Томмазо Демри: стартап квантовых вычислений, докторская наука Основатель и Мишлен Ошибка владения - E435
«Мне стало очень ясно, что, когда мы не знаем, происходит боль. Страдания случаются. Чем больше мы знаем, тем больше мы узнаем о вселенной, и чем больше мы узнаем о природе. Я считаю, что мы можем решить многие проблемы и много страданий, которые все еще влияют на человечество, планету и животные. Это то, что я очень дорожу. Причина, по которой я всегда хотел, что я узнаю, что я узнаю, что, по которой я узнаю, что я узнаю, что в ней. может создать лучшую технологию, и мы можем улучшить жизнь каждого ». - Томмазо Демри
«Квантовая механика и системы являются захватывающими. Однако обработка атомов, фотонов или других мелких частиц представляет собой проблему, потому что они постоянно взаимодействуют со всем, что вокруг них, создавая то, что мы называем шумом. Этот шум вызывает ошибки в квантовых вычислениях, что делает результаты ненадежными. Решение этой проблемы заключается в коррекции квантовых ошибок, набор процедур, которые правильными ошибками быстрее, чем они накапливаются. - Томмазо Демри
«Я узнал, что легко влюбиться в решение при создании компании. Вы видите решение, будь то продукт или программное обеспечение, как ваш ребенок, которого вы защищаете и заботитесь. Это очень человеческое дело, но это может сделать вас жестким и интенсивным, что часто приводит к тому, что вещи не работают. Вместо этого вы должны полюбить проблему. Сохраняет проблему в преддверии вашего ума. - Томмазо Демри
Томмазо Демри , генеральный директор и соучредитель Entropica Labs , и Джереми Ау рассказали о трех основных темах:
1. Квантовые вычислительные запуска: Томмасо поделился своим пониманием квантовых вычислений и его потенциальных приложений. Он рассказал о своей компании Entropica Labs, которая фокусируется на разработке программного обеспечения для коррекции квантовой ошибки, что является важным элементом в квантовых вычислениях, который смягчает ошибки, вызванные шумом. Он объяснил, что квантовые компьютеры, в отличие от классических компьютеров, используют квантовую механику для обработки информации, что позволяет им решать сложные задачи, которые классические компьютеры не могут эффективно решать. Он также подчеркнул преобразующий потенциал в таких областях, как безопасная связь, химия и проблемы с оптимизацией, предоставляя такие примеры, как способность взломать криптографические коды и более точно имитировать химические свойства молекул.
2. Доктор философии Основателя: Томмасо впервые преследовал бакалавриат и магистр по физике, а затем доктор философии в теории квантовой информации. Несмотря на первоначальную работу по моделированию финансового риска, его страсть к квантовым вычислениям заставила его присоединиться к сообществу академического исследовательского сообщества в Сингапуре. Он поделился тем, как выпуск IBM в 2016 году первого облачного квантового компьютера, делая квантовые вычисления более доступными, мотивированными Томмасо к переходу из академии к предпринимательству. Он подчеркнул проблемы, в том числе важность сосредоточения внимания на соответствующих проблемах и использования основных компетенций.
3. Мишлен ошибка владение: Томмасо поделился личной историей о работе в ресторане с звездой Мишлен, который преподавал его ценные уроки в собственности и подотчетности. В этой среде высокого давления он узнал о важности владения ошибками и обращением помощи, чтобы исправить их. Этот опыт параллельно его путешествию в качестве основателя стартапа, где устойчивость, непрерывное обучение и адаптивность имеют решающее значение. Он также подчеркнул, что принятие владения и подлинное решение ошибок является ключевыми чертами успешного лидерства и личностного роста, особенно в экосистеме стартапов.
Джереми и Томмасо также говорили о революционизации климатического моделирования, проблем в сборе средств для глубоких научных стартапов и эволюции квантовых методов коррекции ошибок.
Пожалуйста, отправьте это понимание или пригласите друзей на https://whatsapp.com/channel/0029vakr55x6bieluevkn02e
Поддерживается Heymax!
Знаете ли вы, что вы можете совершать бесплатную поездку в бизнес -класс в Японию каждый год с Heymax.ai? Heymax - это приложение для вознаграждений, где 500 брендов, таких как Apple, Shopee, Amazon, Agoda и даже Banks, вознаграждают вас за вашу лояльность, внесли свой вклад в отпуск вашей мечты. Через приложение Heymax каждая транзакция, которую вы совершаете, зарабатывает вам максимум, которую вы можете выкупить для бесплатного путешествия по адресу 25+ авиакомпаний и отелей. Зарегистрируйтесь на HeyMax.i теперь, чтобы получить 1000 максимальных миль в голову - переверните свои ежедневные транзакции в каникулы Dream!
Ваш бизнес также может использовать высокую экономичную и желательную валюту лояльности, называемую Max Miles, которая не имеет истечения срока действия, без сборов, и мгновенно составляет 1 на 1 передачу в 24 авиакомпании и отелей для приобретения новых клиентов и стимулировать продажи повторений без необходимости интеграции. Обратитесь к joe@heymax.ai и упомяните о Brave, чтобы повысить свою игру наград и снизить стоимость.
Конечно?
(02:10) Джереми Ау:
Эй, Томмасо. Очень рад, что вы на шоу.
(02:12) Томмазо Демари:
Эй, Джереми, приятно тебя видеть.
