Tommaso Demarie: Startup Komputasi Kuantum, Akademisi PHD hingga Pendiri & Kepemilikan Kesalahan Michelin - E435

Tommaso Demarie, CEO & Co-Founder Entropica Labs, dan Jeremy Au membahas tiga tema utama:

1. Startup Komputasi Kuantum: Tommaso membagikan wawasannya tentang komputasi kuantum dan aplikasi-aplikasi potensialnya. Dia berbicara tentang perusahaannya, Entropica Labs, yang berfokus pada pengembangan perangkat lunak untuk koreksi kesalahan kuantum, sebuah elemen penting dalam komputasi kuantum yang mengurangi kesalahan yang disebabkan oleh noise. Dia menjelaskan bahwa komputer kuantum, tidak seperti komputer klasik, memanfaatkan mekanika kuantum untuk memproses informasi, sehingga memungkinkan mereka untuk mengatasi masalah kompleks yang tidak dapat dipecahkan oleh komputer klasik secara efisien. Dia juga menekankan potensi transformatif di bidang-bidang seperti komunikasi yang aman, kimia, dan masalah optimasi, memberikan contoh seperti kemampuan untuk memecahkan kode kriptografi dan mensimulasikan sifat kimiawi molekul dengan lebih akurat.

2. Akademisi PHD hingga Pendiri: Tommaso pertama kali mengejar gelar sarjana dan master dalam bidang fisika, diikuti dengan gelar PhD dalam teori informasi kuantum. Meskipun memiliki pekerjaan awal di bidang pemodelan risiko keuangan, kecintaannya pada komputasi kuantum membawanya bergabung dengan komunitas penelitian akademis di Singapura. Dia berbagi bagaimana IBM merilis komputer kuantum berbasis cloud pertama pada tahun 2016, yang membuat komputasi kuantum menjadi lebih mudah diakses, memotivasi Tommaso untuk beralih dari dunia akademis ke dunia wirausaha. Ia menyoroti tantangan yang dihadapi, termasuk pentingnya berfokus pada masalah yang relevan dan memanfaatkan kompetensi inti seseorang.

3. Kesalahan Kepemilikan Michelin: Tommaso berbagi kisah pribadi tentang bekerja di restoran berbintang Michelin, yang memberinya pelajaran berharga tentang kepemilikan dan akuntabilitas. Dalam lingkungan dengan tekanan tinggi ini, dia belajar pentingnya memiliki kesalahan dan mencari bantuan untuk memperbaikinya. Pengalaman ini sejalan dengan perjalanannya sebagai pendiri startup, di mana ketahanan, pembelajaran berkelanjutan, dan kemampuan beradaptasi sangat penting. Dia juga menekankan bahwa mengambil kepemilikan dan bersikap tulus dalam mengatasi kesalahan adalah sifat-sifat kunci untuk kepemimpinan yang sukses dan pertumbuhan pribadi, terutama dalam ekosistem startup.

Jeremy dan Tommaso juga membahas tentang revolusi pemodelan iklim, tantangan dalam penggalangan dana untuk startup deep science, dan evolusi teknik koreksi kesalahan kuantum.

Didukung oleh Heymax!

Tahukah Anda bahwa Anda bisa mendapatkan perjalanan kelas bisnis gratis ke Jepang setiap tahun dengan heymax.ai? Heymax adalah aplikasi hadiah di mana 500 merek seperti Apple, Shopee, Amazon, Agoda, dan bahkan bank memberi Anda penghargaan atas kesetiaan Anda dengan berkontribusi terhadap liburan impian Anda. Melalui aplikasi Heymax, setiap transaksi yang Anda lakukan akan memberi Anda Max Miles, yang dapat Anda tukarkan dengan perjalanan gratis di lebih dari 25+ mitra maskapai penerbangan dan hotel. Daftar di heymax.ai sekarang untuk mendapatkan 1.000 Max Miles - ubah transaksi harian Anda menjadi liburan impian!

Bisnis Anda juga dapat memanfaatkan mata uang loyalitas yang sangat hemat biaya dan diinginkan yang disebut Max Miles yang tidak memiliki masa berlaku, tanpa biaya, dan dapat ditransfer secara instan 1 banding 1 ke 24 maskapai penerbangan dan hotel untuk mendapatkan pelanggan baru dan mendorong penjualan berulang tanpa perlu integrasi. Hubungi joe@heymax.ai dan sebutkan BRAVE untuk meningkatkan permainan reward Anda dan mengurangi biaya.

(02:10) Jeremy Au:

Hei, Tommaso. Sangat senang Anda ada di acara ini.

(02:12) Tommaso Demarie:

Hei, Jeremy, senang bertemu dengan Anda.

(02:14) Jeremy Au:

Ya, saya senang akhirnya kita bisa membuat acara ini berhasil. Saya tidak sabar karena Anda melakukan sesuatu yang masih belum saya pahami, yaitu semua hal yang berbau kuantum, seperti komputasi kuantum. Saya mendengar bahwa Antman, film ini masuk ke alam semesta kuantum. Saya yakin itu seratus persen logis secara ilmiah. Dan saya sangat senang Anda bisa hadir di acara ini. Dapatkah Anda menceritakan sedikit tentang diri Anda?

(Tommaso Demarie:

Tentu saja, saya juga sangat senang berada di acara ini. Jadi saya berasal dari Italia. Saya pindah ke Singapura lebih dari 10 tahun yang lalu. Saya adalah seorang ahli fisika. Saya adalah seorang geek di hati. Dan saat ini peran saya adalah sebagai CEO dan Co-Founder Entropica Labs. Seperti yang Anda sebutkan, seperti yang Anda isyaratkan, kami adalah perusahaan komputasi kuantum yang berbasis di Singapura, sudah berusia enam tahun, dan kami sedang membangun komponen yang sangat penting dari perangkat lunak untuk komputasi kuantum, yang disebut koreksi kesalahan kuantum. Sesuatu yang ingin sekali saya ceritakan kepada Anda.

(03:04) Jeremy Au:

Saya yakin kita akan membahasnya. Dapatkah Anda berbagi sedikit lebih banyak sebelum kita masuk ke sejarah dan perjalanan, dapatkah Anda berbagi sedikit lebih banyak tentang apa yang dilakukan Entropica?

(03:11) Tommaso Demarie:

Ya, tentu saja. Jadi seperti yang saya sebutkan, kami adalah perusahaan perangkat lunak, yang berarti kami tidak membuat komputer kuantum. Tapi yang kami lakukan adalah mengatasi salah satu masalah mendasar yang berkaitan dengan kuantum. Seperti namanya, kuantum, komputer kuantum adalah perangkat yang memproses informasi menggunakan sistem kuantum dan memanfaatkan efek yang sangat khusus dari mekanika kuantum.

