Tommaso DeMarie: Quantum Computing -Startup, PhD Academia an Gründer & Michelin Fehler Besitz - E435

„Es wurde mir sehr klar, dass, wenn wir Dinge nicht wissen, Schmerz passiert. Leiden passiert. Je mehr wir wissen, desto mehr lernen wir über das Universum und desto mehr über die Natur lernen, dass wir viele Probleme und viele Leiden, die die Menschheit beeinflussen, die Menschheit beeinflussen, den Planeten und Tiere, und Tiere. Wir können eine bessere Technologie aufbauen und das Leben aller verbessern. “ - Tommaso DeMarie

„Quantenmechanik und Systeme sind faszinierend. Umgang mit Atomen, Photonen oder anderen kleinen Partikeln stellt jedoch eine Herausforderung dar, da sie ständig mit allem um sie herum interagieren und das erzeugen, was wir Rauschen nennen. Dieses Rauschen verursacht Fehler in Quantenberechnungen, was die Ergebnisse unzuverlässig macht. - Tommaso DeMarie

„Ich habe gelernt, dass es leicht ist, sich beim Aufbau eines Unternehmens in die Lösung zu verlieben. - Tommaso DeMarie

Tommaso DeMarie , CEO und Mitbegründerin von Entropica Labs , und Jeremy Au sprach über drei Hauptthemen:

1. Quantum Computing Startup: Tommaso hat seine Einblicke in Quantum Computing und seine potenziellen Anwendungen geteilt. Er sprach über sein Unternehmen Entropica Labs, das sich auf die Entwicklung von Software für die Quantenfehlerkorrektur konzentriert, ein entscheidendes Element für das Quantencomputer, das durch Rauschen verursachte Fehler verringert. Er erklärte, dass Quantencomputer im Gegensatz zu klassischen Computern die Quantenmechanik nutzen, um Informationen zu verarbeiten, sodass sie komplexe Probleme angehen können, die klassische Computer nicht effizient lösen können. Er betonte auch das transformative Potenzial in Bereichen wie sicherer Kommunikation, Chemie und Optimierungsprobleme und lieferte Beispiele wie die Fähigkeit, kryptografische Codes zu knacken und chemische Eigenschaften von Molekülen genauer zu simulieren.

2. PhD Academia an Gründer: Tommaso verfolgte zum ersten Mal einen Bachelor und einen Master in Physik, gefolgt von einer Doktorarbeit in der Quanteninformationstheorie. Trotz eines ersten Jobs bei der Modellierung des finanziellen Risikos veranlasste ihn seine Leidenschaft für Quantum Computing, sich der akademischen Forschungsgemeinschaft in Singapur anzuschließen. Er teilte mit, wie die Veröffentlichung von IBM 2016 des ersten Cloud-basierten Quantencomputers von Quantum Computing zugänglicher und motiviertes Tommaso zum Übergang von der Wissenschaft zum Unternehmertum motiviert wurde. Er hob die Herausforderungen hervor, einschließlich der Bedeutung der Konzentration auf relevante Probleme und der Nutzung der eigenen Kernkompetenzen.

3. Michelin Fehler Besitz: Tommaso erzählte eine persönliche Geschichte über die Arbeit in einem mit einem Michelin-Stern ausgezeichneten Restaurant, in dem er wertvolle Lektionen in Bezug auf Eigentümer und Rechenschaftspflicht lehrte. In dieser Hochdruckumgebung lernte er, wie wichtig es ist, Fehler zu besitzen und Hilfe zu suchen, um sie zu korrigieren. Diese Erfahrung entsprach seiner Reise als Startup -Gründer, wo Belastbarkeit, kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit von entscheidender Bedeutung sind. Er betonte auch, dass die Übernahme von Besitzern und der echten Bekämpfung von Fehlern wichtige Merkmale für erfolgreiche Führung und persönliches Wachstum sind, insbesondere im Start -up -Ökosystem.

Jeremy und Tommaso sprachen auch über die Revolutionierung der Klimaemodellierung, die Herausforderungen bei der Sammlung von Startups für tiefe Wissenschaft und die Entwicklung von Quantenfehlerkorrektechniken.

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Sicher?

(02:10) Jeremy Au:

Hey, Tommaso. Wirklich aufgeregt, Sie in der Show zu haben.

(02:12) Tommaso DeMarie:

Hey, Jeremy, es ist toll, dich zu sehen.

(02:14) Jeremy Au:

Ja. Ich bin froh, dass wir es endlich geschafft haben, diese Arbeit zu machen. Ich kann es kaum erwarten, weil Sie etwas tun, das ich noch nicht verstehe, was alles ist, wie Quantum, wie Quantencomputer. Ich hörte, dass Antman, der Film in das Quantenuniversum ging. Ich bin sicher, das war hundertprozentig wissenschaftlich logisch. Und so glücklich, Sie in der Show zu haben. Können Sie sich ein wenig über sich selbst teilen?

(02:34) Tommaso DeMarie:

Absolut, auch sehr glücklich, in der Show zu sein. Also komme ich ursprünglich aus Italien. Ich bin vor mehr als 10 Jahren nach Singapur gezogen. Ich bin durch Bildung Physiker. Ich bin im Herzen ein Geek. Und heute ist es meine Aufgabe, der CEO und Mitbegründer von Entropica Labs zu sein. Wie Sie bereits erwähnt haben, sind wir, wie Sie angedeutet haben, ein Quantum Computing -Unternehmen, das hier in Singapur ansässig ist, das bereits sechs Jahre alt ist, und wir erstellen eine sehr wichtige Komponente des Software -Stacks für Quantencomputer, die als Quantenfehlerkorrektur bezeichnet wird. Etwas, über das ich Ihnen gerne erzählen würde.

(03:04) Jeremy Au:

Ich bin sicher, wir werden uns darauf einlassen. Können Sie ein bisschen mehr teilen, bevor wir in die Geschichte und Reise gehen, können Sie ein bisschen mehr darüber teilen, was Entropica tut?

(03:11) Tommaso DeMarie:

Ja, natürlich. Wie ich bereits erwähnte, sind wir ein Softwareunternehmen, was bedeutet, dass wir keine Quantencomputer erstellen. Aber was wir tun, gehen wir eines der grundlegenden Probleme in Bezug auf Quanten an. Wie der Name schon sagt, sind Quantenquantencomputer Geräte, die Informationen unter Verwendung von Quantensystemen verarbeiten und auf die sehr Spezialeffekte der Quantenmechanik tippen.

