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アニーシャ・ムスティとのポッドキャスト

8
6月
,
2022

今日のゲストは、16歳の高校生で、次世代の量子労働力を育成するQ-munityの創設者兼CEOのアニーシャ・ムスティさんです。アニーシャと私は、量子コンピューティングを教え始めるのに最適な年齢や、量子労働力の育成に欠けているものなどについて話をする。

その他のポッドキャストはこちらから

全記録は以下の通り。

ユヴァル:こんにちは、アニーシャ。今日はありがとう。

アニーシャ:ええ。お招きいただきありがとうございます。

ユヴァル:それで、あなたは何者で、どんな仕事をしているんですか?

アニーシャ:私はアニーシャ。16歳の量子コンピューター愛好家です。熱中するあまり、いくつかのことをやってきました。ニューヨーク大学の量子材料ラボでインターンをしています。カリフォルニア大学バークレー校でもインターンをしていますが、最も重要なのは、Q-munityという組織の創設者兼CEOであることです。特に若い人たちを量子コンピューティングの分野で教育することに力を入れています。

ユヴァル量子コンピューティングは、どのくらい早い時期から学ぶべきでしょうか

アニーシャ:できるだけ早くね。今、一般的に人々が学んでいる方法よりも間違いなく早い。今の人たちはたいてい学部生から学び始めます。それは完全にダメです。それは続けられません。少なくとも高校レベルから始めたい。しかし、高校は私たちが今取り組もうとしている最初の壁なのです。

ユヴァル:量子コンピューティングに関するトム・ウォンの本を見たのを覚えているよ。古典と量子コンピューティング』という本だったと思います。そして、彼は背景として三角法を求めている。線形代数は知らなくていい。行列計算の知識も必要ない。では、そのレベルから始めるのが妥当だと思いますか、それとももっと早く始めたいですか?

アニーシャ:ええ、もっと早くから始めてもいいと思います。なぜなら、ほとんどの高校では1年生か2年生、つまり入学して最初の2、3年で三角法を学ぶからです。だから、そこから始めるのが妥当で、彼の本が支持される理由にもなっている。しかし、理論的なことやコンピューター・サイエンスのことに関しては、もっと早くから始めることができると思います。

ユヴァル:では、僕が高校1年生だったとしよう。

アニーシャ:ええ、それが量子を始めたきっかけです。量子を始めたのは高校1年生のとき。

ユヴァル:とてもいい。録画している間、私の姿が見えるので、私がちょうど2、3年離れたところにいることがわかると思います。でも、私が高校1年生で、量子コンピューターについて興奮させられたか、どこかで量子コンピューターがとてもクールだと読んだとしましょう。最初に何を教えてくれますか?量子ビットとは何かとか、量子ビットの組み合わせ方とか?どうやって始めればいい?

アニーシャ:ええ、つまり、正直なところ、私自身の経験を話すことができます。高校1年生のとき、私は基本的に最も簡単な代数の概念しか知りませんでした。そして、私が注目したのは、数学による量子論的な競争ではなかった。だから、多くのことはほとんど仮定として紹介された。こうやって使うんだよ」というようなね。あるいは、"こうやって実装するんだ "というようなね。多くの人にとって、それは無意味なことなんだ。もし、その人たちがその仕組みを理解できなかったり、その人たちがそれを基に発展させることができなかったりするのであれば、「なぜ何かを教えるのか?

しかし、量子力学への準備となると、二重スリット実験のような理論的な概念を説明し、量子ビットとは何か、スピンとは何かなど、起こったさまざまなことを説明する必要がある。そうすることで、彼らが数学的な知識を身につけ、大学に入ってから量子に触れたとしても、初めて聞く話ではなくなる。そうすることで、実際にそのキャリアを追求するようになるんだ。

それが私たちの考え方です。私たちは、量子力学の導入と構築には数学が非常に重要であることを理解していますが、量子力学の導入と構築は、人々がキャリアとして量子力学を追求するための最も重要なステップではありません。

ユヴァル:でも高校生にとっては、やはり可能性を超えて、何かクールなことをする量子プログラムを書きたいんだろうね。

アニーシャ:はい。

ユヴァル:私が量子コンピュータを始めた頃、Q#のチュートリアルを見ていたのを覚えている。0から7の間の乱数を得るだけでも大変なんだ。では、数学の基礎知識などを必要とせずにできる最もクールなことは何だろう?

