, Dan Semikin Banyak Kita Kita Belajar Tentang Alam. Bahwa Kita Dapat MEMPERBAIKI Banyak Masalah Dan Banyak Penderitaan Yang Masih Mempengaruhi Umat Manusia, Planet Ini, Dan Hewan. Yang Sangat suscite Dalam Belajar. - Tommaso DeMarie, PDG et Pentiri Entropica Labs
"Mekanika Dan Sistem Kuantum Sangat Menarik. Namun, Menangani Atom, Foton, Atau Partikel Kecil Lainnya Menghadirkan Tantangan Karena Mereka Terus Berinteraksi Dengan Segana Sesuatu di Sekitya. Menyebabkan Kesalahan Dalam Perhitungan Kuantum, Sehingga Hasilnya Tidak Dapat Diandalkan. Bahwa Perhitungan Kuantum Tetap Berharga. " - Tommaso DeMarie, PDG et Pentiri Entropica Labs
"Saya telah belajar bahwa sangat mudah untuk jatuh cinta pada solusi ketika membangun sebuah perusahaan. Anda melihat solusi, apakah itu produk atau perangkat lunak, sebagai bayi yang Anda lindungi dan rawat. Ini adalah hal yang sangat manusiawi untuk dilakukan, Namun Hal ini Dapat Membuat et Menjadi Kaku Dan Tidak Fleksibel, Yang Sering Kali Membuat Segala Sesuatunya Tidak Berjalan Dengan Baik. Sangat refoulé UntUk Kesuksesan. " - Tommaso DeMarie, PDG et Pentiri Entropica Labs
Tommaso DeMarie , PDG et co-fondateur Entropica Labs , Dan Jeremy Au Membahas Tiga Tema Utama:
1. Startup Komputasi Kuantum: Tommaso Membagikan Wawasannya Tentang Komputasi Kuantum Dan aplikasi-Aplikasi Potenalialnya. Dia Berbicara Tentang Perusahaannya, Entropica Labs, Yang Berfokus Pada Pengembangan Perangkat Lunak UntUk Koreksi Kesalahan Kuantum, Sebuah Elemen penting Dalam Komputasi Kuantum Yang Mengurangi Kesalahan Yang Dissebabkan Oleh Noise. DIA MENJELASKAN BAHWA KOMPUTER KUANTUM, TIDAK SEPERTI KUPUTER KLASIK, MEMANFAATKAN MEKANIKA KUANTUM UNTUK MEMPROSSI MASALAH KUMPLEKS SEHINGGA MEMUNGKINKAN MERAKE UNTUK MENGATASI MASALAH KOMPLEKS YANG TIDAK DAPATACHKANKAN OLEH KAPUTER KOPUTER KLASIK SACARA EFAPAT. Dia juga menekankan potensi transformatif di bidang-bidang seperti komunikasi yang aman, kimia, dan masalah optimasi, membre contoh seperti kemampuan untuk memecahkan kode kriptografi dan mensimulasikan sifat kimiawi molekul dengan lebih akurat.
2. Akademisi PhD Hingga Pendiri: Tommaso Pertama Kali Mengejar Gelar Sarjana Dan Master Dalam Bidang Fisika, Diikuti Dengan Gelar PhD Dalam Teori Informasi Kuantum. Meskipun Memeliki Pekerjaan Awal di Bidang Pemodelan Risiko Keuangan, Kecintaanya Pada Komputasi Kuantum Membawanya Bergabung Dengan Komunitas Pénélitien Akademis di Singapure. Dia Berbagi Bagaimana Ibm Merilis Komputer Kuantum Berbasis Cloud Pertama Pada Tahun 2016, Yang Membuat Komputasi Kuantum Menjadi Lebih Mudah Diakses, Memotivasi Tommaso UntUk Beralih Daria Akademis Ke Dunia wirausaha. IA Menyoroti Tantangan Yang Dihadapi, Termasuk Pentingnya Berfokus Pada Masalah Yang pertinent Dan Memmanfaatkan Kompetensi Inti Seseorang.
3. Kesalahan Kepemilikan Michelin: Tommaso Berbagi Kisah Pribadi Tentang Bekerja di Restoran Berbintang Michelin, Yang Memerinya Pelajaran Berharga Tentang Kepemilikan Dan Akuntabilitas. Dalam Lingkungan Dengan Tekanan Tinggi ini, Dia Belajar Pentingnya mememiki Kesalahan Dan Mencari Bantuan UntUk MEMPERBAIKINYA. Pengalaman ini Sejalan Dengan Perjalanannya Sebagai Pentiri Startup, Di Mana Ketahanan, Pembelajaran Berkelanjutan, Dan Kemampuan Beradaptasi Sangat Petiting. Dia Juga Meekankan Bahwa Mengambil Kepemilikan Dan Bersikap Tulus Dalam Mengatasi Kesalahan Adalah Sifat-Sifat Kunci UntUK KepeMimpinan Yang Sukses Dan Perstumbuhan Pribadi, Terutama Dalam Ekosistem Startup.
Jeremy Dan Tommaso Juga Membahas Tentang Revolusi Pemodelan Iklim, Tantangan Dalam Penggalangan Dana UntUk Startup Deep Science, Dan Evolusi Teknik Koreksi Kesalahan Kuantum.
Didukung Oleh Heymax!
Tahoukah Anda Bahwa Anda Bisa Mendapatkan Perjalanan Kelas Bisnis gratis Ke Jepang setiap Tahun Dengan Heymax.ai? Heymax Adalah aplikasi Hadiah di Mana 500 Merek Seperti Apple, Shopee, Amazon, Agoda, Dan Bahkan Bank Memeri Anda Penghargaan Atas Kesetiaan anda Dengan Berkontribusi Terhadap Liburan Impian Anda. MELALUI APLIKASI HEYMAX, SETIAP TRANSAKSI YANG ANDA LAKUKAN AKAN COMMEDI ANDA MAX MILES, YANG DAPAT ANDA TUKARKAN DENGAN PERJALANAN GRATIS DI LEBIH DARI 25+ MITRA MASKAPAI PENERBANGAN DAN Hotel. Daftar Di Heymax.ai Sekarang untuk Mendapatkan 1.000 MAX Miles - Ubah Transaksi Harian Anda Menjadi Liburan Ician!
Bisnis Anda Juga Dapat Mémanfaatkan Mata Uang Loyalitas Yang Sangat Hemat Biaya Dan Diinginkan Yang Disebut Max Miles Yang Tidak Memeliki Masa Berlaku, Tanpa Biaya, Dan Dapat Ditransfer Secara Instan 1 Banding 1 Ke Dan Mendorong Penjualan Berulang Tanpa Perlu Integrasi. Hubungi Joe@heymax.ai Dan Sebutkan Brave Untuk Meningkatkan Permainan Récompense Anda Dan Mengurangi Biaya.
(02:10) Jeremy Au:
Hei, Tommaso. Sangat Senang Anda Ada di Acara Ini.
(02:12) Tommaso DeMarie:
Hei, Jeremy, Senang Bertemu Dengan Anda.
(02:14) Jeremy Au:
Ya, Saya Senang Akhirnya Kita Bisa Membuat Acara ini Berhasil. Saya Tidak Sabar Karena Anda Melakukan Sesuatu Yang Masih Belum Saya Pahami, Yaitu Semua Hal Yang Berbau Kuantum, Seperti Komputasi Kuantum. Saya Mendengar Bahwa Antman, film ini Masuk Ke Alam Semesta Kuantum. Saya Yakin Itu Seratus Persen Logis Secara ILMIAH. Dan Saya Sangat Senang Anda Bisa Hadir di Acara ini. Dapatkah Anda Menceritakan Sedikit Tentang Diri Anda?
(Tommaso DeMarie:
Tenttu Saja, Saya Juga Sangat Senang Berada di Acara ini. Jadi Saya Berasal Daritalia. Saya Pindah Ke Singapura Lebih Dari 10 Tahun Yang Lalu. Saya Adalah Seorang Ahli Fisika. Saya Adalah Seorang Geek di Hati. Dan Saat Ini Peran Saya Adalah Sebagai PDG Dan Co-fondateur Entropica Labs. Seperti Yang Anda Sebutkan, Seperti Yang Anda Isyaratkan, Kami Adalah Perusahaan Komputasi Kuantum Yang Berbasis di Singapura, Sudah Berusia Enam Tahun, Dan Kami Sedang Membangun Komponen Yang Sangat penting dari perangkat Dishebut Koreksi Kesalahan Kuantum. Sesuatu Yang Ingin Sekali Saya Ceritakan Kepada eta.
