Este não é um bom momento para os físicos, disse Oscar Boykin, um ex-físico que estudou física no Georgia Institute of Technology e, em 2002, na Universidade da Califórnia, Los Angeles Ph.D. em física, Ph.D. Os físicos que executam o Large Hadron Collider na Suíça descobriram o bóson de Higgs em 2013. Sabe-se que o bóson de Higgs foi usado pela primeira vez por físicos As partículas subatômicas previstas, que todos esperavam descobrir depois disso, não possuíam, no entanto, um modelo teórico que subverte o universo existente, nem altere nada ou traga material físico Qualquer nova informação para o cientista, Boykin admite: "Os físicos estão excitados quando algo realmente está errado na física, e agora é frustrante que estivéssemos bem no meio de um período em que não há muita confusão na física. Isso é muito frustrante para um físico. "Além disso, a física não é paga o suficiente para ser uma profissão.
Então, Boykin abriu caminho para Silicon Valley como engenheiro de software e para outros físicos é um bom momento para ser parte disso.
Boykin trabalha na Stripe, um arranque de US $ 9 bilhões com foco primário na aceitação de pagamentos on-line e Bojkim, que desenvolve e administra um sistema de software que coleta dados sobre todos os serviços da empresa, Preveja esses dados de serviço e analise quando ocorrem transações fraudulentas e se protegem contra eles. Como físico, ele é bem adequado a esta tarefa, o que requer pensamento matemático extremo e pensamento abstrato. No entanto, ao contrário do físico ocupacional Ele está trabalhando em um campo que oferece inúmeros desafios e infinitas possibilidades, e mais importante, altos salários.
O Silicon Valley tornou-se um Colisor de Hadrões se a física e a engenharia de software são consideradas como partículas subatômicas e Boijin trabalha com outros três físicos Stripe em dezembro do ano passado e a General Electric Ao adquirir o arranque da máquina de aprendizagem Wise.io, o executivo-chefe Jeff Immelt alegou que acabara de encontrar uma empresa de físicos, principalmente a Universidade da Califórnia, Berkeley O astrofísico Joshua Bloom, um software de aprendizagem de máquinas abertas no campus, usado por cerca de 70.000 cientistas de dados em todo o mundo, é baseado nos físicos suíços que trabalhavam no National Accelerator Laboratory da SLAC Desenvolvido com a ajuda de Arno Candel, Vijay Narayanan, diretor de ciência de dados da Microsoft, também é um astrofísico com vários outros físicos em seu departamento.
Tudo está acontecendo no Vale do Silício, e não é coincidência, porque praticamente todas as necessidades da empresa de internet se encaixam nas habilidades que os físicos possuem, tanto estrutural quanto tecnicamente.
Fatores naturais
Claro, os físicos desempenham um papel importante na tecnologia informática, assim como desempenharam um papel importante em muitas outras áreas. John Mauchly, que ajudou a projetar o ENIAC, um dos primeiros computadores do mundo, Um físico Dennis Ritchie, o pai da linguagem de programação C, também é físico.
Mas para os físicos no campo da tecnologia informática, agora é a idade de ouro para mudar para o Vale do Silício, graças ao aumento da tecnologia de aprendizagem de máquinas, onde os computadores começam a aprender tarefas, analisando grandes quantidades de dados. A nova onda de ciência dos dados e inteligência artificial é exatamente Adequado para coisas físicas.
Além disso, a indústria adotou o software de rede neural projetado para imitar a estrutura do cérebro humano, mas essas redes neurais são, de fato, apenas aplicações de matemática, sendo as principais disciplinas associadas a álgebra linear e a teoria da probabilidade. Os cientistas da computação não aceitam necessariamente esses assuntos Treinando, mas os físicos devem entender as disciplinas correspondentes.Bueijin disse: "Para os físicos, o único real novo na tecnologia da rede neural é aprender a otimizar essas redes neurais e como treinar, mas para a física Home é um pedaço de bolo, um dos quais é chamado de "Newtonian", o físico Newton.