(03:33) Tommaso DeMarie:

Die Quantenmechanik ist also fantastisch und Quantensysteme sind unglaublich. Aber wie Sie sich leicht vorstellen können, wenn Sie versuchen, mit Atomen oder Photonen oder sehr kleinen Partikeln im Allgemeinen umzugehen. Das Problem ist, dass diese Dinge mit absolut alles interagieren. Sie interagieren immer mit dem Universum, sie interagieren immer mit der Natur und das große Problem, das Quantencomputer haben, ist so etwas, das als Rauschen bezeichnet wird.

Kein Lärm, als wären sie sehr laut, aber Lärm in dem Sinne, dass Sie Interaktionen mit absolut allem um sie herum haben. Und es gibt ein Problem, denn wenn Sie versuchen, eine Quantenberechnung auf einem Quantencomputer auszuführen, sammeln sich sehr schnell Fehler an und Sie erhalten nichts Wertvolles daraus. Wir benötigen also eine Lösung und die Lösung wird als Quantenfehlerkorrektur bezeichnet. Dies ist eine Reihe von Verfahren, die Sie auf einem Quantencomputer anwenden müssen, um sicherzustellen, dass Sie Fehler schneller korrigieren können, als sie sich in der Berechnung ansammeln.

Wir erstellen den Software -Stack, den Sie für die Fehlerkorrektur auf Quantencomputern durchführen müssen. Und ich versuche Ihnen ein bisschen Analogie zu geben. Ich liebe Analogien, besonders in der Physik. Sie sind normalerweise sehr effektiv. Möglicherweise sind Sie mit einem der besten Beispiele für die Fehlerkorrektur in unserem Alltag vertraut. Dies ist ein Kühlschrank, den Sie höchstwahrscheinlich in Ihrer Küche haben.

Ein Kühlschrank ist ein Fehlerkorrekturgerät. Denn was es tut, beseitigt es Entropie, und es tut mir leid, wenn ich hier ein bisschen zu akademisch bin, aber die Entropie aus dem Essen, das Sie haben, entfernt. Denn wenn Sie das Essen nur draußen lassen, besonders an einem Ort wie Singapur, wird es sehr, sehr schnell schlecht. Und Sie können sich das als einen Fehler vorstellen, der mit Ihrem Essen auftritt. Wenn Sie es in den Kühlschrank legen, pumpt der Kühlschrank die Entropie buchstäblich heraus. Tatsächlich haben Sie aus diesem Grund eine Wärmepumpe hinter dem Kühlschrank, kühlt das Essen ab, bewahrt das Essen und pflegt alles, wie es sollte, viel länger als sonst.

In gewisser Weise macht die Quantenfehlerkorrektur etwas metaphorisch sehr ähnliches. Es pumpt Entropie aus einem Quantencomputer, damit Sie den Zustand Ihrer Berechnung länger erhalten können. Übrigens ist es eine sehr ausführliche Beschreibung, die ich Ihnen gerade gegeben habe, ist auch ein Teil des Grundes, warum der Name des Unternehmens Entropica ist, da Entropie in allem, was wir diskutieren, ein solches Schlüsselkonzept ist.

(05:25) Jeremy Au:

Toll. Und in die Vergangenheit zurückkehren, gehen Sie zuerst darauf ein, weil Sie ein Junggesellen in der Physik und so weit weg sind. Wie ist diese erste Liebe zu Wissenschaft und Quantum Computing zustande gekommen?

(05:36) Tommaso DeMarie:

Okay. Wenn Sie gehen oder wenn ich wirklich in die Vergangenheit zurück gehe, erinnere ich mich, als ich ein Kind war, habe ich viel Science -Fiction gelesen. Ich habe es geliebt. Ich bin aufgewachsen, die Wissenschaft zu lieben, die Technologie zu lieben, die Konzepte des Computers zu lieben, ich habe viel gelesen, alle Bücher von Herbert, Dune und Forward, weit bevor es zu einer Sensation wurde. Ich liebe Asimov. Ich liebe in der Stiftung alle Bücher der Roboterserien. Es gab also diese natürliche Neigung für alles, was mit Technologie zu tun hatte, die ich hatte. Das ist der lustige Teil, oder? Ich kann auch etwas sehr persönliches teilen, das mich sicherlich beeinflusst hat, als ich viel jünger war. Was als ich 11 war, ist tatsächlich, dass bei einem meiner nahen Verwandten tatsächlich ALS diagnostiziert wurde, was eine tödliche Motoneuronerkrankung ist. Es ist ziemlich schrecklich. Und ich erinnere mich sehr lebhaft an diesen Punkt, der mehrmals gemacht wurde, oder? Dass die Ärzte sagen würden, gibt es nichts, was wir tun können. Wir verstehen nicht genug über die Krankheit, dass wir absolut nichts tun können. Wir können nur warten, versuchen, der Person zu helfen, was wirklich herzzerreißend ist, oder?

Und wenn ich über diese Episode nachdenke, wurde mir sehr klar, dass, wenn wir Dinge nicht wissen, Schmerz passiert. Leiden passiert. Und Sie können dieses Konzept und die positive Ansicht machen, je mehr wir wissen, desto mehr lernen wir das Universum kennen, desto mehr lernen wir etwas über die Natur. Und je mehr ich glaube, wir können viele der Probleme und einen Großteil der Leiden beheben, die die immer noch die Menschheit, die Planetentiere, beeinflussen. Und das ist etwas, das ich sehr teuer halte. Der Grund, warum, wenn ich immer Wissenschaftler werden wollte, darin besteht, dass ich denke, dass das Lernen etwas grundlegend wichtiges ist. Wir lernen etwas über die Natur, wir lernen etwas über Physik, wir können eine bessere Technologie aufbauen und wir können das Leben aller verbessern.

Und ich glaube fest daran. Und deshalb habe ich Physik studiert. Wie Sie bereits erwähnt haben, habe ich zuerst einen Junggesellen in der Physik gemacht. Dann habe ich einen Meister in der Umweltphysik gemacht, weil ich eigentlich an Klimamodellen arbeiten wollte. Ich wollte an mathematischen Modellen für das Klima arbeiten. Und in diesem Fall wurde die ganze Idee des Quantencomputers entstand, weil wir zu diesem Zeitpunkt mit meinem Professor geschätzt haben, dass einige der Berechnungen in der Tat die meisten Berechnungen in Klimamodellen unglaublich schwer sind. Selbst wenn Sie Supercomputer verwenden, gibt es eine Grenze für das, was Sie tun können.

Und dann haben wir angefangen, Quantencomputer zu lernen, was immer noch eine neue Idee war. Es war ein Leben her. Dies war 2008. Es war also 16 Jahre vor 16 Jahren. Es war immer noch eine neue Idee in, in, in, in der Wissenschaft.