(03:04) Jeremy Au:
Saya Yakin Kita Akan Membahasnya. Dapatkah Anda Berbagi Sedikit Lebih Banyak Sebelum Kita Masuk Ke Sejarah Dan Perjalanan, Dapatkah anda Berbagi Sedikit Lebih Banyak Tentang apa Yang Dilakukan Entropica?
(03:11) Tommaso DeMarie:
Ya, tentu saja. Jadi Seperti Yang Saya Sebutkan, Kami Adalah Perusahaan Perangkat Lunak, Yang Berarti Kami Tidak Membuat Komputer Kuantum. Tapi Yang Kami Lakukan Adalah Mengatasi Salah Satu Masalah Mendasar Yang Berkaitan Dengan Kuantum. Seperti Namanya, Kuantum, Komputer Kuantum Adalah Perangkat Yang Mandproses Informasi Menggunakan Sistem Kuantum Dan Memmanfaatkan Efek Yang Sangat Khusus Dari Mekanika Kuantum.
(03:33) Tommaso DeMarie:
Jadi Mekanika Kuantum Sangat Fantastis Dan Sistem Kuantum Sangat Luar Biasa. Tapi Seperti Yang Bisa Anda Bayangkan Dengan Mudah, Ketika Anda Mencoba Menangani Atom atau Foton atau Partikel Yang Sangat Kecil Secara Umum. Masalahnya Adalah Bahwa Benda-Benda ini Berinteraksi Dengan Segala Sesuatu. Mereka Selalu Berinteraksi Dengan Alam Semesta, Mereka Selalu Berinteraksi Dengan Alam, Dan Masalah Besar Yang Dimiliki Oleh Komputer Kuantum Adalah Sesuatu Yang Disebut Noise.
Bukan Kebisingan, Seperti Mereka Sangat Berisik, Tapi Kebisingan Dalam Arti Bahwa Anda Mememiki Interaksi Dengan Segala Sesuatu di Sekitarnya. Dan Ada Masalah Karena Jika Anda Mencoba Menjalankan Komputasi Kuantum Pada Komputer Kuantum, Dengan Sangat Cepat Kesalahan Terakumulasi Dan Anda Tidak Mendapatkan apa pun yang Berharga Darinya. Jadi Kami Membutuhkan Solusi Dan Solusinya Disebut Koreksi Kesalahan Kuantum, Yang Merupakan Seperangkat PROSFURY YANG PERLU ANDA TERAPKAN PADA KOMPUTER KUANTUM Dalam Perhitungan.
Apa Yang Kami Lakukan Adalah Membangun Tumpukan Perangkat Lunak Yang Anda Perlukan UntUk Melakukan Koreksi Kesalahan Pada Komputer Kuantum. Dan Saya Mencoba Memerikan Sedikit Analogi. Saya Suka Analogi, Terutama Dalam Fisika. Mereka Biasanya Sangat Efektif. Anda Mungkin Akrab Dengan Salah Satu Contoh Terbaik Dari Koreksi Kesalahan Dalam Kehidupan Sehari-Hari, Yaitu Kulkas Yang Kemungkinan Besar Anda Miliki di Dapur.
Kulkas Adalah Perangkat Koreksi Kesalahan. Karena apa Yang Dilakukannya, Ia Menghilangkan entropi, Dan Maaf Jika Saya Sedikit Terlalu Akademis di Sini, Tetapi ia Menghilangkan entropi Dari Makanan Yang Anda Miliki. Karena Jika Anda Meninggalkan Makanan di Luar, Terutama di Tempat Seperti Singapura, Makanan Tersebut Akan Menjadi Basi Dengan Sangat Cepat. Dan Anda Bisa Menganggapnya Sebagai Kesalahan Yang Terjadi Pada Makanan Anda. Jika Anda Menaruhnya di Dalam Lemari ES, Yang Dilakukan Lemari es Adalah Memompa Entropi Secara Harfiah. Sebenarnya, Inilah Alasan Mengapa et Mémiliki Pompa Panas di Belakang Lemari es, Mendinginkan Makanan, Mengawetkan Makanan, Dan Menjaga Semuanya Sebagaimana Mestinya, Untuk Waktu Yang Jauh Lebih lama Daripada Yang Seharusnya.
Di Satu Sisi, Koreksi Kesalahan Kuantum Melakukan Sesuatu Yang Secara Metaforis Sangat Mirip. Koreksi ini memompa entropi keluar dari komputer kuantum sehingga anda dapat mepertahankan keadaan komputasi anda untuk waktu yang lebih lama. Dan Omong-Omong, Penjelasan Yang Sangat Rumit Yang Baru Saja Saya Berikan Kepada et Juga Merupakan Bagian Dari Alasan Mengapa Nama Perusahaan ini Adalah Entropica, Karena entropi Adalah Konsep Kunci Dalam Semua Hal Yang Sedang Kita Diskusikan.
(05:25) Jeremy Au:
Luar Biasa. Dan Kembali Ke Masa Lalu, Pertama Kali Anda Terjun Ke Dunia ini Karena Anda Adalah Seorang Sarjana Fisika Dan Sangat Jauh. Jadi, Bagaimana Cinta Pertama et Pada Sains Dan Komputasi Kuantum Muncul?
(Tommaso DeMarie:
Oke. Jika Anda Pergi, Atau Jika Saya Benar-Benar Kembali Ke Masa Lalu, Saya Ingat Ketika Saya Masih Kecil, Saya Tumbuh Dengan Banyak Membaca Fiksi Ilmiah. Saya Menyukainya. Saya Tumbuh Besar Dengan Mencintai Sains, Mencintai Teknologi, Mencintai Konsep-Konsep Komputasi, Saya, Saya Banyak Membaca, Semua Buku Herbert, Dune Dan Forward, Jauh Sebelum Menjadi sensasi. Saya Suka Asimov. Saya Menyukai Semua Buku Seri Robot. Jadi Ada Kendenderungan Alami Utuk Segala Sesuatu Yang Berhubungan Dengan Teknologi Yang Saya Miliki. Nah, ini Adalah Bagian Yang Menyenangkan, Bukan? Saya Juga Bisa Berbagi Sesuatu Yang Sangat Pribadi Yang Tenttu Saja Berdampak Pada Saya Ketika Saya Masih Jauh Lebih Muda. Apa Yang Terjadi Ketika Saya Berusia 11 Tahun Adalah Salah Satu Kerabat Dekat Saya Diagnostic Menderita als, Yang Merupakan Penyakit Neuron Motorik Yang Fatal. Itu Sangat Mengerikan. Dan Saya Ingat Dengan Sangat Jelas Hal ini Yang Disampaikan Berkali-Kali, Bukan? Bahwa Para Dokter Akan Mengatakan, Tidak Ada Yang Bisa Kami Lakukan. Kami Tidak Cukup Mengerti Tentang Penyakit ini Sehingga Tidak Ada Yang Bisa Kami Lakukan. Kita Hanya Bisa Menunggu, Mencoba Membantu Orang Tersebut, Yang Mana Benar-Benar Memilukan, Bukan?
Dan Mereflekisikan Episode ini, Sesuatu Yang Menjadi Sangat Jelas Bagi Saya Adalah Bahwa Ketika Kita Tidak Mengetahui Banyak Hal, Maka Penderitaan Akan Terjadi. Penderitaan Terjadi. Dan Anda Dapat Mengubah Konsep Itu Dan Pandangan Positifnya Adalah Semakin Banyak Kita Tahu, Semakin Banyak Kita Belajar Tentang Alam Semesta, Semakin Banyak Kita Belajar Tentang Alam. Dan Semakin Saya Percaya Bahwa Kita Dapat MEMPERBAIKI Banyak Masalah Dan Banyak Penderitaan Yang Masih Mempengaruhi Umat Manusia, Planet Hewan. Dan ini Adalah Sesuatu Yang Saya Pegang Teguh. Alasan Mengapa Saya Selalu Ingin Menjadi Seorang Ilmuwan Adalah Karena Saya Pikir Ada Sesuatu Yang Sangat suscitant Dalam Belajar. Kita Belajar Tentang Alam, Kita Belajar Tentang Fisika, Kita Bisa Membangun Teknologi Yang Lebih Baik, Dan Kita Bisa Meningkatkan Kehidupan Semua Orang.
Dan Saya Sangat Percaya Akan Hal Itu. Dan Inilah Mengapa Saya Belajar Fisika. Seperti Yang Anda Sebutkan, Saya, Saya Pertama Kali Mengambil Gelar Sarjana di Bidang Fisika. Kemudian Saya Mengambil Master Di Bidang Fisika Lingkungan Karena Sebenarnya, Saya Ingin Mengerjakan Modèle Iklim. Saya Ingin Mengerjakan Modèle Matematika Untuk Iklim. Dan Inilah Saat Seluruh Ide Komputasi Kuantum Muncul, Muncul Karena Dengan Profesor Saya Pada Saat Itu, Kami Menghargai Bahwa Beberapa Komputasi, Pada Kenyatananya, Sebagian Besar Komputasi Dalam Model Iklim Sangat Sullit. Jadi, Meskipun Anda Menggunakan Superkomputer, Ada Batas UntUk Apa Yang Dapat Anda Lakukan.