(03:33) Tommaso Demarie:

Jadi mekanika kuantum sangat fantastis dan sistem kuantum sangat luar biasa. Tapi seperti yang bisa Anda bayangkan dengan mudah, ketika Anda mencoba menangani atom atau foton atau partikel yang sangat kecil secara umum. Masalahnya adalah bahwa benda-benda ini berinteraksi dengan segala sesuatu. Mereka selalu berinteraksi dengan alam semesta, mereka selalu berinteraksi dengan alam, dan masalah besar yang dimiliki oleh komputer kuantum adalah sesuatu yang disebut noise.

Bukan kebisingan, seperti mereka sangat berisik, tapi kebisingan dalam arti bahwa Anda memiliki interaksi dengan segala sesuatu di sekitarnya. Dan ada masalah karena jika Anda mencoba menjalankan komputasi kuantum pada komputer kuantum, dengan sangat cepat kesalahan terakumulasi dan Anda tidak mendapatkan apa pun yang berharga darinya. Jadi kami membutuhkan solusi dan solusinya disebut koreksi kesalahan kuantum, yang merupakan seperangkat prosedur yang perlu Anda terapkan pada komputer kuantum untuk memastikan bahwa Anda dapat memperbaiki kesalahan lebih cepat daripada yang terakumulasi dalam perhitungan.

Apa yang kami lakukan adalah membangun tumpukan perangkat lunak yang Anda perlukan untuk melakukan koreksi kesalahan pada komputer kuantum. Dan saya mencoba memberikan sedikit analogi. Saya suka analogi, terutama dalam fisika. Mereka biasanya sangat efektif. Anda mungkin akrab dengan salah satu contoh terbaik dari koreksi kesalahan dalam kehidupan sehari-hari, yaitu kulkas yang kemungkinan besar Anda miliki di dapur.

Kulkas adalah perangkat koreksi kesalahan. Karena apa yang dilakukannya, ia menghilangkan entropi, dan maaf jika saya sedikit terlalu akademis di sini, tetapi ia menghilangkan entropi dari makanan yang Anda miliki. Karena jika Anda meninggalkan makanan di luar, terutama di tempat seperti Singapura, makanan tersebut akan menjadi basi dengan sangat cepat. Dan Anda bisa menganggapnya sebagai kesalahan yang terjadi pada makanan Anda. Jika Anda menaruhnya di dalam lemari es, yang dilakukan lemari es adalah memompa entropi secara harfiah. Sebenarnya, inilah alasan mengapa Anda memiliki pompa panas di belakang lemari es, mendinginkan makanan, mengawetkan makanan, dan menjaga semuanya sebagaimana mestinya, untuk waktu yang jauh lebih lama daripada yang seharusnya.

Di satu sisi, koreksi kesalahan kuantum melakukan sesuatu yang secara metaforis sangat mirip. Koreksi ini memompa entropi keluar dari komputer kuantum sehingga Anda dapat mempertahankan keadaan komputasi Anda untuk waktu yang lebih lama. Dan omong-omong, penjelasan yang sangat rumit yang baru saja saya berikan kepada Anda juga merupakan bagian dari alasan mengapa nama perusahaan ini adalah Entropica, karena entropi adalah konsep kunci dalam semua hal yang sedang kita diskusikan.

(05:25) Jeremy Au:

Luar biasa. Dan kembali ke masa lalu, pertama kali Anda terjun ke dunia ini karena Anda adalah seorang sarjana fisika dan sangat jauh. Jadi, bagaimana cinta pertama Anda pada sains dan komputasi kuantum muncul?

(Tommaso Demarie:

Oke. Jika Anda pergi, atau jika saya benar-benar kembali ke masa lalu, saya ingat ketika saya masih kecil, saya tumbuh dengan banyak membaca fiksi ilmiah. Saya menyukainya. Saya tumbuh besar dengan mencintai sains, mencintai teknologi, mencintai konsep-konsep komputasi, saya, saya banyak membaca, semua buku Herbert, Dune dan Forward, jauh sebelum menjadi sensasi. Saya suka Asimov. Saya menyukai semua buku seri robot. Jadi ada kecenderungan alami untuk segala sesuatu yang berhubungan dengan teknologi yang saya miliki. Nah, ini adalah bagian yang menyenangkan, bukan? Saya juga bisa berbagi sesuatu yang sangat pribadi yang tentu saja berdampak pada saya ketika saya masih jauh lebih muda. Apa yang terjadi ketika saya berusia 11 tahun adalah salah satu kerabat dekat saya didiagnosis menderita ALS, yang merupakan penyakit neuron motorik yang fatal. Itu sangat mengerikan. Dan saya ingat dengan sangat jelas hal ini yang disampaikan berkali-kali, bukan? Bahwa para dokter akan mengatakan, tidak ada yang bisa kami lakukan. Kami tidak cukup mengerti tentang penyakit ini sehingga tidak ada yang bisa kami lakukan. Kita hanya bisa menunggu, mencoba membantu orang tersebut, yang mana benar-benar memilukan, bukan?

Dan merefleksikan episode ini, sesuatu yang menjadi sangat jelas bagi saya adalah bahwa ketika kita tidak mengetahui banyak hal, maka penderitaan akan terjadi. Penderitaan terjadi. Dan Anda dapat mengubah konsep itu dan pandangan positifnya adalah semakin banyak kita tahu, semakin banyak kita belajar tentang alam semesta, semakin banyak kita belajar tentang alam. Dan semakin saya percaya bahwa kita dapat memperbaiki banyak masalah dan banyak penderitaan yang masih mempengaruhi umat manusia, planet hewan. Dan ini adalah sesuatu yang saya pegang teguh. Alasan mengapa saya selalu ingin menjadi seorang ilmuwan adalah karena saya pikir ada sesuatu yang sangat penting dalam belajar. Kita belajar tentang alam, kita belajar tentang fisika, kita bisa membangun teknologi yang lebih baik, dan kita bisa meningkatkan kehidupan semua orang.

Dan saya sangat percaya akan hal itu. Dan inilah mengapa saya belajar fisika. Seperti yang Anda sebutkan, saya, saya pertama kali mengambil gelar sarjana di bidang fisika. Kemudian saya mengambil master di bidang fisika lingkungan karena sebenarnya, saya ingin mengerjakan model iklim. Saya ingin mengerjakan model matematika untuk iklim. Dan inilah saat seluruh ide komputasi kuantum muncul, muncul karena dengan profesor saya pada saat itu, kami menghargai bahwa beberapa komputasi, pada kenyataannya, sebagian besar komputasi dalam model iklim sangat sulit. Jadi, meskipun Anda menggunakan superkomputer, ada batas untuk apa yang dapat Anda lakukan.

Dan kemudian kami mulai belajar tentang komputasi kuantum, yang masih merupakan ide yang cukup baru. Itu baru terjadi beberapa tahun yang lalu. Ini terjadi pada tahun 2008. Jadi sudah 16 tahun yang lalu. Itu masih merupakan ide yang cukup baru di dalam, di dalam, di dalam. Di dunia akademis.