Und wir haben zu schätzen wissen, dass es viele Probleme gibt, die massive Rechenleistung erfordern. Und das ganze Versprechen des Quantencomputers ist, dass sie bestimmte Probleme lösen können, die von den traditionellen Computern, die wir haben, auch von Supercomputern nicht löslich sind. Die Verbindung war also sehr ordentlich. Schauen Sie sich große Probleme in der Umweltphysik an und lernen Sie, dass einige Probleme mehr benötigen. Und dann wurde ich sehr aufgeregt und ein bisschen besessen von dem gesamten Konzept des Quantencomputers.

(08:19) Jeremy Au:

Toll. Wenn Sie sich das ansehen, haben Sie beschlossen, einen Doktortitel zu machen, oder? Also, was war diese Gründe hinter der Doktorarbeit? Denn jemand kann das Quantencomputer lieben, aber vielleicht keinen Doktortitel ausführe, obwohl ich das Gefühl habe, ein Promotion zu sein, um Quantencomputer zu verstehen. Aber was war das für das Promotion?

(08:33) Tommaso DeMarie:

Sicher. So lustige Tatsache, ich habe nicht sofort einen Doktortitel gegangen. Tatsächlich wurde mir ein Job von einer Bank in Italien angeboten. Ich war damals noch in Italien. Sie boten mir einen Job in der Risikomanagementabteilung der Bank an, von der ich sagen muss, dass sie tatsächlich viel Spaß gemacht haben, weil wir mit statistischen Modellen, mathematischen Modellen und Monte -Carlo -Methoden zusammengearbeitet haben, um das Risiko über mehrere Operationen der Bank hinweg zu bewerten.

Ich habe es geliebt. Und es war eine großartige Erfahrung. Es dauerte fast ein Jahr, was mir ein bisschen mehr von praktischem Verständnis und praktischem Denken gab, oder? Ein bisschen pragmatischer werden. Aber um Ihre Frage zu beantworten, der Grund, warum ich mich schließlich noch für ein Doktorand beantragte und das Stipendium erhielt und aller Orte nach Australien gezogen bin. Also zog ich 2010 nach Sydney, um einen Doktortitel zu machen. Es liegt daran, dass Sie zu der Zeit, wenn Sie an Quantum Computing arbeiten wollten, in der Realität nicht viele Möglichkeiten hatten, dies zu tun. Die einzige richtige Reise, die Sie unternehmen konnten, war der akademische, insbesondere in Italien. Ich meine, wenn ich an Quantum Computing in Italien arbeiten wollte, hätte das nicht geschehen, aber in größeren akademischen Zentren weltweit hatten sie Möglichkeiten dafür.

Es gab also keine große Wahl, aber ich persönlich liebe es zu lernen. Ich wollte unbedingt aus Europa ausziehen. Ich wollte nach Australien gehen. Ich wollte mich der Herausforderung stellen, an einem ganz anderen Ort zu sein, an dem ich niemanden kenne, wo ich alleine bin und meine eigene Zukunft, meine eigene Karriere, aufbauen muss. Und ich hatte großes Glück, in eine Gruppe aufgenommen zu werden, die wirklich unglaubliche Professoren hatte und an verschiedenen Aspekten der sogenannten Quanteninformationstheorie arbeitete. Wenn sich die Gelegenheit ergibt, nutzte ich es. Ich danke allen bei der Bank, kündige meinen Job und packe meine Tasche ein. Und als ich das Visum bekam, zog ich nach Australien. Es war wirklich die einzige Wahl. Um den Punkt zu betonen, war es wirklich die einzige Wahl, wenn Sie an Quantum Computing arbeiten wollten.

Aber jetzt möchte ich einen der Mythen brechen. Es ist kein großer Mythos, aber es ist etwas, was Sie gesagt haben. Sie sagten, dass Sie eine Doktorarbeit benötigen, um an Quantum Computing zu arbeiten. Im Jahr 2010 wäre das wahr gewesen. Im Jahr 2024 ist das nicht mehr wahr. Und ich kann aus Erfahrung sprechen, weil einige der besten Leute, die wir in Entropica haben, keinen Doktortitel in Quantum Computing haben. Sie sind sehr schlau. Sie haben immer noch einen starken akademischen Hintergrund, aber einige von ihnen haben einen Junggesellen, einige von ihnen haben einen Meister. Was wirklich schön ist, was sich in den letzten 14 Jahren im gesamten Bereich des Quantum Computing geändert hat, ist, dass Sie heute eine wirklich große Rolle spielen können, ohne den schweren akademischen Hintergrund zu haben, den ich beispielsweise habe, weil es so viele Möglichkeiten gibt, so viele offene Probleme in Software, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, architektonisches Design und Quantum -Informationen.

In der Tat ist dies eines der großen Ziele, die wir haben, es, Menschen in verschiedenen Bereichen zu gewinnen, um wirklich zu kommen und zur Entwicklung des Feldes beizutragen. Ich fange also hier an, einen Punkt zu machen, und der Punkt ist, dass in Quantum Computing viel Arbeit zu leisten ist. Einige der aufregendsten Arbeiten, die Sie höchstwahrscheinlich in Ihrem Leben leisten werden, insbesondere weil das Feld neu ist, beginnt und Sie keinen Doktortitel mehr brauchen. Es gibt viele offene Probleme, die keinen Doktortitel erfordern. Sie erfordern harte Arbeit. Sie erfordern ein gutes Verständnis für Computer, aber sie erfordern keine Doktorarbeit.

(11:22) Jeremy Au:

Interessant ist, dass die klassische Sichtweise für unsere Doktorarbeit darin besteht, dass sie Professor werden, wie die Akademie und Sie haben sich entschieden, stattdessen Gründer zu werden. Könnten Sie ein bisschen mehr über diese Berufswahl teilen?

(11:34) Tommaso DeMarie:

Ja, ich kann. Nach der Doktorarbeit zog ich nach Singapur. In Singapur haben wir großes Glück, weil wir eine der besten Exzellenzzentren für die Forschung zu Quantentechnologien haben. Es ist das Zentrum für Quantum -Technologien, der CQT, hat seinen Sitz in NUS und 2014, als ich nach Singapur gezogen bin, war ich mit dem CQT verbunden. Obwohl meine Position ein Forschungspostoc war, Research Fellow bei SUTD, Universität Singapur, Technik für Technologie und Design. Und ich hatte großes Glück, mich der Gruppe von Joe Fitzsimons anzuschließen, die für die Aufzeichnungen auch von der Wissenschaft zum Unternehmertum überging, und heute ist CEO und Gründer von Horizon Quantum, einem weiteren Quantencomputerunternehmen mit Sitz in Singapur.

