Tommaso DeMarie : Quantum Computing Startup, PhD Academia to Founder & Michelin Orrild 소유권 -E435
“우리가 사물을 알지 못할 때 고통이 발생합니다. 고통이 발생한다는 것이 매우 분명해졌습니다. 우리가 더 많이 알수록, 우주에 대해 더 많이 배우고 자연에 대해 더 많이 배울수록 우리는 여전히 인류, 지구, 동물에 영향을 미치는 많은 문제와 많은 고통을 고칠 수 있다고 믿습니다. 이것은 내가 항상 과학자가되기를 원한다고 생각하는 이유는 우리가 자연을 배우는 것이 우리가 우리가 우리가 배우는 것이 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리는 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리는 우리가 우리가 우리가 우리가 우리는 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리는 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가 우리가, 우리가 더 나은 기술을 구축하면 모든 사람의 삶을 향상시킬 수 있습니다.” -Tommaso Demarie
“양자 역학 및 시스템은 매력적입니다. 그러나 원자, 광자 또는 다른 작은 입자를 취급하는 것은 주변의 모든 것과 끊임없이 상호 작용하여 소음을 만들어 내기 때문에 도전에 도전합니다.이 노이즈는 양자 계산에서 오류를 유발하여 결과를 신뢰할 수 없게 만들어서이 문제에 대한 솔루션은 정량적 오류가 발생하는 정량적 오류 수정 세트입니다. -Tommaso Demarie
“저는 회사를 구축 할 때 솔루션에 대한 사랑에 빠지는 것이 쉽다는 것을 배웠습니다. 제품이든 소프트웨어이든, 아기가 보호하고 양육하는 아기로서 솔루션을 볼 수 있습니다. 그것은 매우 인간적인 일이지만, 단단하고 융통성이 없어 질 수 있습니다. 대신에 문제가 발생하지 않아야합니다. 대신에 마음의 최전선에서 문제를 해결해야합니다. -Tommaso Demarie
Entropica Labs 의 CEO이자 공동 창립자 인 Tommaso Demarie 와 Jeremy Au는 세 가지 주요 테마에 대해 이야기했습니다.
1. Quantum Computing Startup : Tommaso는 양자 컴퓨팅 및 잠재적 응용 프로그램에 대한 그의 통찰력을 공유했습니다. 그는 소음으로 인한 오류를 완화하는 양자 컴퓨팅의 중요한 요소 인 양자 오류 수정 소프트웨어 개발에 중점을 둔 그의 회사 인 Entropica Labs에 대해 이야기했습니다. 그는 고전적인 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터가 양자 역학을 활용하여 정보를 처리하여 클래식 컴퓨터가 효율적으로 해결할 수없는 복잡한 문제를 해결할 수 있다고 설명했다. 또한 안전한 통신, 화학 및 최적화 문제와 같은 분야의 변형 가능성을 강조하여 암호화 코드를 깨뜨리고 분자의 화학적 특성을보다 정확하게 시뮬레이션하는 능력과 같은 예를 제공했습니다.
2. 설립자에게 박사 학위를받은 학계 : Tommaso는 먼저 물리학 학사 및 석사 학위를 추구 한 후 양자 정보 이론 박사 학위를 받았습니다. 금융 위험 모델링의 초기 직업에도 불구하고, 양자 컴퓨팅에 대한 그의 열정으로 인해 그는 싱가포르의 학술 연구 커뮤니티에 합류하게되었습니다. 그는 IBM의 2016 년 최초 클라우드 기반 양자 컴퓨터 출시를 공유하여 양자 컴퓨팅을보다 접근하기 쉽고 동기 부여 된 토마 소를 학계에서 기업가 정신으로 전환하도록하는 방법을 공유했습니다. 그는 관련 문제에 초점을 맞추고 핵심 역량을 활용하는 것의 중요성을 포함하여 도전을 강조했습니다.
3. Michelin Ormiss 소유권 : Tommaso는 Michelin이 등장하는 식당에서 일하는 것에 대한 개인적인 이야기를 공유하여 소유권과 책임에 대한 귀중한 교훈을 가르쳤습니다. 이 고압 환경에서 그는 실수를 소유하고 실수를 수정하는 데 도움을 구하는 것의 중요성을 배웠습니다. 이 경험은 탄력성, 지속적인 학습 및 적응성이 중요한 스타트 업 설립자로서의 여행과 유사합니다. 그는 또한 소유권을 취하고 실수를 해결하는 데 진실한 것이 성공적인 리더십과 개인 성장, 특히 스타트 업 생태계에서 중요한 특성이라고 강조했습니다.
Jeremy와 Tommaso는 또한 기후 모델링 혁명, 심층 과학 신생 기금 모금의 과제, 양자 오류 수정 기술의 진화에 대해 이야기했습니다.
이 통찰력을 전달하거나 https://whatsapp.com/channel/0029vakr55x6bieluevkn02e
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확신하는?
(02:10) Jeremy Au :
이봐, 토 마소. 당신이 쇼에 참석하게되어 정말 기쁩니다.
(02:12) Tommaso Demarie :
이봐, 제레미, 만나서 반가워요.
(02:14) Jeremy Au :
응. 마침내이 작업을 수행하게되어 기쁩니다. 나는 당신이 내가 여전히 이해하지 못하는 일을하고 있기 때문에 기다릴 수 없습니다. 그것은 양자 컴퓨팅과 같은 모든 것입니다. 나는 Antman, 영화가 양자 우주로 들어갔다고 들었습니다. 나는 그것이 과학적으로 논리적으로 100 %라고 확신합니다. 그리고 당신이 쇼에 참여하게되어 너무 기쁩니다. 자신에 대해 조금 공유 할 수 있습니까?
(02:34) Tommaso Demarie :
절대적으로, 또한 쇼에 참여하게되어 매우 기쁩니다. 그래서 저는 원래 이탈리아 출신입니다. 나는 10 년 전에 싱가포르로 이사했습니다. 나는 교육으로 물리학 자입니다. 나는 마음이 괴짜입니다. 그리고 오늘 저의 역할은 Entropica Labs의 CEO이자 공동 창립자입니다. 당신이 언급했듯이, 당신이 암시 한 바와 같이, 우리는 이미 6 세의 싱가포르에 기반을 둔 양자 컴퓨팅 회사이며, 양자 오류 수정이라고하는 Quantum Computing을위한 소프트웨어 스택의 매우 핵심 구성 요소를 구축하고 있습니다. 내가 당신에게 말하고 싶은 것.
(03:04) Jeremy Au :
나는 우리가 그것에 들어갈 것이라고 확신합니다. 우리가 역사와 여행에 들어가기 전에 조금 더 공유 할 수 있습니까? Entropica가하는 일에 대해 조금 더 공유 할 수 있습니까?
