भौतिकविदों के लिए, अब एक अच्छा युग नहीं है, एक पूर्व भौतिक विज्ञानी ऑस्कर Boykin (ऑस्कर Boykin) कहते हैं। Boykin प्रौद्योगिकी जॉर्जिया संस्थान, और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में 2002 में में भौतिकी का अध्ययन करने के लिए किया था 2013 में भौतिक विज्ञान में कैम्पस पीएचडी, स्विट्जरलैंड भौतिकविदों जो हिग्स बोसॉन की खोज में बड़े हैड्रान कोलाइडर चलाते हैं। हम सभी जानते हैं, हिग्स बोसॉन 1960 के दशक में वापस था शारीरिक था वैज्ञानिकों उप-आणविक कणों की भविष्यवाणी की थी, उसके बाद हर किसी को इंतजार कर रहे है इस कण को खोजने के लिए। हालांकि, हिग्स बोसॉन ब्रह्मांड के मौजूदा सैद्धांतिक मॉडल को नष्ट नहीं किया था, यह कुछ भी नहीं बदलता है या शारीरिक लाने न्यायविद शब्द Boyijintan कोई नई जानकारी: 'जब समस्याओं असली भौतिकी उत्पन्न होती हैं, भौतिकविदों उत्साहित, अब निराशा होती है कि हम सिर्फ एक गलत समय में भौतिक विज्ञान के ज्यादा नहीं था बनाने के लिए किया है। यह एक भौतिक विज्ञानी के लिए बहुत निराशाजनक है। "इसके अलावा, भौतिकी को पेशे के रूप में अच्छी तरह से भुगतान नहीं किया जाता है
इसलिए बॉयकिन ने सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में सिलिकॉन वैली के लिए अपना रास्ता बना लिया है और अन्य भौतिकविदों के लिए इसका एक हिस्सा बनना अच्छा समय है।
Boykin धारी काम है, जो एक 9 अरब $ उद्यम कंपनी है जिसका मुख्य व्यापार कंपनी की सेवा के दौरान डेटा इकट्ठा करने के लिए विकास और सॉफ्टवेयर सिस्टम के ऑपरेशन के लिए Boykin जिम्मेदार व्यवसायों ऑनलाइन भुगतान स्वीकार करने के लिए मदद करने के लिए। है, वह करेगा इन सेवाओं के डेटा का पूर्वानुमान व्यक्त कर रहे हैं, विश्लेषण जब यह हो और कपटपूर्ण लेन-देनों के खिलाफ गार्ड होगा। एक भौतिक विज्ञानी के रूप में उन्होंने काम, जो दोनों चरम गणितीय विचारों की आवश्यकता है के लिए बहुत उपयुक्त है, लेकिन यह भी अमूर्त सोच की जरूरत है। हालांकि, भौतिक विज्ञानी पेशे के विपरीत कि वह अंतहीन चुनौतियों और अनंत संभावनाओं के एक क्षेत्र प्रदान करने में सक्षम है, और अधिक महत्वपूर्ण उच्च मजदूरी है।
भौतिकी और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उप-आणविक कणों के रूप में इलाज कर रहे हैं, यह एक सिलिकॉन वैली हैड्रान कोलाइडर। बोई सोना और तीन अन्य भौतिकविदों संबंधित काम की धारी सहयोग बन गया है। दिसम्बर, जीई में अधिग्रहण मशीन सीखने शुरू हुआ कंपनियों Wise.io, सीईओ जेफ इम्मेल्ट (जेफ इम्मेल्ट) दावा है कि वह सिर्फ एक पैक भौतिकविदों कंपनियों, सबसे विशेष रूप से कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले पकड़ा था यूसीएलए खगोल यहोशू ब्लूम (जोशुआ ब्लूम)। दुनिया भर में, लगभग 70,000 खुला स्रोत मशीन सीखने सॉफ्टवेयर डेटा वैज्ञानिकों एच 20, स्विस जो SLAC राष्ट्रीय त्वरक प्रयोगशाला भौतिकी पर काम किया द्वारा उपयोग कर रहे हैं वैज्ञानिकों माइक्रोसॉफ्ट डेटा विज्ञान निदेशक विजय नारायणन (विजय नारायणन) की आर्नो Candel की मदद से विकसित एक खगोल, अपने विभाग के साथ-साथ कई अन्य भौतिकविदों है।
यह सब क्योंकि संरचना के संदर्भ या तकनीकी रूप से, लगभग हर मांग और इंटरनेट कंपनियों ने तेजी से भौतिकविदों कौशल फिट अधिग्रहण कर रहे हैं में सिलिकॉन वैली में हो रहा है, और एक संयोग नहीं है,।
प्राकृतिक कारकों