(12:11) Tommaso DeMarie:

Ich hatte großes Glück, seiner Gruppe beizutreten. Und der Grund, warum ich das sage, ist, dass wir in dieser Gruppe alle eine sehr pragmatische Sicht auf das Feld des Quantencomputers hatten. Wir haben theoretische Forschung betrieben. Wir haben also an Algorithmen an kryptografischen Protokollen und dergleichen gearbeitet, aber das Ziel war nicht so sehr, erkenntnistheoretische Ergebnisse zu verfolgen, was bedeutet, dass sie nur Wissen für Wissen erstellen. Das Ziel war es immer, Quantum Computing zu einer praktischen Technologie zu machen. Und das hat mir wirklich geholfen, das Verständnis zu gestalten, dass es unwahrscheinlich ist, dass Sie dies in der heutigen Welt in der heutigen Welt sehr groß sind, wenn Sie in der heutigen Welt Auswirkungen haben möchten, dass Sie dies in der Wissenschaft tun können.

Tatsächlich haben wir in der heutigen Welt auch so viele Möglichkeiten, insbesondere wenn es um das Aufbau von Unternehmen und das Unternehmertum geht. Die Tools und Ressourcen, die den Menschen zur Verfügung stehen, sind gerade im Vergleich zu 10 oder 15 Jahren unglaublich. Der erste Teil der Antwort ist also, wenn Sie große Auswirkungen haben und wirklich leidenschaftlich daran interessiert sind, die Technologie real zu machen, glaube ich, dass Sie es heute außerhalb der Wissenschaft tun müssen.

Dann gibt es einen persönlichen Grund, oder? Und der persönliche Grund ist, dass ich glaube, dass Technologie im Grunde genommen eine Kraft für das Gute ist. Und ich wollte nicht, dass Quantum Computing ein theoretisches Unterfangen bleibt oder ein konzeptionelles Unterfangen bleibt. Ich wollte es wechseln. Ich wollte dazu beitragen, es außerhalb der akademischen Hallen zu übergehen und sicherzustellen, dass es allen zugute kommt, genau wie Computer zugute kommen allen. Und der dritte Punkt ist, dass während ich ein Postdoc war, eine große Veränderung auf dem Feld gab. Und hier geht es mehr um das Timing, um das richtige Timing. Im Jahr 2016 hat IBM den ersten Quantencomputer in die Cloud gesteckt. Es war ein sehr kleiner Prototyp.

Es war ein fünf Qubit -Gerät. Ein Qubit ist ein Quantenbit. Stellen Sie sich es also als einen fünf Quantenbitprozessor vor, aber es stand allen kostenlos zur Verfügung. Sie mussten nur den API -Anruf anschließen und können kleine, einfache Quantenberechnungen an dieses Gerät senden und ein Ergebnis zurückholen. Und Sie müssen zu schätzen wissen, wie unglaublich es war, weil Sie als theoretischer Forscher etwas online verfügbar waren, wenn Sie als theoretischer Forscher etwas auf einem echten Quantenprozessor testen wollten, eine experimentelle Gruppe finden mussten. Die Kopfmaschine, die Maschine musste verfügbar sein. Sie mussten sich einen Vorschlag einfallen lassen. Sie mussten viel Zeit damit verbringen, sich aufzubauen und all das. Vielleicht verbringen Sie ein Jahr damit, bis zum richtigen Zeitpunkt verfügbar war, um das Experiment durchzuführen, das Experiment durchzuführen, die Daten zu analysieren. Ich meine, es war was es war, oder? Aber wie Sie es zu schätzen wissen, hat es viel Zeit gedauert, um etwas zu erledigen. Jetzt steht Ihnen das Gerät zur Verfügung. Sie gehen einfach in fünf Minuten her, Ihr Ergebnis. Und es ist ziemlich lustig, weil ich am Anfang denke, ich war einer der schwersten Benutzer. Ich kann diese Behauptung nicht beweisen, aber ich geltend den Anspruch trotzdem.

(14:40) Tommaso DeMarie:

Aufgrund eines Projekts, das wir machten, war ich einer der schwersten Benutzer dieser Maschine. Ich habe Tausende von Anfragen an diese frühen Geräte eingereicht. Warum sage ich, das liegt daran, dass es eine große Verschiebung gab? Plötzlich ist Quantum Computing nicht nur eine Idee, es ist nicht nur eine theoretische Anstrengung, es ist nicht nur eine akademische Anstrengung, sondern es gibt auch ein großes Unternehmen, das die Maschine zur Verfügung stellt. Ich habe es geliebt. Auswirkungen, persönliche Motivation und gutes Timing. Wenn Sie all das zusammenstellen, 2016, habe ich mich wirklich ernsthaft gefragt, ob ich versuchen möchte, Professor zu werden? Oder möchte ich real zu meinen Überzeugungen, zu meinen Werten, meiner Leidenschaft sein und den Abgrund überqueren und versuchen, es als Unternehmer zu schaffen.

(15:17) Jeremy Au:

Toll. Und aus dieser Perspektive haben Sie beschlossen, Gründer zu werden, und viele Doktoranden und Wissenschaftler möchten oft einen Übergang zum Gründer machen. Was war Ihre Erfahrung mit der Entscheidung, dieses erste Startup aufzubauen?

(15:29) Tommaso DeMarie:

Es ist das unglaublich schmerzhafteste, was Sie sich selbst antun können. Es ist ein Schmerz von Anfang bis Ende. Es ist jedoch erstaunlich, besonders in den ersten Jahren. Ich sage wir, weil ich nicht allein war. Und mein Rat ist, wenn Sie können, tun Sie es nicht alleine. Finden Sie jemanden, dem Sie wirklich vertrauen, jemanden, der Ihre Werte teilt, Ihre Mission, Ihre Vision und Ihre gemeinsame Arbeit teilt, weil es ein einsamer Job ist. Es ist ein harter Job, und wenn Sie jemanden an Ihrer Seite haben, ändert es wirklich alles. Also zusammen mit Ewan, der unser CTO und Mitbegründer bei Entropica ist. Im Jahr 2018 kündigen wir beide unsere Jobs an der Universität. Und was wir taten, war zuerst Unternehmer, zu der Zeit EF in einer Niederlassung hier in Singapur.