(03:11) Tommaso Demarie :
예, 물론. 앞서 언급했듯이, 우리는 소프트웨어 회사입니다. 즉, 양자 컴퓨터를 구축하지 않습니다. 그러나 우리가하는 일, 우리는 양자와 관련된 근본적인 문제 중 하나를 다루고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 양자 양자 컴퓨터는 양자 시스템을 사용하여 정보를 처리하고 양자 역학의 특수 효과를 활용하는 장치입니다.
(03:33) Tommaso Demarie :
따라서 양자 역학은 환상적이며 양자 시스템은 믿어지지 않습니다. 그러나 쉽게 상상할 수 있듯이, 원자 나 광자 또는 매우 작은 입자를 일반적으로 처리하려고 할 때. 문제는 이러한 것들이 절대적으로 모든 것과 상호 작용한다는 것입니다. 그들은 항상 우주와 상호 작용하고, 항상 자연과 상호 작용하며, 양자 컴퓨터가 가지고있는 큰 문제는 소음이라고합니다.
소음이 아니라 시끄럽지 만 주변의 모든 것과 절대적으로 상호 작용한다는 의미에서 소음. 그리고 양자 컴퓨터에서 양자 계산을 실행하려고하면 매우 빠르게 오류가 축적되고 그로부터 가치가 없습니다. 따라서 솔루션이 필요하며 솔루션을 양자 오차 보정이라고합니다. 이는 양자 컴퓨터에 적용 해야하는 절차 세트입니다.
우리가하는 일은 양자 컴퓨터에서 오류 수정을 수행 해야하는 소프트웨어 스택을 구축하는 것입니다. 그리고 나는 당신에게 약간의 비유를 주려고 노력합니다. 나는 특히 물리학에서 비유를 좋아합니다. 그들은 일반적으로 매우 효과적입니다. 당신은 우리의 일상 생활에서 오류 수정의 가장 좋은 예 중 하나에 익숙 할 수 있습니다. 이것은 주방에있을 가능성이 가장 높은 냉장고입니다.
냉장고는 오류 수정 장치입니다. 그것이하는 일, 엔트로피를 제거하고 여기에 너무 학문적이라면 미안하지만, 당신이 가진 음식에서 엔트로피가 제거됩니다. 음식을 외부, 특히 싱가포르와 같은 곳에두면 아주 빨리 나빠질 것입니다. 그리고 당신은 그것을 음식에서 일어나는 오류로 생각할 수 있습니다. 냉장고 안에 넣으면 냉장고가하는 일은 문자 그대로 엔트로피를 펌핑하는 것입니다. 실제로, 냉장고 뒤에 히트 펌프가 있고 음식을 식히고 음식을 보존하며 다른 방법보다 훨씬 더 오랜 시간을 유지합니다.
어떤면에서, 양자 오차 보정은 은유 적으로 매우 유사한 일을합니다. 양자 컴퓨터에서 엔트로피를 펌핑하여 더 오랜 시간 동안 계산 상태를 유지할 수 있습니다. 그건 그렇고, 제가 방금 준 것은 매우 정교한 설명입니다. 또한 엔트로피는 우리가 논의하는 모든 것에서 핵심 개념이기 때문에 회사의 이름이 엔트로피카 인 이유의 일부입니다.
(05:25) Jeremy Au :
놀라운. 그리고 당신은 물리학의 학사이기 때문에 시간을 거슬러 올라갑니다. 그렇다면 과학과 양자 컴퓨팅에 대한 첫 번째 사랑은 어떻게 발생 했습니까?
(05:36) Tommaso Demarie :
좋아요. 당신이 가거나, 제 시간에 돌아 가면, 내가 어렸을 때를 기억합니다. 나는 많은 공상 과학을 읽었습니다. 나는 그것을 좋아했다. 나는 사랑하는 과학, 사랑하는 기술, 컴퓨팅의 개념을 사랑하는 사랑을 자랐습니다. 저는 허버트의 모든 책, 모래 언덕과 앞으로 많은 것을 읽었습니다. 나는 Asimov를 사랑합니다. 나는 재단에서 모든 로봇 시리즈 책을 좋아합니다. 그래서 내가 가진 기술과 관련된 모든 것에 대한 자연스러운 성향이있었습니다. 자, 이것은 재미있는 부분입니다. 나는 또한 내가 훨씬 어렸을 때 나에게 영향을 미쳤던 매우 개인적인 것을 공유 할 수 있습니다. 제가 11 살 때 일어난 일은 실제로 가까운 친척 중 한 명이 실제로 ALS 진단을 받았으며, 이는 치명적인 운동 뉴런 질환입니다. 꽤 끔찍합니다. 그리고 나는 여러 번 만들어진이 점을 매우 생생하게 기억합니다. 의사들이 말할 수있는 것은 우리가 할 수있는 일은 없습니다. 우리는 우리가 할 수있는 일이 전혀 없다는 질병에 대해 충분히 이해하지 못합니다. 우리는 그냥 기다릴 수 있습니다. 그 사람을 도와 주려고 노력할 수 있습니다. 정말 가슴 아픈 일입니다.
그리고이 에피소드를 반영하면 나에게 매우 분명한 것은 우리가 사물을 모르면 고통이 발생한다는 것입니다. 고통이 일어납니다. 그리고 당신은 그 개념을 바꿀 수 있으며 긍정적 인 견해는 우리가 알수록 우주에 대해 더 많이 배우고 자연에 대해 더 많이 배우는 것입니다. 그리고 우리가 많은 문제와 많은 고통을 고칠 수 있다고 생각할수록 여전히 인류, 행성 동물에 영향을 미칩니다. 그리고 이것은 내가 매우 사랑하는 것입니다. 내가 항상 과학자가되고 싶었을 때 학습에 근본적으로 중요한 것이 있다고 생각하기 때문입니다. 우리는 자연에 대해 배우고, 물리학에 대해 배우고, 더 나은 기술을 구축 할 수 있으며, 모든 사람의 삶을 향상시킬 수 있습니다.
그리고 나는 그것을 강하게 믿습니다. 이것이 바로 물리학을 공부하러갔습니다. 당신이 언급했듯이, 나는 먼저 물리학에서 학사 학위를 취득했습니다. 그런 다음 환경 물리학 석사 학위를 받았습니다. 실제로 기후 모델을 사용하고 싶었 기 때문입니다. 나는 기후의 수학적 모델을 연구하고 싶었습니다. 그리고 이것은 양자 컴퓨팅에 대한 전체 아이디어가 생겨 났을 때, 당시 교수와 함께, 우리는 기후 모델에서의 대부분의 계산이 엄청나게 어렵다는 것을 계산하는 일부 계산이 있기 때문입니다. 따라서 슈퍼 컴퓨터를 사용하더라도 할 수있는 일에는 한계가 있습니다.
