Tommaso DeMarie: startup informatique quantique, PhD Academia à la propriété du fondateur et Michelin Merrure - E435

«Il est devenu très clair pour moi que lorsque nous ne savons pas, la douleur se produit. La souffrance se produit. Plus nous en savons, plus nous en apprenons sur l'univers, et plus nous en apprenons sur la nature. Je crois que nous pouvons résoudre bon nombre des problèmes et une grande partie des souffrances qui affectent toujours l'humanité, la planète et les animaux. Peut construire une meilleure technologie, et nous pouvons améliorer la vie de chacun. » - Tommaso DeMarie

«La mécanique quantique et les systèmes sont fascinants. Cependant, la manipulation d'atomes, de photons ou d'autres petites particules présente un défi car ils interagissent constamment avec tout ce qui les entoure, créant ce que nous appelons le bruit. Ce bruit provoque des erreurs dans les calculs quantiques, ce qui rend les résultats peu fiables. La solution à ce problème est la correction d'erreur quantique, un ensemble de procédures qui corrigent plus rapidement les erreurs. - Tommaso DeMarie

"J'ai appris qu'il est facile de tomber amoureux de la solution lors de la création d'une entreprise. Vous voyez la solution, que ce soit un produit ou un logiciel, comme votre bébé que vous protégez et entreprenez. C'est une chose très humaine à faire, mais cela peut vous rendre rigide et inflexible, ce qui conduit souvent à ne pas fonctionner. Au lieu de cela, vous devez tomber amoureux du problème. - Tommaso DeMarie

Tommaso DeMarie , PDG et cofondateur d' Entropica Labs , et Jeremy Au ont parlé de trois thèmes principaux:

1. Startup informatique quantique: Tommaso a partagé ses idées sur l'informatique quantique et ses applications potentielles. Il a parlé de son entreprise, Entropica Labs, qui se concentre sur le développement de logiciels pour la correction des erreurs quantiques, un élément crucial de l'informatique quantique qui atténue les erreurs causées par le bruit. Il a expliqué que les ordinateurs quantiques, contrairement aux ordinateurs classiques, tirent parti de la mécanique quantique pour traiter les informations, ce qui leur permet de s'attaquer aux problèmes complexes que les ordinateurs classiques ne peuvent pas résoudre efficacement. Il a également souligné le potentiel transformateur dans des domaines tels que les communications sécurisées, la chimie et les problèmes d'optimisation, fournissant des exemples tels que la capacité de casser avec précision les codes cryptographiques et de simuler les propriétés chimiques des molécules.

2. PhD Academia au fondateur: Tommaso a d'abord poursuivi un baccalauréat et une maîtrise en physique, suivi d'un doctorat en théorie de l'information quantique. Malgré un premier emploi dans la modélisation des risques financiers, sa passion pour l'informatique quantique l'a amené à rejoindre la communauté de la recherche universitaire à Singapour. Il a expliqué comment la version en 2016 d'IBM du premier ordinateur quantique basé sur le cloud, rendant l'informatique quantique plus accessible, motivé Tommaso à passer du monde universitaire à l'entrepreneuriat. Il a souligné les défis, notamment l'importance de se concentrer sur les problèmes pertinents et de tirer parti de ses compétences principales.

3. Mishording Propriété: Tommaso a partagé une histoire personnelle sur le travail dans un restaurant étoilé Michelin, qui lui a appris de précieuses leçons de propriété et de responsabilité. Dans cet environnement à haute pression, il a appris l'importance de posséder des erreurs et de chercher de l'aide pour les corriger. Cette expérience a parallèle à son parcours en tant que fondateur de startup, où la résilience, l'apprentissage continu et l'adaptabilité sont cruciaux. Il a également souligné que l'association et le fait d'être authentiques pour faire face aux erreurs sont des traits clés pour un leadership et une croissance personnelle réussis, en particulier dans l'écosystème des startups.

Jeremy et Tommaso ont également parlé de la révolution de la modélisation du climat, des défis de collecte de fonds pour les startups scientifiques profondes et de l'évolution des techniques de correction d'erreur quantique.

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Bien sûr?

(02:10) Jeremy Au:

Hé, Tommaso. Vraiment excité de vous avoir dans la série.

(02:12) Tommaso DeMarie:

Hé, Jeremy, c'est super de te voir.

(02:14) Jeremy Au:

Ouais. Je suis content que nous ayons finalement réussi à faire ce travail. Je ne peux pas attendre parce que vous faites quelque chose que je ne comprends pas encore, ce qui est tout ce qui est quantum, comme l'informatique quantique. J'ai entendu dire qu'Antman, le film est entré dans l'univers quantique. Je suis sûr que c'était à cent pour cent scientifiquement logique. Et si heureux de vous avoir dans la série. Pouvez-vous partager un peu sur vous-même?

(02:34) Tommaso DeMarie:

Absolument, également très heureux d'être dans la série. Je suis donc originaire d'Italie. J'ai déménagé à Singapour il y a plus de 10 ans. Je suis physicien par éducation. Je suis un geek dans l'âme. Et aujourd'hui, mon rôle est d'être le PDG et le cofondateur des laboratoires Entropica. Comme vous l'avez mentionné, comme vous l'avez laissé entendre, nous sommes une société informatique quantique basée ici à Singapour, déjà six ans, et nous construisons un composant très clé de la pile logicielle pour l'informatique quantique, qui est appelée correction d'erreur quantique. Quelque chose dont j'aimerais vous parler.

(03:04) Jeremy Au:

Je suis sûr que nous allons y entrer. Pouvez-vous partager un peu plus avant que nous aimions un peu entrer dans l'histoire et le voyage, pourriez-vous en partager un peu plus sur ce que fait Entropica?

(03:11) Tommaso DeMarie:

Ouais, bien sûr. Donc, comme je l'ai mentionné, nous sommes une société de logiciels, ce qui signifie que nous ne construisons pas d'ordinateurs quantiques. Mais ce que nous faisons, nous abordons l'un des problèmes fondamentaux liés à, quantum. Comme son nom l'indique, les ordinateurs quantiques quantiques sont des appareils qui traitent les informations à l'aide de systèmes quantiques et apprenant sur les effets très spéciaux de la mécanique quantique.