Chris Bishop, chefe do Cambridge Research Lab da Microsoft, estiveram juntos há 30 anos quando a Deep Neural Networks acabava de mostrar promessa na academia, permitindo que ele passasse da física para o aprendizado de máquinas. "É bastante natural que os físicos entrem no campo do aprendizado da máquina", disse ele. "Ainda mais natural do que cientistas da computação".
Espaço de desafio
Há dez anos, Boydin disse que muitos de seus amigos na física gostam de colocar o pé no mundo financeiro, e o mesmo estilo matemático também é muito útil para prever as tendências do mercado em Wall Street. Uma das principais maneiras é o preço da opção Black-Scholes Modelo Black-Scholes, que é uma maneira importante de determinar o valor dos derivativos financeiros, mas é o modelo de precificação das opções Black-Scholes para promover o tsunami financeiro de 2008. Agora, Bojamin e outros físicos disseram que mais Colegas estão se voltando para a ciência dos dados e outros tipos de tecnologia informática.
Anteriormente, os físicos mudaram para as principais empresas de tecnologia para ajudar a desenvolver o chamado software de "grandes dados" que pode ser usado para processar dados em centenas ou mesmo em milhares de máquinas. No Twitter, Bojn Kim ajudou a desenvolver um programa chamado Os sistemas Summingbird, enquanto três físicos do Departamento de Física do MIT desenvolveram um software similar para um start-up chamado Cloudant Physicists sabem como processar dados - o fundador da Cloudant, cujo trabalho anterior era trabalhar em grandes Grandes conjuntos de dados em Hadron Colliders - o desenvolvimento desses sistemas extremamente complexos requer uma abstração considerável da mente dos desenvolvedores e, quando esses sistemas são criados, muitos físicos usam os dados que eles possuem.
Um dos principais atores no desenvolvimento de um sistema distribuído em larga escala para a fazenda de uma empresa durante os primeiros dias do Google foi Yonatan Zunger, que possui um doutorado em teoria de cordas da Universidade de Stanford. Quando Kevin Scott se juntou à equipe de marketing publicitário do Google , Que é o principal responsável por coletar dados de todo o Google e usá-lo para prever quais anúncios são mais propensos a receber mais cliques e por que Scott recrutou um grande número de físicos que, ao contrário de muitos cientistas da computação, possuem habilidades muito limitadas Adequado para o aprendizado de máquinas. "É quase como ciência de laboratório", disse Scott, o diretor de tecnologia em exercício.
Agora, o grande software de dados é comum, a Stripe usa o sistema de código aberto que o Bojkin ajudou a desenvolver, um sistema de código aberto que também ajuda os modelos de aprendizado de máquinas de muitas empresas a melhorar seu poder preditivo, proporcionando um desenvolvimento muito mais amplo para físicos no Vale do Silício Em Stripe, Boykin trabalha com muitos físicos como Roban Kramer (Ph.D. em física), Christian Anderson (Harvard MPhil) e Kelley Rivoire (MIT, Massachusetts Institute of Technology). Eles se encontraram bem adaptados para trabalhar no Vale do Silício e pagaram mais aqui, como disse Bojkin: "Os altos salários são escandalosos". Mas eles vieram aqui por causa de tantos problemas para resolver.
O futuro
Hoje, os físicos estão entrando nas empresas do Vale do Silício e assumirão o Vale do Silício nos próximos anos. A aprendizagem da máquina não só irá mudar a forma como o mundo analisa os dados, mas também irá mudar a forma como o software é construído. As redes neurais já estão remodelando o reconhecimento de imagens, reconhecimento de fala, Tradução automática e interface de software. Como disse Chris Bishop da Microsoft, a engenharia de software está passando do código manual baseado em lógica para modelos de aprendizagem de máquinas probabilísticos e baseados em incerteza. Empresas como o Google e o Facebook estão começando a usar esse novo Modo de pensar para re-engenharia de seus próprios engenheiros e, finalmente, outras áreas do mundo do computador seguirão o exemplo.
Em outras palavras, mais e mais físicos que entram no Vale do Silício marcam grandes mudanças na indústria de computadores. Logo todos os engenheiros do Silicon Valley serão físicos.