物理学者のために、今は良い時代ではない、かつての物理学者オスカーBoykin（オスカーBoykin）は述べています。Boykinは、2002年にジョージア工科大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校で物理学を勉強していました2013年に物理学のキャンパス博士、ヒッグス粒子を発見したスイスの物理学者で大型ハドロン衝突型加速器を実行します。我々はすべて知っているように、ヒッグス粒子は、1960年代に戻っていたが、物理的でしたしかし、誰もがそれを見つけ出すと予想されていた予測された亜原子粒子は、既存の宇宙を破壊したり、何かを変えたり、物理的な法律家の言葉Boyijintan新しい情報：「問題は、実際の物理学を生じた場合、物理学者たちはちょうど間違った時間に物理学の多くを持っていなかったことを今興奮、イライラするようにする必要があります。これは物理学者にとっては非常にイライラしています」と述べています。さらに、物理学は職業になるほど十分に払われていません。
だからボイキンはシリコンバレーにソフトウェアエンジニアとして参加しました。他の物理学者にとっては、ボイキンの一員になればいい時です。
主な事業オンラインでの支払いを受け入れるために、企業を支援することです$ 9十億ベンチャー企業ですBoykinストライプ仕事、。同社のサービスを通じてデータを収集するためのソフトウェアシステムの開発・運用のためのBoykin責任を、彼は意志起こると、不正な取引を防ぐ。物理学者として、彼は極端な数学的なアイデアの両方を必要とする、仕事のために非常にフィットですが、また、抽象的思考にする必要がありますとき。しかし、物理学者の職業とは異なり、これらのサービスは、データ、分析を予想しています彼は無限の挑戦と無限の可能性の場を提供することが可能であることを、もっと重要なのは、高い賃金です。
物理学およびソフトウェアエンジニアリングは、素粒子として扱われている場合、それは、関連する作業のシリコンバレーハドロン衝突型加速器。ボイ金と他の三つの物理学者ストライプ協力となっています。12月、GEでWise.io、CEOジェフ・イメルト（ジェフ・イメルトは）彼がちょうど詰め物理学者会社、カリフォルニア大学バークレー校の最も顕著な大学を捕まえていたことを自慢獲得機械学習スタートアップ企業世界中のUCLAの天体物理学者ジョシュア・ブルーム（ジョシュア・ブルーム）。、70,000オープンソースの機械学習ソフトのデータ科学者SLAC国立加速器研究所の物理学で働いていたスイスで、H20を使用していますマイクロソフトの科学者アルノCandelデータサイエンスディレクタービジェイナラヤナン（ビジェイナラヤナン）の助けを借りて開発することは天体物理学者、彼の部署だけでなく、他のいくつかの物理学者です。
すべてこれは、構造的または技術的に、ほぼすべての需要とインターネット企業はますます物理学者がフィットスキルを取得している中で、シリコンバレーで起こって、そして偶然の一致ではありません。
ナチュラルファクター
彼らは他の多くの分野で重要な役割を果たしているとしてもちろん、コンピュータ技術で、物理学者は、長い間、重要な役割を果たしてきた。ENIAC（最も初期のコンピュータの世界の1）を設計するのに役立つジョン真央ケリ（ジョン・モークリー）がありますCプログラミング言語の父である物理学者Dennis Ritchieもまた物理学者です。
しかし、コンピュータ技術の分野で物理学者のために、今、シリコンバレーの黄金時代へのスイッチであり、機械学習技術の台頭のおかげで、コンピュータは、大量のデータを分析して課題を学習し始めた。データは、科学や人工知能の新しい波です物理学のものに適しています。
また、業界では、人間の脳の構造を模倣するように設計されたニューラルネットワークソフトウェアを受け入れている。しかし、これらのニューラルネットワークは、実際には、数学的な規律のアプリケーション、主に関連する線形代数や確率論である。コンピュータ科学者は、必ずしもこれらの規律を受け入れることはありませんトレーニングが、いくつかの物理学者は、適切な規律を理解するためにBoykinは言った：「物理学者のために、ニューラルネットワーク技術は、唯一の真の新しいものはこれらのニューラルネットワークを最適化し、どのように訓練する方法を学ぶことですが、物理学のためにホームはケーキです。そのうちの1つは物理学者ニュートンである「ニュートン」と呼ばれています。