(03:33) Tommaso DeMarie:

La mécanique quantique est donc fantastique et les systèmes quantiques sont incroyables. Mais comme vous pouvez facilement l'imaginer, lorsque vous essayez de gérer des atomes ou des photons ou de très petites particules en général. Le problème est que ces choses interagissent avec absolument tout. Ils interagissent toujours avec l'univers, ils interagissent toujours avec la nature, et le gros problème que les ordinateurs quantiques ont est quelque chose qui s'appelle le bruit.

Pas de bruit, comme s'ils étaient très bruyants, mais le bruit dans le sens où vous avez des interactions avec absolument tout ce qui les entoure. Et il y a un problème car si vous essayez d'exécuter un calcul quantique sur un ordinateur quantique, les erreurs très rapidement s'accumulent et vous n'en obtenez rien de précieux. Nous avons donc besoin d'une solution et la solution est appelée correction d'erreur quantique, qui est un ensemble de procédures que vous devez appliquer sur un ordinateur quantique pour vous assurer que vous pouvez corriger les erreurs plus rapidement qu'elles ne s'accumulent dans le calcul.

Ce que nous faisons, c'est de construire la pile logicielle dont vous avez besoin pour effectuer une correction d'erreur sur les ordinateurs quantiques. Et j'essaie de vous donner un peu d'analogie. J'adore les analogies, surtout en physique. Ils sont généralement très efficaces. Vous connaissez peut-être l'un des meilleurs exemples de correction d'erreurs dans notre vie quotidienne, qui est un réfrigérateur que vous avez probablement dans votre cuisine.

Un réfrigérateur est un dispositif de correction d'erreur. Parce que ce qu'il fait, il supprime l'entropie, et désolé si je suis un peu trop académique ici, mais cela supprime l'entropie de la nourriture que vous avez. Parce que si vous quittez la nourriture à l'extérieur, surtout dans un endroit comme Singapour, ça va mal tourner très, très rapidement. Et vous pouvez considérer cela comme une erreur qui se produit avec votre nourriture. Si vous le mettez à l'intérieur du réfrigérateur, ce que fait le réfrigérateur, c'est pomper littéralement l'entropie. En fait, c'est pourquoi vous avez une pompe à chaleur derrière le réfrigérateur, refroidir la nourriture, conserve la nourriture et maintient tout comme il le devrait, beaucoup plus de temps qu'il ne le ferait autrement.

D'une certaine manière, la correction d'erreur quantique fait quelque chose de métaphoriquement très similaire. Il pompe l'entropie d'un ordinateur quantique afin que vous puissiez préserver l'état de votre calcul plus longtemps. Et en passant, c'est une description très élaborée que je viens de vous donner fait également partie de la raison pour laquelle le nom de l'entreprise est Entropica car l'entropie est un concept clé dans tout ce dont nous discutons.

(05:25) Jeremy Au:

Incroyable. Et remonter dans le temps pour d'abord entrer dans ce domaine parce que vous êtes un célibataire en physique et si loin. Alors, comment est ce premier amour pour la science et l'informatique quantique?

(05:36) Tommaso DeMarie:

D'accord. Si vous y allez, ou si je reviens vraiment dans le temps, je me souviens quand j'étais enfant, j'ai grandi en lisant beaucoup de science-fiction. J'ai adoré. J'ai grandi en aimant la science, aimant la technologie, aimant les concepts de l'informatique, je lis beaucoup, tous les livres d'Herbert, Dune et Forward, bien avant qu'il ne devienne une sensation. J'adore Asimov. J'adore dans la fondation tous les livres de la série de robots. Il y avait donc cette inclination naturelle pour tout ce qui concerne la technologie que j'avais. Maintenant, c'est la partie amusante, non? Je peux également partager quelque chose de très personnel qui m'a certainement touché quand j'étais beaucoup plus jeune. Ce qui s'est passé quand j'avais 11 ans, c'est que l'un de mes proches parents a été diagnostiqué avec une SLA, qui est une maladie des neurones mortels. C'est assez horrible. Et je me souviens très bien de ce point qui a été fait plusieurs fois, non? Que les médecins diraient, nous ne pouvons rien faire. Nous ne comprenons pas assez sur la maladie qu'il n'y a absolument rien que nous puissions faire. Nous pouvons juste attendre, essayer d'aider la personne, ce qui est vraiment déchirant, non?

Et réfléchir à cet épisode, quelque chose qui est devenu très clair pour moi est que lorsque nous ne savons pas, alors la douleur se produit. La souffrance arrive. Et vous pouvez tourner ce concept et le point de vue positif est que plus nous en savons, plus nous en apprenons sur l'univers, plus nous en apprenons sur la nature. Et plus je crois que nous pouvons résoudre bon nombre des problèmes et une grande partie des souffrances affectent toujours l'humanité, les animaux de la planète. Et c'est quelque chose que je tiens très cher. La raison pour laquelle j'ai toujours voulu être scientifique est parce que je pense qu'il y a quelque chose de fondamentalement important dans l'apprentissage. Nous apprenons la nature, nous apprenons la physique, nous pouvons construire une meilleure technologie et nous pouvons améliorer la vie de chacun.

Et j'y crois fermement. Et c'est pourquoi je suis allé étudier la physique. Comme vous l'avez mentionné, I, II a d'abord fait un baccalauréat en physique. Ensuite, j'ai fait un maître en physique environnementale, car en fait, je voulais travailler sur des modèles climatiques. Je voulais travailler sur des modèles mathématiques pour le climat. Et c'est à ce moment que toute l'idée de l'informatique quantique est devenue parce que avec mon professeur à l'époque, nous avons apprécié que certains calculs, en fait, la plupart des calculs dans les modèles climatiques soient incroyablement difficiles. Donc, même si vous utilisez des supercalculateurs, il y a une limite à ce que vous pouvez faire.