Dan kami menyadari bahwa ada banyak masalah di luar sana yang membutuhkan daya komputasi yang sangat besar. Dan seluruh janji dari komputasi kuantum adalah bahwa mereka dapat memecahkan masalah-masalah tertentu yang tidak dapat dipecahkan oleh komputer tradisional yang kita miliki, bahkan oleh superkomputer. Jadi hubungannya sangat rapi. Lihatlah masalah-masalah besar dalam fisika lingkungan dan pelajari bahwa beberapa masalah membutuhkan lebih banyak. Dan saat itulah saya menjadi sangat bersemangat dan sedikit terobsesi dengan seluruh konsep komputasi kuantum.

(08:19) Jeremy Au:

Luar biasa. Ketika Anda melihat hal itu, Anda memutuskan untuk mengambil gelar PhD, bukan? Jadi apa alasan di balik pengambilan gelar PhD tersebut? Karena, seseorang bisa saja menyukai komputasi kuantum, tapi mungkin tidak mengambil gelar PhD, meskipun saya merasa Anda harus menjadi seorang PhD untuk memahami komputasi kuantum. Tapi apa alasan di balik gelar PhD itu?

(Tommaso Demarie:

Tentu saja. Jadi faktanya, saya tidak langsung mengambil gelar PhD. Sebenarnya, saya ditawari pekerjaan oleh sebuah bank di Italia. Saat itu saya masih berada di Italia. Mereka menawari saya pekerjaan di departemen manajemen risiko di bank tersebut, yang menurut saya cukup menyenangkan karena kami bekerja dengan model statistik, model matematika, metode Monte Carlo, untuk mengevaluasi risiko di berbagai operasi bank.

Saya menyukainya. Dan itu adalah pengalaman yang luar biasa. Itu berlangsung selama hampir satu tahun yang memberi saya sedikit lebih banyak, saya kira, pemahaman praktis dan pemikiran praktis, bukan? Menjadi sedikit lebih pragmatis. Namun untuk menjawab pertanyaan Anda, alasan mengapa saya akhirnya tetap melamar beasiswa PhD dan mendapatkan beasiswa tersebut dan pindah ke Australia. Jadi saya pindah ke Sydney pada tahun 2010 untuk mengambil PhD. Karena pada saat itu, jika Anda ingin bekerja di bidang komputasi kuantum, kenyataannya Anda tidak memiliki banyak jalan untuk melakukannya. Satu-satunya perjalanan yang tepat yang dapat Anda lakukan adalah perjalanan akademis, terutama di Italia. Maksud saya, jika saya ingin bekerja pada komputasi kuantum di Italia, hal itu tidak akan terjadi, tetapi di pusat-pusat akademik yang lebih besar di seluruh dunia, mereka memiliki peluang untuk itu.

Jadi tidak banyak pilihan, tapi saya pribadi juga suka belajar. Saya benar-benar ingin pindah dari Eropa. Saya ingin pergi ke Australia. Saya ingin menghadapi tantangan berada di tempat yang sama sekali berbeda di mana saya tidak mengenal siapa pun, di mana saya sendirian dan saya harus membangun masa depan saya sendiri, karier saya sendiri. Dan saya sangat beruntung bisa diterima di sebuah kelompok yang memiliki profesor-profesor yang sangat luar biasa, yang bekerja pada aspek-aspek yang berbeda dari apa yang disebut teori informasi kuantum. Jadi ketika ada kesempatan, saya mengambilnya. Saya berterima kasih kepada semua orang di bank, berhenti dari pekerjaan saya, mengemasi tas saya. Dan begitu saya mendapatkan visa, saya pindah ke Australia. Itu benar-benar satu-satunya pilihan. Untuk menekankan poinnya, itu benar-benar satu-satunya pilihan jika Anda ingin bekerja di bidang komputasi kuantum.

Namun sekarang saya ingin mematahkan salah satu mitos. Ini bukan mitos yang besar, tapi ini adalah sesuatu yang Anda katakan. Anda mengatakan bahwa Anda membutuhkan gelar PhD untuk bekerja di bidang komputasi kuantum. Pada tahun 2010, hal itu mungkin benar. Pada tahun 2024, hal itu tidak benar lagi. Dan saya dapat berbicara berdasarkan pengalaman karena beberapa orang terbaik yang kami miliki di Entropica, mereka tidak memiliki gelar PhD di bidang komputasi kuantum. Mereka sangat cerdas. Mereka masih memiliki latar belakang akademis yang kuat, namun beberapa di antaranya memiliki gelar sarjana, beberapa di antaranya memiliki gelar master. Apa yang benar-benar indah tentang apa yang telah berubah di seluruh bidang komputasi kuantum dalam 14, 15 tahun terakhir adalah bahwa hari ini, Anda dapat memainkan peran yang sangat besar tanpa perlu memiliki latar belakang akademis yang berat seperti yang saya miliki, karena ada begitu banyak peluang, begitu banyak masalah yang terbuka di seluruh perangkat lunak, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, desain arsitektur, dan informasi kuantum.

Faktanya, salah satu tujuan besar yang kami miliki adalah menarik orang-orang dari berbagai bidang untuk benar-benar datang dan berkontribusi pada pengembangan bidang tersebut. Jadi saya mulai menjelaskan di sini dan intinya adalah bahwa ada banyak pekerjaan yang harus dilakukan dalam komputasi kuantum, beberapa pekerjaan yang paling menarik yang kemungkinan besar akan Anda lakukan dalam hidup Anda, terutama karena bidang ini masih baru, baru dimulai, dan Anda tidak memerlukan gelar PhD lagi. Ada banyak masalah terbuka yang tidak memerlukan gelar PhD. Mereka membutuhkan kerja keras. Mereka membutuhkan pemahaman yang baik tentang komputasi, tetapi tidak membutuhkan gelar PhD.

(Jeremy Au:

Dan yang menarik adalah, sudut pandang klasik untuk gelar PhD adalah bahwa mereka akan menjadi profesor, seperti bergabung dengan dunia akademis dan Anda memutuskan untuk menjadi seorang pendiri. Bisakah Anda berbagi lebih banyak tentang pilihan karir tersebut?

(11:34) Tommaso Demarie:

Ya, tentu saja. Setelah meraih gelar PhD, saya pindah ke Singapura. Di Singapura, kami sangat beruntung karena kami memiliki salah satu pusat keunggulan terbaik untuk penelitian teknologi kuantum. Pusat Teknologi Kuantum, CQT, berbasis di NUS dan pada tahun 2014, ketika saya pindah ke Singapura, saya berafiliasi dengan CQT. Meskipun posisi saya adalah sebagai peneliti postdoc, peneliti di SUTD, Singapore University of Technology and Design. Dan saya sangat beruntung bisa bergabung dengan kelompok Joe Fitzsimons, yang juga beralih dari dunia akademis ke dunia wirausaha, dan saat ini menjadi CEO dan pendiri Horizon Quantum, sebuah perusahaan komputasi kuantum yang berbasis di Singapura.