マイクロソフトリサーチケンブリッジ研究所、30年前に、ニューラルネットワークの深さがちょうど学界での見通しを示すようにする場合における共感のクリス・ビショップ（クリス・ビショップ）の頭部が。これは彼が物理学関連の仕事の分野から機械学習の場をジャンプすることができます。 「物理学者が機械学習の分野に参入することは非常に自然なことだ」と、「コンピュータ科学者よりもさらに自然だ」と述べた。
チャレンジスペース
10年前、Boykinは、物理学の友人の研究の多くは、ウォール街で金融の世界に足を踏み入れたい重要なアプローチが黒であるため、市場動向を予測するための同じ数学的なスタイルも非常に便利である、と述べた - 。ショールズ・オプション価格決定モデルブラック・ショールズは、金融デリバティブの価値を決定するための重要な方法であるけれども、黒です - 2008年の金融危機を促進するショールズ・オプション価格決定モデルとなりました、ボイドの金と他の物理学者はもっと言ってきました。同僚はデータ科学や他のタイプのコンピュータ技術に目を向けています。
以前、物理学者は、マシンの数百または数千ものデータ処理を実行するために、いわゆる「ビッグデータのソフトウェアの開発を支援するために、トップテクノロジー企業のいくつかに切り替える。ツイッターでは、Boykinはと呼ばれるプログラムを開発するのに役立ちCloudantという会社のための3つの物理学者の物理学のSummingbirdシステム、およびスタートアップとMIT部門が同様のソフトウェアを開発しました。物理学者がデータを処理する方法を知っている、創業者--Cloudant前の仕事は、大きな処理することですハドロン衝突型加速器大規模なデータセット - これらの非常に複雑なシステムの開発は、これらのシステムが構築されている場合、多くの物理学者は、これらのシステムを使用して利用可能なデータを使用しますかなり抽象的思考を持っている開発者を必要としています。
グーグルは、初期の頃に設立された、キー数値の大規模分散システムのいずれかを開発する会社の余地がYonatan Zungerあり、それはスタンフォード大学の弦理論の博士号を持っている。ケビン・スコット（ケビン・スコット）は、Googleの広告営業チームを追加する場合主に、すべてのGoogleオーバーからのデータの収集を担当し、そしてより多くのクリックを取得する可能性が最も高いどの広告を予測するためにそれを使用しています。スコットは、物理学者、コンピュータ科学者、多くの異なる多数の募集この目的のために、彼らは非常にスキルを取得機械学習に適しています。「これは実験室の科学とほとんど同じです」と、現職のCTO、スコット氏は語ります。
ビッグデータソフトウェアは現在、オープンソースシステムの開発を助けるBoykinの使用に、ストライプ当たり前になってきた、このシステムはまた、予測能力を向上させるために、多くの企業のオープンソースの機械学習モデルを支援します。これは、シリコンバレーの物理学者のより広範な開発を提供ストライプで一緒に働くの見通し、BoykinとRobanクレイマー（物理学の博士号、コロンビア大学）、クリスチャン・アンダーソン（ハーバード大学で物理学の修士）とケリーRivoire（物理学でBS、マサチューセッツ工科大学）、および他の多くの物理学者。彼らはシリコンバレーで働くように適合されていることがわかった、とBoykinはそれを置くとして、ここでは高い給料：「途方もなく高い給料」は解決すべき非常に多くの問題があるので、彼らはまた仕事にここに来ます。
未来
今日では、物理学者シリコンバレーの企業が今後数年間入っている、彼らはシリコンバレーを引き継ぎます。機械学習は、世界がデータを分析する方法を変更しますだけでなく、ソフトウェアを構築する方法を変更する。ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識を再形成されました、マイクロソフト社のクリス・ビショップが言ったように機械翻訳とソフトウェアのインタフェースの基礎。、GoogleやFacebookのようなロジックベースのハンドコードから確率と不確実性に基づくソフトウェアエンジニアリングの機械学習モデルに回っているが、この新会社を始めています再エンジニアの思考の独自の方法を開発しています。最終的には、コンピュータの世界の他の地域ではスーツに従います。
言い換えれば、シリコンバレーへの物理学者が増えて、コンピュータ業界に大きな変化をマークし、すぐにシリコンバレーにあるすべてのエンジニアは、物理学者になります。