Et puis nous avons commencé à en savoir plus sur l'informatique quantique, qui était encore une idée assez nouvelle. C'était il y a une vie. C'était en 2008. C'était donc il y a 16 ans. C'était encore une idée assez nouvelle dans, dans, dans, dans le monde universitaire.

Et nous sommes venus à apprécier qu'il y a beaucoup de problèmes qui nécessitent une puissance de calcul massive. Et toute la promesse de l'informatique quantique est qu'ils peuvent résoudre certains problèmes insolubles par les ordinateurs traditionnels que nous avons, même par des superordinateurs. La connexion était donc très soignée. Regardez les grands problèmes de la physique environnementale et découvrez que certains problèmes ont besoin de plus. Et c'est à ce moment-là que je suis devenu vraiment excité et un peu obsédé par l'ensemble du concept de calcul quantique.

(08:19) Jeremy Au:

Incroyable. Lorsque vous regardez cela, vous avez décidé de faire un doctorat, non? Alors, quelle était cette justification derrière le doctorat? Parce que quelqu'un peut aimer l'informatique quantique, mais peut-être ne pas faire de doctorat, bien que j'ai l'impression que vous devez être un doctorat pour comprendre l'informatique quantique. Mais quelle était cette justification derrière le doctorat?

(08:33) Tommaso DeMarie:

Bien sûr. Fait tellement amusant, je ne suis pas allé tout de suite faire un doctorat. En fait, on m'a proposé un emploi par une banque en Italie. J'étais toujours en Italie à l'époque. Ils m'ont offert un emploi dans le service de gestion des risques de la banque, ce que je dois dire était en fait beaucoup de plaisir parce que nous travaillions avec des modèles statistiques, des modèles mathématiques, des méthodes de Monte Carlo pour évaluer les risques dans plusieurs opérations de la banque.

J'ai adoré. Et ce fut une grande expérience. Cela a duré près d'un an qui m'a donné un peu plus de la compréhension pratique et de la pensée pratique, non? Devenez un peu plus pragmatique. Mais pour répondre à votre question, la raison pour laquelle j'ai finalement postulé une bourse de doctorat et j'ai obtenu la bourse et j'ai déménagé en Australie de tous les endroits. J'ai donc déménagé à Sydney en 2010 pour faire un doctorat. C'est parce qu'à l'époque, si vous vouliez travailler sur l'informatique quantique, la réalité est que vous n'aviez pas beaucoup de voies pour le faire. Le seul bon voyage que vous pouviez entreprendre était le scolaire en particulier en Italie. Je veux dire, si je voulais travailler sur l'informatique quantique en Italie, cela ne serait pas arrivé, mais dans des centres universitaires plus grands dans le monde, ils ont eu des opportunités.

Il n'y avait donc pas vraiment de choix, mais j'aime aussi personnellement l'apprentissage. Je voulais vraiment quitter l'Europe. Je voulais aller en Australie. Je voulais relever le défi d'être dans un endroit complètement différent où je ne connais personne, où je suis seul et je dois construire mon propre avenir, ma propre carrière. Et j'ai eu beaucoup de chance d'être accepté dans un groupe qui avait des professeurs vraiment incroyables, travaillant sur différents aspects de ce qu'on appelle la théorie de l'information quantique. Donc, quand l'occasion se présente, je l'ai saisie. Je remercie tout le monde à la banque, j'ai quitté mon travail, emballez mon sac. Et une fois que j'ai obtenu le visa, j'ai déménagé en Australie. C'était vraiment le seul choix. Pour souligner le point, c'était vraiment le seul choix si vous vouliez travailler sur l'informatique quantique.

Mais maintenant, je veux briser l'un des mythes. Ce n'est pas un grand mythe, mais c'est quelque chose que vous avez dit. Vous avez dit que vous avez besoin d'un doctorat pour travailler sur l'informatique quantique. En 2010, cela aurait été vrai. En 2024, ce n'est plus vrai. Et je peux parler par expérience parce que certaines des meilleures personnes que nous avons à Entropica, elles n'ont pas de doctorat en informatique quantique. Ils sont très intelligents. Ils ont toujours une solide formation académique, mais certains d'entre eux ont un baccalauréat, certains d'entre eux ont un maître. Ce qui est vraiment beau dans ce qui a changé dans tout le domaine de l'informatique quantique au cours des 14, 15 dernières années, c'est qu'aujourd'hui, vous pouvez jouer un très grand rôle sans avoir besoin d'avoir le fond académique lourd qui, par exemple, j'ai parce qu'il y a tellement d'opportunités, tant de problèmes ouverts entre les logiciels, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la conception architecturale et les informations quantiques.

En fait, l'un des grands objectifs que nous avons est d'attirer des gens dans différents domaines pour vraiment venir contribuer au développement du domaine. Je commence donc à faire valoir un point ici et le fait est qu'il y a beaucoup de travail à faire dans l'informatique quantique, certains des travaux les plus excitants que vous ferez probablement dans votre vie, surtout parce que le domaine est nouveau, commence, et vous n'avez plus besoin d'un doctorat. Il y a beaucoup de problèmes ouverts qui ne nécessitent pas de doctorat. Ils nécessitent un travail acharné. Ils nécessitent une bonne compréhension de l'informatique, mais ils ne nécessitent pas de doctorat.

(11:22) Jeremy Au:

Et ce qui est intéressant, c'est que le point de vue classique pour nos doctorants, c'est qu'ils deviendront professeur, comme rejoindre le monde universitaire et vous avez décidé de devenir un fondateur à la place. Pourriez-vous en partager un peu plus sur ce choix de carrière?

(11:34) Tommaso DeMarie:

Oui, je peux. Après le doctorat, j'ai déménagé à Singapour. À Singapour, nous avons beaucoup de chance car nous avons l'un des meilleurs centres d'excellence pour la recherche sur les technologies quantiques. C'est le Center for Quantum Technologies, le CQT, est basé dans NUS et en 2014, lorsque j'ai déménagé à Singapour, j'ai été affilié au CQT. Bien que mon poste soit en tant que recherche postdoctorale, chercheur à SUTD, Singapour University of Technology and Design. Et j'ai eu beaucoup de chance de rejoindre le groupe de Joe Fitzsimons, qui, pour les dossiers, est également passé du monde universitaire à l'entrepreneuriat, et aujourd'hui est le PDG et fondateur d'Horizon Quantum, une autre société de calcul quantique basée à Singapour.