(02:14) Джереми Ау:
Ага. Я рад, что нам наконец удалось сделать эту работу. Я не могу ждать, потому что вы делаете то, чего я еще не понимаю, и это все, что квантовые, такие как квантовые вычисления. Я услышал, что Антман, фильм вошел в квантовую вселенную. Я уверен, что это было на сто процентов с научной точки зрения. И так счастлив, что ты на шоу. Можете ли вы немного поделиться о себе?
(02:34) Томмазо Демари:
Абсолютно, также очень рад быть на шоу. Так что я родом из Италии. Я переехал в Сингапур более 10 лет назад. Я физик по образованию. Я в глубине души. И сегодня моя роль - быть генеральным директором и соучредителем Entropica Labs. Как вы упоминали, как вы намекали, мы являемся компанией квантовой вычислительной техники, базирующейся здесь, в Сингапуре, уже шесть лет, и мы создаем очень ключевой компонент программного стека для квантовых вычислений, который называется коррекцией квантовой ошибки. Что -то, о чем я хотел бы рассказать вам.
(03:04) Джереми Ау:
Я уверен, что мы собираемся войти в это. Можете ли вы поделиться немного большим, прежде чем нам нравится пойти в историю и путешествие, не могли бы вы поделиться немного больше о том, что делает Enterpica?
(03:11) Томмазо Демари:
Да, конечно. Поэтому, как я уже упоминал, мы являемся компанией -разработчиком программного обеспечения, что означает, что мы не создаем квантовые компьютеры. Но то, что мы делаем, мы решаем одну из фундаментальных проблем, связанных с квантом. Как следует из названия, квантовые, квантовые компьютеры представляют собой устройства, которые обрабатывают информацию с использованием квантовых систем и постукивают на самые специальные эффекты квантовой механики.
(03:33) Томмазо Демари:
Таким образом, квантовая механика - это фантастическая, а квантовые системы невероятны. Но, как вы можете легко себе представить, когда вы пытаетесь обрабатывать атомы или фотоны или очень мелкие частицы в целом. Проблема в том, что эти вещи взаимодействуют с абсолютно всем. Они всегда взаимодействуют со вселенной, они всегда взаимодействуют с природой, и большая проблема, которую имеют квантовые компьютеры, - это то, что называется шумом.
Не шум, как будто они очень шумные, а шум в том смысле, что у вас есть взаимодействие с абсолютно всем вокруг них. И есть проблема, потому что, если вы попытаетесь запустить квантовые вычисления на квантовом компьютере, очень быстро накапливаются ошибки, и вы не получите ничего ценного. Таким образом, нам нужно решение, и решение называется коррекцией квантовой ошибки, которая представляет собой набор процедур, которые вам необходимо применить на квантовом компьютере, чтобы убедиться, что вы можете исправить ошибки быстрее, чем они накапливаются в вычислении.
То, что мы делаем, - это создавать программный стек, который вам нужно для коррекции ошибок на квантовых компьютерах. И я стараюсь дать вам немного аналогии. Я люблю аналогии, особенно в физике. Они обычно очень эффективны. Вы можете быть знакомы с одним из лучших примеров коррекции ошибок в нашей повседневной жизни, который является холодильником, который вы, скорее всего, имеете на своей кухне.
Холодильник - это устройство для коррекции ошибок. Потому что то, что он делает, это удаляет энтропию, и извините, если я немного, возможно, здесь слишком академичен, но он удаляет энтропию из еды, которая у вас есть. Потому что, если вы просто оставите еду на улице, особенно в таком месте, как Сингапур, она очень быстро и очень быстро станет плохо. И вы можете думать об этом как об ошибке с вашей едой. Если вы положите его в холодильник, то, что делает холодильник, это буквально выкачивать энтропию. На самом деле, именно поэтому у вас есть тепловой насос за холодильником, охлаждает еду, сохраняет еду и сохраняет все, как и должно, гораздо дольше, чем в противном случае.
В некотором смысле, квантовая коррекция ошибок делает что -то метафорически очень похожее. Он выкачивает энтропию из квантового компьютера, чтобы вы могли сохранить состояние вычисления в течение более длительного времени. И, кстати, это очень сложное описание, которое я только что дал вам, также является одной из причин, почему название компании является энтропикой, потому что энтропия является такой ключевой концепцией во всем, что мы обсуждаем.
(05:25) Джереми Ау:
Удивительный. И возвращение назад во времени сначала попадайте в это, потому что вы бакалавриат в физике и так далеко. Так как же появилась эта первая любовь к науке и квантовым вычислениям?
(05:36) Томмасо Демри:
Хорошо. Если вы пойдете, или если я вернетесь во времени, я помню, когда я был ребенком, я вырос, читая много научной фантастики. Мне это понравилось. Я выросла влюбленной наукой, любящей технологии, любить концепции вычислителей, я много читаю, все книги Герберта, дюна и вперед, задолго до того, как это стало ощущением. Я люблю Асимова. Я люблю в фонде все книги серии роботов. Таким образом, была эта естественная склонность ко всему, что у меня было. Теперь это самое интересное, верно? Я также могу поделиться чем -то очень личным, что, безусловно, повлияло на меня, когда я был намного моложе. То, что произошло, когда мне было 11 лет, так это то, что одним из моих близких родственников действительно был диагностирован ALS, который является смертельным заболеванием моторных нейронов. Это довольно ужасно. И я очень хорошо помню этот момент, который был сделан несколько раз, верно? То, что врачи скажут, мы ничего не можем сделать. Мы недостаточно понимаем о болезни, что мы ничего не можем сделать. Мы можем просто подождать, попытаться помочь человеку, что действительно душераздирающе, верно?