Dan Kemudian Kami Mulai Belajar Tentang Komputasi Kuantum, Yang Masih Merupakan Ide Yang Cukup Baru. Itu Baru Terjadi Beberapa Tahun Yang Lalu. Ini Terjadi Pada Tahun 2008. Jadi Sudah 16 Tahun Yang Lalu. Itu Masih Merupakan Ide Yang Cukup Baru di Dalam, Di Dalam, Di Dalam. Di Dunia Akademis.
Dan Kami Menyadari Bahwa Ada Banyak Masalah di Luar Sana Yang Membutuhkan Daya Komputasi Yang Sangat Besar. Dan Seluruh Janji Dari Komputasi Kuantum Adalah Bahwa Mereka Dapat Memecahkan Masalah-Masalah Tertentu Yang Tidak Dapat Dipecahkan Oleh Komputer Tradivisional Yang Kita Miliki, Bahkan Oleh Superkomputer. Jadi Hubungannya Sangat Rapi. Lihatlah Masalah-Masalah Besar Dalam Fisika Lingkungan Dan Pelajari Bahwa Beberapa Masalah Membutuhkan Lebih Banyak. Dan Saat Itulah Saya Menjadi Sangat Bersemangat Dan Sedikit Terobsesi Dengan Seluruh Konsep Komputasi Kuantum.
(08:19) Jeremy Au:
Luar Biasa. Ketika Anda Melihat Hal Itu, Anda MEMUTUSKAN UNTUK MENGAMBIL GELAR PHD, BUKAN? Jadi apa Alasan di Balik Pengambilan Gélier PhD Terse But? Karena, Seseorang Bisa saja Menyukai Komputasi Kuantum, Tapi Mungkin Tidak Mengambil Gelar PhD, Meskipun Saya Merasa Anda Harus Menjadi Seorang Phd UntUK Memahami Komputasi Kuantum. Tapi apa Alasan di Balik Gelar PhD UTU?
(Tommaso DeMarie:
Tentu Saja. Jadi Faktanya, Saya Tidak Langsung Mengambil Gelar PhD. Sebenarnya, Saya Ditawari Pekerjaan Oleh Sebuah Bank Di Italia. Saat itu Saya Masih Berada Di Italia. Mereka Menawari Saya Pekerjaan di Departmen Manajemen Risiko di Bank Tersebut, Yang Menurut Saya Cukup Menyenangkan Karena Kami Bekerja Dengan Modèle Statistik, modèle Matematika, Metode Monte Carlo, Untuk Mengevaluasi Risiko di Berbagai Operasi Bank.
Saya Menyukainya. Dan Itu Adalah Pengalaman Yang Luar Biasa. Itu Berlangsung Selama Hampir Satu Tahun Yang Memeri Saya Sedikit Lebih Banyak, Saya Kira, Pemahaman Praktis Dan Pemikiran Praktis, Bukan? Menjadi Sedikit Lebih Pragmatis. Namun Untuk Menjawab Pertanyaan Anda, Alasan Mengapa Saya Akhirnya Tetap Melamar Beasiswa PhD Dan Mendapatkan Beasiswa Tersebut Dan Pindah Ke Australia. Jadi Saya Pindah Ke Sydney Pada Tahun 2010 Utuk Mengambil PhD. Karena Pada Saat itu, Jika Anda Ingin Bekerja di Bidang Komputasi Kuantum, Kenyatananya et Tidak Memeliki Banyak Jalan Untuk Melakukannya. Satu-Satunya Perjalanan Yang Tepat Yang Dapat Anda Lakukan Adalah Perjalanan Akademis, Terutama di Italia. Maksud Saya, Jika Saya Ingin Bekerja Pada Komputasi Kuantum di Italia, Hal itu Tidak Akan Terjadi, Tetapi di Pusat-Pusat Akademik Yang Lebih Besar di Seluruh DUNIA, Mereka memeliki Peluang untuk itu.
Jadi Tidak Banyak Pilihan, Tapi Saya Pribadi Juga Suka Belajar. Saya Benar-Benar Ingin Pindah Dari Eropa. Saya Ingin Pergi Ke Australia. Saya Ingin Menghadapi Tantangan Berada Di tempat Yang Sama Sekali Berbeda di Mana Saya Tidak Mengenal Siapa Pun, di mana Saya Sendirian Dan Saya Harus MEMBANGUN MASA Depan Saya Sendiri, Karier Saya Sendiri. Dan Saya Sangat Beruntung Bisa diterima di Sebuah Kelompok Yang Memeliki Profesor-profesor Yang Sangat Luar Biasa, Yang Bekerja Pade Aspek-aspek Yang Berbeda Dari apa Yang Disebut Teori informasi kuantum. Jadi Ketika Ada Kesempatan, Saya Mengambilnya. Saya Berterima Kasih Kepada Semua Orang di Bank, Berhenti Dari Pekerjaan Saya, Mengemasi tas Saya. Dan Begitu Saya Mendapatkan Visa, Saya Pindah Ke Australia. Itu Benar-Benar Satu-Satunya Pilihan. UntUK Meekankan Poinnya, itu benar-benar Satu-Satunya Pilihan Jika et Ingin Bekerja di Bidang Komputasi Kuantum.
Namun Sekarang Saya Ingin Mematahkan Salah Satu Mitos. Ini Bukan Mitos Yang Besar, Tapi ini Adalah Sesuatu Yang Anda Katakan. Anda Mengatakan Bahwa Anda MEMBUTUHKAN GELAR PHD UNtuk Bekerja di Bidang Komputasi Kuantum. Pada Tahun 2010, Hal Utu Mungkin Benar. Pada Tahun 2024, Hal itu Tidak Benar Lagi. Dan Saya Dapat Berbicara Berdasarkan Pengalaman Karena Beberapa Orang Terbaik Yang Kami Miliki di Entropica, Mereka Tidak MEMILIKI GELAR PHD DI BIDAND KOMPUTASI KUANTUM. Mereka Sangat Cerdas. Mereka Masih memeliki latar belakang akademis yang kuat, namun beberapa di antaranya memear gelar sarjana, beberapa di antaranya memear gelar maître. Apa yang benar-benar indah tenteang apa yang telah berubah di seluruh bidang komputasi kuantum dalam 14, 15 Tahun Terakhir adalah bahwa hari ini, Anda dapat memainkan peran yang chantat behsar tanpa perlu meliliki latar belakang akaDemis yang berat seperti yang saya Karena Ada Begitu Banyak Peluang, Begitu Banyak Masalah Yang Terbuka di Seluruh Perangkat Lunak, Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Desain Arsitektur, Dan informasi kuantum.
Faktanya, Salah Satu Tujuan Besar Yang Kami Miliki Adalah Menarik Orang-Orang Dari Berbagai Bidang Untuk Benar-Benar Datang Dan Berkontribusi Pada Pengembangan Bidang Tersebut. Jadi Saya Mulai Menjelaskan di Sini Dan Intinya Adalah Bahwa Ada Banyak Pekerjaan Yang Harus Dilakukan Dalam Komputasi Kuantum, Beberapa Pekerjaan Yang Paling Menarik Yang Kemungkinan Besar Akan Anda Masihan Dalam, Baru, Baru, Baru et Baru, Baru, Baru, Baru, Baru, Baru, Baru, Terutama Dimulai, Dan Anda Tidak Memerlukan Gelar PhD Lagi. Ada Banyak Masalah Terbuka Yang Tidak MEMERLUKAN GELAR PHD. Mereka Membutuhkan Kerja Keras. Mereka Membutuhkan Pemahaman Yang Baik Tentang Komputasi, Tetapi Tidak Membutuhkan Gelar PhD.
(Jeremy Au:
Dan Yang Menarik Adalah, Sudut Pandang Klasik UntUk Gelar PhD Adalah Bahwa Mereka Akan Menjadi Profesor, Seperti Bergabung Dengan Dunia Akademis Dan Anda Memmutuskan UntUk Menjadi Seorang Pendiri. Bisakah et Berbagi Lebih Banyak Tentang Pilihan Karir Tersebut?