बेशक, कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में, भौतिकविदों लंबे एक महत्वपूर्ण भूमिका के रूप में वे कई अन्य क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते निभाई है। डिजाइन ENIAC (जल्द से जल्द कंप्यूटर दुनिया में से एक) मदद जॉन माओ Keli (जॉन मौच्ली) है सी प्रोग्रामिंग भाषा के पिता भौतिक विज्ञानी डेनिस रिची भी एक भौतिक विज्ञानी हैं।
लेकिन कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में भौतिक विज्ञानियों के लिए, अब सिलिकॉन वैली के स्वर्ण युग करने के लिए स्विच है, मशीन सीखने प्रौद्योगिकी के उदय के लिए धन्यवाद, कंप्यूटर डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करके काम सीखना शुरू किया। डाटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धि की नई लहर है भौतिक विज्ञानी चीज़ों के लिए उपयुक्त
इसके अलावा, उद्योग मानव मस्तिष्क संरचना की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर स्वीकार कर लिया है। हालांकि, इन तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में सिर्फ एक गणितीय अनुशासन अनुप्रयोगों, मुख्य रूप से जुड़े रेखीय बीजगणित और संभाव्यता सिद्धांत है। कंप्यूटर वैज्ञानिकों जरूरी इन विषयों को स्वीकार नहीं करेगा प्रशिक्षण, लेकिन कुछ भौतिकविदों उचित अनुशासन को समझने के लिए Boykin ने कहा: 'भौतिकविदों के लिए, तंत्रिका नेटवर्क प्रौद्योगिकी केवल सही मायने में नई बात यह है कि इन तंत्रिका नेटवर्क का अनुकूलन और कैसे प्रशिक्षित करने के लिए सीखने के लिए है, लेकिन भौतिक विज्ञान के लिए होम केक का एक टुकड़ा है, जिनमें से एक को न्यूटनियन कहा जाता है, भौतिक विज्ञानी न्यूटन।
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च कैम्ब्रिज प्रयोगशाला, 30 साल पहले, जब तंत्रिका नेटवर्क की गहराई सिर्फ शिक्षा में संभावनाओं को दिखाने के लिए सहानुभूति पर क्रिस बिशप (क्रिस बिशप) के प्रमुख। यह उसके भौतिक विज्ञान से संबंधित काम के क्षेत्र से मशीन सीखने के क्षेत्र पर पहुंचा देता है। 'भौतिकविदों के लिए मशीन सीखने के क्षेत्र में प्रवेश करना काफी स्वाभाविक है,' उन्होंने कहा। 'कंप्यूटर वैज्ञानिकों से भी ज्यादा प्राकृतिक।'
चैलेंज अंतरिक्ष
दस वर्ष पहले Boykin कहा, भौतिक विज्ञान मित्रों में अनुसंधान के एक बहुत वॉल स्ट्रीट पर वित्त की दुनिया में कदम रखा चाहते, बाजार के रुझान की भविष्यवाणी के लिए एक ही गणितीय शैली भी एक महत्वपूर्ण दृष्टिकोण के लिए बहुत उपयोगी काला है -। स्कोल्स विकल्प मूल्य निर्धारण मॉडल काले स्कोल्स, यह वित्तीय डेरिवेटिव का मूल्य निर्धारित करने के लिए एक महत्वपूर्ण तरीका है अभी तक यह काला है - स्कोल्स विकल्प मूल्य निर्धारण 2008 में वित्तीय संकट को बढ़ावा देने के मॉडल और अब, बॉयड सोने और अन्य भौतिकविदों अधिक कहा है। सहयोगियों वैज्ञानिक डेटा और कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के अन्य प्रकार की बदल रहे हैं।
इससे पहले, भौतिक विज्ञानी शीर्ष प्रौद्योगिकी कंपनियों में से कुछ करने लगे। मदद करने के लिए सैकड़ों या यहाँ तक कि मशीनों के हजारों में डाटा प्रोसेसिंग प्रदर्शन करने के लिए तथाकथित 'बिग डाटा' सॉफ्टवेयर विकसित ट्विटर में, Boykin मदद एक कार्यक्रम बुलाया विकसित Cloudant नामक कंपनी के लिए तीन भौतिक विज्ञानियों के भौतिक विज्ञान के Summingbird प्रणाली, और स्टार्टअप एमआईटी विभाग इसी तरह के सॉफ्टवेयर का विकास किया। भौतिकविदों पता डेटा को संभालने के लिए कैसे, संस्थापक --Cloudant पिछले काम बड़े संभाल करने के लिए है हैड्रान कोलाइडर बड़े डेटा सेट - इन बेहद जटिल प्रणालियों के विकास के डेवलपर्स की आवश्यकता होती है जब इन पद्धतियों निर्माण कर रहे हैं, कई भौतिकविदों इन पद्धतियों का उपयोग कर अपने उपलब्ध डेटा का उपयोग करेगा एक काफी अमूर्त सोच है।