(12:11) Tommaso DeMarie:

J'ai eu beaucoup de chance de rejoindre son groupe. Et la raison pour laquelle je dis que c'est parce que dans ce groupe, nous avions tous une vision très pragmatique du domaine de l'informatique quantique. Nous faisions des recherches théoriques. Nous travaillions donc sur des algorithmes sur les protocoles cryptographiques et autres, mais l'objectif n'était pas tant de poursuivre des résultats épistémologiques, ce qui signifie simplement créer des connaissances pour les connaissances. L'objectif était toujours de faire de l'informatique quantique une technologie pratique. Et cela m'a vraiment aidé à façonner la compréhension qu'à la fin de la journée, si vous voulez créer un impact à une très grande échelle dans le monde d'aujourd'hui, il est peu probable que vous puissiez le faire dans le monde universitaire.

Et en fait, dans le monde d'aujourd'hui, nous avons également tellement d'opportunités, surtout en ce qui concerne la construction et l'entrepreneuriat de l'entreprise. Les outils et les ressources disponibles pour les gens sont tout simplement incroyables, même par rapport à 10 ou 15 ans. Donc, la première partie de la réponse est que si vous voulez créer un impact à grande échelle et que vous êtes vraiment passionné de rendre la technologie réelle, je crois qu'aujourd'hui vous devez le faire en dehors du monde universitaire.

Ensuite, il y a une raison personnelle, non? Et la raison personnelle est que je crois que la technologie est fondamentalement une force pour de bon. Et je ne voulais pas que l'informatique quantique reste une entreprise théorique ou reste une entreprise conceptuelle. Je voulais le faire passer. Je voulais contribuer à le transiter en dehors des salles universitaires et m'assurer que cela pourrait profiter à tout le monde, tout comme les ordinateurs profitent à tout le monde. Et le troisième point est que pendant que j'étais postdoc, il y a eu un énorme changement sur le terrain. Et il s'agit davantage du timing, du bon timing. Ainsi, en 2016, IBM a mis le premier ordinateur quantique sur le cloud. C'était un très petit prototype.

C'était un dispositif de cinq qubit. Un qubit est un bit quantique. Alors pensez-y comme un processeur de cinq bits quantum, mais il était disponible pour tout le monde gratuitement. Vous aviez juste besoin de connecter l'appel API et vous pouvez soumettre de petits calculs quantiques simples à cet appareil et obtenir un résultat. Et vous devez apprécier à quel point c'était incroyable, car avant que cet appareil ne soit disponible en ligne, si vous en tant que chercheur théorique, vous vouliez tester quelque chose sur un vrai processeur quantique, vous deviez trouver un groupe expérimental. La machine à tête, la machine devait être disponible. Vous deviez proposer une proposition. Vous aviez besoin de passer beaucoup de temps à construire et tout cela. Peut-être passer un an jusqu'à ce que le bon moment soit disponible pour exécuter l'expérience, exécuter l'expérience, analyser les données. Je veux dire, c'était ce que c'était, non? Mais comme vous pouvez l'apprécier, il a fallu beaucoup de temps pour faire quoi que ce soit. Maintenant, l'appareil est à votre disposition. Vous allez simplement vous connecter en cinq minutes, votre résultat. Et c'est assez drôle parce que je pense que au tout début, j'étais l'un des utilisateurs le plus lourd. Je ne peux pas prouver cette affirmation mais je fais néanmoins la réclamation.

(14:40) Tommaso DeMarie:

En raison d'un projet que nous faisions, j'étais l'un des utilisateurs les plus lourds de cette machine. Je soumettais des milliers de demandes à ces premiers appareils. Alors pourquoi est-ce que je dis que c'est parce qu'il y a eu un grand changement. Tout d'un coup, l'informatique quantique n'est pas seulement une idée, ce n'est pas seulement un effort théorique, ce n'est pas seulement un effort académique, mais il y a une grande entreprise qui met la machine disponible pour vous. J'ai adoré. Impact, motivation personnelle et bon timing. Lorsque vous avez mis tout cela ensemble, 2016, j'ai vraiment commencé à me demander, est-ce que je veux essayer de devenir professeur? Ou est-ce que je veux être réel à mes croyances, à mes valeurs, à ma passion, et croiser le gouffre et essayer de le faire en tant qu'entrepreneur.

(15:17) Jeremy Au:

Incroyable. Et, de ce point de vue, vous avez décidé de devenir fondateur et beaucoup de doctorants et de scientifiques peuvent souvent vouloir faire une transition vers un fondateur. Quelle a été votre expérience pour décider de construire cette première startup?

(15:29) Tommaso DeMarie:

C'est la chose la plus incroyablement douloureuse que vous puissiez vous faire. C'est une douleur du début à la fin. C'est incroyable cependant, surtout au cours des premières années, nous. Je dis nous parce que je n'étais pas seul. Et mon conseil est si vous le pouvez, ne le faites pas seul. Trouvez quelqu'un en qui vous avez vraiment confiance, quelqu'un qui partage vos valeurs, qui partage votre mission, votre vision et le faire ensemble parce que c'est un travail solitaire. C'est un travail difficile, et si vous avez quelqu'un à vos côtés, cela change vraiment tout. Ainsi avec Ewan, qui est notre CTO et notre cofondateur à Entropica. En 2018, nous avons tous deux quitté nos emplois à l'université. Et ce que nous avons fait, c'est de rejoindre l'entrepreneur en premier, à l'époque, dans une succursale ici à Singapour.