(11:34) Tommaso DeMarie:
Ya, tentu saja. SETELAH MERAIH GELAR PhD, Saya Pindah Ke Singapura. Di Singapura, Kami Sangat Beruntung Karena Kami Memeliki Salah Satu pusat Keunggulan Terbaik untuk pénélitienne Teknologi Kuantum. Pusat Teknologi Kuantum, CQT, Berbasis di Nus Dan Pada Tahun 2014, Ketika Saya Pindah Ke Singapura, Saya Berafiliasi Dengan CQT. Meskipun Posisi Saya Adalah Sebagai Peneliti Postdoc, Peneliti di Sutd, Singapore University of Technology and Design. Dan Saya Sangat Beruntung Bisa Bergabung Dengan Kelompok Joe Fitzsimons, Yang Juga Beralih Dari Dunia Akademis Ke Dunia Wirausaha, Dan Saat ini Menjadi PDG Dan Pendiri Horizon Quantim, Sebuah Perusahaan Komputasi Kuantum Yang Berbasis di Singapura.
(12:11) Tommaso DeMarie:
Saya Sangat Beruntung Bisa Bergabung Dengan Grupnya. Dan Alasan Mengapa Saya Mengatakan Itu Adalah Karena Dalam Kelompok Itu, Kami Semua Memeliki Pandangan Yang Sangat Pragmatis Tentang Bidang Komputasi Kuantum. Kami Melakukan Téorite pénélienne. Jadi Kami Mengerjakan Algoritma Pada Protokol Kriptografi Dan Sejenisnya, Tetapi Tujunanya Bukan UntUk Mengejar Hasil Epistemologis, Yang Berarti Hanya Menciptakan Pengetahuan Demi Pengetahuan. Tujunanya adalah untuk membuat komputasi kuantum menjadi teknologi yang praktis. Dan Hal ini Sangat Membantu Saya untuk Membentuk Pemahaman Bahwa Pada Akhirnya, Jika Anda Ingin Menciptakan Dampak Dalam Skala Yang Sangat Besar di Dunia saat ini, Kecil Kemungkinannya Anda Bisa Melakukannya di Dunia AkaDemis.
Dan Faktanya, Di Dunia Saat ini, Kita Juga Memeliki Begutu Banyak Peluang, Terutama Dalam Hal Membangun Perusahaan Dan Kewirausahaan. Alat-Alat Dan Sudumber Daya Yang Tersedia Bagi Orang-Orang Sungguh Luar Biasa, Bahkan Dibandingkan Dengan 10 Atau 15 Tahun Yang Lalu. Jadi, Bagian Pertama Dari Jawabannya Adalah Jika Anda Ingin Menciptakan Dumpak Berskala Besar Dan Anda Benar-Benar Bersémangat UntUk MEMBUAT TEKNOLOGI MENJADI NYATA, Saya Percaya Bahwa SAAT INI ANDA HARUS Melakukannya Di Luar Dunia Akalis.
Lalu Ada Alasan Pribadi, Bukan? Dan Alasan Pribadinya Adalah Saya Percaya Bahwa Teknologi Pada Dasarnya Adalah Kekuatan untuk Kebaikan. Dan Saya Tidak Ingin Komputasi Kuantum tetap menjadi upaya teoritis atau tetap menjadi upaya konseptual. Saya Ingin Mentransisikannya. Saya Ingin Berkontribusi Dalam Mentransisikannya di Luar Ruang Akademik Dan Memastikan Bahwa Hal ini Dapat Bermanfaat Bagi Semua Orang, Seperti Halnya Komputer Yang Bermanfaat Bagi Semua Orang. Dan Poin Ketiga Adalah Ketika Saya Masih Menjadi Postdoc, Terjadi Pergeseran Besar di Lapangan. Dan ini Lebih Kepada Pengaturan Waktu, Tentang Waktu Yang Tepat. Jadi Pada Tahun 2016, IBM Menempatkan Komputer Kuantum Pertama di Cloud. ITU Adalah Prototipe Yang Sangat Kecil.
Itu adalah perangkat lima qubit. Qubit Adalah Bit Kuantum. JADI, ANGGAP SAJA INI SEBAGAI PROCHAGE LIMA Bit Kuantum, Tetapi Tersedia UntUk Semua Orang Secara Gratis. Anda Hanya Perlu Menghubungkan Panggilan API Dan Anda Dapat Mengirimkan Komputasi Kuantum Kecil Dan Sederhana Ke Perangkat ini Dan Mendapatkan Hasilnya. Dan Anda Harus Menghargai betapa luar biasanya hal ini karena sebelum perangkat tersebut tersedia secara online, jika eta sebagai peneliti teoretis ingin minguji sesuatu pada prosesor kuantum yang sebenarnya, eta harus menemukan kempok eksperimen. Mesin Kepala, Mesin Harus Tersedia. Anda Harus Membuat proposition. Anda Harus Menghabiskan Banyak Waktu Untuk Membangun Dan Semua itu. Mungkin Menghabiskan Waktu Satu Tahun Hingga Waktu Yang Tepat Tersedia untuk Menjalankan Eksperimen, Menjalankan Eksperimen, Menganalisis Data. Maksud Saya, Seperti Itulah, Bukan? Tapi Seperti Yang Anda Hargai, Butuh Banyak Waktu UntUk Menyelesaikan Semuanya. Sekarang perangkat ini tersedia utuk anda. Anda Tinggal Menghubungkannya Dalam Lima Menit, Dan Hasilnya Akan Muncul. Dan ini Cukup Lucu Karena Saya Pikir Pada Awalnya, Saya Adalah Salah Satu Penggguna Yang Paling Berat. Saya Tidak Dapat Membuktikan Klaim ini, tetapi saya tetap membuat klaim tersebut.
(14:40) Tommaso DeMarie:
Karena Sebuah Proyek Yang Kami Kerjakan, Saya Adalah Salah Satu Pengguna Terberat Mesin Itu. Saya Mengajukan Ribuan Permintaan Ke Perangkat Awal Tersebut. Jadi, Mengapa Saya Mengatakan Hal Itu Karena Ada Perubahan Besar. Tiba-Tiba Saja, Komputasi Kuantum Bukan Hanya Sebuah Ide, Bukan Hanya Upaya Teoretis, Bukan Hanya Upaya Akademis, Tetapi Ada Perusahaan Besar Yang Menyediakan Mesin UntUk Anda Gunakan. Saya Menyukainya. Amombak, motivasi pribadi, dan waktu yang tepat. Ketika Anda Menggabungkan Semua Itu, Pada Tahun 2016, Saya Benar-Benar Mulai Bertanya Pada Diri Sendiri, Apakah Saya Ingin Mencoba Menjadi Seorang Profesor? ATAU APAKAH Saya Ingin Menjadi Nyata Dengan Keyakinan Saya, Nilai-Nilai Saya, Dan Hasrat Saya, Dan Menyeberangi Jurang Dan Mencoba Menjadi Seorang Wirausahawan.
(15:17) Jeremy Au:
Luar Biasa. Dan, Dari Perspektif Tersebut, Anda Memutuskan UntUk Menjadi Seorang Pendiri Dan Banyak Phd Dan Ilmuwan Yang Mungkin Inget Beralih Menjadi Seorang Pendiri. Apa Pengalaman Anda Saat Memutuskan Untuk Membangun Startup Pertama Anda?
(15:29) Tommaso DeMarie:
Itu Adalah Hal Yang Palyakitkan Yang Bisa et Lakukan Pada Diri Anda Sendiri. Sangat Menyakitkan Dari Awal Hingga Akhir. Namun, Sungguh Menakjubkan, Terutama di Tahun-Tahun Pertama. Saya Katakan Kami Karena Saya Tidak Sendirian. Dan Saran Saya Adalah Jika Anda Bisa, Jangan Melakukannya Sendiri. Temukan Seseorang Yang Benar-Benar Anda Percayai, Seseorang Yang Memeliki Nilai Yang Sama Dengan Anda, Yang Memeliki Misi Dan Visi Yang Sama Dengan Anda, Dan Lakukanlah Bersama-Sama Karena ini Adalah Pekerjaan Yang Sulit. Ini Adalah Pekerjaan Yang Sulit, Dan Jika Anda MEMILIKI Seseorang di Sisi Anda, Itu Benar-Benar Mengubah Segalanya. Jadi, Saya Bersama Ewan, Yang Merupakan CTO Dan Co-fondateur Kami Di Entropica. Pada Tahun 2018, Kami Berdua Berhenti Dari Pekerjaan Kami di Universitas. Dan Yang Kami Lakukan Adalah Bergabung Dengan Entrepreneur First, Pada Saat itu ef mememiliki Cabang di Singapura.