И размышлять над этим эпизодом, что мне стало очень ясно, что когда мы ничего не знаем, тогда происходит боль. Страдания случаются. И вы можете повернуть эту концепцию, и чем позитивное мнение в том, что чем больше мы знаем, тем больше мы узнаем о вселенной, тем больше мы узнаем о природе. И чем больше я считаю, что мы можем решить многие проблемы и большую часть страданий, которые все еще влияют на человечество, планеты животных. И это то, что я очень дорожу. Причина, по которой я всегда хотел стать ученым, заключается в том, что я думаю, что в обучении есть что -то принципиально важное. Мы узнаем о природе, мы узнаем о физике, мы можем создавать лучшие технологии, и мы можем улучшить жизнь каждого.
И я твердо верю в это. И именно поэтому я пошел изучать физику. Как вы упомянули, I, II впервые сделал степень бакалавра в области физики. Затем я сделал магистр по физике окружающей среды, потому что на самом деле я хотел работать над климатическими моделями. Я хотел работать над математическими моделями для климата. И именно тогда появилась вся идея квантовых вычислений, потому что с моим профессором в то время мы оценили, что некоторые вычисления, на самом деле, большинство вычислений в климатических моделях невероятно сложны. Таким образом, даже если вы используете суперкомпьютеры, существует ограничение на то, что вы можете сделать.
А потом мы начали узнавать о квантовых вычислениях, которые все еще были довольно новой идеей. Это было всю жизнь назад. Это было в 2008 году. Так было 16 лет назад. Это была все еще довольно новая идея в, в, в. В научных кругах.
И мы пришли к выводу, что есть много проблем, которые требуют массовой вычислительной мощности. И все обещание квантовых вычислений заключается в том, что они могут решить определенные проблемы, которые неразрешимы традиционными компьютерами, которые у нас есть, даже суперкомпьютерами. Так что связь была очень аккуратной. Посмотрите на большие проблемы в физике окружающей среды и узнайте, что некоторые проблемы нуждаются в большем. И это когда я стал очень взволнован и немного одержим всей концепцией квантовых вычислений.
(08:19) Джереми Ау:
Удивительный. Когда вы смотрите на это, вы решили получить докторскую степень, верно? Так что же это за обоснование доктора философии? Потому что кто -то может любить квантовые вычисления, но, возможно, не иметь докторскую степень, хотя я чувствую, что вы должны быть доктором наук, чтобы понять квантовые вычисления. Но что это за обоснование доктора философии?
(08:33) Томмасо Демри:
Конечно. Так забавный факт, я сразу не пошел доктор философии. На самом деле, мне предложил банк в Италии. Я все еще был в Италии в то время. Они предложили мне работу в отделе управления рисками Банка, что, я должен сказать, на самом деле было очень весело, потому что мы работали со статистическими моделями, математическими моделями, методами Монте -Карло, чтобы оценить риск в нескольких операциях банка.
Мне это понравилось. И это был отличный опыт. Это продолжалось почти год, что дало мне немного больше, я думаю, практическое понимание и практическое мышление, верно? Стать немного более прагматичным. Но чтобы ответить на ваш вопрос, причина, по которой я все еще подал заявку на стипендию доктора философии, получил стипендию и переехал в Австралию всех мест. Поэтому я переехал в Сидней в 2010 году, чтобы получить докторскую степень. Это потому, что в то время, если вы хотите работать над квантовыми вычислениями, реальность такова, что у вас не было много возможностей для этого. Единственное правильное путешествие, которое вы могли бы предпринять, было академическим, особенно в Италии. Я имею в виду, что если бы я хотел поработать над квантовыми вычислениями в Италии, чего бы не произошло, но в больших академических центрах во всем мире у них были возможности для этого.
Так что на самом деле не было большого выбора, но я лично люблю учиться. Я действительно хотел уехать из Европы. Я хотел поехать в Австралию. Я хотел столкнуться с проблемой быть в совершенно другом месте, где я никого не знаю, где я сам, и я должен построить свое собственное будущее, свою собственную карьеру. И мне очень повезло, что меня приняли в группу, в которой были действительно невероятные профессора, работая над различными аспектами того, что называется квантовой теорией информации. Поэтому, когда появится возможность, я взял ее. Я благодарю всех в банке, уволился с работы, упакует мою сумку. И как только я получил визу, я переехал в Австралию. Это был действительно единственный выбор. Чтобы подчеркнуть этот момент, это был действительно единственный выбор, если вы хотите работать над квантовыми вычислениями.
Но теперь я хочу сломать один из мифов. Это не большой миф, но это то, что вы сказали. Вы сказали, что вам нужна докторская степень для работы на квантовых вычислениях. В 2010 году это было бы правдой. В 2024 году это больше не так. И я могу выступить из опыта, потому что некоторые из лучших людей, которые у нас есть в энтропике, у них нет доктора квантовых вычислений. Они очень умные. У них все еще есть сильный академический опыт, но у некоторых из них есть бакалавр, у некоторых из них есть мастер. Что действительно прекрасно в том, что изменилось во всей области квантовых вычислений за последние 14, 15 лет, так это то, что сегодня вы можете сыграть действительно большую роль без необходимости иметь тяжелый академический опыт, что, например, у меня есть, потому что существует так много возможностей, так много открытых проблем в программном обеспечении, искусственном интеллекте, машинном обучении, архитектурном дизайне и количественной информации.