Nous avons donc rejoint en tant qu'équipe dès le début, et ce fut le début de notre voyage. Mais ce que j'allais dire, c'est qu'au cours des premières années, nous avons commis toutes les erreurs que vous pouvez imaginer en tant que fondateur, ce qui est incroyablement frustrant. Mais c'est aussi une excellente expérience d'apprentissage, surtout lorsque vous venez du monde universitaire, la réalité est qu'il n'y a pas grand-chose d'autre que vous pouvez faire, mais continuez à vous frapper le nez contre le mur jusqu'à ce que vous appreniez quelle est la porte et vous arrêtez de vous frapper le nez contre le mur. En fait, je peux vous en dire un peu plus, non? Je peux vous dire, je peux vous dire comment nous avons commencé à Entropica et l'une des premières erreurs de cible Unquote que nous commettons.

Il y a une tendance à l'entrepreneuriat, ou surtout dans le bâtiment des startups, pour proposer une déclaration de problème très forte dès le début. Nous construisons X pour résoudre Y afin que nous puissions faire Z. Et il y a parfois un accent, en particulier de la part des investisseurs ou des gens autour de vous, pour vous pousser à créer des choses de cette façon, ce qui a du sens. Cela fonctionne très bien pour 90%, peut-être 95% des entreprises. Mais parfois, cela ne fonctionne pas. Vous et au tout début pour nous, nous, je crois qu'aujourd'hui nous devions adopter une approche différente, mais nous avons toujours suivi les conseils. Et ce que nous avons fait, c'est que nous allons résoudre des problèmes difficiles en biologie informatique à l'aide de l'informatique quantique.

Pourquoi la biologie informatique? Parce que nous, les fondateurs, l'aimons tous les deux. Je l'aime personnellement. Si je pouvais remonter le temps, si je pouvais vivre une autre vie, j'aimerais faire un doctorat en neurosciences. Je l'aime. Mettez cela de côté. Beaucoup de problèmes intéressants, un impact élevé. Si vous pouvez améliorer notre compréhension de la génomique, par exemple, nous pouvons vraiment commencer à aborder sérieusement certaines des maladies les plus difficiles qui existent encore, qui existent encore aujourd'hui.

Comme je l'ai mentionné, les problèmes de calcul durs ont vu un terrain très fertile pour l'informatique quantique pour avoir un impact. Le problème avec tout cela est que ni Ewan ni moi ne sommes des biologistes. Et il est incroyablement difficile de trouver un point d'entrée sur un champ qui est déjà très complexe et que vous ne comprenez pas pleinement. Donc, ce qui s'est passé au début de la vie d'Entropica, c'est que nous avons passé environ un an à essayer de trouver la première déclaration de problème qui aurait du sens pour nous de nous attaquer. Et vous voyez que nous obtenions la logique, nous nous trompions rationnelles. Et nous avons brisé l'impulsion lorsque nous nous regardons et nous avons dit, regardez, cela ne fonctionnera pas.

Nous sommes des experts en informatique quantique. Nous comprenons incroyablement bien l'informatique quantique. Nous comprenons les problèmes de calcul quantique. Ne complimons pas les choses. Prenons un pas en arrière. Identifions ce qui manque dans l'informatique quantique et y travaillons. Et ce changement était incroyable parce que, littéralement, nous sommes sortis de, nous avons collecté une collecte de fonds depuis plus de 12 mois et personne ne croit en notre vision en moins de trois semaines, nous avons obtenu une feuille de mandat. Mais pourquoi? Parce que nous nous concentrions sur nos forces. Nous nous concentrions sur les problèmes que nous comprenons. C'était donc l'une des premières leçons que j'ai apprises. Ne compliquez jamais les choses. Concentrez-vous sur ce que vous savez. Utilisez vos compétences. Utilisez votre compréhension. Utilisez-le comme point de départ. De plus, n'ayez pas peur des erreurs. Commissez autant d'erreurs que vous pouvez vous permettre de vous engager, car c'est la meilleure façon d'apprendre. Vraiment, c'est la meilleure façon d'apprendre. Donc, je termine cette longue réponse pour dire que l'expérience est incroyablement douloureuse et j'ai l'impression que vous êtes toujours, toujours tombé, vous frappant la tête, mais vous savez ce qui va bien. Vous élevez et vous continuez à marcher et à courir à nouveau jusqu'à ce que vous tombiez une fois de plus et ce n'est pas grave. Cela fait partie du processus.

(19:16) Jeremy Au:

Qu'est-ce que vous avez découvert dans la construction d'une startup que vous n'avez pas vraiment compris en tant que doctorat ou scientifique.

(19:24) Tommaso DeMarie:

C'était une bonne question.

D'accord, permettez-moi, permettez-moi d'essayer, permettez-moi d'essayer de répondre à cela en cartographiant les similitudes et les différences entre faire la science et construire une startup ou créer une entreprise. Et je vais, et j'utiliserai l'exemple que je viens de faire comme un point de départ. Je pense que dans les deux cas, le point de départ est très similaire. Ce que vous devez faire, je crois, vous devriez tomber amoureux d'un problème. Avec un problème que vous comprenez que vous pouvez articuler.

(19:47) Tommaso DeMarie:

Quelque chose que j'ai appris, c'est qu'il est très facile de tomber amoureux de la solution lorsque vous construisez une entreprise. Parce que vous pensez à la solution, vous pensez au produit, vous pensez au logiciel, vous pensez à tout ce que vous construisez comme votre petit bébé que vous protégez du monde, de l'environnement, et vous voulez que ce bébé grandisse. Et c'est une chose très humaine à faire. Mais si vous tombez amoureux de la solution, vous deviendrez très rigide. Vous deviendrez très serré. Et les choses ne fonctionneront pas très probablement. Vous devriez tomber amoureux du problème. La chose qui devrait toujours être claire dans votre esprit est le problème. La solution changera un million de fois. Le problème est la clé. Et cela est vrai en science, comme il est vrai dans l'entrepreneuriat. Vous voulez avoir une compréhension limpide du problème, puis construire une solution pour cela. Ce qui change, c'est le processus de validation et les résultats que vous recherchez.