Jadi Kami Bergabung Sebagai Tim Sejak Awal, Dan ini Adalah Awal Dari Perjalanan Kami. Namun Yang Ingin Saya Katakan Adalah Bahwa Dalam Beberapa Tahun Pertama, Kami Melakukan Semua Kesalahan Yang Bisa et Bayangkan Sebagai Seorang Pendiri, Dan itu Sangat Membuat frustrasi. Namun, ini Juga Merupakan Pengalaman Belajar Yang Luar Biasa, Terutama Jika Anda Berasal Daria Akademis, Kenyatanya Tidak Banyak Yang Bisa et Lakukan, Selain Terus membenturkan Hidung et Ke Tembok Hingga et Mengetahuii Pintunya Danhentiya Hingga anda MengetaHUi Pintunyaaaaad Membenturkan Hidung Anda Ke TEMBOK. Bahkan, Saya Bisa Memeri Tahu Anda Lebih Banyak Lagi, Bukan? Saya Bisa Ceritakan Kepada Anda, Saya Bisa Ceritakan Bagaimana Kami Memulai Entropica Dan Salah Satu Kesalahan Besar Yang Kami Lakukan.
Ada Kenderungan Dalam Kewirausahaan, Startup de membangun de Terutama Dalam ATAU Terutama, UntUk Membuat Pernyataan Masalah Yang Sangat Kuat Sejak Awal. Kami Membangun x UntUk Menyelesaikan y agar kami dapat melakukan Z. Dan Terkadang Ada Penekanan, Terutama dari investisseur ataU Orang-Orang di Sekitar Anda, Untuk Mendorong Anda MEMBUAT SESUATU DENGAN Cara Sepeti itu, Yang Masuk akal. Hal ini Bekerja Dengan Sangat Baik Utuk 90%, Mungkin 95 Persen Perusahaan. Namun Terkadang Hal Tersebut Tidak Berhasil. Anda Dan Pada Awalnya Bagi Kami, Kami, Saya Yakin Hari ini Kami Perlu Mengambil Pendekatan Yang Berbeda, Namun Kami Tetap Mengikuti Saran Tersebut. Dan Yang Kami Lakukan Adalah Dengan Mengatakan, Kami Akan Memecahkan Masalah-Masalah Sulit Dalam Biologi Komputasi Dengan Menggunakan Komputasi Kuantum.
Mengapa biologi komputasi? Karena Kami para Pendiri Sama-sama Menyukainya. Saya Pribadi Menyukainya. Jika Saya Bisa Kembali Ke Masa Lalu, Jika Saya Bisa Menjalani Kehidupan Yang Lain, Saya Ingin Sekali Mendapatkan Gelar PhD di Bidang Ilmu Saraf. Aku Menyukainya. Kesampingkan itu. Banyak Masalah Yang Menarik, Berdampak Besar. Jika Anda Dapat Meningkatkan Pemahaman Kita Tentang Genomik, Misalnya, Kita Benar-Benar Dapat Mulai Secara Serius Menangani Beberapa Penyakit Tersulit Yang Masih Ada, Yang Masih Ada saat ini.
Seperti Yang Tellah Saya Sebutkan, Masalah Komputasi Yang Sulit Merupakan Lahan Yang Sangat Superur Bagi Komputasi Kuantum UntUk Memerikan Dumber. Masalah Dari Semua itu adalah Baik Ewan Maupun Saya Bukanlah Ahli Biologi. Dan Sangat Soulit Untuk Menemukan Titik Masuk Ke Bidang Yang Sudah Sangat Kompleks Dan Tidak Sepenuhnya et Pahami. Jadi, apa yang terjadi di awal kehidupan entropica adalah kami menghabiskan waktu sekitar satu tahun untuk Mencoba ménemukan pernyataan masalah pertama yang masuk akal utuk kami tangani. Dan Anda Bisa Lihat Bahwa Kami Mendapatkan Logika, Kami Mendapatkan Rasional Yang Salah. Dan Kami Mematahkan Dorongan Tersebut Ketika Kami Saling Melihat Satu Sama Lain Dan Kami Berkata, Lihat, Ini Tidak Akan Berhasil.
Kami Adalah Ahli Dalam Komputasi Kuantum. Kami Memahami Komputasi Kuantum Dengan Sangat Baik. Kami Memahami Masalah Dalam Komputasi Kuantum. JANGANLAH KITA MEMPERUMIT MASALAH. Mari Kita Mundur Selangkah. MARI KITA MENGIDENTIFIKASI APA YANG HILANG DALAM KOMPUTASI KUANTUM DAN MENGATASINYA. Dan Perubahan itu luar biasa karena secara harfiah, kami beralih dari, kami telah menggalang dana selama lebih dari 12 bulan dan tidak ada yang percaya pada visi kami menjadi dalam waktu kurang dari tiga minggu, kami mendapatkan therm therm. Tapi kenapa? Karena Kami Fokus Pada Kekuatan Kami. Kami Fokus Pada Masalah Yang Kami Pahami. Jadi itulah salah Satu Pelajaran Pertama Yang Saya Pellajari. JANGAN PERNAH MEMPERUMIT MASALAH. FOKUS PADA APA YANG ANDA KETAHUI. Gunakan Keahlian Anda. Gunakan Pemahaman Anda. GUNAKAN ITU SEBAGAI TITIK AWAL. SELAIN ITU, JANGAN TAKUT MELAKUKAN KESALAHAN. Lakukan Kesalahan Sebanyak Yang Anda Mampu Lakukan, Karena Itulah Cara Terbaik Untuk Belajar. Sungguh, itulah cara Terbaik Utuk Belajar. Jadi Saya Akhiri Jawaban Yang Panjang ini Dengan Mengatakan Bahwa Pengalaman ini Sangat Menyakitkan Dan Rasanya Seperti Anda Selalu, Selalu Terjatuh, Kepala Terbentur, Tetapi Anda Tahu Bahwa Itu Tidak apaa. Anda Bangkit Dan Terus Berjalan Dan Berlari Lagi Sampai Anda Terjatuh Sekali Lagi Dan Tidak Apa-APA. Les poursuites Itu Adalah Bagian Dari.
(19:16) Jeremy Au:
APA Yang Anda Temukan Tentang Membangun Starttup Yang Tidak Anda Pahami Sebagai Seorang PhD ATAU ILMUWAN.
(19:24) Tommaso DeMarie:
Itu Adalah Pertanyaan Yang Bagus.
Oke, Izinkan Saya, Izinkan Saya Mencoba, Izinkan Saya Mencoba Menjawabnya Dengan Memetakan Persamaan Dan Perbedaan Antara Melakukan Sains Dan Membangun Startup Atau Membangun Perusahaan. Dan Saya Akan Menggunakan Contoh Yang Baru Saja Saya Buat Sebagai, Sebagai Titik Awal. Saya Rasa Dalam Kedua Kasus Tersebut, Titik Awalnya Sangat Mirip. Apa Yang Harus Anda Lakukan, Menurut Saya, Anda Harus Jatuh Cinta Pada Sebuah Masalah. Dengan Masalah Yang Anda Pahami Dan Dapat Anda Artikulasikan.
(19:47) Tommaso DeMarie:
Sesuatu Yang Saya Pelajari Adalah Sangat Mudah UntUk Jatuh Cinta Pada Solusi Ketika et Membangun Sebuah Perusahaan. Karena Anda Memikirkan Soluninya, Anda Memikirkan Produknya, Anda Memikirkan Perangkat Lunaknya, Anda Memikirkan apa Pun Yang Anda Bangun Sebagai Bayi Kecil Yang Anda Lindungi Dariy, Dari Lingkungan, Dan Anda Ingin Bayi ini Tumbuh. Dan itu Adalah Hal Yang Sangat Manusiawi UntUk Dilakukan. Tetapi Jika Anda Jatuh Cinta Dengan Solusi, Anda Akan Menjadi Sangat Kaku. Anda Akan Menjadi Sangat Ketat. Dan Kemungkinan Besar Semuanya Tidak Akan Berhasil. Anda Harus Jatuh Cinta Pada Masalahnya. Hal Yang Harus Selalu Jelas Dalam Pikiran et Adalah Masalahnya. Solusinya Akan Berubah Jutaan Kali. Masalahnya Adalah Kuncinya. Dan Hal ini Berlaku Dalam Ilmu Pengetahuan, Sama Halnya Dengan Kewirausahaan. Anda Harus Memeliki Pemahaman Yang Sangat Jelas Tentang Masalahnya, Dan Kemudian Membangun Solusi Ututuk itu. Yang Berubah Adalah poursuit Validasi Dan Hasil Yang Anda Cari.