На самом деле это одна из больших целей, которые у нас есть, состоит в том, чтобы привлечь людей в разных областях, чтобы по -настоящему прийти и внести свой вклад в развитие этой области. Поэтому я начинаю делать точку зрения здесь, и дело в том, что в квантовых вычислениях есть много работы, некоторые из самых захватывающих работ, которую вы, скорее всего, сделаете в своей жизни, особенно потому, что поле новое, начинается, и вам больше не нужна докторская степень. Есть много открытых проблем, которые не требуют доктора философии. Они требуют тяжелой работы. Они требуют хорошего понимания вычислений, но им не требуется докторская степень.
(11:22) Джереми Ау:
И что интересно, так это то, что классическая точка зрения для наших докторов наук - это то, что они станут профессором, например, присоединиться к академическим кругам, и вы решили стать основателем. Не могли бы вы поделиться немного больше об этом выборе карьеры?
(11:34) Томмазо Демари:
Да, я могу. После доктора философии я переехал в Сингапур. В Сингапуре нам очень повезло, потому что у нас есть один из лучших центров превосходства для исследований квантовых технологий. Это центр квантовых технологий, CQT, основан в NUS и в 2014 году, когда я переехал в Сингапур, я был связан с CQT. Хотя моей позицией была исследование постдока, научный сотрудник Sutd, Сингапурский технологический университет и дизайн. И мне очень повезло присоединиться к группе Джо Фитцсимона, которая для записей также перешла от академических кругов на предпринимательство, и сегодня является генеральным директором и основателем Horizon Quantum, другой квантовой вычислительной компании, базирующейся в Сингапуре.
(12:11) Томмазо Демри:
Мне очень повезло присоединиться к его группе. И причина, по которой я говорю, это то, что в этой группе у всех нас было очень прагматичное представление о области квантовых вычислений. Мы проводили теоретические исследования. Таким образом, мы работали над алгоритмами по криптографическим протоколам и тому подобным, но цель была не столько для достижения эпистемологических результатов, что означает просто создание знаний ради знаний. Целью всегда было сделать квантовые вычисления практической технологией. И это действительно помогло мне сформировать понимание того, что в конце дня, если вы хотите создать влияние в очень большом масштабе в современном мире, маловероятно, что вы можете сделать это в академических кругах.
И на самом деле, в современном мире, у нас также есть так много возможностей, особенно когда речь идет о строительстве компании и предпринимательстве. Инструменты и ресурсы, доступные для людей, просто невероятны, даже по сравнению с 10 или 15 лет назад. Таким образом, первая часть ответа заключается в том, что если вы хотите создать крупномасштабное воздействие, и вы действительно увлечены тем, чтобы сделать эту технологию реальной, я считаю, что сегодня вы должны сделать это за пределами академических кругов.
Тогда есть личная причина, верно? И личная причина в том, что я считаю, что технологии в основном являются силой навсегда. И я не хотел, чтобы квантовые вычисления оставались теоретическими усилиями или оставались концептуальными усилиями. Я хотел перевести его. Я хотел внести свой вклад в переход его за пределами академических залов и убедиться, что это может принести пользу всем, так же, как компьютеры приносят пользу всем. И третий пункт заключается в том, что, когда я был постдоком, в этой области произошел огромный сдвиг. И это больше о времени, о правильном времени. Итак, в 2016 году IBM поместил первый квантовый компьютер в облако. Это был очень маленький прототип.
Это было устройство пять кубитов. Кубит - это квантовый бит. Так что думайте об этом как о пять квантовых битов, но он был доступен для всех бесплатно. Вам просто нужно было подключить вызов API, и вы можете отправить небольшие, простые квантовые вычисления на это устройство и получить результат назад. И вы должны оценить, насколько это было невероятно, потому что до того, как это устройство было доступно в Интернете, если вы, как теоретический исследователь, хотели протестировать что -то на реальном квантовом процессоре, вам пришлось найти экспериментальную группу. Главная машина, машина должна была быть доступна. Вам нужно было придумать предложение. Вам нужно было потратить много времени на создание и все это. Может быть, провести один год, пока не стало доступно подходящее время для запуска эксперимента, запустить эксперимент, проанализировать данные. Я имею в виду, это было то, что было, верно? Но, как вы можете оценить, потребовалось много времени, чтобы что -то сделать. Теперь устройство доступно вам. Вы просто подключитесь через пять минут, ваш результат. И это довольно забавно, потому что я думаю, что в самом начале я был одним из самых тяжелых пользователей. Я не могу доказать эту претензию, но, тем не менее, я предъявляю претензию.
(14:40) Томмазо Демари:
Из -за проекта, который мы делали, я был одним из самых тяжелых пользователей этой машины. Я подал тысячи запросов на эти ранние устройства. Так почему я говорю, что это потому, что произошел большой сдвиг. Внезапно, квантовые вычисления - это не просто идея, это не просто теоретические усилия, это не просто академические усилия, но и крупная компания, предоставляющая машину, доступную для вас. Мне это понравилось. Воздействие, личная мотивация и хорошее время. Когда вы собираете все это вместе, 2016, я действительно серьезно начал спрашивать себя, хочу ли я попытаться стать профессором? Или я хочу быть реальным для своих убеждений, к моим ценностям, к моей страсти, пересечь пропасть и попытаться сделать это как предприниматель.
(15:17) Джереми Ау:
Удивительный. И, с этой точки зрения, вы решили стать основателем, и многие докторские науки и ученые часто могут захотеть сделать переход к тому, чтобы стать основателем. Каким был ваш опыт решения построить этот первый стартап?