그리고 우리는 여전히 새로운 아이디어였습니다. 평생 전이었다. 이것은 2008 년이었습니다. 그래서 16 년 전이었습니다. 그것은 여전히 학계에서 꽤 새로운 아이디어였습니다.
그리고 우리는 대규모 컴퓨팅 힘이 필요한 많은 문제가 있다는 것을 인식하게되었습니다. 그리고 양자 컴퓨팅의 모든 약속은 슈퍼 컴퓨터조차도 우리가 가지고있는 전통적인 컴퓨터가 해결할 수없는 특정 문제를 해결할 수 있다는 것입니다. 그래서 연결은 매우 깔끔했습니다. 환경 물리학에서 큰 문제를보고 일부 문제가 더 필요하다는 것을 알게됩니다. 그리고 이것은 내가 정말로 흥분하고 양자 컴퓨팅의 전체 개념에 약간 집착했을 때입니다.
(08:19) Jeremy Au :
놀라운. 당신이 그것을 보면, 당신은 박사 학위를하기로 결정했습니다. 그렇다면 박사 학위의 이론적 근거는 무엇입니까? Quantum 컴퓨팅을 좋아할 수는 있지만 PhD를 수행하지는 않지만, 양자 컴퓨팅을 이해하려면 박사 학위가되어야한다고 생각합니다. 그러나 박사 학위의 이론적 근거는 무엇입니까?
(08:33) Tommaso Demarie :
확신하는. 너무 재미있는 사실, 나는 박사 학위를 곧바로하지 않았다. 사실, 나는 이탈리아의 한 은행에서 일자리를 제공 받았다. 나는 당시에 아직 이탈리아에 있었다. 그들은 저에게 은행의 위험 관리 부서에서 일자리를 제공했는데, 우리는 통계 모델, 수학적 모델, Monte Carlo Methods를 사용하여 은행의 여러 운영에서 위험을 평가하기 때문에 실제로 많은 재미라고 말해야합니다.
나는 그것을 좋아했다. 그리고 그것은 훌륭한 경험이었습니다. 그것은 거의 1 년 동안 지속되어 나에게 약간의 추측, 실용적인 이해와 실용적인 사고를 주었다. 조금 더 실용적이됩니다. 그러나 귀하의 질문에 답하기 위해, 내가 여전히 PhD 장학금을 신청하고 장학금을 받고 모든 곳의 호주로 이사 한 이유는 이유입니다. 그래서 저는 2010 년 시드니로 이사하여 박사 학위를 받았습니다. 양자 컴퓨팅 작업을 원한다면 당시에는 현실이 그렇게 할 수있는 방법이 많지 않았기 때문입니다. 당신이 할 수있는 유일한 여행은 특히 이탈리아의 학문적 여정이었습니다. 이탈리아의 양자 컴퓨팅 작업을 원한다면, 그 일은 일어나지 않았지만 전 세계에 더 큰 학업 센터에서는 기회가있었습니다.
그래서 선택의 여지가 많지 않았지만 개인적으로 배우는 것을 좋아합니다. 나는 정말로 유럽에서 이사하고 싶었다. 호주에 가고 싶었습니다. 나는 누군가를 모르는 곳, 내가 스스로 있고 내 자신의 미래, 내 경력을 구축 해야하는 완전히 다른 장소에 있다는 도전에 직면하고 싶었습니다. 그리고 나는 정말로 놀라운 교수들을 가진 그룹에 입학하여 양자 정보 이론이라고 불리는 것의 다른 측면을 연구하게되어 매우 운이 좋았습니다. 그래서 기회가 생길 때 나는 그것을 가져 갔다. 은행의 모든 분들께 감사드립니다. 직장을 그만두고 가방을 포장하십시오. 그리고 비자를 받으면 호주로 이사했습니다. 정말 유일한 선택이었습니다. 요점을 강조하기 위해, 양자 컴퓨팅 작업을 원한다면 실제로 유일한 선택이었습니다.
그러나 지금 나는 신화 중 하나를 깨고 싶다. 큰 신화는 아니지만 당신이 말한 것입니다. 양자 컴퓨팅 작업을 위해 박사 학위가 필요하다고 말했습니다. 2010 년에는 사실이었을 것입니다. 2024 년에는 더 이상 사실이 아닙니다. 그리고 엔트로피카에있는 최고의 사람들 중 일부는 양자 컴퓨팅에 박사 학위를받지 않기 때문에 경험에서 말할 수 있습니다. 그들은 매우 똑똑합니다. 그들은 여전히 강력한 학문적 배경을 가지고 있지만 그들 중 일부는 학사가 있고 일부는 주인이 있습니다. 지난 14, 15 년 동안 양자 컴퓨팅의 전체 분야에서 변화가 있었던 것에 대해 정말로 아름다운 것은 오늘날 소프트웨어, 인공 지능, 기계 학습, 아키텍처 설계 및 양자 정보에 걸쳐 많은 열린 문제가 있기 때문에 많은 학문적 배경을 가질 필요없이 오늘날 큰 역할을 할 수 있다는 것입니다.
사실, 우리가 가진 큰 목표 중 하나는 다른 영역의 사람들을 유치하여 실제로이 분야의 발전에 기여하는 것입니다. 그래서 나는 여기서 지적하기 시작하고 요점은 Quantum Computing에서해야 할 일이 많다는 것입니다. 특히 필드가 새롭고 시작되기 때문에 인생에서 가장 흥미 진진한 일 중 일부는 더 이상 박사 학위가 필요하지 않습니다. 박사 학위가 필요하지 않은 열린 문제가 많이 있습니다. 그들은 노력이 필요합니다. 컴퓨팅에 대한 이해가 필요하지만 박사 학위가 필요하지 않습니다.
(11:22) Jeremy Au :
흥미로운 점은 박사 학위에 대한 고전적인 관점은 그들이 Academia에 합류하는 것과 같은 교수가 될 것이며 대신 창립자가되기로 결정했다는 것입니다. 그 직업 선택에 대해 조금 더 공유 해 주시겠습니까?
(11:34) Tommaso Demarie :
예, 할 수 있습니다. 박사 후, 나는 싱가포르로 이사했다. 싱가포르에서는 양자 기술에 대한 연구를위한 최고의 우수 센터 중 하나가 있기 때문에 운이 좋았습니다. CQT는 Quantum Technologies의 센터이며 NUS 내에서 기반을두고 있으며 2014 년에는 싱가포르로 이사했을 때 CQT와 제휴했습니다. 저의 입장은 연구 사후 연구 이었지만 싱가포르 기술 및 디자인 대학교 SUTD의 연구원이었습니다. 그리고 나는 기록을 위해 학계에서 기업가 정신으로 전환 한 Joe Fitzsimons 그룹에 가입하게되어 매우 운이 좋았으며, 오늘날 싱가포르에 본사를 둔 또 다른 양자 컴퓨팅 회사 인 Horizon Quantum의 CEO이자 창립자입니다.