Also haben wir uns von Anfang an als Team angeschlossen, und dies war der Beginn unserer Reise. Aber ich wollte sagen, dass wir in den ersten Jahren alle Fehler begangen haben, die Sie als Gründer vorstellen können, was unglaublich frustrierend ist. Aber es ist auch eine großartige Lernerfahrung, insbesondere wenn Sie aus der Wissenschaft kommen, ist die Realität, dass Sie nicht viel anderes tun können, aber schlägt immer wieder die Nase gegen die Wand, bis Sie erfahren, was die Tür ist und Sie aufhören, Ihre Nase gegen die Wand zu schlagen. Tatsächlich kann ich dir ein bisschen mehr sagen, oder? Ich kann Ihnen sagen, ich kann Ihnen sagen, wie wir mit Entropica begonnen haben, und eines der ersten großen Zitate, die wir begehen.

Es besteht eine Tendenz zum Unternehmertum oder insbesondere zum Startaufbau, von Anfang an eine sehr starke Problemaussage zu finden. Wir bauen X, um y zu lösen, damit wir Z machen können. Und es gibt manchmal einen Schwerpunkt, insbesondere von Investoren oder von Menschen in Ihrer Umgebung, um Sie dazu zu bringen, Dinge auf diese Weise zu erstellen, was Sinn macht. Es funktioniert sehr gut für 90%, vielleicht 95 Prozent der Unternehmen. Aber manchmal funktioniert es nicht. Sie und ganz zu Beginn für uns, wir glaube, wir müssen heute einen anderen Ansatz verfolgen, aber wir haben den Rat gefolgt. Und was wir getan haben, war, dass wir mithilfe von Quantum Computing harte Probleme in der Computerbiologie lösen werden.

Warum Computerbiologie? Weil wir Gründer beide lieben. Ich persönlich liebe es. Wenn ich in die Zeit zurückgehen könnte, wenn ich ein anderes Leben leben könnte, würde ich gerne in Neurowissenschaften promovieren. Ich liebe es. Leg das beiseite. Viele interessante Probleme, hohe Auswirkungen. Wenn Sie unser Verständnis der Genomik beispielsweise verbessern können, können wir uns wirklich ernsthaft mit den härtesten Krankheiten befassen, die noch existieren, die heute noch existieren.

Wie ich bereits erwähnte, sahen harte Rechenprobleme einen sehr fruchtbaren Grund, dass Quantum Computing einen Einfluss hatte. Das Problem bei all dem ist, dass weder Ewan noch ich Biologen sind. Und es ist unglaublich schwierig, einen Einstiegspunkt in ein Feld zu finden, das bereits sehr komplex ist und Sie nicht vollständig verstehen. Was zu Beginn des Lebens von Entropica passiert ist, ist, dass wir ungefähr ein Jahr damit verbracht haben, die erste Problemaussage zu finden, die uns für uns sinnvoll macht. Und Sie sehen, dass wir die Logik bekommen haben, wir haben das Rationale falsch verstanden. Und wir haben den Impuls gebrochen, wenn wir uns ansehen und wir sagten, schau, das wird nicht funktionieren.

Wir sind Experten für Quantencomputer. Wir verstehen das Quantum Computing unglaublich gut. Wir verstehen die Probleme beim Quantencomputer. Lassen Sie uns die Dinge nicht überwinden. Machen wir einen Schritt zurück. Lassen Sie uns feststellen, was beim Quantencomputer fehlt und daran arbeiten. Und diese Verschiebung war unglaublich, weil wir im wahrsten Sinne des Wortes seit mehr als 12 Monaten Spenden gesammelt haben und niemand an unsere Vision glaubt, in weniger als drei Wochen, wir haben ein Begriffsblatt. Aber warum? Weil wir uns auf unsere Stärken konzentrierten. Wir konzentrierten uns auf die Probleme, die wir verstehen. Das war also eine der ersten Lektionen, die ich gelernt habe. Überkomitieren Sie niemals die Dinge. Konzentrieren Sie sich auf das, was Sie wissen. Nutzen Sie Ihre Fähigkeiten. Verwenden Sie Ihr Verständnis. Verwenden Sie das als Ausgangspunkt. Hab auch keine Angst vor Fehlern. Beachten Sie so viele Fehler, wie Sie es sich leisten können, sich zu verpflichten, denn das ist der beste Weg zum Lernen. Wirklich, das ist der beste Weg zum Lernen. Also schließe ich diese langwierige Antwort ab, um zu sagen, dass die Erfahrung unglaublich schmerzhaft ist und es sich anfühlt, als wären Sie immer, immer hinzufallen, den Kopf schlägt, aber Sie wissen, was in Ordnung ist. Sie heben sich und Sie gehen weiter und rennen wieder, bis Sie noch einmal fallen, und das ist in Ordnung. Das ist Teil des Prozesses.

(19:16) Jeremy Au:

Was haben Sie beim Aufbau eines Startups entdeckt, das Sie als Doktorand oder Wissenschaftler nicht wirklich verstanden haben?

(19:24) Tommaso DeMarie:

Es war eine gute Frage.

Okay, lassen Sie mich, lassen Sie mich versuchen, lassen Sie mich versuchen, dies zu beantworten, indem ich die Ähnlichkeiten und die Unterschiede zwischen Wissenschaft und Erstellung eines Startups oder des Aufbaus eines Unternehmens abbilden. Und ich werde, und ich werde das Beispiel verwenden, das ich gerade als Ausgangspunkt gemacht habe. Ich denke, in beiden Fällen ist der Ausgangspunkt sehr ähnlich. Ich glaube, Sie sollten sich in ein Problem verlieben. Mit einem Problem, das Sie verstehen, dass Sie artikulieren können.

(19:47) Tommaso DeMarie:

Ich habe gelernt, dass es sehr einfach ist, sich in die Lösung zu verlieben, wenn Sie ein Unternehmen bauen. Weil Sie an die Lösung denken, denken Sie an das Produkt, Sie denken an die Software, Sie denken an alles, was Sie als Ihr kleines Baby aufbauen, das Sie vor der Welt schützen, und Sie möchten, dass dieses Baby wächst. Und es ist eine sehr menschliche Sache. Aber wenn Sie sich in die Lösung verlieben, werden Sie sehr starr. Sie werden sehr eng werden. Und höchstwahrscheinlich werden die Dinge nicht funktionieren. Sie sollten sich in das Problem verlieben. Das Problem ist das Problem immer klar. Die Lösung wird sich millionenfach ändern. Das Problem ist der Schlüssel. Und das gilt in der Wissenschaft, wie es im Unternehmertum der Fall ist. Sie möchten ein kristallklares Verständnis des Problems haben und dann eine Lösung dafür aufbauen. Was sich ändert, ist der Validierungsprozess und die Ergebnisse, die Sie suchen.