(12:11) Tommaso Demarie:

Saya sangat beruntung bisa bergabung dengan grupnya. Dan alasan mengapa saya mengatakan itu adalah karena dalam kelompok itu, kami semua memiliki pandangan yang sangat pragmatis tentang bidang komputasi kuantum. Kami melakukan penelitian teoritis. Jadi kami mengerjakan algoritma pada protokol kriptografi dan sejenisnya, tetapi tujuannya bukan untuk mengejar hasil epistemologis, yang berarti hanya menciptakan pengetahuan demi pengetahuan. Tujuannya adalah untuk membuat komputasi kuantum menjadi teknologi yang praktis. Dan hal ini sangat membantu saya untuk membentuk pemahaman bahwa pada akhirnya, jika Anda ingin menciptakan dampak dalam skala yang sangat besar di dunia saat ini, kecil kemungkinannya Anda bisa melakukannya di dunia akademis.

Dan faktanya, di dunia saat ini, kita juga memiliki begitu banyak peluang, terutama dalam hal membangun perusahaan dan kewirausahaan. Alat-alat dan sumber daya yang tersedia bagi orang-orang sungguh luar biasa, bahkan dibandingkan dengan 10 atau 15 tahun yang lalu. Jadi, bagian pertama dari jawabannya adalah jika Anda ingin menciptakan dampak berskala besar dan Anda benar-benar bersemangat untuk membuat teknologi menjadi nyata, saya percaya bahwa saat ini Anda harus melakukannya di luar dunia akademis.

Lalu ada alasan pribadi, bukan? Dan alasan pribadinya adalah saya percaya bahwa teknologi pada dasarnya adalah kekuatan untuk kebaikan. Dan saya tidak ingin komputasi kuantum tetap menjadi upaya teoritis atau tetap menjadi upaya konseptual. Saya ingin mentransisikannya. Saya ingin berkontribusi dalam mentransisikannya di luar ruang akademik dan memastikan bahwa hal ini dapat bermanfaat bagi semua orang, seperti halnya komputer yang bermanfaat bagi semua orang. Dan poin ketiga adalah ketika saya masih menjadi postdoc, terjadi pergeseran besar di lapangan. Dan ini lebih kepada pengaturan waktu, tentang waktu yang tepat. Jadi pada tahun 2016, IBM menempatkan komputer kuantum pertama di cloud. Itu adalah prototipe yang sangat kecil.

Itu adalah perangkat lima qubit. Qubit adalah bit kuantum. Jadi, anggap saja ini sebagai prosesor lima bit kuantum, tetapi tersedia untuk semua orang secara gratis. Anda hanya perlu menghubungkan panggilan API dan Anda dapat mengirimkan komputasi kuantum kecil dan sederhana ke perangkat ini dan mendapatkan hasilnya. Dan Anda harus menghargai betapa luar biasanya hal ini karena sebelum perangkat tersebut tersedia secara online, jika Anda sebagai peneliti teoretis ingin menguji sesuatu pada prosesor kuantum yang sebenarnya, Anda harus menemukan kelompok eksperimen. Mesin kepala, mesin harus tersedia. Anda harus membuat proposal. Anda harus menghabiskan banyak waktu untuk membangun dan semua itu. Mungkin menghabiskan waktu satu tahun hingga waktu yang tepat tersedia untuk menjalankan eksperimen, menjalankan eksperimen, menganalisis data. Maksud saya, seperti itulah, bukan? Tapi seperti yang Anda hargai, butuh banyak waktu untuk menyelesaikan semuanya. Sekarang perangkat ini tersedia untuk Anda. Anda tinggal menghubungkannya dalam lima menit, dan hasilnya akan muncul. Dan ini cukup lucu karena saya pikir pada awalnya, saya adalah salah satu pengguna yang paling berat. Saya tidak dapat membuktikan klaim ini, tetapi saya tetap membuat klaim tersebut.

(14:40) Tommaso Demarie:

Karena sebuah proyek yang kami kerjakan, saya adalah salah satu pengguna terberat mesin itu. Saya mengajukan ribuan permintaan ke perangkat awal tersebut. Jadi, mengapa saya mengatakan hal itu karena ada perubahan besar. Tiba-tiba saja, komputasi kuantum bukan hanya sebuah ide, bukan hanya upaya teoretis, bukan hanya upaya akademis, tetapi ada perusahaan besar yang menyediakan mesin untuk Anda gunakan. Saya menyukainya. Dampak, motivasi pribadi, dan waktu yang tepat. Ketika Anda menggabungkan semua itu, pada tahun 2016, saya benar-benar mulai bertanya pada diri sendiri, Apakah saya ingin mencoba menjadi seorang profesor? Atau apakah saya ingin menjadi nyata dengan keyakinan saya, nilai-nilai saya, dan hasrat saya, dan menyeberangi jurang dan mencoba menjadi seorang wirausahawan.

(15:17) Jeremy Au:

Luar biasa. Dan, dari perspektif tersebut, Anda memutuskan untuk menjadi seorang pendiri dan banyak PhD dan ilmuwan yang mungkin ingin beralih menjadi seorang pendiri. Apa pengalaman Anda saat memutuskan untuk membangun startup pertama Anda?

(15:29) Tommaso Demarie:

Itu adalah hal yang paling menyakitkan yang bisa Anda lakukan pada diri Anda sendiri. Sangat menyakitkan dari awal hingga akhir. Namun, sungguh menakjubkan, terutama di tahun-tahun pertama. Saya katakan kami karena saya tidak sendirian. Dan saran saya adalah jika Anda bisa, jangan melakukannya sendiri. Temukan seseorang yang benar-benar Anda percayai, seseorang yang memiliki nilai yang sama dengan Anda, yang memiliki misi dan visi yang sama dengan Anda, dan lakukanlah bersama-sama karena ini adalah pekerjaan yang sulit. Ini adalah pekerjaan yang sulit, dan jika Anda memiliki seseorang di sisi Anda, itu benar-benar mengubah segalanya. Jadi, saya bersama Ewan, yang merupakan CTO dan Co-Founder kami di Entropica. Pada tahun 2018, kami berdua berhenti dari pekerjaan kami di universitas. Dan yang kami lakukan adalah bergabung dengan Entrepreneur First, pada saat itu EF memiliki cabang di Singapura.