(12:11) Tommaso Demarie :
나는 그의 그룹에 합류하게되어 매우 운이 좋았다. 그리고 내가 말하는 이유는 그 그룹 내에서 우리 모두는 양자 컴퓨팅 분야에 대해 매우 실용적인 견해를 가졌기 때문입니다. 우리는 이론적 연구를하고있었습니다. 그래서 우리는 암호화 프로토콜과 좋아하는 것에 대한 알고리즘을 연구하고 있었지만 목표는 인식 론적 결과를 추구하는 것이 그리 많지 않았습니다. 이는 단지 지식을위한 지식을 창출하는 것을 의미합니다. 목표는 항상 양자 계산을 실용적인 기술로 만드는 것이 었습니다. 그리고 그것은 하루가 끝날 무렵, 오늘날 세상에서 매우 대규모로 영향을 미치려면 학계에서 그렇게 할 수 없을 것이라는 이해를 형성하는 데 정말로 도움이되었습니다.
사실, 오늘날의 세상에서 우리는 특히 회사 건설 및 기업가 정신과 관련하여 많은 기회가 있습니다. 사람들이 이용할 수있는 도구와 리소스는 10 년 또는 15 년 전에도 믿을 수 없습니다. 따라서 답의 첫 번째 부분은 대규모 영향을 미치고 싶고 기술을 실제로 만드는 것에 열정적이라면 오늘은 학계 이외의 지역에서해야한다고 생각합니다.
그렇다면 개인적인 이유가 있습니다. 그리고 개인적인 이유는 기술이 근본적으로 선의의 힘이라고 믿기 때문입니다. 그리고 나는 양자 컴퓨팅이 이론적 인 노력으로 남아 있거나 개념적 노력으로 남아 있기를 원하지 않았습니다. 나는 그것을 전환하고 싶었다. 나는 컴퓨터가 모든 사람에게 혜택을주는 것처럼 아카데믹 홀 밖에서 그것을 전환하는 데 기여하고 싶었고 모든 사람에게 도움이 될 수 있도록하고 싶었습니다. 그리고 세 번째 요점은 내가 박사후과 같은 동안 분야에서 큰 변화가 있다는 것입니다. 그리고 이것은 타이밍, 올바른 타이밍에 관한 것입니다. 따라서 2016 년 IBM은 첫 번째 양자 컴퓨터를 클라우드에 넣었습니다. 아주 작은 프로토 타입이었습니다.
5 개의 큐빗 장치였습니다. 큐 비트는 양자 비트입니다. 따라서 5 개의 양자 비트 프로세서로 생각하지만 모든 사람이 무료로 사용할 수있었습니다. API 통화를 연결해야 했으며이 장치에 작고 간단한 양자 계산을 제출하고 결과를 되 찾을 수 있습니다. 이론적 인 연구원이 실제 양자 프로세서에서 무언가를 테스트하고 싶다면 실험 그룹을 찾아야했기 때문에 온라인에서 온라인으로 제공되기 전에 얼마나 놀라운 지 감사해야합니다. 헤드 머신, 기계를 사용할 수 있어야했습니다. 제안서를 제시해야했습니다. 당신은 많은 시간을 쌓아야했습니다. 어쩌면 적절한 시간이 실험을 실행하고 실험을 실행하고 데이터를 분석 할 때까지 1 년을 보내십시오. 내 말은, 그것이 바로 그랬어? 그러나 당신이 감사 할 수 있듯이, 모든 일을 끝내려면 많은 시간이 걸렸습니다. 이제 장치를 사용할 수 있습니다. 당신은 그냥 5 분 안에 연결됩니다. 결과. 그리고 처음에 나는 가장 무거운 사용자 중 한 사람이라고 생각하기 때문에 아주 재밌습니다. 나는이 주장을 증명할 수 없지만 그럼에도 불구하고 주장을한다.
(14:40) Tommaso Demarie :
우리가하고 있던 프로젝트 때문에, 나는 그 기계의 가장 무거운 사용자 중 하나였습니다. 초기 장치에 수천 개의 요청을 제출했습니다. 그래서 왜 내가 큰 변화가 있었기 때문입니다. 갑자기 양자 컴퓨팅은 아이디어 일뿐 아니라 이론적 인 노력 일뿐 만 아니라 학문적 노력 일뿐 만 아니라 대기업이 사용할 수있는 대기업이 있습니다. 나는 그것을 좋아했다. 영향, 개인 동기 부여 및 좋은 타이밍. 2016 년을 정리할 때, 나는 정말 진지하게 나 자신에게 물어보기 시작했습니다. 교수가되고 싶습니까? 아니면 내 믿음, 내 가치, 나의 열정, 틈새를 가로 질러 기업가로 만들려고 노력하고 싶습니까?
(15:17) Jeremy Au :
놀라운. 그리고 그 관점에서, 당신은 창립자가되기로 결정했고 많은 박사 학위와 과학자들은 종종 창립자로 전환하기를 원할 수도 있습니다. 첫 스타트 업을 구축하기로 결정한 경험은 무엇입니까?
(15:29) Tommaso Demarie :
그것은 당신이 스스로 할 수있는 가장 엄청나게 고통스러운 일입니다. 처음부터 끝까지 고통입니다. 그래도 놀랍습니다. 특히 처음 몇 년 동안 우리는 놀랍습니다. 나는 혼자가 아니기 때문에 우리를 말한다. 그리고 내 충고는 당신이 할 수 있다면 혼자하지 마십시오. 당신이 정말로 신뢰하는 사람, 당신의 가치를 공유하고, 당신의 사명, 비전을 공유하고, 외로운 직업이기 때문에 함께하는 사람을 찾으십시오. 그것은 어려운 일이며, 당신이 당신 편에 누군가가 있다면, 그것은 실제로 모든 것을 바꿉니다. Entropica의 CTO이자 공동 설립자 인 Ewan과 함께. 2018 년에 우리는 대학에서 일자리를 그만 두었습니다. 그리고 우리가 한 일은 싱가포르의 한 지점에서 EF에 기업가에 먼저 합류하는 것이 었습니다.
