물리학를 들어, 지금은 좋은 시대가 아닌, 전 물리학 오스카 Boykin (오스카 Boykin)는 말한다. Boykin은 2002 년 조지아 공과 대학, 캘리포니아 대학, 로스 앤젤레스에서 물리학을 공부했다 우리 모두가 알다시피 2013 년 물리학 캠퍼스 박사는 힉스 보손을 발견 스위스 물리학의 강 입자 충돌기를 실행합니다., 힉스 보손은 1960 년대에 있었다 물리적했다 과학자들은 모든 사람이 입자를 찾기 위해 기대 후, 아 원자 입자를 예측했다. 그러나, 힉스 보손이 우주의 기존의 이론적 모델을 파괴하지 않았다, 그것은 아무것도 변경 또는 물리적 가져 오지 않는다 법학자 단어 Boyijintan 새로운 정보 : '문제는 실제 물리학을 발생할 때, 물리학은 우리가 잘못된 시간에 물리학의 많은 부분을 가지고 있지 않았다 지금 흥분, 초조해야한다. 이것은 물리학 자에게는 매우 실망 스럽습니다. "또한 물리학은 직업이되기에 충분하지 못합니다.
그래서 보이킨 (Boykin)은 소프트웨어 엔지니어로서 실리콘 밸리 (Silicon Valley)로 나아 갔고 다른 물리학 자에게는 그 부분이되기에 좋은시기입니다.
주요 사업 기업이 온라인 지불을 받아 들일 수 있도록. 소프트웨어 시스템의 개발 및 운영에 대한 Boykin 책임 회사의 서비스를 통해 데이터를 수집하기위한 달러 (A $) (9) 억 벤처 기업입니다 Boykin 스트라이프 작업, 그가 것 이 서비스는 데이터가 예상된다, 그것이 일어날 및 사기 거래에 대한 감시합니다 분석. 물리학, 그는 극단적 인 수학적 아이디어 모두를 필요로하는 작업에 대해 매우 적합뿐만 아니라, 추상적 인 사고를해야합니다. 그러나, 물리학 직업과는 달리 그는 끝없는 도전과 끝없는 가능성, 더 중요한 것은 높은 연봉을 제공하는 분야에서 일하고 있습니다.
물리학 및 소프트웨어 엔지니어링이 아 원자 입자로 취급되는 경우. 실리콘 밸리의 강 입자 충돌 장치. 보이 골드와 다른 세 물리학 관련 연구의 스트라이프 협력이 될 12 월 GE에있다 수집 기계 학습 신생 기업은 Wise.io는 CEO 제프 이멜트 회장 (제프 이멜트 회장)는 그가 단지 포장 물리학 회사, 캘리포니아 버클리 특히 대학을 잡은했다고 자랑 UCLA의 천체 물리학 자 여호수아 블룸 (여호수아 블룸). 전 세계적으로 약 70,000 오픈 소스 기계 학습 소프트웨어 데이터 과학자들은 SLAC 국립 가속기 연구소의 물리학에서 일 스위스에 의해 H20를 사용하는 천체 물리학 자, 자신의 부서뿐만 아니라 다른 여러 물리학은 아르노 CANDEL 마이크로 소프트 데이터 과학 이사 비제이 나라 야난 (비제이 나라 야난)의 과학자의 도움을받는 것이다 개발했다.
그것은 실리콘 밸리에서 모두 일어나고 있으며, 사실상 모든 인터넷 회사의 요구는 물리학자가 구조적으로나 기술적으로 가지고있는 기술에 부합하기 때문에 우연이 아닙니다.
자연 요인
그들은 다른 많은 분야에서 중요한 역할을 같이 물론, 컴퓨터 기술, 물리학 자들이 오랫동안 중요한 역할을했다. ENIAC (최초의 컴퓨터 세계의 하나)를 설계하는 데 도움이 존 마오 KELI (존 모클리)입니다 물리학자인 Dennis Ritchie는 C 프로그래밍 언어의 아버지이기도하며 물리학 자이기도합니다.
그러나 컴퓨터 기술 분야에서 물리학을 위해, 지금은 실리콘 밸리의 황금 시대로의 전환이다, 기계 학습 기술의 상승 덕분에, 컴퓨터는 많은 양의 데이터를 분석하여 작업을 배우기 시작. 데이터 과학 및 인공 지능의 새로운 물결 물리학 자에게 적합합니다.
또한, 산업은 인간의 뇌 구조를 모방하도록 설계 신경망 소프트웨어를 수락했습니다. 그러나, 이러한 신경 네트워크는 정말 수학 분야의 응용을 중심으로 관련 선형 대수학과 확률 이론이다. 컴퓨터 과학자들은 반드시이 분야를 수락하지 않습니다 교육 있지만, 일부 물리학 자들이 적절한 훈련을 이해하는 Boykin는 말했다 : '물리학, 신경 네트워크 기술은 유일한 진정으로 새로운 것은 이러한 신경 네트워크를 최적화하는 방법을 훈련하는 방법을 배우는 것입니다,하지만 물리학 홈은 케이크 조각이며, 그 중 하나는 뉴턴 (Newtonian)이라는 물리학자인 뉴튼 (Newton)이라고합니다.