Jadi kami bergabung sebagai tim sejak awal, dan ini adalah awal dari perjalanan kami. Namun yang ingin saya katakan adalah bahwa dalam beberapa tahun pertama, kami melakukan semua kesalahan yang bisa Anda bayangkan sebagai seorang pendiri, dan itu sangat membuat frustrasi. Namun, ini juga merupakan pengalaman belajar yang luar biasa, terutama jika Anda berasal dari dunia akademis, kenyataannya tidak banyak yang bisa Anda lakukan, selain terus membenturkan hidung Anda ke tembok hingga Anda mengetahui pintunya dan berhenti membenturkan hidung Anda ke tembok. Bahkan, saya bisa memberi tahu Anda lebih banyak lagi, bukan? Saya bisa ceritakan kepada Anda, saya bisa ceritakan bagaimana kami memulai Entropica dan salah satu kesalahan besar yang kami lakukan.

Ada kecenderungan dalam kewirausahaan, atau terutama dalam membangun startup, untuk membuat pernyataan masalah yang sangat kuat sejak awal. Kami membangun X untuk menyelesaikan Y agar kami dapat melakukan Z. Dan terkadang ada penekanan, terutama dari investor atau orang-orang di sekitar Anda, untuk mendorong Anda membuat sesuatu dengan cara seperti itu, yang masuk akal. Hal ini bekerja dengan sangat baik untuk 90%, mungkin 95 persen perusahaan. Namun terkadang hal tersebut tidak berhasil. Anda Dan pada awalnya bagi kami, kami, saya yakin hari ini kami perlu mengambil pendekatan yang berbeda, namun kami tetap mengikuti saran tersebut. Dan yang kami lakukan adalah dengan mengatakan, kami akan memecahkan masalah-masalah sulit dalam biologi komputasi dengan menggunakan komputasi kuantum.

Mengapa biologi komputasi? Karena kami para pendiri sama-sama menyukainya. Saya pribadi menyukainya. Jika saya bisa kembali ke masa lalu, jika saya bisa menjalani kehidupan yang lain, saya ingin sekali mendapatkan gelar PhD di bidang ilmu saraf. Aku menyukainya. Kesampingkan itu. Banyak masalah yang menarik, berdampak besar. Jika Anda dapat meningkatkan pemahaman kita tentang genomik, misalnya, kita benar-benar dapat mulai secara serius menangani beberapa penyakit tersulit yang masih ada, yang masih ada saat ini.

Seperti yang telah saya sebutkan, masalah komputasi yang sulit merupakan lahan yang sangat subur bagi komputasi kuantum untuk memberikan dampak. Masalah dari semua itu adalah baik Ewan maupun saya bukanlah ahli biologi. Dan sangat sulit untuk menemukan titik masuk ke bidang yang sudah sangat kompleks dan tidak sepenuhnya Anda pahami. Jadi, apa yang terjadi di awal kehidupan Entropica adalah kami menghabiskan waktu sekitar satu tahun untuk mencoba menemukan pernyataan masalah pertama yang masuk akal untuk kami tangani. Dan Anda bisa lihat bahwa kami mendapatkan logika, kami mendapatkan rasional yang salah. Dan kami mematahkan dorongan tersebut ketika kami saling melihat satu sama lain dan kami berkata, lihat, ini tidak akan berhasil.

Kami adalah ahli dalam komputasi kuantum. Kami memahami komputasi kuantum dengan sangat baik. Kami memahami masalah dalam komputasi kuantum. Janganlah kita memperumit masalah. Mari kita mundur selangkah. Mari kita mengidentifikasi apa yang hilang dalam komputasi kuantum dan mengatasinya. Dan perubahan itu luar biasa karena secara harfiah, kami beralih dari, kami telah menggalang dana selama lebih dari 12 bulan dan tidak ada yang percaya pada visi kami menjadi dalam waktu kurang dari tiga minggu, kami mendapatkan term sheet. Tapi kenapa? Karena kami fokus pada kekuatan kami. Kami fokus pada masalah yang kami pahami. Jadi itulah salah satu pelajaran pertama yang saya pelajari. Jangan pernah memperumit masalah. Fokus pada apa yang Anda ketahui. Gunakan keahlian Anda. Gunakan pemahaman Anda. Gunakan itu sebagai titik awal. Selain itu, jangan takut melakukan kesalahan. Lakukan kesalahan sebanyak yang Anda mampu lakukan, karena itulah cara terbaik untuk belajar. Sungguh, itulah cara terbaik untuk belajar. Jadi saya akhiri jawaban yang panjang ini dengan mengatakan bahwa Pengalaman ini sangat menyakitkan dan rasanya seperti Anda selalu, selalu terjatuh, kepala terbentur, tetapi Anda tahu bahwa itu tidak apa-apa. Anda bangkit dan terus berjalan dan berlari lagi sampai Anda terjatuh sekali lagi dan tidak apa-apa. Itu adalah bagian dari proses.

(19:16) Jeremy Au:

Apa yang Anda temukan tentang membangun startup yang tidak Anda pahami sebagai seorang PhD atau ilmuwan.

(19:24) Tommaso Demarie:

Itu adalah pertanyaan yang bagus.

Oke, izinkan saya, izinkan saya mencoba, izinkan saya mencoba menjawabnya dengan memetakan persamaan dan perbedaan antara melakukan sains dan membangun startup atau membangun perusahaan. Dan saya akan menggunakan contoh yang baru saja saya buat sebagai, sebagai titik awal. Saya rasa dalam kedua kasus tersebut, titik awalnya sangat mirip. Apa yang harus Anda lakukan, menurut saya, Anda harus jatuh cinta pada sebuah masalah. Dengan masalah yang Anda pahami dan dapat Anda artikulasikan.

(19:47) Tommaso Demarie:

Sesuatu yang saya pelajari adalah sangat mudah untuk jatuh cinta pada solusi ketika Anda membangun sebuah perusahaan. Karena Anda memikirkan solusinya, Anda memikirkan produknya, Anda memikirkan perangkat lunaknya, Anda memikirkan apa pun yang Anda bangun sebagai bayi kecil yang Anda lindungi dari dunia, dari lingkungan, dan Anda ingin bayi ini tumbuh. Dan itu adalah hal yang sangat manusiawi untuk dilakukan. Tetapi jika Anda jatuh cinta dengan solusi, Anda akan menjadi sangat kaku. Anda akan menjadi sangat ketat. Dan kemungkinan besar semuanya tidak akan berhasil. Anda harus jatuh cinta pada masalahnya. Hal yang harus selalu jelas dalam pikiran Anda adalah masalahnya. Solusinya akan berubah jutaan kali. Masalahnya adalah kuncinya. Dan hal ini berlaku dalam ilmu pengetahuan, sama halnya dengan kewirausahaan. Anda harus memiliki pemahaman yang sangat jelas tentang masalahnya, dan kemudian membangun solusi untuk itu. Yang berubah adalah proses validasi dan hasil yang Anda cari.