그래서 우리는 처음부터 팀으로 합류했으며 이것이 우리 여행의 시작이었습니다. 그러나 제가 말하려고했던 것은 처음 몇 년 동안 창립자로 상상할 수있는 모든 실수를 저지른 것입니다. 그러나 그것은 또한 훌륭한 학습 경험이기도합니다. 특히 학계에서 왔을 때 현실은 할 수있는 일이 많지 않지만 문이 무엇인지 배우고 벽에 코를 때릴 때까지 벽에 코를 계속 부딪칩니다. 사실, 나는 당신에게 조금 더 말할 수 있습니까? 우리가 엔트로피카를 시작한 방법과 우리가 저지른 최초의 큰 인용 실수 중 하나를 말할 수 있습니다.
기업가 정신, 특히 스타트 업 건물에는 처음부터 매우 강력한 문제 진술을 제시하는 경향이 있습니다. 우리는 Z를 할 수 있도록 X를 구축하고 있습니다. 그리고 때로는 투자자 나 주변 사람들의 강조가 있습니다. 회사의 95%, 아마도 90%, 아마도 90%에 매우 효과적입니다. 그러나 때로는 작동하지 않습니다. 당신과 우리의 처음에, 우리는 오늘 우리가 다른 접근 방식을 취해야한다고 생각하지만, 우리는 여전히 조언을 따랐습니다. 그리고 우리가 한 일은 양자 컴퓨팅을 사용하여 계산 생물학에서 어려운 문제를 해결할 것입니다.
왜 계산 생물학인가? 우리는 창업자가 둘 다 좋아하기 때문입니다. 나는 개인적으로 그것을 사랑합니다. 내가 시간을 거슬러 올라갈 수 있다면, 다른 삶을 살 수 있다면 신경 과학에서 박사 학위를 받고 싶습니다. 나는 그것을 좋아한다. 그것을 따로 두십시오. 많은 흥미로운 문제, 높은 영향. 예를 들어, 유전체학에 대한 이해를 향상시킬 수 있다면, 우리는 여전히 존재하는 가장 어려운 질병 중 일부를 심각하게 다루기 시작할 수 있습니다.
내가 언급했듯이, 단단한 계산 문제는 양자 컴퓨팅이 영향을 미치기 위해 매우 비옥 한 근거를 보았습니다. 이 모든 문제는 Ewan이나 내가 생물 학자가 아니라는 것입니다. 그리고 이미 매우 복잡하고 완전히 이해하지 못하는 필드에 대한 진입 점을 찾는 것은 엄청나게 어렵습니다. 엔트로피카의 시작 부분에서 일어난 일은 우리가 다루는 것이 합리적 인 첫 번째 문제 진술을 찾기 위해 약 1 년을 보냈다는 것입니다. 그리고 당신은 우리가 논리를 얻고 있다는 것을 알았고, 우리는 합리적 잘못을 당하고있었습니다. 그리고 우리는 서로를 볼 때 충동을 깨뜨 렸습니다. 그리고 우리는 말했습니다.
우리는 양자 컴퓨팅 전문가입니다. 우리는 양자 컴퓨팅을 엄청나게 잘 이해합니다. 우리는 양자 컴퓨팅의 문제를 이해합니다. 과도하게 복잡하지 않자. 한 걸음 물러 봅시다. 양자 컴퓨팅에서 누락 된 내용을 식별하고 그에 대한 작업을합시다. 그리고 그 변화는 문자 그대로, 우리는 12 개월 이상 기금 모금을 해왔 기 때문에 3 주 이내에 우리의 비전을 믿지 않기 때문에 우리는 학기 시트를 얻었 기 때문에 아무도 우리의 비전을 믿지 않기 때문입니다. 하지만 왜? 우리는 우리의 강점에 초점을 맞추고 있었기 때문입니다. 우리는 우리가 이해하는 문제에 초점을 맞추고있었습니다. 그래서 그것은 내가 배운 첫 번째 교훈 중 하나였습니다. 절대 복잡하지 마십시오. 당신이 아는 것에 집중하십시오. 기술을 사용하십시오. 당신의 이해를 사용하십시오. 그것을 시작점으로 사용하십시오. 또한 실수를 두려워하지 마십시오. 배울 수있는 가장 좋은 방법이기 때문에 저지를 감당할 수있는만큼 많은 실수를 저지르십시오. 실제로, 그것은 배우는 가장 좋은 방법입니다. 그래서 나는이 긴 대답을 마무리하기 위해 그 경험이 엄청나게 고통스럽고 항상 당신이 항상 떨어지고, 머리를 때리고, 당신의 머리를 때리는 것처럼 느껴지지만, 당신은 괜찮은 것을 알고 있습니다. 당신은 키우고 당신이 한 번 더 넘어 질 때까지 계속 걷고 달리기를 계속하고 있습니다. 그것은 프로세스의 일부입니다.
(19:16) Jeremy Au :
박사 나 과학자로서 실제로 이해하지 못하는 스타트 업을 구축하는 것에 대해 발견 한 것은 무엇입니까?
(19:24) Tommaso Demarie :
좋은 질문이었습니다.
자, 제가 시도하겠습니다. 과학을 수행하고 스타트 업을 구축하거나 회사 건설의 차이점과 차이점을 매핑하여 대답하려고합니다. 그리고 나는 내가 방금 만든 예제를 출발점으로 사용하겠습니다. 두 경우 모두 시작점은 매우 유사하다고 생각합니다. 당신이해야 할 일, 나는 당신이 문제와 사랑에 빠져야한다고 생각합니다. 당신이 표현할 수 있다는 것을 이해하는 문제로.
(19:47) Tommaso Demarie :
내가 배운 것은 회사를 건설 할 때 솔루션에 사랑에 빠지기가 매우 쉽다는 것입니다. 솔루션을 생각하고, 제품을 생각하고, 소프트웨어를 생각하고, 당신이 세상으로부터 보호하고있는 작은 아기로서, 당신이 세상으로부터 보호하고 있는지, 그리고이 아기가 성장하기를 원합니다. 그리고 그것은 매우 인간적인 일입니다. 그러나 솔루션에 사랑에 빠지면 매우 단단해질 것입니다. 당신은 매우 빡빡해질 것입니다. 그리고 아마도 일이 작동하지 않을 것입니다. 당신은 문제와 사랑에 빠져야합니다. 당신의 마음 속에 항상 명확 해야하는 것은 문제입니다. 솔루션은 백만 번 변경됩니다. 문제는 핵심입니다. 그리고 이것은 기업가 정신에서 사실 인 것처럼 과학에서 사실입니다. 당신은 문제에 대한 명확한 이해를 원한 다음 그에 대한 해결책을 구축하고 싶습니다. 어떤 변화는 검증 프로세스와 귀하가 추구하는 결과입니다.