Jadi Dalam Ilmu Pengetahuan, Anda Memeliki poursuit Validasi Yang Sangat Ketat, Yaitu Metode Ilmiah. Anda Tidak Bisa Menghindar Darinya. Ada Beberapa Langkah Yang Perlu Anda Ikuti. Anda Membuat Hipotèse. Anda Membuat Eksperimen, Mengujinya, Menguraikan Data, Dan Kemudian Melanjutkannya. Startup de Namun Dalam Sebuah, Anda Memeliki Lebih Banyak Fleksibilitas. Anda Harus Sangat Pragmatis. Saya Pikir Satu Kesalahan Yang Kami Lakukan Beberapa Kali Selama Masa Hidup Entropica Adalah Bahwa Kami MencampuraDukkan Kedua Metode ini.
Terkadang Kami Terlalu Kaku. Kami Terlalu Ketat Terhadap Diri Kami Sendiri. Dalam Startup, Hal ini Sedikit Mirip Dengan MEMPERBAIKI Diri. Bayangkan Anda Sedang Berada Di atas Kapal, Bukan? Dan Anda MEMPERBAIKI BINTANG YANG JAUH DAN BINTANG TERSEBUT, KEMUDIAN BINTANG UTARA ADALAH TUJUAN ANDA, ADALAH MASALAH YANG INGIN ANDA SELESAIKAN. Dan Anda Mulai Berlayar. Dan Pada Awalnya, Hanya Ada et Berdua Dan Perahu Yang Penuh Dengan Lubang Terus Tenggelam. Dan Anda Ada di Sana Dengan Ember Yang Mencoba Membuang Air Dari Perahu. Namun Semakin Anda Melaju, Semakin Banyak Orang Yang Bergabung Dengan Perahu, Semakin Banyak Uang Yang Anda Miliki, Semakin Banyak Mitra Yang et Miliki. Jadi Anda Bisa Mengembangkan Perahu, Anda Bisa Menjadi Lebih Besar. Tapi poin pentingnya di sini adalah itu. Anda Tidak Perlu Berlayar Melewati Badai.
Seperti Anda MEMILIKI KEMAMPUAN UNUK MENENKAN JALAN. Yang pentant adalah bintang utara, tetapi jalan antara hari ini dan bintang utara terserah anda. Dan Ini Sangat Berbeda Dengan Metode Ilmiah, Di Mana et Harus Mengikuti Pendekatan Yang Sangat Ketat. Dan Saya Pikir Itu Sangat, Sangat Penting. Jangan, Jangan Mencampuradukkan Keduanya. Jangan Mencoba UntUk Menjadi Terlalu Kaku. Bersikaplah Fleksibel, Bersikaplah Pragmatis, Ingatlah Bahwa Anda Jatuh Cinta Pada Masalahnya, Bukan Pada Solusinya. Carilah Bintang Utara, Tetapi Arahkanlah Diri Anda Melewati Badai. Terkadang Anda Harus Melewati Badai Dan Kemudian Memastikan Bahwa Anda Bertahan Dan Keluar Dari Badai Tersebut. Dan Juga Tujuan Akhirnya Sangat Berbeda.
Dalam Ilmu Pengetahuan, Sangat valide Bahwa Tujuan Akhir Anda Adalah Pengetahuan Murni. Apa Yang Anda Lakukan Adalah Meningkatkan Pengetahuan Umat Manusia, Bahkan Jika itu Tidak Memeliki aplikasi praktis. Anda Meningkatkan Pemahaman tente Alam Dan Dan Ada Tujuan Yang Sangat Mulia. Namun Jika Anda Membangun Sebuah Perusahaan, Tujunanya Harus Berbeda.
Pada Akhirnya et Ingin Memerikan Nilai. Anda Ingin Mendapatkan Keuntungan. Anda Harus Memerikan Keuntungan Finansial Kepada para peMangku Kepentingan Anda, Kepada Para Investor Anda, Dan Saya Rasa Penteting Juga Bagi Para ilmuwan Yang Menjadi Pengusaha UntUk Menjaga Perbedaan Tersebut Tetap Jelas Dalam Pikiran. Dan Saya Tidak Bermaksud Mengatakan Bahwa Uang Adalah Satu-Satunya Hal Yang Penting, Meskipun Uang Memang Penting. Yang Ingin Saya Katakan Juga Adalah Bahwa Anda Mencari Hasil Yang Praktis. Bagi Kami, Kami Ingin Membuat Komputer Kuantum Dapat Diakes Oleh Para Pengembang. Kami Ingin Membuat Komputer Kuantum Menjadi Berharga. Kami Ingin Memastikan Bahwa Komputer Kuantum Dapat Memecahkan Masalah-Masalah Sulit Dan Bermanfaat Bagi Seluruh Umat Manusia. Dan itulah Tujunanya.
Dan Tenttu Saja Anda Juga Mencari Pertumbuhan Finansial Dan Profitabilitas Finansial Dari Hal Tersebut. Menurut Saya, ini adalah pelajaran terbesar di Tingkat Tinggi Bagi Saya. Perbedaan Antara Pendekatan Ilmiah Dan Sebut Saja Pendekatan Startup. Ini Sangat, Sangat Indah. Titik Awal Yang Sama, Tujuan Akhir Yang Berbeda, Dan Lintasan Yang Berbeda. Dan élaboré untuk mengingat hal itu.
(23:03) Jeremy Au:
Yang Menarik Adalah Bahwa Sekarang Anda Membangun Perusahaan ini Dalam Komputasi Kuantum Terutama Dengan Perspektif Perangkat Lunak. Apa yang dilakukan komputasi kuantum untuk kita yang tidak bisa dilakukan oleh komputer tradisonal? Saya Tahu ini Terdengar Seperti Pertanyaan Dasar, Tetapi Anda Tahu, Komputer Saya Sudah Bisa Melakukan Zoom Appel, Menjalankan Excel, Menjalankan Model Manajemen Risiko, Menjalankan Blockchain. Jadi, APA Yang Dilakukan Oleh Perangkat Lunak Kuantum Yang Memeri Kita Beberapa Keuntungan Dan apa Saja aplikasi Yang Dihasilkannya?
(23:29) Tommaso DeMarie:
Oke, Ambil Semua Contoh Yang Baru Saja Anda Sebutkan, Komputer Anda Akan Terus Melakukan Semua itu. Jadi Komputasi Kuantum Tidak Akan Menggantikan Panggilan Zoom Anda. Kita Harus Memikirkan Kedua Paradigma Tersebut Dengan Cara Yang Sedikit Berbeda. Dan Pertama-Tama, Saya Akan Mengatakan Satu Hal, Komputer Klasik Atau Konvensional, Biasanya di Lapangan, Kita Menyebutnya Sebagai Komputer Klasik. Komputer Yang Kita Gunakan Saat Ini, Misalnya, Tetapi Juga Ponsel Anda Atau HPC. Ini Semua Adalah Komputer Klasik.
GPU Juga Didasarkan Pada Logika Komputasi Klasik, Atau FPGA. Ini Semua Adalah Contoh Sistem Komputasi Klasik. Dan Perangkat-Perangkat Itu Sangat Kuat. Sangat Kuat. Maksud Saya, Dalam Dekade Terakhir, Kami Belajar Bagaimana Memparalelkan Berbagai Hal. Kami Belajar Bagaimana Mempercepat Aljabar Linier, Bagaimana Mempercepat Perhitungan Tensor.
Dan Hasil Dari Semua Pembelajaran Tersebut Adalah Chatgpt, Modèle Ai Yang Lebih Baik, Dan Lain Sebagainya. Jadi Komputer Konvensional, Komputer Klasik Sangat Kuat, Namun Ada Beberapa Masalah Yang Memeliki Kompleksitas Yang Sangat Tinggi, Bahkan Jika et Menggunakan Semua Kekuatan Komputasi Yang Kita miliki di Planet ini, et Tidak akan dapata Menyelesaikannya.
Saya Akan Memerikan Contoh Sederhana. Ketika Anda Terhubung Ke Akun Gmail Anda Atau Ke Akun Penyedia Courriel APA PUN, ATAU KETIKA ANDA TERHUBUNG KE BANK ANDA, APA YANG ANDA ANMAN ANTARA ANDA DAN BANDE SALUTIAD Ada Orang Yang Menguping, Mereka Tidak Dapat Membaca Paspor anda.