In der Wissenschaft haben Sie also einen sehr strengen Validierungsprozess, die wissenschaftliche Methode. Sie können sich nicht davon abschwören. Es gibt Schritte, die Sie befolgen müssen. Sie machen eine Hypothese. Sie erstellen ein Experiment, Sie testen es, Sie erfassen die Daten und dann fahren Sie fort. Aber bei einem Startup haben Sie viel mehr Flexibilität. Sie sollten sehr pragmatisch sein. Ich denke, ein Fehler, den wir während des Lebens von Entropica mehrmals begangen haben, ist, dass wir diese beiden Methoden verwirrten.

Manchmal waren wir zu starr. Wir waren zu streng mit uns. In Startups ist ein bisschen wie Sie beheben. Stellen Sie sich vor, Sie sind auf einem Boot, oder? Und Sie reparieren einen entfernten Stern und der Stern, dann ist North Star Ihr Ziel, das Problem ist, das Sie lösen möchten. Und du fängst an zu segeln. Und am Anfang gibt es nur zwei von Ihnen und das Boot ist voller Löcher. Und du bist mit einem Eimer da, der versucht, das Wasser aus dem Boot zu werfen. Aber je mehr Sie vorgehen, desto mehr Menschen treten dem Boot an, desto mehr Geld haben Sie, desto mehr Partner haben Sie. Sie können also das Boot wachsen lassen, Sie können größer werden. Aber der wichtige Punkt hier ist das. Sie müssen nicht durch den Sturm segeln.

Als hätten Sie die Fähigkeit, den Weg zu entscheiden. Was zählt, ist der Nordstern, aber der Weg zwischen heute und dem Nordstern liegt bei Ihnen. Und dies unterscheidet sich ganz von der wissenschaftlichen Methode, bei der Sie einen sehr strengen Ansatz befolgen müssen. Und ich denke, das ist sehr, sehr wichtig. Verwechseln Sie die beiden nicht. Versuchen Sie nicht, zu starr zu sein. Seien Sie flexibel, seien Sie pragmatisch, denken Sie daran, dass Sie sich in das Problem verlieben, nicht in die Lösung. Suchen Sie den Nordstern, navigieren Sie aber durch die Stürme. Manchmal muss man den Sturm durchgehen und dann sicherstellen, dass Sie überleben und herauskommen. Und auch die Endziele sind sehr unterschiedlich.

In der Wissenschaft ist es völlig gültig, dass Ihr Endziel reines Wissen ist. Was Sie tun, Sie erweitern das Wissen der Menschheit, auch wenn es keine praktische Anwendung hat. Sie erhöhen das Verständnis der Natur und es gibt ein sehr edles Ziel. Wenn Sie jedoch ein Unternehmen aufbauen, muss das Ziel anders sein.

Schließlich möchten Sie Wert liefern. Sie möchten profitabel sein. Sie müssen zu Ihren Stakeholdern, zu Ihren Investoren mit finanziellen Renditen zurückkehren, und ich denke, es ist auch wichtig für Wissenschaftler, die Unternehmer machen, um diese Unterscheidung sehr klar zu halten. Und ich versuche nicht zu sagen, dass Geld das einzige ist, was zählt, obwohl Geld wichtig ist. Ich versuche auch zu sagen, dass Sie nach praktischen Ergebnissen suchen. Für uns möchten wir Quantencomputer für Entwickler zugänglich machen. Wir wollen Quantencomputer wertvoll machen. Wir möchten sicherstellen, dass Quantencomputer diese harten Probleme lösen und die gesamte Menschheit profitieren können. Und das ist das Ziel.

Und offensichtlich suchen Sie auch finanzielles Wachstum und finanzielle Rentabilität. Ich würde sagen, dass dies für mich wirklich die größte Lektion auf dem hohen Niveau ist. Der Unterschied zwischen dem wissenschaftlichen Ansatz und nennen wir ihn den Start -up -Ansatz. Es ist sehr, es ist sehr schön. Ähnlicher Ausgangspunkt, unterschiedliche Endziele und unterschiedliche Trajektorien. Und es ist wichtig, das zu berücksichtigen.

(23:03) Jeremy Au:

Interessant ist, dass Sie dieses Unternehmen jetzt in Quantum Computing aufbauen, insbesondere mit einer Software -Perspektive. Was macht Quantum Computing für uns, das herkömmlichen Computer nicht tun kann? Ich weiß, dass dies nach einer grundlegenden Frage klingt, aber Sie wissen, mein Computer kann bereits Zoom -Anrufe durchführen, Excel ausführen, ein Risikomanagementmodell ausführen und Blockchain generieren. Was macht eine Quantensoftware, die uns einige Vorteile bietet und was sind einige Anwendungen infolgedessen?

(23:29) Tommaso DeMarie:

Okay, nimm alle Beispiele, die du gerade aufgeführt hast, dein Computer wird all das weiterhin tun. Das Quantum Computing wird also Ihren Zoom -Anruf nicht ersetzen. Wir sollten etwas anderes an die beiden Paradigmen nachdenken. Und zuerst würde ich sagen, dass eine Sache, klassische oder konventionelle Computer, normalerweise vor Ort, sie als klassische Computer bezeichnen. Der, den wir zum Beispiel verwenden, aber auch Ihr Telefon oder ein HPC. Dies sind alles klassische Computer.

Eine GPU basiert auch auf klassischer Computerlogik oder FPGA. Dies sind alles Beispiele für klassische Computersysteme. Und diese Geräte sind unglaublich mächtig. Unglaublich mächtig. Ich meine, im letzten Jahrzehnt haben wir gelernt, wie man Dinge parallelisieren. Wir haben gelernt, wie man lineare Algebra beschleunigt und die Tensorberechnungen beschleunigt.

Und das Ergebnis all dieser Erkenntnisse ist Chatgpt, bessere KI -Modelle usw. Konventionelle Computer, klassische Computer sind also unglaublich leistungsfähig, und dennoch gibt es einige Probleme, die eine so hohe Komplexität haben, dass Sie sie nicht lösen könnten, selbst wenn Sie die gesamte Rechenleistung aussetzen würden, die wir heute auf dem Planeten verfügbar haben.

Ich werde Ihnen ein einfaches Beispiel geben. Wenn Sie eine Verbindung zu Ihrem Google Mail -Konto oder zu einem E -Mail -Anbieterkonto herstellen oder wenn Sie eine Verbindung zu Ihrer Bank herstellen, stellen Sie einen sicheren Kommunikationskanal zwischen Ihnen und dem so fest, dass wenn Sie Ihr Passwort senden, auch wenn jemand lauert, können sie Ihren Pass nicht lesen.