따라서 과학에는 매우 엄격한 검증 과정 인 과학적 방법이 있습니다. 당신은 그것으로부터 흔들릴 수 없습니다. 따라야 할 단계가 있습니다. 당신은 가설을 만듭니다. 실험을 구축하고 테스트하고 데이터를 자세히 설명한 다음 진행합니다. 그러나 스타트 업에서는 훨씬 더 유연성이 있습니다. 당신은 매우 실용적이어야합니다. Entropica의 생애 동안 우리가 여러 번 저지른 한 가지 실수는 우리 가이 두 가지 방법을 혼동하고 있다는 것입니다.
때때로 우리는 너무 단단했습니다. 우리는 너무 엄격했습니다. 신생 기업은 당신이 고치는 것처럼 조금 있습니다. 당신이 보트에 있다고 상상해보십시오. 그리고 당신은 먼 별과 별을 고치고, North Star는 당신의 목표입니다. 해결하고 싶은 문제입니다. 그리고 당신은 항해를 시작합니다. 그리고 처음에는 두 사람만이 있으며 보트는 구멍이 가득합니다. 그리고 당신은 양동이가 보트에서 물을 던지려고 노력하고 있습니다. 그러나 더 많이 진행할수록 더 많은 사람들이 보트에 가입할수록 더 많은 돈을 가질수록 더 많은 파트너가 있습니다. 그래서 당신은 보트를 재배 할 수 있고, 당신은 더 커질 수 있습니다. 그러나 여기서 중요한 점은 그 점입니다. 폭풍을 뚫을 필요가 없습니다.
길을 결정할 능력이있는 것처럼. 중요한 것은 노스 스타이지만 오늘날과 노스 스타 사이의 길은 당신에게 달려 있습니다. 그리고 이것은 매우 엄격한 접근 방식을 따라야하는 과학적 방법과는 상당히 다릅니다. 그리고 나는 그것이 매우 중요하다고 생각합니다. 두 사람을 혼동하지 마십시오. 너무 단단하려고 노력하지 마십시오. 유연하고 실용적이며, 해결책이 아니라 문제와 사랑에 빠지고 있음을 명심하십시오. 노스 스타를 찾으십시오. 그러나 폭풍을 탐색하십시오. 때때로 당신은 폭풍을 뚫고 당신이 살아남아서 벗어나도록해야합니다. 또한 최종 목표는 매우 다릅니다.
과학에서, 당신의 최종 목표는 순수한 지식이라는 것이 완전히 유효합니다. 당신이하고있는 일, 당신은 실제 적용이 없더라도 인류의 지식을 높이고 있습니다. 자연에 대한 이해를 높이고 매우 고귀한 목표가 있습니다. 그러나 회사를 짓고 있다면 목표는 달라야합니다.
결국 당신은 가치를 제공하고 싶습니다. 당신은 수익성을 원합니다. 당신은 당신의 이해 관계자, 재무 수익을 가진 투자자들에게 돌아와야하며, 기업가를 바꾸는 과학자들이 그 차이를 그들의 마음에 매우 명확하게 유지하도록하는 것이 중요하다고 생각합니다. 그리고 나는 돈이 중요하지만 돈이 중요하다고 말하려고하지 않습니다. 내가 말하려는 것은 또한 당신이 실질적인 결과를 찾고 있다는 것입니다. 우리는 개발자가 양자 컴퓨터에 액세스 할 수 있도록하고자합니다. 우리는 양자 컴퓨터를 가치있게 만들고 싶습니다. 우리는 양자 컴퓨터가 이러한 어려운 문제를 해결하고 모든 인류에게 도움이 될 수 있도록하고자합니다. 그리고 그것이 목표입니다.
그리고 분명히 당신은 또한 재정적 성장과 재정적 수익성을 추구하고 있습니다. 나는 이것이 나에게 높은 수준에서 가장 큰 교훈이라고 말할 것이다. 과학적 접근 방식과이를 스타트 업 접근법이라고 부릅니다. 그것은 매우 아름답습니다. 유사한 출발점, 다른 끝 목표 및 다른 궤적. 그리고 그것을 명심하는 것이 중요합니다.
(23:03) Jeremy Au :
흥미로운 점은 이제 특히 소프트웨어 관점에서 양자 컴퓨팅 에서이 회사를 구축한다는 것입니다. 양자 컴퓨팅은 전통적인 컴퓨터가 할 수 없다는 우리에게 무엇을합니까? 나는 이것이 기본적인 질문처럼 들리지만, 내 컴퓨터는 이미 호출을 줌, Excel을 실행하고 위험 관리 모델을 실행하고 블록 체인을 생성 할 수 있습니다. 그렇다면 양자 소프트웨어는 몇 가지 장점을 제공하며 결과적으로 일부 응용 프로그램은 무엇입니까?
(23:29) Tommaso Demarie :
좋아, 방금 나열된 모든 예제를 가져 가면 컴퓨터는 계속해서 모든 일을 할 것입니다. 따라서 양자 컴퓨팅은 줌 통화를 대체하지 않을 것입니다. 우리는 두 패러다임에 대해 약간 다른 방식으로 생각해야합니다. 우선, 나는 일반적으로 현장에서 고전적인 컴퓨터, 우리는 그것들을 클래식 컴퓨터라고합니다. 예를 들어 지금 당장 사용하고있는 것뿐만 아니라 휴대 전화 나 HPC. 이것들은 모두 클래식 컴퓨터입니다.
GPU는 클래식 컴퓨팅 로직 또는 FPGA를 기반으로합니다. 이것들은 모두 클래식 컴퓨팅 시스템의 예입니다. 그리고 이러한 장치는 엄청나게 강력합니다. 엄청나게 강력합니다. 지난 10 년 동안 우리는 사물을 평행하는 방법을 배웠습니다. 우리는 선형 대수학 속도를 높이는 방법, 텐서 계산 속도를 높이는 방법을 배웠습니다.
그리고 이러한 모든 학습의 결과는 Chatgpt, 더 나은 AI 모델 등입니다. 따라서 기존의 컴퓨터, 클래식 컴퓨터는 엄청나게 강력하지만 복잡성이 너무 높아서 오늘날 우리가 지구상에서 사용할 수있는 모든 컴퓨팅 능력을 발휘하더라도 해결할 수는 없습니다.
나는 당신에게 간단한 예를 들여 줄게. Gmail 계정이나 이메일 제공 업체 계정에 연결하거나 은행에 연결할 때 수행하는 작업을 수행하면 누군가가 도청하는 경우에도 비밀번호를 보낼 때도 여권을 읽을 수없는 안전한 커뮤니케이션 채널을 설정하고 있습니다.