Jadi, Anda Membuat Saluran Komunikasi Yang Aman Antara Kedua Belah Pihak Dan Anda Dapat Bertukar Informasi Dengan Aman. Anda Bisa Melihat Détail Rekening Bank Anda. Anda Dapat Melakukan Semua Itu Dan Anda Tahu Bahwa Anda Aman. Tidak Ada Yang Bisa Memata-Matai Anda. Dan Alasan Mengapa Anda Aman Adalah Karena Ketika Anda Membuat Saluran Komunikasi ini, apa Yang Sebenarnya et Lakukan Adalah et Menggunakan Kerumitan Masalah Untuk Melindungi Anda. Masalahnya Adalah Jika Saya Mengambil Dua Bilangan Prima Yang Sangat Besar Dan Mengalikannya Bersama-Sama Yang Merupakan Hal Yang Sangat Sederhana Untuk Dilakukan, Anda Dapat Melakukannya Dengan Tangan, Bukan? Anda Akan Mendapatkan Angka Yang Sangat Besar. Jadi ini Mudah Dilakukan. Tetapi Jika Saya Memberikan Angka Yang Sangat Besar Dan Dan Saya Mementa Anda UntUk Mencari Dua Faktor Prima Yang Dikalikan Bersama Akan Menghasilkan Angka Yang Sama Besarnya. Ternyata Masalah ini Tidak Mungkin Dipecahkan, Pada Skala Tertentu, Oleh Komputer Tradivisional. Butuh Waktu Jutaan Tahun untuk memecahkannya, untuk memecahkan masalah ini. Dan Karena Itu, Anda Dapat Menggunakan Properti ini Dengan Cara Yang Sangat Cerdas. Anda Dapat Membangun Saluran Komunikasi Yang Aman. Jadi ini Adalah Contoh Sederhana Yang Kita Gunakan Setiap Hari, Meskipun Kita Tidak Menyadarinya. Bahkan Jika Kita Tidak Menyadarinya. Masalah Komputasi Yang Sulit Yang Bahkan Dengan Semua Kekuatan Gpu Yang Kita Miliki Saat ini, Anda Tidak Akan Dapat Memecahkannya. Dan Karena Jaminan Ini, Kita Dapat Menggunakan Internet Dengan Aman. Sekarang, Apa Yang Terjadi Adalah Bahwa Komputer Kuantum, Ternyata, Dapat memecahkan masalah tersebut secara efisien.
Jadi, Alih-Alih Membutuhkan Waktu Jutaan Tahun UntUk MeneMukan Faktor Prima, Komputer Kuantum Hanya Membutuhkan Waktu Beberapa Jam atau Bahkan Sehari. Jadi, Anda Dapat Menghargai Perbedaan Dalam Rentang Waktu. Kita Beralih Dari, Waktu Yang Dutibuhkan Untuk Beralih Dari Dinosaurus Ke Manusia, Ke Beberapa Jam. Ini Adalah Urutan Yang Sama Sekali Berbeda.
Dan Itu Memerikan Contoh Mengapa Komputer Kuantum Sangat Kuat. Tapi itu juga membre Contoh masalah yang kita hadapi setiap hari, bahkan jika kita tidak menyadarinya, yang dapat dipecahkan dengan komputer kuantum. Sekarang, tentu saja di Sini Ada Konotasi Negatif Dan Konotasi Negatifnya Adalah Bahwa Komputer Kuantum Akan Berdampak Pada Bidang Kriptografi, Yang Merupakan Sesuatu Yang Menjadi Diskusi Besar Yang Terjadi saat ini.
Namun, Kesampingkanlah Hal Utu, Ada Banyak Masalah Serupa di Sejumlah Bidang Yang Akan Mendapat Manfaat Dari Kekuatan Komputasi Kuantum. Aljabar Linier Dapat Deselesaikan Lebih Cepat Dengan Komputer Kuantum, Yang Dapat DiAplikasikan di Semua Bidang Teknik. Teknik Pembelajaran Mesin Tertentu Dapat MEMPEROLEH MANFAAT DARI KECEPATAN KOMPUTER KUANTUM, YANG MENARIK KARENA POENSENSINYA DAPAT MELATIH MODÈLE YANG LEBIH KUAT DALAM WAKTU YANG LEBIH Singkat ATAU MENGNUNAKAN LEBIH SEDKIT DONNÉ Energi Karena Satu Komputer, Sejauh Yang Dapat Kita Ketahui Saat ini, Komputer Kuantum lebih hemat energi daripada komputer konvensional.
Yang Membutuhkan Banyak en attendant Dan Banyak Daya Hanya Ututuk, Hanya Untuk Berfungsi. Kemudian Anda MEMILIKI APLIKASI DALAM KIMIA JIKA ANDA INGIN MENSIMULASIKAN SIFAT KIMIAWI MOLEKUL SECARA PENUH, ANDA TODAK DAPAT MELAKUKANNAA DENGAN KUPUTER KLASIK KARENA MOLEKUL ADALAH SISTEM MEKANIK KUANTIM. Jadi, Anda Membutuhkan Sistem MEKANIK KUANTUM UNUK ITU, DAN KOMPUTER KUANTUM ADALAH SALAH SATUNYA, YANG AKAN MEMBANtu Dan Meningkatkan Pemahaman Kita Tentang Kimia Dan Ilmu Pengetahuan Material, Yang Kigunan Besar Akan Berdampak Padada Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampira Yang Halungkin Besar Akan Berdampak Padada Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Hampir Halmauma Lakukan dalam ekonomi moderne. Bayangkan Jika Anda Dapat Membuat Baterai Yang Lebih Efisien, Yang Akan Berdampak Pada Otomotif Dan Transportasi. BAYANGKAN JIKA ANDA BISA MEMBUAT PANNEUR SURYA YANG LEBIH EFISien.
Bayangkan Jika et Bisa Mensimulasikan apa Yang Terjadi di Dalam Reaktor Fusi Dengan Lebih Efektif. bahwa hal itu dapat membantu kita lebih dekat dengan energi bersih lebih cepat. Berkat Fusi. Ini Hanya Ututuk Memeri Anda Gambaran Tentang Jenis Masalah Komputasi Yang Sangat Sulit Yang Ada di Alam Yang Saat ini Sulit Kita Tangani, Tetapi Komputasi Kuantum Dapat Membantu Kita Menyelelesaikannya. Dan Jika Komputer Kuantum Akan Berhasil Memecahkan Beberapa Masalah ini. Saya Yakin Kita Akan Memasuki Era Baru Inovasi Teknologi, Penemuan Ilmiah, Sesuatu Yang Lalu Dengan Pemahaman Model Fisik Yang Lebih Baika Baikana Masyarakat Manusia. Ini Sangat Menarik, Saya Harap Saya Bisa Menjawab Pertanyaan Anda.
(28:26) Jeremy Au:
Luar Biasa. Bisakah et Berbagi Tentang Waktu Yang Secara Pribadi Membuat Anda Berani?
(28:29) Tommaso DeMarie:
Tentu saja bisa. Ini Akan Menjadi Sebuah Cerita Kecil. Tidak Akan Ada Cerita Besar Tentang Keberanian Atau Semacamnya, Tetapi ini Adalah Cerita Yang Memeliki Makna Bagi Saya. Dan, Ini Adalah Hal Kecil Yang Lucu Yang Masih Saya Ingat. Jadi, Saya Akan Menceritakan Tiga Hal Tentang Saya Yang Tidak Ada Hubungannya Dengan Fisika, Tidak Ada Hubungannya Dengan Mekanika Kuantum, Tidak Ada Hubungannya Dengan Kewirausahaan. Yang Pertama Adalah Bahwa Saya Adalah Seorang Sommelier. Saya Suka, Saya Suka Makanan. Saya Suka Agggur Dan Selama Kuliah Master Saya, Di Malam Hari, Saya Benar-Benar Pergi Ke Sekolah Sommelier Di Italia, Dan Selama Setahun, Saya Mendapatkan SERTIFIKASI Saya. Fakta Menariknya, Saya Juga Bekerja di Sebuah Restoran Berbintang Michelin, Yang Juga Merupakan Sesuatu Yang Saya Lakukan Selama Masa Studi Saya. Jadi Pada Malam Hari Saya Akan Bekerja Hingga Larut Malam Sebagai comi, Yang Merupakan Jabatan Terendah Dalam Hirarki Dapur. Itu Adalah Pengalaman Yang Luar Biasa. Itu Tidak Ada Dalam Buku, Tetapi Restoran Dengan Sangat Baik Hati Mengizinkan Saya Melakukannya. Dan ini Terkait Dengan Cerita Yang Akan Saya Bagikan Dengan et Sébentar Lagi.
Dan Hal Yang Menyenangkan Terakhir, Hanya Untuk Diketahui Oleh Orang-Orang. Jadi Saya Membuat Diri Saya Sedikit Lebih Manusiawi. Saya Suka Binatang Dan Saya Memeliki Burung Beo Peliharaan di Rumah. Hal ini membre Saya Banyak Kegembiraan setiat hari. Mari Saya Ceritakan Tentang Kisahnya.