Ainsi, en science, vous avez un processus de validation très rigoureux, la méthode scientifique. Vous ne pouvez pas vous éloigner. Il y a des étapes à suivre. Vous faites une hypothèse. Vous construisez une expérience, vous les testez, vous élaborez les données, puis vous continuez. Mais dans une startup, vous avez beaucoup plus de flexibilité. Vous devriez être très pragmatique. Je pense qu'une erreur que nous avons commise plusieurs fois au cours de la vie d'Entropica est que nous confondons ces deux méthodes.

Parfois, nous étions trop rigides. Nous étions trop stricts avec nous-mêmes. Dans les startups, c'est un peu comme vous le réparez. Imaginez que vous êtes sur un bateau, non? Et vous corrigez une étoile lointaine et l'étoile, alors North Star est votre objectif, c'est le problème que vous souhaitez résoudre. Et vous commencez à naviguer. Et au début, il n'y a que deux d'entre vous et le bateau est plein de trous coule constamment. Et vous êtes là avec un seau qui essaie de le jeter de l'eau du bateau. Mais plus vous procédez, plus les gens rejoignent le bateau, plus vous avez d'argent, plus vous avez de partenaires. Vous pouvez donc faire pousser le bateau, vous pouvez devenir plus grand. Mais le point important ici est cela. Vous n'avez pas besoin de naviguer dans la tempête.

Comme si vous avez la capacité de décider du chemin. Ce qui compte, c'est l'étoile du Nord, mais le chemin entre aujourd'hui et l'étoile nord dépend de vous. Et ceci est très différent de la méthode scientifique, où vous devez suivre une approche très rigoureuse. Et je pense que c'est très, très important. Ne confondez pas les deux. N'essayez pas d'être trop rigide. Soyez flexible, soyez pragmatique, gardez à l'esprit que vous tombez amoureux du problème, pas de la solution. Cherchez l'étoile du Nord, mais naviguez dans les tempêtes. Parfois, vous devez passer par la tempête et vous assurer que vous survivez et en sortez. Et les objectifs finaux sont également très différents.

En science, il est complètement valable que votre objectif final soit une pure connaissance. Ce que vous faites, vous augmentez les connaissances de l'humanité des connaissances, même si elle n'a aucune application pratique. Vous augmentez la compréhension de la nature et il y a un objectif très noble. Mais si vous construisez une entreprise, l'objectif doit être différent.

Finalement, vous souhaitez fournir de la valeur. Vous voulez être rentable. Vous devez revenir à vos parties prenantes, à vos investisseurs avec des rendements financiers, et je pense qu'il est également important pour les scientifiques qui deviennent les entrepreneurs de garder cette distinction très claire dans leur esprit. Et je n'essaie pas de dire que l'argent est la seule chose qui compte, bien que l'argent soit important. Ce que j'essaie de dire aussi, c'est que vous recherchez des résultats pratiques. Pour nous, nous voulons rendre les ordinateurs quantiques accessibles aux développeurs. Nous voulons rendre les ordinateurs quantiques précieux. Nous voulons nous assurer que les ordinateurs quantiques peuvent résoudre ces problèmes difficiles et bénéficier à toute l'humanité. Et c'est le but.

Et évidemment, vous recherchez également la croissance financière et la rentabilité financière de cela. Je dirais que c'est vraiment la plus grande leçon au niveau élevé pour moi. La différence entre l'approche scientifique et appelons cela l'approche de démarrage. C'est très, c'est très beau. Point de départ similaire, différents objectifs de fin et différentes trajectoires. Et il est important de garder cela à l'esprit.

(23:03) Jeremy Au:

Ce qui est intéressant, c'est que vous créez maintenant cette entreprise dans Quantum Computing, en particulier avec une perspective logicielle. Que fait l'informatique quantique pour nous que l'ordinateur traditionnel ne peut pas faire? Je sais que cela ressemble à une question de base, mais vous savez, mon ordinateur peut déjà faire des appels zoom, exécuter Excel, exécuter un modèle de gestion des risques, générer une blockchain. Alors, que fait un logiciel quantique qui nous donne quelques avantages et quelles sont les applications en conséquence?

(23:29) Tommaso DeMarie:

D'accord, prenez tous les exemples que vous venez de répertorier, votre ordinateur continuera de faire tout cela. Donc, l'informatique quantique ne remplacera pas votre appel de zoom. Nous devrions penser aux deux paradigmes d'une manière légèrement différente. Et tout d'abord, je dirais une chose, des ordinateurs classiques ou conventionnels, généralement dans le domaine, nous les appelons des ordinateurs classiques. Celui que nous utilisons actuellement, par exemple, mais aussi votre téléphone ou un HPC. Ce sont tous des ordinateurs classiques.

Un GPU est également basé sur la logique informatique classique, ou FPGA. Ce sont tous des exemples de systèmes informatiques classiques. Et ces appareils sont incroyablement puissants. Incroyablement puissant. Je veux dire, au cours de la dernière décennie, nous avons appris à paralléliser les choses. Nous avons appris à accélérer l'algèbre linéaire, à accélérer les calculs du tenseur.

Et le résultat de tous ces apprentissages est le chat de chat, de meilleurs modèles d'IA et ainsi de suite. Ainsi, les ordinateurs conventionnels, les ordinateurs classiques sont incroyablement puissants, et pourtant, il y a des problèmes qui ont une complexité si élevée, que même si vous deviez mettre toute la puissance de calcul que nous avons disponible sur la planète aujourd'hui, vous ne pourriez pas les résoudre.

Je vais vous donner un exemple simple. Lorsque vous vous connectez à votre compte Gmail ou à tout compte de fournisseur de messagerie, ou lorsque vous vous connectez à votre banque, ce que vous faites, vous créez un canal de communication sécurisé entre vous et le tel que lorsque vous envoyez votre mot de passe, même si quelqu'un écoute, il ne peut pas lire votre passeport.