따라서 두 당사자간에 안전한 커뮤니케이션 채널을 만들고 정보를 안전하게 교환 할 수 있습니다. 은행 계좌 정보를 볼 수 있습니다. 당신은 그 모든 것을 할 수 있고 당신은 당신이 안전하다는 것을 알고 있습니다. 아무도 당신을 감시 할 수 없습니다. 그리고 당신이 안전한 이유는 당신 이이 커뮤니케이션 채널을 만들 때 당신이 실제로하고있는 일이 당신을 보호하기 위해 문제의 복잡성을 사용하기 때문입니다. 문제는 내가 두 개의 매우 큰 소수를 가져 와서 함께 곱하면 매우 간단한 일을한다면 손으로 할 수 있다는 것입니다. 당신은 매우 큰 숫자를 얻습니다. 그래서 이것은 쉽습니다. 그러나 내가 당신에게 매우 큰 숫자를 주면 곱하기가 큰 숫자가 당신에게 큰 숫자를 줄 수있는 두 가지 주요 요소를 찾도록 요청합니다. 이 문제는 전통적인 컴퓨터에 대해 특정 규모로 해결하기가 불가능하다는 것이 밝혀졌습니다. 이 문제를 깨뜨리는 데 수백만 년이 걸릴 것입니다. 그리고 그 때문에이 속성을 매우 현명한 방식으로 사용할 수 있습니다. 안전한 통신 채널을 구축 할 수 있습니다. 따라서 이것은 우리가 알지 못하더라도 매일 사용하는 간단한 예입니다. 우리가 그것을 모르더라도. 오늘날 우리가 사용할 수있는 모든 GPU 전력을 감안할 때조차도 어려운 계산 문제로 인해 금이 갈 수 없습니다. 그리고이 보증으로 인해 인터넷을 안전하게 사용할 수 있습니다. 이제 발생하는 일은 양자 컴퓨터가 실제로 문제를 효율적으로 깨뜨릴 수 있다는 것입니다.
따라서 주요 요인을 찾는 데 수백만 년이 걸리는 대신 몇 시간 또는 하루가 걸릴 수 있습니다. 따라서 시간 척도의 차이를 이해할 수 있습니다. 우리는 공룡에서 인간으로, 몇 시간으로 걸리는 시간에서갑니다. 완전히 다른 순서입니다.
그리고 양자 컴퓨터가 엄청나게 강력한 이유를 보여줍니다. 그러나 그것은 또한 우리가 그것을 알지 못하더라도 양자 컴퓨터로 금이 갈 수있는 문제의 예를 제공합니다. 분명히 여기에는 부정적인 의미가 있으며 부정적인 의미는 양자 컴퓨터가 암호화 분야에 영향을 미칠 것이라는 점입니다. 이는 오늘날 큰 논의입니다.
그러나 그것을 제쳐두고, Quantum Computing Power의 혜택을받을 여러 분야에는 다른 많은 유사한 문제가 있습니다. 선형 대수는 모든 엔지니어링의 응용 프로그램 인 양자 컴퓨터를 통해 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 특정 머신 러닝 기술은 양자 컴퓨터의 속도를 높이면 혜택을 볼 수 있습니다. Quantum Computers의 속도는 혜택을 누릴 수 있습니다. 이는 시간이 적은 시간에 더 강력한 모델을 훈련 시키거나 적은 데이터를 사용하고 에너지를 줄일 수 있기 때문에 흥미 롭습니다. 하나의 컴퓨터가 오늘날 우리가 알 수있는 한, 기존 컴퓨터보다 에너지 효율이 높기 때문입니다.
기능을 위해서는 많은 냉각과 전력이 필요합니다. 그런 다음 분자의 화학적 특성을 완전히 시뮬레이션하려면 화학에 응용 프로그램이 있습니다. 분자는 양자 기계 시스템이기 때문에 클래식 컴퓨터에서는 그렇게 할 수 없습니다. 따라서 양자 기계 시스템이 필요하며, 양자 컴퓨터는 그러한 것이므로 화학 및 재료 과학에 대한 이해에 도움이 될 것입니다. 이는 현대 경제에서 우리가하는 거의 모든 것에 영향을 미칠 것입니다. 운송 중에 자동차에 영향을 미치는보다 효율적인 배터리를 만들 수 있다고 상상해보십시오. 보다 효율적인 태양 전지판을 구축 할 수 있다고 상상해보십시오.
퓨전 반응기 내에서 발생하는 일을보다 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있다고 상상해보십시오. 우리가 에너지를 더 빨리 청소하는 데 도움이 될 수 있습니다. 퓨전 덕분에. 이것은 단지 오늘날 우리가 다루기 위해 고군분투하는 자연에 존재하는 매우 어려운 계산 문제의 맛을주는 것입니다. 그러나 양자 컴퓨팅은 우리가 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 양자 컴퓨터가 이러한 문제 중 일부를 해결하는 데 성공한다면. 나는 우리가 새로운 기술 혁신, 과학적 발견의 새로운 시대에 들어갈 것이라고 믿는다. 100 년 전의 더 나은 물리적 모델에 대한 이해와 함께 100 년 전에 일어난 일과 매우 유사한 일을 할 것이라고 믿는다. 엄청나게 흥미 롭습니다. 나는 당신의 질문에 답할 수 있기를 바랍니다.
(28:26) Jeremy Au :
놀라운. 개인적으로 용감한 시간에 대해 나눌 수 있습니까?
(28:29) Tommaso Demarie :
나는 할 수있다. 이것은 작은 이야기가 될 것입니다. 용기 나 그와 비슷한 이야기에 대한 웅장한 이야기는 없지만 나에게 의미가있는 이야기입니다. 그리고 그것은 내가 여전히 기억하는 귀여운 작은 것입니다. 그래서 나는 당신에게 물리학과 관련이없고, 양자 역학과 관련이없고, 기업가 정신과는 아무 관련이없는 세 가지를 말씀 드리겠습니다. 하나는 내가 소믈리에라는 것입니다. 나는 사랑하고, 나는 음식을 좋아한다. 나는 와인을 좋아하고 주인 동안, 저녁에는 실제로 이탈리아의 Sommelier School에 갔고, 일년 내내 나는 인증을 받았습니다. 재미있는 사실, 나는 또한 Michelin Star 레스토랑에서 일했는데, 그것은 또한 공부하는 동안 내가 한 일이기도합니다. 그래서 밤에 나는 주방의 계층 구조에서 가장 낮은 순위 인 COMI처럼 아주 늦게까지 일할 예정입니다. 놀라운 경험이었습니다. 책에서 벗어 났지만 식당은 매우 친절하게 그렇게하게했습니다. 그리고 이것은 내가 당신과 잠시 당신과 공유 할 이야기와 관련이 있습니다.
그리고 사람들이 알 수있는 마지막 재미있는 포인트. 그래서 나는 나 자신을 조금 더 인간으로 만듭니다. 나는 동물을 사랑하고 집에 애완 동물 앵무새가 있습니다. 그것은 매일 많은 기쁨을줍니다. 이야기에 대해 말씀 드리겠습니다.