(15:29) Томмазо Демари:
Это самая невероятно болезненная вещь, которую вы можете сделать для себя. Это боль с самого начала до конца. Это удивительно, особенно в первые несколько лет, мы. Я говорю мы, потому что я не был один. И мой совет, если вы можете, не делайте этого в одиночку. Найдите кого -то, кому вы действительно доверяете, кто -то, кто делится вашими ценностями, который разделяет вашу миссию, вашу видение и делает это вместе, потому что это одинокая работа. Это тяжелая работа, и если у вас есть кто -то рядом с вами, это действительно меняет все. Так что вместе с Эваном, который является нашим техническим директором и соучредителем в Entropica. В 2018 году мы оба бросили нашу работу в университете. И то, что мы сделали, так это присоединиться к предпринимателю в то время, когда EF в филиале здесь, в Сингапуре.
Итак, мы присоединились как команда с самого начала, и это было началом нашего путешествия. Но я собирался сказать, что в первые несколько лет мы совершили все ошибки, которые вы можете себе представить как основатель, что невероятно разочаровывает. Но это также отличный опыт обучения, особенно когда вы приезжаете из академических кругов, реальность такова, что вы больше ничего не можете сделать, но продолжайте ударить нос о стену, пока не узнаете, что такое дверь, и вы перестанете бить нос по стене. На самом деле, я могу сказать вам немного больше, верно? Я могу сказать вам, я могу рассказать вам, как мы начали Entropica и одну из первых больших цитат, которые не совершаем критику, которые мы совершаем.
Существует тенденция к предпринимательству, или особенно в здании стартапов, с самого начала придумать очень сильное задание. Мы строим x для решения Y, чтобы мы могли сделать Z., а иногда делается акцент, особенно со стороны инвесторов или людей вокруг вас, чтобы подтолкнуть вас к созданию вещей таким образом, что имеет смысл. Это работает очень хорошо для 90%, может быть, 95 процентов компаний. Но иногда это не работает. Вы и в самом начале для нас, мы, я считаю, сегодня нам нужно было использовать другой подход, но мы все равно следовали совету. И что мы сделали, так это сказали, что мы собираемся решить жесткие проблемы в вычислительной биологии, используя квантовые вычисления.
Почему вычислительная биология? Потому что мы оба основатели любят это. Я лично люблю это. Если бы я мог вернуться в прошлое, если бы я мог жить другой жизнью, я бы хотел получить докторскую степень в области нейробиологии. Я люблю это. Отложите это в сторону. Много интересных проблем, высокое влияние. Например, если вы сможете улучшить наше понимание геномики, мы действительно можем начать серьезно решать некоторые из самых сложных заболеваний, которые все еще существуют, которые все еще существуют сегодня.
Как я уже упоминал, жесткие вычислительные проблемы считали, что очень плодородные основания для квантовых вычислений оказывают влияние. Проблема со всем этим в том, что ни Эван, ни я биологи. И невероятно сложно найти точку входа в поле, которое уже очень сложно, и вы не до конца понимаете. Итак, что произошло в начале жизни Энтропики, так это то, что мы потратили около года, пытаясь найти первое задание проблемы, которое имело бы смысл для нас. И вы видите, что мы получали логику, мы ошибались. И мы сломали импульс, когда смотрим друг на друга, и мы сказали: смотри, это не сработает.
Мы эксперты в квантовых вычислениях. Мы невероятно хорошо понимаем квантовые вычисления. Мы понимаем проблемы в квантовых вычислениях. Давайте не будем переполнять вещи. Давайте сделаем шаг назад. Давайте определим, что не хватает в квантовых вычислениях, и поработаем над этим. И этот сдвиг был невероятным, потому что в буквальном смысле мы ушли, мы собирали сбор средств более 12 месяцев, и никто не верит в наше видение менее чем за три недели, мы получили лист срока. Но почему? Потому что мы сосредоточились на наших сильных сторонах. Мы сосредоточились на проблемах, которые мы понимаем. Так что это был один из первых уроков, которые я выучил. Никогда не переполняйте вещи. Сосредоточьтесь на том, что вы знаете. Используйте свои навыки. Используйте свое понимание. Используйте это в качестве отправной точки. Кроме того, не бойтесь ошибок. Совершите столько ошибок, сколько вы можете позволить себе совершить, потому что это лучший способ учиться. Действительно, это лучший способ учиться. Поэтому я завершаю этот длинный ответ, чтобы сказать, что опыт невероятно болезнен, и кажется, что вы просто всегда, всегда падаете, ударяя голову, но вы знаете, что хорошо. Вы поднимаете и продолжаете идти и бежать снова, пока не упадете еще раз, и это нормально. Это часть процесса.
(19:16) Джереми Ау:
Что вы обнаружили в создании стартапа, который вы действительно не понимали как доктор философии или ученого.
(19:24) Томмазо Демари:
Это был хороший вопрос.
Хорошо, позвольте мне, позвольте мне попробовать, позвольте мне попытаться ответить на это, отображая сходство и различия между наукой и созданием стартапа или созданием компании. И я, и я использую пример, который я только что сделал в качестве отправной точки. Я думаю, что в обоих случаях отправная точка очень похожа. Что вы должны сделать, я полагаю, вы должны влюбиться в проблему. С проблемой, которую вы понимаете, что вы можете сформулировать.