Jadi dalam ilmu pengetahuan, Anda memiliki proses validasi yang sangat ketat, yaitu metode ilmiah. Anda tidak bisa menghindar darinya. Ada beberapa langkah yang perlu Anda ikuti. Anda membuat hipotesis. Anda membuat eksperimen, mengujinya, menguraikan data, dan kemudian melanjutkannya. Namun dalam sebuah startup, Anda memiliki lebih banyak fleksibilitas. Anda harus sangat pragmatis. Saya pikir satu kesalahan yang kami lakukan beberapa kali selama masa hidup Entropica adalah bahwa kami mencampuradukkan kedua metode ini.

Terkadang kami terlalu kaku. Kami terlalu ketat terhadap diri kami sendiri. Dalam startup, hal ini sedikit mirip dengan memperbaiki diri. Bayangkan Anda sedang berada di atas kapal, bukan? Dan Anda memperbaiki bintang yang jauh dan bintang tersebut, kemudian bintang utara adalah tujuan Anda, adalah masalah yang ingin Anda selesaikan. Dan Anda mulai berlayar. Dan pada awalnya, hanya ada Anda berdua dan perahu yang penuh dengan lubang terus tenggelam. Dan Anda ada di sana dengan ember yang mencoba membuang air dari perahu. Namun semakin Anda melaju, semakin banyak orang yang bergabung dengan perahu, semakin banyak uang yang Anda miliki, semakin banyak mitra yang Anda miliki. Jadi Anda bisa mengembangkan perahu, Anda bisa menjadi lebih besar. Tapi poin pentingnya di sini adalah itu. Anda tidak perlu berlayar melewati badai.

Seperti Anda memiliki kemampuan untuk menentukan jalan. Yang penting adalah Bintang Utara, tetapi jalan antara hari ini dan Bintang Utara terserah Anda. Dan ini sangat berbeda dengan metode ilmiah, di mana Anda harus mengikuti pendekatan yang sangat ketat. Dan saya pikir itu sangat, sangat penting. Jangan, jangan mencampuradukkan keduanya. Jangan mencoba untuk menjadi terlalu kaku. Bersikaplah fleksibel, bersikaplah pragmatis, ingatlah bahwa Anda jatuh cinta pada masalahnya, bukan pada solusinya. Carilah Bintang Utara, tetapi arahkanlah diri Anda melewati badai. Terkadang Anda harus melewati badai dan kemudian memastikan bahwa Anda bertahan dan keluar dari badai tersebut. Dan juga tujuan akhirnya sangat berbeda.

Dalam ilmu pengetahuan, sangat valid bahwa tujuan akhir Anda adalah pengetahuan murni. Apa yang Anda lakukan adalah meningkatkan pengetahuan umat manusia, bahkan jika itu tidak memiliki aplikasi praktis. Anda meningkatkan pemahaman tentang alam dan ada tujuan yang sangat mulia. Namun jika Anda membangun sebuah perusahaan, tujuannya harus berbeda.

Pada akhirnya Anda ingin memberikan nilai. Anda ingin mendapatkan keuntungan. Anda harus memberikan keuntungan finansial kepada para pemangku kepentingan Anda, kepada para investor Anda, dan saya rasa penting juga bagi para ilmuwan yang menjadi pengusaha untuk menjaga perbedaan tersebut tetap jelas dalam pikiran mereka. Dan saya tidak bermaksud mengatakan bahwa uang adalah satu-satunya hal yang penting, meskipun uang memang penting. Yang ingin saya katakan juga adalah bahwa Anda mencari hasil yang praktis. Bagi kami, kami ingin membuat komputer kuantum dapat diakses oleh para pengembang. Kami ingin membuat komputer kuantum menjadi berharga. Kami ingin memastikan bahwa komputer kuantum dapat memecahkan masalah-masalah sulit dan bermanfaat bagi seluruh umat manusia. Dan itulah tujuannya.

Dan tentu saja Anda juga mencari pertumbuhan finansial dan profitabilitas finansial dari hal tersebut. Menurut saya, ini adalah pelajaran terbesar di tingkat tinggi bagi saya. Perbedaan antara pendekatan ilmiah dan sebut saja pendekatan startup. Ini sangat, sangat indah. Titik awal yang sama, tujuan akhir yang berbeda, dan lintasan yang berbeda. Dan penting untuk mengingat hal itu.

(23:03) Jeremy Au:

Yang menarik adalah bahwa sekarang Anda membangun perusahaan ini dalam komputasi kuantum terutama dengan perspektif perangkat lunak. Apa yang dilakukan komputasi kuantum untuk kita yang tidak bisa dilakukan oleh komputer tradisional? Saya tahu ini terdengar seperti pertanyaan dasar, tetapi Anda tahu, komputer saya sudah bisa melakukan zoom call, menjalankan Excel, menjalankan model manajemen risiko, menghasilkan blockchain. Jadi, apa yang dilakukan oleh perangkat lunak kuantum yang memberi kita beberapa keuntungan dan apa saja aplikasi yang dihasilkannya?

(23:29) Tommaso Demarie:

Oke, ambil semua contoh yang baru saja Anda sebutkan, komputer Anda akan terus melakukan semua itu. Jadi komputasi kuantum tidak akan menggantikan panggilan zoom Anda. Kita harus memikirkan kedua paradigma tersebut dengan cara yang sedikit berbeda. Dan pertama-tama, saya akan mengatakan satu hal, komputer klasik atau konvensional, biasanya di lapangan, kita menyebutnya sebagai komputer klasik. Komputer yang kita gunakan saat ini, misalnya, tetapi juga ponsel Anda atau HPC. Ini semua adalah komputer klasik.

GPU juga didasarkan pada logika komputasi klasik, atau FPGA. Ini semua adalah contoh sistem komputasi klasik. Dan perangkat-perangkat itu sangat kuat. Sangat kuat. Maksud saya, dalam dekade terakhir, kami belajar bagaimana memparalelkan berbagai hal. Kami belajar bagaimana mempercepat aljabar linier, bagaimana mempercepat perhitungan tensor.

Dan hasil dari semua pembelajaran tersebut adalah ChatGPT, model AI yang lebih baik, dan lain sebagainya. Jadi komputer konvensional, komputer klasik sangat kuat, namun ada beberapa masalah yang memiliki kompleksitas yang sangat tinggi, bahkan jika Anda menggunakan semua kekuatan komputasi yang kita miliki di planet ini, Anda tidak akan dapat menyelesaikannya.

Saya akan memberikan contoh sederhana. Ketika Anda terhubung ke akun Gmail Anda atau ke akun penyedia email apa pun, atau ketika Anda terhubung ke bank Anda, apa yang Anda lakukan adalah membuat saluran komunikasi yang aman antara Anda dan bank sehingga ketika Anda mengirim kata sandi Anda, bahkan jika ada orang yang menguping, mereka tidak dapat membaca paspor Anda.