그래서 Michelin Star Restaurant에서 일할 때, 나는 첫 주에 야채를 자르는 데 거의 보냈습니다. 실제로는 더 많은 일이 아닙니다. 어떻게 말할 수 있습니까? 그러나 어딘가에서 시작해야합니다. 그래서 일주일 동안 당근, 양파, 마늘, 파슬리를 자르고 마침내 그들은 나 에게이 작은 일을 주었다. 그리고 작업은 매우 간단했습니다. 나는 저녁에 Amuse Bouche를 준비하도록 도와야했다. 따라서 일반적으로 고정 된 메뉴가 있고 앉을 때는 식사를 시작하기위한 작은 전채를 가져 오는 것입니다. 매우 간단하고 큰 문제가 없습니다. 사람들이 익숙하지 않은 경우 재미있는 부러라고합니다.
또한이 부엌 중 하나 내부에서 사람들이 항상 서로 소리를 지르는 것입니다. 고압입니다. 모두가 매우 긴장하고 스트레스를받습니다. 소리가 많이 있습니다. 당신이 당신의 NS를 할 때 군대에있는 것과 조금 같은 느낌이 듭니다. 아무 이유없이 항상 당신에게 소리 지르는 누군가가 있습니다.
어쨌든, 일주일의 야채를 자르고 나서 그들은 나에게 가서 가서 재미있는 bouche를 준비합니다. 당신이해야 할 일은이 소스를 약간으로 채우는 것입니다. 그게 다야. 그들은 그것을하는 방법을 보여주지 않습니다. 나는 가서, 나는 접시를 준비하기 시작하고, 내가 생각하는만큼 소스를 넣었다. 그리고 접시가 나옵니다. 5 분 후, 일반적 으로이 레벨에서 더 이상 부엌에서 일하지 않지만 외부에 앉아 고객을 즐겁게하는 요리사는 문을 통해 부엌으로 폭풍을 일으켜 누군가를 죽일처럼 소리 지르기 시작합니다. 비명, 누가 재미있는 부치를 준비 했습니까? 누가 그렇게 많은 소스를 넣었습니까? 그 바보는 누구입니까? 난 그를 교살 할거야, 블라, 블라, 블라, 블라, 블라. 모두가 얼립니다.
그들이 전에 나에게 말한 것은, 우리는 소리를 지르고, 우리는 화를 낼 수도 있고, 확실히 스트레스가 많은 환경일지도 모르지만, 당신이 실수를한다면, 사람을 소유하고있다. 그래서 모든 소리를 지르는 동안 요리사는 멈추고 헛된 목에 펌핑됩니다. 나는 손을 들고 나는 요리사, 미안하다고 말한다. 나는 그것을했다. 그리고 나는 그가 나를 데려 갈 것으로 기대하고 있었고, 말 그대로 부엌 복장으로 나를 잡고 뒷문에서 부엌에서 나를 버렸다. 나에게 와서 나를 쳐다 본다. 큰 사람이었습니다. 나보다 키가 크고 매우 컸습니다. 그리고 그는 말했습니다. 다시 같은 실수를 저 지르지 않도록하십시오.
그는 그의 정확한 말을 사용하지 않았지만 당신은 아이디어를 얻습니다. 그리고 그는 진정했다. 간다, 그것을하는 방법을 보여준다. 나는 배우고 다시는 엉망이되지 않습니다. 그리고 그 후에는 기본적으로 두 번째 명령 인 요리사 Du Cuisine이 나에게 와서 나를 옆으로 데려 가서 실수를했기 때문에 매우 흥미로 웠습니다.
괜찮은. 그러나 잘 했어. 그것을 소유 한 사람은 거의 없습니다. 부엌에서는 매우 쉽습니다. 특히 누군가가 사라지고 아무 일도 일어나지 않은 척하는 사람이 소리를 지르기 위해 소리를 지르고있을 때 매우 쉽습니다. 당신은 그것을 소유합니다. 그것이 그렇게하는 방법입니다. 당신에게 좋아요. 그는 또한 당신이 다시 그것을 위로 올리면, 나는 당신을 때릴 것입니다. 그러나 그것은 공평합니다. 그것은 매우 작은 이야기이지만, 스트레스가 많은 상황에서도 상황이 매우 못 생겼고 매우 불쾌 해 보일 때조차도 실수를 소유하는 것입니다.
당신이 그렇게했다면, 그것을 말하고, 왜 그렇게했는지 설명하고, 도움을 요청하고, 어떻게 다시하지 않는지 물어보고, 당신이 그것에 대해 진실하다는 것을 보여주십시오. 그리고 보통 사람들은 그것에 긍정적으로 반응합니다. 그리고 나는 이것이 당신이하는 거의 모든 일에서 사실이라고 생각하지만, 기업가 정신과 신생 기업에서는 특히 사실입니다. 왜냐하면 당신은 너무 많은 실수를 저지르기 때문에이 레슨을 일찍 배울수록 더 행복 할 것입니다. 또한 더 성공할 것입니다.
(32:18) Jeremy Au :
응. 놀라운. 그 메모에서, 나는 여기에 내 노트를 캡처 한 세 가지 큰 테이크 아웃을 요약하는 것과 같은 종류입니다. 첫째, 당신의 열정과 양자 물리학과 양자 컴퓨팅을 사랑하게 된 방법에 대해 공유해 주셔서 감사합니다. 그것은 당신이 처음 단계의 발걸음을 Word Science로 가져간 다음 금융 위험 모델링을 다시 Quantum Computing으로 가져간 방법을 듣는 것이 흥미로 웠습니다.
둘째, 과학자와 연구원에서 스타트 업의 창시자로 이동하는 데 필요한 반성에 대해 여러분의 반성에 대해 감사의 말씀을 전하며, 특히 복잡한 분야에서 문제를 해결하는 방법에 대해 현실적이고 실수를 저지르는 실수와 현실적이고 실용적이고 스스로 자체적으로 정렬 된 통찰력을 듣는 것이 환상적이었습니다. 마지막으로, 용기에 대한 이야기, 소유권을 얻는 데 필요한 것에 대해 공유해 주셔서 감사합니다. 나는 당신이 있던 식당의 맥락에서 소유권을 갖는 것에 대해 어떻게 생각하는지에 대해 듣는 것이 환상적이라고 생각했지만, 스타트 업 설립자로서 양자 컴퓨팅의 공간을 해결하는 방법에 대한 맥락에서도 환상적이라고 생각했습니다.
그 메모에서 공유해 주셔서 감사합니다.
(33:22) Tommaso Demarie :
고마워, 제레미. 대단했습니다. 만나서 정말 반갑습니다. 감사합니다.