(19:47) Томмазо Демари:
Я узнал, что очень легко влюбиться в решение, когда вы строите компанию. Поскольку вы думаете о решении, вы думаете о продукте, вы думаете о программном обеспечении, вы думаете о том, что вы создаете, как о своем маленьком ребенке, которого вы защищаете от мира, от окружающей среды, и вы хотите, чтобы этот ребенок рос. И это очень человеческое дело. Но если вы влюбитесь в решение, вы станете очень жестким. Вы станете очень плотно. И, скорее всего, все не сработает. Вы должны влюбиться в проблему. То, что всегда должно быть ясно в вашем уме, - это проблема. Решение изменится миллион раз. Проблема является ключом. И это верно в науке, как будто это верно в предпринимательстве. Вы хотите иметь кристально четкое понимание проблемы, а затем создать решение для этого. Что меняет процесс проверки и результаты, которые вы ищете.
Таким образом, в науке у вас есть очень строгий процесс проверки, научный метод. Вы не можете отказаться от этого. Есть шаги, за которыми нужно следовать. Вы делаете гипотезу. Вы создаете эксперимент, вы проверяете его, вы разработаете данные, а затем продолжаете. Но в стартапе у вас гораздо больше гибкости. Вы должны быть очень прагматичными. Я думаю, что одна ошибка, которую мы совершали несколько раз в течение жизни Entropica, заключается в том, что мы сбивали с толку эти два метода.
Иногда мы были слишком жесткими. Мы были слишком строги с собой. В стартапах немного похоже на то, чтобы исправить. Представьте, что вы на лодке, верно? И вы исправляете отдаленную звезду и звезду, тогда северная звезда - ваша цель - проблема, которую вы хотите решить. И ты начинаешь плавать. И в начале вас только двое, и лодка полна отверстий, постоянно тонеет. И вы там с ведром, пытающимся выбросить воду из лодки. Но чем больше вы продолжаете, тем больше людей присоединяются к лодке, тем больше у вас денег, тем больше у вас партнеров. Таким образом, вы можете вырастить лодку, вы можете стать больше. Но важным моментом здесь это. Вам не нужно плавать через шторм.
Как будто у вас есть возможность решать путь. Важно Северная Звезда, но путь между сегодняшним днем и Северной Звездой зависит от вас. И это сильно отличается от научного метода, где вам нужно следовать очень строгому подходу. И я думаю, что это очень, очень важно. Не путайте их. Не пытайтесь быть слишком жестким. Будьте гибкими, будьте прагматичны, имейте в виду, что вы влюбляетесь в проблему, а не с решением. Ищите северную звезду, но перейдите по штормам. Иногда вам нужно пройти через шторм, а затем убедиться, что вы выживете и выходите из этого. А также конечные цели очень разные.
В науке совершенно верно, что ваша конечная цель - чистое знание. Что вы делаете, вы увеличиваете знания знания человечества, даже если у него нет практического применения. Вы увеличиваете понимание природы, и есть очень благородная цель. Но если вы строите компанию, цель должна быть другой.
В конце концов вы хотите обеспечить ценность. Вы хотите быть прибыльным. Вы должны вернуться к своим заинтересованным сторонам, к вашим инвесторам с финансовой доходностью, и я думаю, что для ученых, которые ставят предпринимателей, также важно сохранить это различие в их сознании. И я не пытаюсь сказать, что деньги - это единственное, что имеет значение, хотя деньги имеют значение. Я пытаюсь сказать, что вы ищете практические результаты. Для нас мы хотим сделать квантовые компьютеры доступными для разработчиков. Мы хотим сделать квантовые компьютеры ценными. Мы хотим убедиться, что квантовые компьютеры могут решить эти сложные проблемы и принести пользу всему человечеству. И это цель.
И, очевидно, вы также ищете финансовый рост и финансовую прибыльность. Я бы сказал, что это действительно самый большой урок на высоком уровне для меня. Разница между научным подходом и давайте назовем это подходом стартапа. Это очень красиво. Подобная отправная точка, разные конечные цели и разные траектории. И важно помнить об этом.
(23:03) Джереми Ау:
Интересно, что теперь вы создаете эту компанию в квантовых вычислениях, особенно с точки зрения программного обеспечения. Что для нас делают квантовые вычисления, что традиционный компьютер не может сделать? Я знаю, что это звучит как основной вопрос, но вы знаете, мой компьютер уже может выполнять Zoom Call, запустить Excel, запустить модель управления рисками, генерировать блокчейн. Итак, что делает квантовое программное обеспечение, которое дает нам некоторые преимущества и в каких приложениях в результате?
(23:29) Томмазо Демари:
Хорошо, возьмите все примеры, которые вы только что перечислили, ваш компьютер будет продолжать делать все это. Таким образом, квантовые вычисления не собираются заменить ваш вызов масштабирования. Мы должны подумать о двух парадигмах немного по -другому. И, прежде всего, я бы сказал, что одно, классические или обычные компьютеры, обычно в этой области, мы называем их классическими компьютерами. Например, тот, который мы используем прямо сейчас, а также ваш телефон или HPC. Это все классические компьютеры.
GPU также основан на логике классической вычисления или FPGA. Все это примеры классических вычислительных систем. И эти устройства невероятно мощные. Невероятно мощный. Я имею в виду, что в последнее десятилетие мы научились параллелизировать вещи. Мы научились ускорить линейную алгебру, как ускорить вычисления тензора.
И результат всех этих знаний - CHATGPT, лучшие модели ИИ и так далее. Таким образом, обычные компьютеры, классические компьютеры невероятно мощные, и все же есть некоторые проблемы, которые имеют настолько высокую сложность, что даже если вы должны были положить всю вычислительную мощность, которая у нас есть на планете сегодня, вы не сможете их решить.
Я приведу вам простой пример. Когда вы подключаетесь к своей учетной записи Gmail или к какой -либо учетной записи поставщика электронной почты, или когда вы подключаетесь к своему банку, что вы делаете, вы устанавливаете безопасный канал связи между вами и таким, что при отправке своего пароля, даже если кто -то подслушивает, он не может читать ваш паспорт.