गूगल शुरुआती दिनों में स्थापित किया गया था, कंपनी कक्ष मुख्य चेहरे बड़े पैमाने पर वितरण प्रणाली Yonatan Zunger है में से एक विकसित करने के लिए, यह स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में स्ट्रिंग सिद्धांत में एक डॉक्टरेट। जब केविन स्कॉट (केविन स्कॉट) गूगल के विज्ञापन बिक्री टीम जोड़ा है मुख्य रूप से सभी गूगल भर से डेटा के संग्रह के लिए जिम्मेदार है, और इसका इस्तेमाल भविष्यवाणी करने के लिए कौन-से विज्ञापन सबसे अधिक क्लिक प्राप्त करने की संभावना है। यह अंत करने के लिए स्कॉट भौतिकविदों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और कई अलग अलग हैं, वे हासिल कर ली कौशल की एक बड़ी संख्या बहुत भर्ती मशीन सीखने के लिए उपयुक्त है। 'यह लगभग प्रयोगशाला विज्ञान की तरह है,' स्कॉट वर्तमान में मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी है।
बिग डाटा सॉफ्टवेयर अब आम हो गया है, Boykin के उपयोग पर धारी खुला स्रोत सिस्टम के विकास में मदद, इस प्रणाली को भी कई कंपनियों खुला स्रोत मशीन सीखने मॉडल में मदद करता है भविष्य कहनेवाला क्षमता में सुधार होगा। यह सिलिकॉन वैली में भौतिकविदों की एक व्यापक विकास प्रदान करता है धारी में एक साथ काम के लिए संभावनाओं, Boykin और Roban क्रेमर (भौतिकी में पीएचडी, कोलंबिया विश्वविद्यालय), ईसाई एंडरसन (हार्वर्ड विश्वविद्यालय में भौतिक विज्ञान के मास्टर) और केली Rivoire (भौतिकी में बी एस, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी), और कई अन्य भौतिकविदों। उन्होंने पाया कि वे सिलिकॉन वैली में काम करने के लिए अनुकूलित कर रहे हैं, और उच्च वेतन यहाँ Boykin यह कहते हैं: 'हास्यास्पद उच्च वेतन' लेकिन वे भी क्योंकि वहाँ इतने सारे समस्याओं को हल किया जा करने के लिए कर रहे हैं काम करने के लिए यहां आते हैं।
भविष्य
आज, भौतिकविदों सिलिकॉन वैली कंपनियों अगले कुछ वर्षों में प्रवेश कर रहे हैं, वे सिलिकॉन वैली। मशीन लर्निंग कार्यभार ग्रहण करेंगे एक ही तरीका है दुनिया डेटा का विश्लेषण, लेकिन यह भी जिस तरह से सॉफ्टवेयर का निर्माण करने को बदलने के लिए नहीं बदलेगा। तंत्रिका नेटवर्क छवि मान्यता देगी किया गया है, आवाज की पहचान, मशीन अनुवाद और सॉफ्टवेयर इंटरफेस के आधार। माइक्रोसॉफ्ट के क्रिस बिशप के रूप में कहा, संभावना और गूगल और फेसबुक जैसी तर्क आधारित हाथ से कोड से अनिश्चितता के आधार पर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग शिक्षण मॉडेल के लिए बदल रहे हैं इस नई कंपनी शुरू कर रहे हैं अपने स्वयं के इंजीनियरों को फिर से इंजीनियर करने के लिए सोचने का तरीका और अंत में, कंप्यूटर दुनिया के अन्य क्षेत्रों का अनुसरण करेंगे।
दूसरे शब्दों में, सिलिकॉन वैली में भौतिकविदों की बढ़ती संख्या के कंप्यूटर उद्योग में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के निशान, और जल्द ही सिलिकॉन वैली में सभी इंजीनियरों भौतिक विज्ञानी हो जाएगा।