Daher erstellen Sie einen sicheren Kommunikationskanal zwischen den beiden Parteien und können Informationen sicher über die Austausch von Informationen übertragen. Sie können sich Ihre Bankkonto -Details ansehen. Sie können das alles tun und wissen, dass Sie in Sicherheit sind. Niemand kann dich ausspionieren. Und der Grund, warum Sie sicher sind, ist, dass Sie, wenn Sie diesen Kommunikationskanal erstellen, wirklich die Komplexität eines Problems verwenden, um Sie zu schützen. Das Problem ist, dass wenn ich zwei sehr große Primzahlen nehme und sie miteinander multipliziere, was eine sehr einfache Sache ist, können Sie es von Hand tun, oder? Sie erhalten eine sehr große Zahl. Das ist also einfach. Aber wenn ich Ihnen die sehr große Zahl gebe und Sie auf bitte, die beiden Primfaktoren zu finden, die der Multiplikum miteinander gibt, gibt Ihnen diese große Zahl. Es stellt sich heraus, dass dieses Problem für herkömmliche Computer in einem bestimmten Maßstab unmöglich zu lösen ist. Es wird Millionen von Jahren brauchen, um sie zu knacken und dieses Problem zu knacken. Und deshalb können Sie diese Eigenschaft auf sehr kluge Weise nutzen. Sie können sichere Kommunikationskanäle erstellen. Dies ist also ein einfaches Beispiel, das wir jeden Tag verwenden, auch wenn wir uns dessen nicht bewusst sind. Auch wenn wir uns dessen nicht bewusst sind. Von einem harten Rechenproblem, das selbst angesichts der gesamten GPU -Leistung, die wir heute zur Verfügung haben, werden Sie nicht in der Lage sein, zu knacken. Und aufgrund dieser Garantie können wir das Internet sicher nutzen. Nun, wie sich herausstellt, können Quantencomputer das Problem tatsächlich effizient machen.

Anstatt Millionen von Jahren zu nehmen, um die erstklassigen Faktoren zu finden, dauert es ein paar Stunden oder vielleicht einen Tag. Sie können also den Unterschied in Zeitskalen zu schätzen wissen. Wir gehen von der Zeit, die es brauchte, um von Dinosaurier zum Menschen zu gehen, zu ein paar Stunden. Es ist völlig unterschiedliche Größenordnungen.

Und das gibt ein Beispiel dafür, warum Quantencomputer unglaublich leistungsfähig sind. Es gibt aber auch ein Beispiel für ein Problem, dem wir jeden Tag begegnen, auch wenn wir uns dessen nicht bewusst sind, das mit Quantencomputern geknackt werden kann. Offensichtlich gibt es hier eine negative Konnotation und die negative Konnotation besteht darin, dass Quantencomputer auf das Gebiet der Kryptographie auswirken, was heute eine große Diskussion ist.

Aber beiseite legen, es gibt viele andere ähnliche Probleme in einer Reihe von Feldern, die von der Quantum -Computerleistung profitieren. Lineare Algebra kann schneller mit Quantencomputern gelöst werden, was für Anwendungen in allen Technik ist. Bestimmte Techniken für maschinelles Lernen können von Beschleunigungen von Quantencomputern profitieren, was aufregend ist, da das Potenzial davon darin besteht, leistungsfähigere Modelle in kürzerer Zeit zu trainieren oder weniger Daten zu verwenden und weniger Energie zu verwenden, da ein Computer, soweit wir heute beurteilen können, energieeffizienter sind als herkömmliche Computer.

Die viel Kühlung und viel Kraft erfordern, nur um zu funktionieren. Anschließend haben Sie Anwendungen in der Chemie, wenn Sie die chemischen Eigenschaften von Molekülen vollständig simulieren möchten. Sie können dies nicht mit klassischen Computern tun, da Moleküle quantenmechanische Systeme sind. Dafür benötigen Sie das quantenmechanische System, und ein Quantencomputer ist so, was unser Verständnis von Chemie und Materialwissenschaft verbessern und die Auswirkungen auf ziemlich alles, was wir in der modernen Wirtschaft tun, höchstwahrscheinlich beeinflussen wird. Stellen Sie sich vor, Sie könnten effizientere Batterien aufbauen, die im Transport von Automobilen nachspielt. Stellen Sie sich vor, Sie können effizientere Sonnenkollektoren bauen.

Stellen Sie sich vor, Sie können simulieren, was im Fusionsreaktor effektiver passiert. Dass es uns helfen kann, näher an die Reinigung der Energie schneller zu reinigen. Vielen Dank an Fusion. Dies dient nur dazu, Ihnen einen Geschmack der Art von sehr harten Rechenproblemen zu geben, die in der Natur vorhanden sind, die wir heute Schwierigkeiten haben, aber das Quantencomputer könnte uns helfen, zu lösen. Und wenn Quantencomputer gelingen, auch einige dieser Probleme zu lösen. Ich glaube, wir werden in eine neue Ära technologischer Innovation, wissenschaftliche Entdeckungen eintreten, etwas, das sehr ähnlich ist, was vor hundert Jahren mit dem Verständnis besserer physischer Modelle geschah, die uns den Computer und dann alles für menschliche Gesellschaften veränderte. Es ist unglaublich aufregend, ich hoffe, ich habe es geschafft, Ihre Frage zu beantworten.

(28:26) Jeremy Au:

Toll. Könnten Sie über die Zeit teilen, dass Sie persönlich mutig waren?

(28:29) Tommaso DeMarie:

Ich kann. Dies wird eine kleine Geschichte sein. Es wird keine großartige Geschichte der Tapferkeit oder ähnliches geben, aber es ist eine Geschichte, die für mich eine Bedeutung hat. Und es ist eine süße kleine Sache, an die ich mich noch erinnere. Also werde ich Ihnen drei Dinge über mich erzählen, die nichts mit Physik zu tun haben, nichts mit Quantenmechanik zu tun haben, nichts mit Unternehmertum zu tun haben. Einer ist, dass ich ein Sommelier bin. Ich liebe, ich liebe Essen. Ich liebe Wein und während meines Meisters ging ich abends tatsächlich zur Sommelier -Schule in Italien und während des gesamten Jahres habe ich meine Zertifizierung erhalten. Lustige Tatsache, ich habe auch in einem Michelin -Stern -Restaurant gearbeitet, was ich auch während meines Studiums gemacht habe. Nachts wollte ich bis sehr spät als Komi arbeiten, was wirklich der niedrigste Rang in der Hierarchie einer Küche ist. Es war eine erstaunliche Erfahrung. Es war aus den Büchern, aber das Restaurant ließ mich das sehr freundlich machen. Und dies hängt mit der Geschichte zusammen, die ich in einer Sekunde mit Ihnen teilen werde.