Vous créez donc un canal de communication sécurisé entre les deux parties et vous pouvez échanger des informations en toute sécurité. Vous pouvez consulter les détails de votre compte bancaire. Vous pouvez faire tout cela et vous savez que vous êtes en sécurité. Personne ne peut vous espionner. Et la raison pour laquelle vous êtes en sécurité est que lorsque vous créez ce canal de communication, ce que vous faites vraiment est que vous utilisez la complexité d'un problème pour vous protéger. Le problème est que si je prends deux très grands nombres premiers et que je les multipliez ensemble, ce qui est une chose très simple à faire, vous pouvez le faire à la main, non? Vous obtenez un très gros numéro. C'est donc facile à faire. Mais si je vous donne le très grand nombre et que je vous demande de trouver les deux facteurs premiers, le multiplier vous donnera ce grand nombre. Il s'avère que ce problème est impossible à résoudre, à une certaine échelle, pour les ordinateurs traditionnels. Il leur faudra des millions d'années pour les casser, pour résoudre ce problème. Et à cause de cela, vous pouvez utiliser cette propriété de manière très intelligente. Vous pouvez créer des canaux de communication sécurisés. C'est donc un exemple simple que nous utilisons tous les jours, même si nous n'en sommes pas conscients. Même si nous n'en sommes pas conscients. D'un problème de calcul dur qui a même donné toute la puissance du GPU dont nous disposons aujourd'hui, vous ne pourrez pas casser. Et à cause de cette garantie, nous pouvons utiliser Internet en toute sécurité. Maintenant, ce qui se passe, c'est que les ordinateurs quantiques, il s'avère que, peut réellement briser le problème efficacement.

Donc, au lieu de prendre des millions d'années pour trouver les facteurs premiers, cela pourrait leur prendre quelques heures ou peut-être un jour. Vous pouvez donc apprécier la différence dans les échelles de temps. Nous allons de, le temps qu'il a fallu pour aller des dinosaures aux humains, à quelques heures. Ce sont des ordres de grandeur complètement différents.

Et cela donne un exemple de la raison pour laquelle les ordinateurs quantiques sont incroyablement puissants. Mais cela donne également un exemple de problème que nous rencontrons chaque jour, même si nous n'en sommes pas conscients, qui peuvent être craqués avec des ordinateurs quantiques. Maintenant, évidemment, il y a une connotation négative et la connotation négative est que les ordinateurs quantiques auront un impact sur le domaine de la cryptographie, ce qui est une énorme discussion qui se passe aujourd'hui.

Mais mettez-le de côté, il existe de nombreux autres problèmes similaires dans un certain nombre de champs qui bénéficieront de la puissance de calcul quantique. L'algèbre linéaire peut être résolu plus rapidement avec des ordinateurs quantiques, qui sont des applications dans toute l'ingénierie. Certaines techniques d'apprentissage automatique peuvent bénéficier de l'accélération des ordinateurs quantiques, ce qui est passionnant car le potentiel de cela pourrait être de former des modèles plus puissants en moins de temps ou d'utiliser moins de données et également d'utiliser moins d'énergie car un ordinateur, pour autant que nous puissions le voir aujourd'hui, ils sont plus économes en énergie que les ordinateurs conventionnels.

Ce qui nécessite beaucoup de refroidissement et beaucoup de puissance juste pour fonctionner. Ensuite, vous avez des applications en chimie Si vous souhaitez simuler pleinement les propriétés chimiques des molécules, vous ne pouvez pas le faire avec des ordinateurs classiques car les molécules sont des systèmes mécaniques quantiques. Vous avez donc besoin du système mécanique quantique pour cela, et un ordinateur quantique est tel, ce qui aidera et améliorera notre compréhension de la chimie et de la science des matériaux, qui aura probablement des effets à peu près tout ce que nous faisons dans l'économie moderne. Imaginez si vous pouviez construire des batteries plus efficaces, qui auront des répercussions en automobile, dans le transport. Imaginez si vous pouvez construire des panneaux solaires plus efficaces.

Imaginez si vous pouvez simuler ce qui se passe plus efficacement à l'intérieur du réacteur de fusion. que cela peut nous aider à nous rapprocher de l'énergie propre plus rapidement. Merci à la fusion. Il s'agit simplement de vous donner une saveur du type de problèmes de calcul très durs qui existent dans la nature que nous avons aujourd'hui du mal à aborder, mais cet calcul quantique pourrait nous aider à résoudre. Et si les ordinateurs quantiques réussiront à résoudre même certains de ces problèmes. Je crois que nous allons entrer dans une nouvelle ère d'innovation technologique, des découvertes scientifiques, quelque chose de très similaire à ce qui s'est passé il y a cent ans avec la compréhension de meilleurs modèles physiques, ce qui nous a donné l'ordinateur, puis tout a changé pour les sociétés humaines. C'est incroyablement excitant, j'espère avoir réussi à répondre à votre question.

(28:26) Jeremy Au:

Incroyable. Pourriez-vous partager sur le temps que vous avez personnellement été courageux?

(28:29) Tommaso DeMarie:

Je peux. Ce sera une petite histoire. Il n'y aura pas une grande histoire de bravoure ou quelque chose comme ça, mais c'est une histoire qui a un sens pour moi. Et c'est une petite chose mignonne dont je me souviens encore. Je vais donc vous dire trois choses sur moi qui n'ont rien à voir avec la physique, rien à voir avec la mécanique quantique, rien à voir avec l'entrepreneuriat. La première est que je suis sommelier. J'adore, j'aime la nourriture. J'adore le vin et pendant ma maîtrise, le soir, je suis allé à l'école de sommelier en Italie, et tout au long de l'année, j'ai obtenu ma certification. Fait amusant, j'ai également travaillé dans un restaurant étoilé Michelin, qui est également quelque chose que j'ai fait au cours de mes études. Donc, la nuit, j'allais travailler jusqu'à très tard en tant que comi, qui est vraiment le rang le plus bas de la hiérarchie d'une cuisine. Ce fut une expérience incroyable. C'était hors des livres, mais le restaurant m'a très gentiment laissé le faire. Et cela est lié à l'histoire que je vais partager avec vous en une seconde.