Таким образом, вы создаете безопасный канал связи между двумя сторонами, и вы можете надежно обмениваться информацией. Вы можете взглянуть на детали вашего банковского счета. Вы можете сделать все это, и вы знаете, что вы в безопасности. Никто не может шпионить за тобой. И причина, по которой вы в безопасности, заключается в том, что когда вы создаете этот канал связи, вы действительно делаете, это сложность проблемы, чтобы защитить вас. Проблема в том, что если я возьму два очень больших числа главных и размножающих их вместе, что очень просто сделать, вы можете сделать это вручную, верно? Вы получаете очень большое число. Так что это легко сделать. Но если я дам вам очень большое число и прошу вас найти два основных фактора, которые умножь вместе даст вам такое большое количество. Оказывается, что эта проблема невозможно решить в определенном масштабе для традиционных компьютеров. Им потребуется миллионы лет, чтобы взломать их, чтобы взломать эту проблему. И из -за этого вы можете использовать это свойство очень умным способом. Вы можете создать безопасные каналы связи. Так что это простой пример, который мы используем каждый день, даже если мы не знаем об этом. Даже если мы не знаем об этом. Из жесткой вычислительной проблемы, которая даже учитывая всю мощность графического процессора, которую мы имеем сегодня, вы не сможете взломать. И из -за этой гарантии мы можем надежно использовать Интернет. Теперь, оказалось, что квантовые компьютеры могут эффективно взломать проблему.
Таким образом, вместо того, чтобы потребовать миллионы лет, чтобы найти основные факторы, им может потребоваться пару часов или, может быть, день. Таким образом, вы можете оценить разницу в временных масштабах. Мы переходим от времени, которое потребовалось, чтобы перейти от динозавров к людям, до нескольких часов. Это совершенно разные порядки величины.
И это приводит пример того, почему квантовые компьютеры невероятно мощные. Но это также дает пример проблемы, с которой мы сталкиваемся каждый день, даже если мы не знаем об этом, это может быть взломано квантовыми компьютерами. Теперь, очевидно, здесь существует отрицательная коннотация, и отрицательный оттенок заключается в том, что квантовые компьютеры будут влиять на область криптографии, которая является огромной дискуссией сегодня.
Но отложите это в сторону, есть много других подобных проблем в ряде областей, которые выиграют от квантовых вычислительных мощностей. Линейная алгебра может быть решена быстрее с помощью квантовых компьютеров, которые представляют собой приложения по всей технике. Некоторые методы машинного обучения могут извлечь выгоду из ускорения от квантовых компьютеров, что является захватывающим, поскольку потенциалом этого может быть обучение более мощным моделям в меньшее время или использование меньшего количества данных, а также использование меньшего количества энергии, потому что один компьютеры, насколько мы можем судить сегодня, они более энергоэффективны, чем обычные компьютеры.
Которые требуют большого охлаждения и много мощности, просто для того, чтобы функционировать. Затем у вас есть приложения в химии, если вы хотите полностью имитировать химические свойства молекул, вы не можете сделать это с помощью классических компьютеров, потому что молекулы являются квантовыми механическими системами. Таким образом, вам нужна квантовая механическая система для этого, и квантовый компьютер, что поможет и улучшит наше понимание химии и материальной науки, что, скорее всего, будет иметь эффекты почти все, что мы делаем в современной экономике. Представьте себе, если бы вы могли построить более эффективные батареи, которые будут иметь последствия в автомобилях, в транспортировке. Представьте себе, если вы можете построить более эффективные солнечные батареи.
Представьте себе, если вы сможете более эффективно моделировать то, что происходит внутри реактора слияния. что это может помочь нам быстро поближе к чистке энергии. Спасибо Fusion. Это просто для того, чтобы дать вам вкус очень жестких вычислительных проблем, которые существуют в природе, которые сегодня мы изо всех сил пытаемся решить, но эти квантовые вычисления могут помочь нам решить. И если квантовые компьютеры преуспеют в решении даже некоторых из этих проблем. Я полагаю, что мы вступим в новую эру технологических инноваций, научных открытий, что -то очень похожее на то, что произошло сто лет назад с пониманием лучших физических моделей, что дало нам компьютер, а затем все изменилось для человеческих обществ. Это невероятно захватывающе, я надеюсь, что мне удалось ответить на ваш вопрос.
(28:26) Джереми Ау:
Удивительный. Не могли бы вы рассказать о времени, когда вы лично были смелыми?
(28:29) Томмазо Демари:
Я могу. Это будет маленькая история. Там не будет великой истории о храбрости или чего -то в этом роде, но это история, которая имеет для меня смысл. И это милая маленькая вещь, которую я до сих пор помню. Так что я расскажу вам три вещи обо мне, которые не имеют ничего общего с физикой, ничего общего с квантовой механикой, ничего общего с предпринимательством. Во -первых, я сомелье. Я люблю, я люблю еду. Я люблю вино, и во время моего магистра по вечерам я на самом деле ходил в школу сомелье в Италии, и в течение года я получил свою сертификацию. Забавный факт, я также работал в ресторане Michelin Star, который также это делал во время учебы. Поэтому ночью я собирался работать до самого позднего позади, как комиссия, который на самом деле является самым низким званием в иерархии кухни. Это был удивительный опыт. Это было вне книг, но ресторан очень любезно позволил мне сделать это. И это связано с историей, которой я собираюсь поделиться с вами за секунду.