Jadi, Anda membuat saluran komunikasi yang aman antara kedua belah pihak dan Anda dapat bertukar informasi dengan aman. Anda bisa melihat detail rekening bank Anda. Anda dapat melakukan semua itu dan Anda tahu bahwa Anda aman. Tidak ada yang bisa memata-matai Anda. Dan alasan mengapa Anda aman adalah karena ketika Anda membuat saluran komunikasi ini, apa yang sebenarnya Anda lakukan adalah Anda menggunakan kerumitan masalah untuk melindungi Anda. Masalahnya adalah jika saya mengambil dua bilangan prima yang sangat besar dan mengalikannya bersama-sama yang merupakan hal yang sangat sederhana untuk dilakukan, Anda dapat melakukannya dengan tangan, bukan? Anda akan mendapatkan angka yang sangat besar. Jadi ini mudah dilakukan. Tetapi jika saya memberikan angka yang sangat besar dan saya meminta Anda untuk mencari dua faktor prima yang dikalikan bersama akan menghasilkan angka yang sama besarnya. Ternyata masalah ini tidak mungkin dipecahkan, pada skala tertentu, oleh komputer tradisional. Butuh waktu jutaan tahun untuk memecahkannya, untuk memecahkan masalah ini. Dan karena itu, Anda dapat menggunakan properti ini dengan cara yang sangat cerdas. Anda dapat membangun saluran komunikasi yang aman. Jadi ini adalah contoh sederhana yang kita gunakan setiap hari, meskipun kita tidak menyadarinya. bahkan jika kita tidak menyadarinya. masalah komputasi yang sulit yang bahkan dengan semua kekuatan GPU yang kita miliki saat ini, Anda tidak akan dapat memecahkannya. Dan karena jaminan ini, kita dapat menggunakan internet dengan aman. Sekarang, apa yang terjadi adalah bahwa komputer kuantum, ternyata, dapat memecahkan masalah tersebut secara efisien.

Jadi, alih-alih membutuhkan waktu jutaan tahun untuk menemukan faktor prima, komputer kuantum hanya membutuhkan waktu beberapa jam atau bahkan sehari. Jadi, Anda dapat menghargai perbedaan dalam rentang waktu. Kita beralih dari, waktu yang dibutuhkan untuk beralih dari dinosaurus ke manusia, ke beberapa jam. Ini adalah urutan yang sama sekali berbeda.

Dan itu memberikan contoh mengapa komputer kuantum sangat kuat. Tapi itu juga memberikan contoh masalah yang kita hadapi setiap hari, bahkan jika kita tidak menyadarinya, yang dapat dipecahkan dengan komputer kuantum. Sekarang, tentu saja di sini ada konotasi negatif dan konotasi negatifnya adalah bahwa komputer kuantum akan berdampak pada bidang kriptografi, yang merupakan sesuatu yang menjadi diskusi besar yang terjadi saat ini.

Namun, kesampingkanlah hal itu, ada banyak masalah serupa di sejumlah bidang yang akan mendapat manfaat dari kekuatan komputasi kuantum. Aljabar linier dapat diselesaikan lebih cepat dengan komputer kuantum, yang dapat diaplikasikan di semua bidang teknik. Teknik pembelajaran mesin tertentu dapat memperoleh manfaat dari kecepatan komputer kuantum, yang menarik karena potensinya dapat melatih model yang lebih kuat dalam waktu yang lebih singkat atau menggunakan lebih sedikit data dan juga menggunakan lebih sedikit energi karena satu komputer, sejauh yang dapat kita ketahui saat ini, komputer kuantum lebih hemat energi daripada komputer konvensional.

Yang membutuhkan banyak pendinginan dan banyak daya hanya untuk, hanya untuk berfungsi. Kemudian Anda memiliki aplikasi dalam kimia jika Anda ingin mensimulasikan sifat kimiawi molekul secara penuh, Anda tidak dapat melakukannya dengan komputer klasik karena molekul adalah sistem mekanik kuantum. Jadi, Anda membutuhkan sistem mekanik kuantum untuk itu, dan komputer kuantum adalah salah satunya, yang akan membantu dan meningkatkan pemahaman kita tentang kimia dan ilmu pengetahuan material, yang kemungkinan besar akan berdampak pada hampir semua hal yang kita lakukan dalam ekonomi modern. Bayangkan jika Anda dapat membuat baterai yang lebih efisien, yang akan berdampak pada otomotif dan transportasi. Bayangkan jika Anda bisa membuat panel surya yang lebih efisien.

Bayangkan jika Anda bisa mensimulasikan apa yang terjadi di dalam reaktor fusi dengan lebih efektif. bahwa hal itu dapat membantu kita lebih dekat dengan energi bersih lebih cepat. Berkat fusi. Ini hanya untuk memberi Anda gambaran tentang jenis masalah komputasi yang sangat sulit yang ada di alam yang saat ini sulit kita tangani, tetapi komputasi kuantum dapat membantu kita menyelesaikannya. Dan jika komputer kuantum akan berhasil memecahkan beberapa masalah ini. Saya yakin kita akan memasuki era baru inovasi teknologi, penemuan ilmiah, sesuatu yang sangat mirip dengan apa yang terjadi seratus tahun yang lalu dengan pemahaman model fisik yang lebih baik, yang memberikan kita komputer dan kemudian semuanya berubah bagi masyarakat manusia. Ini sangat menarik, saya harap saya bisa menjawab pertanyaan Anda.

(28:26) Jeremy Au:

Luar biasa. Bisakah Anda berbagi tentang waktu yang secara pribadi membuat Anda berani?

(28:29) Tommaso Demarie:

Tentu saja bisa. Ini akan menjadi sebuah cerita kecil. Tidak akan ada cerita besar tentang keberanian atau semacamnya, tetapi ini adalah cerita yang memiliki makna bagi saya. Dan, ini adalah hal kecil yang lucu yang masih saya ingat. Jadi, saya akan menceritakan tiga hal tentang saya yang tidak ada hubungannya dengan fisika, tidak ada hubungannya dengan mekanika kuantum, tidak ada hubungannya dengan kewirausahaan. Yang pertama adalah bahwa saya adalah seorang sommelier. Saya suka, saya suka makanan. Saya suka anggur dan selama kuliah master saya, di malam hari, saya benar-benar pergi ke sekolah sommelier di Italia, dan selama setahun, saya mendapatkan sertifikasi saya. Fakta menariknya, saya juga bekerja di sebuah restoran berbintang Michelin, yang juga merupakan sesuatu yang saya lakukan selama masa studi saya. Jadi pada malam hari saya akan bekerja hingga larut malam sebagai comi, yang merupakan jabatan terendah dalam hirarki dapur. Itu adalah pengalaman yang luar biasa. Itu tidak ada dalam buku, tetapi restoran dengan sangat baik hati mengizinkan saya melakukannya. Dan ini terkait dengan cerita yang akan saya bagikan dengan Anda sebentar lagi.

Dan hal yang menyenangkan terakhir, hanya untuk diketahui oleh orang-orang. Jadi saya membuat diri saya sedikit lebih manusiawi. Saya suka binatang dan saya memiliki burung beo peliharaan di rumah. Hal ini memberi saya banyak kegembiraan setiap hari. Mari saya ceritakan tentang kisahnya.