Und der letzte lustige Punkt, nur für die Leute zu wissen. Also mache ich mich ein bisschen menschlicher. Ich liebe Tiere und habe einen Haustierpapagei zu Hause. Es gibt mir jeden Tag viel Freude. Lassen Sie mich Ihnen von der Geschichte erzählen.

Als ich im Michelin Star Restaurant arbeitete, habe ich in der ersten Woche so ziemlich das Gemüse geschnitten, was nicht wirklich desto mehr ist. Nach einer Woche des Hackens von Karotten, Zwiebeln und Knoblauch und Petersilie gaben sie mir schließlich diese kleine Aufgabe. Und die Aufgabe war sehr einfach. Ich musste helfen, die Amuse Bouche für den Abend vorzubereiten. Was also passiert, ist, dass es normalerweise ein festes Menü gibt und wenn Sie sich hinsetzen, werden Sie eine kleine Vorspeise bringen, etwas nur, um das Essen zu beginnen. Sehr einfach und keine große Sache. Es wird als Amuse Bouche bezeichnet, falls die Leute damit nicht vertraut sind.

Sie müssen sich auch vorstellen, dass in einer dieser Küchen das meiste passiert, dass Menschen sich ständig anschreien. Es ist hoher Druck. Jeder ist sehr angespannt und gestresst. Es gibt viel Schreien. Es fühlt sich ein bisschen wie beim Militär an, wenn Sie Ihr NS machen. Es gibt immer jemanden, der dich ohne Grund anruft.

Wie auch immer, nach einer Woche voller Gemüse sagen sie es mir, gehen Sie und bereiten Sie die Amuse Bouche vor. Alles, was Sie tun müssen, ist, den Teller mit ein wenig dieser Sauce zu füllen. Das war's. Sie zeigen mir nicht, wie es geht. Ich gehe, ich fange an, die Teller vorzubereiten, und ich lege so viel Sauce, wie ich denke, Sinn. Und die Teller gehen aus. Fünf Minuten später arbeitet der Küchenchef, der normalerweise nicht mehr in der Küche arbeitet, aber draußen sitzt und Kunden unterhält. Der Küchenchef stürzt durch die Tür in die Küche und beginnt zu schreien, als würde er jemanden töten. Schreien, wer hat die Amuse Bouche vorbereitet? Wer hat so viel Sauce gestellt? Wer ist dieser Idiot? Ich werde ihn erwürgen, bla, bla, bla, bla, bla. Jeder friert ein.

Was sie mir vorher gesagt haben, war, dass wir schreien könnten, wir könnten wütend aussehen, und es ist sicherlich eine sehr stressige Umgebung, aber wenn Sie einen Fehler machen, Mann, besitzen Sie es. Also hält der Küchenchef während des gesamten Schreiens stehen, vergeblich und pumpt auf seinem Hals. Ich hebe meine Hand und sage, Koch, es tut mir leid. Ich tat es. Und ich hatte erwartet, dass er mich mitnehmen, mich buchstäblich auf die Küchenkleidung packen und mich von der Hintertür aus der Küche werfen würde. Kommt zu mir und starrt mich an. Es war ein großer Kerl. Es war größer als ich und sehr groß. Und er sagte, ich werde dir zeigen, wie es geht. Stellen Sie sicher, dass Sie nicht den gleichen Fehler erneut begehen.

Er hat seine genauen Worte nicht benutzt, aber Sie haben die Idee. Und er beruhigte sich. Laut, zeigt mir, wie es geht. Ich lerne und ich habe es nicht wieder vermasselt. Und es war sehr interessant, denn danach kommt die Küche du Küche, die im Grunde genommen der zweite Kommando ist, mich beiseite und sagt, schau, ich habe einen Fehler gemacht.

Bußgeld. Aber gut gemacht. Sehr wenige Menschen besitzen es. In der Küche ist es sehr einfach, besonders wenn jemand nach den Menschen schreit, zu verschwinden und sich zu verstecken oder so zu tun, dass nichts passiert ist. Du besitzt es. Das ist der Weg, es zu tun. Gut auf dich. Er sagte auch, wenn Sie es wieder aufbauen, werde ich Sie schlagen. Aber das ist fair. Es ist eine sehr kleine.

Wenn Sie es getan haben, sagen Sie es, erklären Sie, warum Sie es getan haben, fragen Sie um Hilfe, fragen Sie, wie Sie es vermeiden können, es wieder zu tun, zeigen Sie, dass Sie echt sind. Und normalerweise reagieren die Menschen positiv darauf. Und ich denke, das ist so ziemlich alles, was Sie tun, aber es ist besonders in Unternehmertum und Startups wahr, weil Sie so viele Fehler begehen, dass Sie diese Lektion umso glücklicher sind, je früher Sie diese Lektion lernen. Auch erfolgreicher wirst du sein.

(32:18) Jeremy Au:

Ja. Toll. In diesem Sinne würde ich gerne die drei großen Imbissbuden zusammenfassen, die ich hier meine Notizen aufgenommen habe. Erstens vielen Dank, dass Sie sich über Ihre Leidenschaft und die Love Quantum Physics und Quantum Computing geteilt haben. Das war nur faszinierend zu hören, wie Sie diese anfänglichen Schritte in die Wortwissenschaft und dann von finanzieller Risikomodellierung in Quantum Computing weggeführt haben.

Zweitens vielen Dank, dass Sie sich über Ihre Überlegungen darüber informiert haben, was es braucht, um Wissenschaftler und Forscher zu einem Gründer eines Startups zu machen, und es war fantastisch, die Fehler zu hören, die Sie gewonnen haben, und auch die Erkenntnisse, die Sie hatten, um sicherzustellen, dass Sie sichergestellt werden, dass Sie realistisch und pragmatisch sind und sich selbst in einem sehr komplexen Feld, insbesondere in einem sehr komplexen Feld, das noch aufgetaucht ist, aufgetaucht ist, als sich immer noch aufgetaucht sind, als sich noch immer als erdet, als es immer noch aufgetaucht ist, als sich immer noch auf dem neuesten Stand, als er sich als noch aufgetaucht ist, wurde es immer noch aufgetaucht. Vielen Dank, vielen Dank, dass Sie sich über Ihre Mut -Geschichte erzählt haben, was es braucht, um die Besitzung zu übernehmen. Ich fand es fantastisch zu hören, wie Sie darüber nachdenken, das Eigentum im Kontext des Restaurants zu übernehmen, in dem Sie sich befanden, aber auch im Zusammenhang mit der Annäherung an die Lösung für den Raum des Quantum Computing als Startup -Gründer.

In diesem Sinne vielen Dank für das Teilen.

(33:22) Tommaso DeMarie:

Danke, Jeremy. Es war großartig. Wirklich schön dich zu sehen. Danke schön.