Jadi Ketika Saya Bekerja di Restoran Berbintang Michelin, Saya Cukup Banyak Menghabiskan Minggu Pertama UntUk Memotong Sayuran, Yang Sebenarnya Bukan Bagian Yang Glamour Dari Pekerjaan Ini, Tetapi Anda Harus Memulainya di Suatu Tempat. Jadi Settelah Seminggu Memotong Wortel, Bawang Merah, Bawang Putih, Dan Peterseli, Akhirnya Mereka membre Saya Tugas Kecil ini. Dan Tugas Itu Sangat Sederhana. Saya Harus Membantu Menyiapkan Hidangan Hiburan UntUk Malam Hari. Jadi Yang Terjadi Adalah Biasanya Ada Menu tetap Dan Ketika Anda Duduk, Mereka Akan Membawakan Anda Sedikit Makanan Pembuka, Sedikit Makanan Kecil Ututuk Memulai Makan. Sangat Sederhana Dan Bukan Masalah Besar. Ini disebut amuse bouche jika orang tidak terbiasa dengan itu.
Anda Juga Perlu Membayangkan Bahwa di Dalam Salah Satu dapur ini, Sebagian Besar Yang Terjadi Adalah Orang-Orang Saling Berteriak Satu Sama Lain Sepanjang Waktu. Ini Adalah Tekanan Yang Tinggi. Semua Orang Sangat Tegang Dan Stres. Ada Banyak Teriakan. Rasanya Seperti Berada di Militer Ketika Anda Melakukan NS. Selalu Ada Orang Yang Meneriaki et Tanpa Alasan.
Pokoknya, Selelah Seminggu Memotong Sayuran, Mereka Mengatakan Kepada Saya, Pergi Dan Siapkan Amuse Bouche. Yang Harus Anda Lakukan Adalah Mengisi Piring Dengan Sedikit Saus ini. Itu saja. Mereka Tidak Menunjukkan Cara Melakukannya. Saya Pun Pergi, Saya Mulai Menyiapkan Piring, Dan Saya Menuangkan Saus Sebanyak Yang Saya Pikir Masuk Akal. Dan Piring Piring Itu Keluar. Lima Menit Kemudian, Koki, Yang Biasanya Pada Tingkat ini Tidak Bekerja di Dapur Lagi, Tetapi Duduk di Luar Dan Menghibur Pelanggan, Koki Menyerbu Masuk Ke Dapur Melalui Pintu Dan Mulai Berteriak Seperti Akan Membunuh Seseorang. Berteriak, Siapa Yang Menyiapkan Hidangan Hiburan? Siapa Yang Menaruh Begitu Banyak Saus? Siapa si idiot itu? Aku Akan Mencekiknya, Bla, Bla, Bla, Bla, Bla. Semua Orang Membeku.
Apa Yang Mereka Katakan Kepada Saya Sebelumnya Adalah, Kita Mungkin Berteriak, Kita Mungkin Terlihat Marah, Dan Tentu Saja ini Adalah Lingkungan Yang Sangat Menegangkan, Tetapi Jika Anda Melakukan Kesalahan, Akui SAJA. Jadi Selama Semua Teriakan Itu, Koki Berhenti, Menjadi Sia-Sia, Memompa Lehernya. Saya Mengangkat Tangan Saya Dan Berkata, chef, Saya Minta Maaf. Aku Yang Melakukannya. Dan Saya Berharap Dia Akan Membawa Saya, Secara Harfiah Menarik Saya Dengan Pakaian Dapur Dan Melempater Saya Keluar Dapur Dari Pintu Belakang. Datang Padaku Dan Menatapku. Dia Adalah Seorang Pria Yang Besar. Lebih Tinggi Dari Saya Dan Sangat Besar. Dan Dia Berkata, Baiklah, Saya Akan Tunjukkan Cara Melakukannya. Pastikan Untuk Tidak Melakukan Kesalahan Yang Sama Lagi.
Dia Tidak Menggunakan Kata-Kata Yang Tepat, Tapi Anda Bisa Menangkap Maksudnya. Dan Dia Menjadi Tenang. Pergi, Menunjukkan Kepada Saya Bagaimana Cara Melakukannya. Saya Belajar Dan Tidak Mengacaukannya Lagi. Dan Itu Sangat Menarik Karena SELELAH ITU, Chef du Cuisine, Yang Pada Dasarnya Adalah Orang Kedua Dalam Komando, Mendatangi Saya, Mengajak Saya Samping Dan Berkata, Lihat, Saya Melakukan Kesalahan.
Baiklah. Tapi Bagus Sekali. SANGAT SEDIKIT ORANG YANG MEMILIKINYA. Sangat Mudah di Dapur, Terutama Ketika Seseorang Berteriak Agar Orang Lain Menghilang Dan Bersembunyi atau Berpura-Pura Tidak Terjadi apaa. Anda Memelikinya. Itulah Cara UntUk Melakukannya. Bagus Ututukmu. Dia Juga Mengatakan, Jika Anda Mengulanginya Lagi, Saya Akan Memukul Anda. Tapi itu Adil. Itu Adalah Cerita Yang Sangat Kecil, Tapi Saya Pikir Itu Memeri Tahu Saya Sesuatu Yang Sangat Penting Bahwa Bahkan Dalam Situasi STRES YANG Tinggi, Bahkan Ketika Segala Sesuatunya Terlihat Sangat Buruk Dan Dan Sangat Buruk, HALLE TERLIHAT SANGAT BURUK DAN DAN SANGAT BURUK, HALLE TERLIHAT SANGAT BURUK DAN SANGAT BURUK, HALLE TERLIHAT SANGAT BURUK DAN DAN SANGAT BURUK, HALLE TERLIHAT SANGAT BURUK DAN DAN SANGAT BURUK, HALLE TERLIHAT SANGAT BURUK DAN SANGAT BURUC Lakukan Adalah Mengakui Kesalahan Anda.
Jika Anda Melakukannya, Katakanlah, Jelaskan Mengapa Anda Melakukannya, Mintalah Bantuan, Tanyakan Bagaimana Anda Bisa Menghindari Melakukannya Lagi, Tunjukkan Bahwa Anda Tulus Melakukannya. Dan Biasanya Orang Akan Bereaksi posititif terhadap hal tersebut. Saya Rasa Hal ini Berlaku di Hampir Semua Hal Yang Anda Lakukan, Namun Hal ini Terutama Berlaku di Dunia Wirausaha Dan Startup Karena Anda Akan Melakukan Begitu Banyak Kesalahan Sehingga Semiakin Cepat Anda Mempelajari Pellajaran ini, eta Sempelakin Semikin. Bahagie. Anda Juga Akan Semakin Suks.
(32:18) Jeremy Au:
Ya. Luar Biasa. Pada Catatan Utu, Saya Ingin Meringkas Tiga Hal suscitant Yang Saya Catat di Sini. Pertama, Terima Kasih Banyak Tellah Berbagi Tentang Semangat et Dan Bagaimana Anda Bisa Mencintai Fisika Kuantum Dan Komputasi Kuantum. Sangat Menarik UntUk Mentengar Bagaimana Anda Mengambil Langkah Awal UntUk Beralih Ke ilmu Kata Dan Kemudian Berarih Dari Pemodelan Risiko Keuangan Ke Komputasi Kuantum Lagi.
Kedua, Terima Kasih Banyak Tellah Berbagi Tentang REFLEKSI ANDA Tentang apa Yang Tiperlukan untuk Beralih Dari Seorang Ilmuwan Dan Peneliti Menjadi Seorang Pendiri Startup, Dan Sungguh Luar Biasa Mendenga MEMASTIKAN UNUK BERSIKAP REALISTIS DAN PRAGMATIS SERTA MENYELARASKAN Diri Dalam Cara Menangani Pernyataan Masalah, Terutama di Bidang Yang Sangat Kompleks, Yang Masih Terus Bermunculan. Terakhir, Terima Kasih Banyak Tellah Berbagi Tentang Kisah Keberanian Anda, Tentang apa Yang Diperlukan Utuk Mengambil Kepemilikan. Saya Pikir Sangat Luar Biasa Mentengar Tentang Bagaimana Anda Berpikir Tentang Mengambil Kepemilikan Dalam Konteks Restoran Tempat Anda Berada, Tetapi Juga Dalam Konteks Bagaimana Mendekati Pememecahan Masalah Dalam Bidang Komputasi Kuantumtumai Sébagai Pendiiri.
UntUK Itu, Terima Kasih Banyak Tellah Berbagi.
(33:22) Tommaso DeMarie:
Terima Kasih, Jeremy. Tadi Sangat Menyenangkan. Senang Sekali Bertemu Dengan Anda. Terima Kasih.