Et le dernier point amusant, juste pour que les gens sachent. Je me rend donc un peu plus humain. J'adore les animaux et j'ai un perroquet pour animaux de compagnie à la maison. Cela me fait beaucoup de joie chaque jour. Laissez-moi vous raconter l'histoire.

Donc, quand je travaillais au restaurant Michelin Star, j'ai à peu près passé la première semaine à couper des légumes, ce qui n'est pas vraiment le plus, comment puis-je dire, une partie glamour du travail, mais, vous devez commencer quelque part. Donc, après une semaine de coupe de carottes, d'oignon et d'ail et de persil, ils m'ont finalement donné cette petite tâche. Et la tâche était très simple. J'ai dû aider à préparer l'amuse Bouche pour la soirée. Donc, ce qui se passe, c'est qu'il y a généralement un menu fixe et lorsque vous vous asseyez, ils vous apporteront un peu d'apéritif, un petit quelque chose juste pour commencer le repas. Très simple et pas grave. Cela s'appelle Amuse Bouche au cas où les gens ne le connaissent pas.

Vous devez également imaginer que dans l'une de ces cuisines, la plupart de ce qui se passe, c'est que les gens se crient tout le temps. C'est une haute pression. Tout le monde est très tendu et stressé. Il y a beaucoup de cris. Cela ressemble un peu à être dans l'armée lorsque vous faites votre NS. Il y a toujours quelqu'un qui vous crie dessus sans raison.

Quoi qu'il en soit, après une semaine de coupe de légumes, ils me disent, allez préparer l'amuse bouche. Tout ce que vous avez à faire est de remplir l'assiette d'un peu de cette sauce. C'est ça. Ils ne me montrent pas comment le faire. Je pars, je commence à préparer les assiettes et je mets autant de sauce que je pense aurait du sens. Et les assiettes sortent. Cinq minutes plus tard, le chef, qui à ce niveau ne fonctionne généralement plus dans la cuisine, mais s'assoit à l'extérieur et divertit les clients, le chef s'assaut dans la cuisine par la porte et commence à crier comme s'il allait tuer quelqu'un. Hurlant, qui a préparé l'amuse bouche? Qui a mis autant de sauce? Qui est cet idiot? Je vais l'étrangler, bla, bla, bla, bla, bla. Tout le monde gèle.

Ce qu'ils m'ont déjà dit, c'est que, nous pourrions crier, nous pourrions avoir l'air en colère, et c'est certainement un environnement très stressant, mais si vous faites une erreur, mec, le possédez. Donc, tout au long de tous les cris, le chef s'arrête, étant vain, pompant sur son cou. Je lève la main et je dis, chef, je suis désolé. Je l'ai fait. Et je m'attendais à ce qu'il me prenne, me saisis littéralement sur la tenue de cuisine et me jette hors de la cuisine de la porte arrière. Me vient et me regarde. C'était un grand gars. C'était plus grand que moi et très grand. Et il a dit, d'accord, je vais vous montrer comment le faire. Assurez-vous de ne plus commettre la même erreur.

Il n'a pas utilisé ses mots exacts, mais vous avez l'idée. Et il s'est calmé. Va, me montre comment le faire. J'apprends et je ne gâche plus ça. Et c'était très intéressant parce que après cela, le chef du cuisine, qui est essentiellement le commandant en second, m'est venu, me prend à part et dit, regardez, j'ai fait une erreur.

Bien. Mais bravo. Très peu de gens en possèdent. C'est très facile dans les cuisines, surtout quand quelqu'un crie pour que les gens disparaissent et se cachent ou prétendent que rien ne s'est passé. Vous en êtes propriétaire. C'est la façon de le faire. Bien sur toi. Il a également dit que si vous le fléchissez à nouveau, je vais vous frapper. Mais c'est juste. C'est une très petite histoire, mais je pense que cela m'a dit quelque chose de très important que même dans les situations de stress élevé, même lorsque les choses semblent très laides et très méchantes, la meilleure chose que vous puissiez faire est de posséder vos erreurs.

Si vous l'avez fait, dites-le, expliquez pourquoi vous l'avez fait, demandez de l'aide, demandez comment vous pouvez éviter de le refaire, montrez que vous êtes authentique à ce sujet. Et généralement les gens réagissent positivement à cela. Et je pense que cela est vrai dans à peu près tout ce que vous faites, mais c'est particulièrement vrai dans l'entrepreneuriat et les startups parce que vous commetterez tellement d'erreurs que plus tôt vous apprenez cette leçon, plus vous serez heureux. Vous allez également être plus réussi.

(32:18) Jeremy Au:

Ouais. Incroyable. Sur cette note, j'aimerais un peu comme résumer les trois grands plats à emporter que j'ai capturés ici. La première est, merci beaucoup d'avoir partagé votre passion et comment vous êtes en train d'aimer la physique quantique et l'informatique quantique. C'était juste fascinant d'entendre comment vous avez pris ces étapes initiales dans la science des mots, puis loin de la modélisation des risques financiers dans l'informatique quantique à nouveau.

Deuxièmement, merci beaucoup d'avoir partagé sur vos réflexions sur ce qu'il faut pour passer d'un scientifique et d'un chercheur à être un fondateur d'une startup, et c'était fantastique d'entendre les erreurs que vous avez commises et aussi les idées que vous aviez pour vous assurer d'être réaliste et pragmatique et auto-aligné dans la façon de s'attaquer à la déclaration de problème, en particulier dans un champ hautement complexe comme, toujours émergent. Enfin, merci beaucoup d'avoir partagé votre histoire de courage, sur ce qu'il faut pour s'approprier. Je pensais que c'était fantastique d'en savoir comment vous pensez de vous en prendre en charge dans le contexte du restaurant où vous étiez, mais aussi dans le contexte de la façon d'approcher la résolution de l'espace de l'informatique quantique en tant que fondateur de startup.

Sur cette note, merci beaucoup pour le partage.

(33:22) Tommaso DeMarie:

Merci, Jeremy. C'était super. Vraiment bon de vous voir. Merci.