마이크로 소프트 리서치 캠브리지 연구소 30 년 전, 신경 네트워크의 깊이는 단지 학계의 전망을 보여 경우에 감정 이입에 크리스 비숍 (크리스 주교)의 머리.이 그를 물리학 관련 업무의 분야에서 기계 학습 분야를 이동할 수 있습니다. 그는 "물리학 자들이 기계 학습 분야에 진입하는 것은 당연한 일"이라며 "컴퓨터 과학자보다 더 자연 스럽다"고 말했다.
도전 공간
10 년 전, Boykin 말했다 물리학 친구에 많은 연구가 월스트리트 금융의 세계에 발을 설정하려면, 시장 동향을 예측 같은 수학적 스타일도 블랙 중요한 접근 방식에 매우 유용하다 -. 숄즈 옵션 가격 모델 블랙 - 숄즈, 금융 파생 상품의 가치를 결정하는 중요한 방법이다 그러나 블랙입니다 - 2008 년 금융 위기를 촉진하기 숄즈 옵션 가격 결정 모형 그리고 지금, 보이드 금과 다른 물리학 자들이 더 말했다. 동료들은 데이터 과학 및 기타 유형의 컴퓨터 기술을 이용하고 있습니다.
앞서 물리학은 수백 또는 기계의 수천에서 데이터 처리를 수행 할 수있는 소위 '빅 데이터'소프트웨어를 개발하는 데 도움이 최고 기술 기업들로 전환. 트위터에서 Boykin라는 프로그램을 개발하는 데 도움이 Cloudant라는 회사의 세 가지 물리학 물리학의 Summingbird 시스템 및 신생 MIT 부서 유사한 소프트웨어를 개발했다. 물리학 데이터를 처리하는 방법을 알고, 설립자 --Cloudant 이전 작업은 큰 처리하는 것입니다 Hadron Colliders의 대형 데이터 세트 - 이러한 극도로 복잡한 시스템을 개발하려면 개발자의 마음에서 상당한 추상성이 요구되며 이러한 시스템이 구축 될 때 많은 물리학자가 소유 한 데이터를 사용합니다.
구글은 초기에 설립 된이 회사 방 핵심 인물 대규모 분산 시스템 Yonatan Zunger입니다 중 하나를 개발하기 위해, 그것은 케빈 스콧 (케빈 스콧) 구글의 광고 영업 팀을 추가 스탠포드 대학 끈 이론에서 박사 학위를.이 기본적으로 모든 Google 이상에서의 데이터 수집에 대한 책임, 그리고 더 많은 클릭을 얻을 가능성이있는 광고를 예측하는 데 사용합니다. 스콧은 물리학, 컴퓨터 과학자들과 많은 다른, 그들이 획득 한 기술의 큰 숫자를 매우 모집이 말에 기계 학습에 적합합니다. "이것은 실험실 과학과 거의 같습니다."라고 현 재임 선임 기술 책임자 인 스콧 (Scott)은 말했습니다.
빅 데이터 소프트웨어는 이제 Boykin의 사용에 줄무늬가 오픈 소스 시스템의 개발을 도와 일상이되었다,이 시스템은 또한 예측 능력을 향상시키기 위해 많은 기업들에게 오픈 소스 기계 학습 모델을하는 데 도움이됩니다.이 실리콘 밸리에서 물리학의 광범위한 개발을 제공합니다 스트라이핑에 협력 전망, Boykin 및 Roban 크레이머 (물리학 박사 학위를, 컬럼비아 대학), 기독교 앤더슨 (하버드 대학에서 물리학 석사)와 켈리 Rivoire (물리학 학사, 매사 추세 츠 공과 대학), 그리고 다른 많은 물리학 자. '터무니없이 높은 급여를'하지만 해결해야 할 많은 문제가 있기 때문에 그들은 또한 일을하러 온 : 그들은 실리콘 밸리에서 일하도록하고, Boykin 그것을두고 여기에 더 높은 급여하는 것을 발견했다.
미래
오늘날 물리학 실리콘 밸리의 기업이 향후 몇 년 진입하고, 그들은 단지 길을 세상이 데이터를 분석뿐만 아니라, 소프트웨어를 구축 할 수있는 방법을 변경하는 변경되지 않습니다 실리콘 밸리. 기계 학습을 통해 소요됩니다. 신경 네트워크 이미지 인식을 재편하고있다, 음성 인식, 기계 번역 소프트웨어 인터페이스의 기초. 마이크로 소프트의 크리스 감독으로 말했다 새로운 회사를 시작하고 구글과 페이스 북과 같은 로직 기반의 손으로 코드에서 확률과 불확실성에 따라 소프트웨어 엔지니어링 기계 학습 모델에 의존하고 있습니다 자신의 엔지니어를 재 설계하고 궁극적으로 컴퓨터 세계의 다른 영역을 다시 생각하는 사고 방식이 뒤따를 것입니다.
즉, 실리콘 밸리에 진입하는 물리학 자의 수가 점점 더 많아지면서 컴퓨터 업계의 주요 변화가 나타나고 있으며 곧 모든 실리콘 밸리 엔지니어는 물리학자가 될 것입니다.