И последний веселый момент, просто для людей, чтобы знать. Поэтому я делаю себя немного более человеком. Я люблю животных, и у меня дома есть домашнее животное. Это дает мне большую радость каждый день. Позвольте мне рассказать вам об истории.
Поэтому, когда я работал в ресторане Michelin Star, я в значительной степени провел первую неделю, разрезая овощи, что на самом деле не так, как я могу сказать, гламурную часть работы, но вам нужно с чего -то начать. Таким образом, после недели рубки моркови, лука, чеснока и петрушки, наконец, они дали мне эту маленькую задачу. И задача была очень простой. Я должен был помочь подготовить Amuse Bouche на вечер. Так что происходит, что обычно существует фиксированное меню, и когда вы сядете, они принесут вам небольшую закуски, что -то, чтобы начать еду. Очень просто и не имеет большого значения. Это называется развлечением Буша на случай, если люди не знакомы с этим.
Вам также нужно представить, что на одной из этих кухонь большинство из того, что происходит, это то, что люди постоянно кричат друг на друга. Это высокое давление. Все очень напряженные и подчеркнуты. Есть много криков. Это немного похоже на то, чтобы быть в армии, когда вы делаете свой NS. Всегда есть кто -то, кто на вас кричит без причины.
Во всяком случае, после недели рубки овощей, они говорят мне, иди и подготовите развлеченный буш. Все, что вам нужно сделать, это заполнить тарелку небольшим количеством этого соуса. Вот и все. Они не показывают мне, как это сделать. Я иду, я начинаю готовить тарелки, и я положил столько соуса, сколько я думаю, имело бы смысл. И тарелки выходят. Пять минут спустя шеф -повар, который обычно на этом уровне больше не работает на кухне, но сидит снаружи и развлекает клиентов, шеф -повар штормот на кухню через дверь и начинает кричать, как будто он кого -то убьет. Крича, кто подготовил развлеченный буш? Кто положил столько соуса? Кто этот идиот? Я буду задушить его, бла, бла, бла, бла, бла. Все замораживают.
Что они говорили мне раньше, так это то, что мы могли бы кричать, мы могли бы выглядеть злыми, и это, безусловно, очень стрессовая среда, но если вы совершите ошибку, чувак, владеете ею. Так что на протяжении всего крика шеф -повар останавливается, тщетно, качал на шее. Я поднимаю руку и говорю, шеф -повар, мне жаль. Я сделал это. И я ожидал, что он возьмет меня, буквально схватит меня на кухонную одежду и выбросит меня из кухни с задней двери. Приходит ко мне и смотрит на меня. Это был большой парень. Это было выше меня и очень большое. И он сказал, хорошо, я покажу вам, как это сделать. Убедитесь, что больше не совершайте ту же ошибку.
Он не использовал свои точные слова, но вы поняли. И он успокоился. Идет, показывает мне, как это сделать. Я учусь, и я больше не испорчу. И это было очень интересно, потому что после этого шеф -повар Du Cuisine, который в основном является вторым командованием, приходит ко мне, отвлекает меня и говорит, посмотрите, я допустил ошибку.
Отлично. Но хорошо сделано. Очень немногие люди владеют этим. На кухнях очень легко, особенно когда кто -то кричит, чтобы люди исчезали, спрятаться или притворяться, что ничего не произошло. У тебя это владеет. Это способ сделать это. Хорошо с тобой. Он также сказал, что если вы снова встанете, я собираюсь вам ударить. Но это справедливо. Это очень маленькая история, но я думаю, что она рассказала мне что -то очень важно, что даже в ситуациях с высоким стрессом, даже когда все выглядит очень уродливым и очень противным, лучшее, что вы можете сделать, - это просто владеть своими ошибками.
Если вы сделали это, скажите это, объясните, почему вы это сделали, попросите о помощи, спросите, как вы можете избежать этого снова, покажите, что вы искренне об этом. И обычно люди положительно реагируют на это. И я думаю, что это верно практически во всем, что вы делаете, но это особенно верно в предпринимательстве и стартапах, потому что вы совершите так много ошибок, что более ранние вы изучаете этот урок, тем счастливее вы будете. Также вы будете более успешными.
(32:18) Джереми Ау:
Ага. Удивительный. На этой ноте я хотел бы, чтобы вроде как суммировали три больших вывода, которые я запечатлел здесь свои заметки. Во -первых, большое спасибо за то, что поделились своей страстью и о том, как вы полюбили квантовую физику и квантовые вычисления. Это было просто интересно услышать, как вы снова взяли эти начальные шаги в науку о словах, а затем вдали от моделирования финансового риска в квантовые вычисления.
Во -вторых, большое спасибо за то, что поделились своими размышлениями о том, что нужно, чтобы сделать переход от того, чтобы стать ученым и исследователем, к основателю стартапа, и было фантастически слышать ошибки, которые вы сделали, а также о том, как вы имели понимание того, что у вас были реалистичные и прагматичные и самооценки в отношении того, как решить проблему, особенно в очень сложном поле, все еще выбирая. Наконец, большое спасибо за то, что поделились своей историей мужества, о том, что нужно, чтобы взять на себя ответственность. Я подумал, что было бы фантастически слышать о том, как вы думаете о том, чтобы взять на себя ответственность в контексте ресторана, в котором вы находились, но также в контексте того, как подходить к решению для квантового вычисления в качестве основателя стартапа.
На этой ноте большое спасибо за то, что поделились.
(33:22) Томмазо Демари:
Спасибо, Джереми. Это было здорово. Действительно приятно тебя видеть. Спасибо.