Jadi ketika saya bekerja di restoran berbintang Michelin, saya cukup banyak menghabiskan minggu pertama untuk memotong sayuran, yang sebenarnya bukan bagian yang glamor dari pekerjaan ini, tetapi Anda harus memulainya di suatu tempat. Jadi setelah seminggu memotong wortel, bawang merah, bawang putih, dan peterseli, akhirnya mereka memberi saya tugas kecil ini. Dan tugas itu sangat sederhana. Saya harus membantu menyiapkan hidangan hiburan untuk malam hari. Jadi yang terjadi adalah biasanya ada menu tetap dan ketika Anda duduk, mereka akan membawakan Anda sedikit makanan pembuka, sedikit makanan kecil untuk memulai makan. Sangat sederhana dan bukan masalah besar. Ini disebut amuse bouche jika orang tidak terbiasa dengan itu.

Anda juga perlu membayangkan bahwa di dalam salah satu dapur ini, sebagian besar yang terjadi adalah orang-orang saling berteriak satu sama lain sepanjang waktu. Ini adalah tekanan yang tinggi. Semua orang sangat tegang dan stres. Ada banyak teriakan. Rasanya seperti berada di militer ketika Anda melakukan NS. Selalu ada orang yang meneriaki Anda tanpa alasan.

Pokoknya, setelah seminggu memotong sayuran, mereka mengatakan kepada saya, pergi dan siapkan amuse bouche. Yang harus Anda lakukan adalah mengisi piring dengan sedikit saus ini. Itu saja. Mereka tidak menunjukkan cara melakukannya. Saya pun pergi, saya mulai menyiapkan piring, dan saya menuangkan saus sebanyak yang saya pikir masuk akal. Dan piring-piring itu keluar. Lima menit kemudian, koki, yang biasanya pada tingkat ini tidak bekerja di dapur lagi, tetapi duduk di luar dan menghibur pelanggan, Koki menyerbu masuk ke dapur melalui pintu dan mulai berteriak seperti akan membunuh seseorang. Berteriak, siapa yang menyiapkan hidangan hiburan? Siapa yang menaruh begitu banyak saus? Siapa si idiot itu? Aku akan mencekiknya, bla, bla, bla, bla, bla. Semua orang membeku.

Apa yang mereka katakan kepada saya sebelumnya adalah, kita mungkin berteriak, kita mungkin terlihat marah, dan tentu saja ini adalah lingkungan yang sangat menegangkan, tetapi jika Anda melakukan kesalahan, akui saja. Jadi selama semua teriakan itu, koki berhenti, menjadi sia-sia, memompa lehernya. Saya mengangkat tangan saya dan berkata, chef, saya minta maaf. Aku yang melakukannya. Dan saya berharap dia akan membawa saya, secara harfiah menarik saya dengan pakaian dapur dan melempar saya keluar dapur dari pintu belakang. Datang padaku dan menatapku. Dia adalah seorang pria yang besar. Lebih tinggi dari saya dan sangat besar. Dan dia berkata, baiklah, saya akan tunjukkan cara melakukannya. Pastikan untuk tidak melakukan kesalahan yang sama lagi.

Dia tidak menggunakan kata-kata yang tepat, tapi Anda bisa menangkap maksudnya. Dan dia menjadi tenang. Pergi, menunjukkan kepada saya bagaimana cara melakukannya. Saya belajar dan tidak mengacaukannya lagi. Dan itu sangat menarik karena setelah itu, chef du cuisine, yang pada dasarnya adalah orang kedua dalam komando, mendatangi saya, mengajak saya ke samping dan berkata, lihat, saya melakukan kesalahan.

Baiklah. Tapi bagus sekali. Sangat sedikit orang yang memilikinya. Sangat mudah di dapur, terutama ketika seseorang berteriak agar orang lain menghilang dan bersembunyi atau berpura-pura tidak terjadi apa-apa. Anda memilikinya. Itulah cara untuk melakukannya. Bagus untukmu. Dia juga mengatakan, jika Anda mengulanginya lagi, saya akan memukul Anda. Tapi itu adil. Itu adalah cerita yang sangat kecil, tapi saya pikir itu memberi tahu saya sesuatu yang sangat penting bahwa bahkan dalam situasi stres yang tinggi, bahkan ketika segala sesuatunya terlihat sangat buruk dan sangat buruk, hal terbaik yang bisa Anda lakukan adalah mengakui kesalahan Anda.

Jika Anda melakukannya, katakanlah, jelaskan mengapa Anda melakukannya, mintalah bantuan, tanyakan bagaimana Anda bisa menghindari melakukannya lagi, tunjukkan bahwa Anda tulus melakukannya. Dan biasanya orang akan bereaksi positif terhadap hal tersebut. Saya rasa hal ini berlaku di hampir semua hal yang Anda lakukan, namun hal ini terutama berlaku di dunia wirausaha dan startup karena Anda akan melakukan begitu banyak kesalahan sehingga semakin cepat Anda mempelajari pelajaran ini, Anda akan semakin bahagia. Anda juga akan semakin sukses.

(32:18) Jeremy Au:

Ya. Luar biasa. Pada catatan itu, saya ingin meringkas tiga hal penting yang saya catat di sini. Pertama, terima kasih banyak telah berbagi tentang semangat Anda dan bagaimana Anda bisa mencintai fisika kuantum dan komputasi kuantum. Sangat menarik untuk mendengar bagaimana Anda mengambil langkah awal untuk beralih ke ilmu kata dan kemudian beralih dari pemodelan risiko keuangan ke komputasi kuantum lagi.

Kedua, terima kasih banyak telah berbagi tentang refleksi Anda tentang apa yang diperlukan untuk beralih dari seorang ilmuwan dan peneliti menjadi seorang pendiri startup, dan sungguh luar biasa mendengar kesalahan yang Anda buat dan juga wawasan yang Anda miliki tentang memastikan untuk bersikap realistis dan pragmatis serta menyelaraskan diri dalam cara menangani pernyataan masalah, terutama di bidang yang sangat kompleks, yang masih terus bermunculan. Terakhir, terima kasih banyak telah berbagi tentang kisah keberanian Anda, tentang apa yang diperlukan untuk mengambil kepemilikan. Saya pikir sangat luar biasa mendengar tentang bagaimana Anda berpikir tentang mengambil kepemilikan dalam konteks restoran tempat Anda berada, tetapi juga dalam konteks bagaimana mendekati pemecahan masalah dalam bidang komputasi kuantum sebagai pendiri startup.

Untuk itu, terima kasih banyak telah berbagi.

(33:22) Tommaso Demarie:

Terima kasih, Jeremy. Tadi sangat menyenangkan. Senang sekali bertemu dengan Anda. Terima kasih.