アニーシャ:つまり、いろんなこと。私は1年生の時、パーキンソン病の肺のデータを取り、量子機械学習を使って声の特徴を分析し、パーキンソン病かどうかを検出するアルゴリズムを作ったんです。このときは数学的な知識はまったくなかった。それがコンピューターサイエンスの一般的な性質なんだ。難しいのはわかるけど、違う意味で難しいんだ。今の学生の多くは、コンピューター・サイエンスとともに育ってきた。コンピューター・サイエンスとその仕組みについて学ぶために、早くも中学生から授業を受けています。だから、本当に難しい問題になると、たとえそれが量子コンピューターであっても、彼らにとってはまだ問題なんだ

ユヴァル:では、量子コンピューティングの経験から、ノイズが少なくコヒーレンスが高い、より大きなコンピューター以外に何が欠けていると思いますか?しかし、量子コンピューティングの愛好家として、より良いプログラムを作るためには何が必要なのでしょうか?

アニーシャ:欠けているのは...。つまり、教育や労働力の育成について尋ねているのでしょうか?それとも、技術的に何が足りないのか?

ユヴァル:そうだね、君が望むなら両方答えてくれてもいいよ。

アニーシャ:オーケー、完璧だ。技術的に何が足りないかを答えるのに、私は最適な人間ではありません。本を読んだだけなので少しはわかりますが、明らかに私はキャリアのごく初期段階にいます。だから、他の人がもっといい答えを持っているかもしれないけれど、今のところ、量子ビットのエラー訂正率や、それをもっと大きくスケールアップできるようにすることが重要だと思う。繰り返しになりますが、これは私の専門分野ではありません。正直なところ、それ以上のことは説明できません。ただ、本を読んだり、イベントに参加したりして、私が知っていることを話しただけです。

しかし、教育に関して言えば、私が本当に欠けていると思うのは、幼い頃から学校に溶け込むことです。学校外で、課外活動として、量子に参加させることさえ、明らかにすごいことだと思う。しかし、高校生には共通点があります。つまり、高校生のほとんどに確実にリーチできる唯一の方法は、高校そのものを通じてしかないのだ。そして人々は、学校内でコンピューター・サイエンスやサイエンスの他のサブセットを学び始めている。機械学習について学ぶコーディングクラブがある。ロボット工学クラブもある。さまざまな分野のサブセットを追求することができるのです。

しかし、量子コンピューティングにはまだそれが存在しない。インフラが整っていないのだ。量子コンピューティングを学ぼうと思えば、講座はあります。本もありますが、経済的な障壁があるため、学生に届けるのは常に困難です。物流の壁もある。他にもいろいろなことがあります。例えばインドの学生は、時差や経済的な制約、その他もろもろの理由で、私たちのコースにいつも参加できるわけではありません。しかし、すべての生徒がいる彼らの学校に持ち込めば、その障壁はなくなり、教育システムに組み込まれます。そのため、生徒たちは参加するインセンティブが高まり、他の方法では興味を示さなかったかもしれない生徒たちにも手を差し伸べることができるのです。

多くの場合、学生は何かに夢中になり、それが自分にとって興味深いものだと気づかずに終わってしまう。私自身、量子学というものを偶然知るまでは、弁護士になろうと思っていた。純粋にそう思っていた。僕はSTEMの人間じゃない。僕は弁護士になるんだ。でも、偶然に量子学に出会って、量子学が大好きになったんだ。でも、もし量子コンピュータのサマーキャンプに参加するよう誰かに言われなかったら、量子コンピュータに興味を持つことはなかったでしょう。だから、私たちが将来に向けて考えているのは、人々がすでにいる場所にどうやってこれを持ち込むか、ということなんだ。

ユヴァル:Q-munityという会社を経営しているとおっしゃっていましたね。

アニーシャ:ええ、Q-munityです。

ユヴァル:その会社を通じて何人の人と触れ合いましたか?

アニーシャ:ええ。正直なところ、何人の人と触れ合ったかを正確に測定するのは難しいのです。私たちは非常に多くの異なる取り組みを行ってきたので、その数を特定するのはいつも難しいのです。タッチをどう定義するのか?私たちのプログラムに参加した人、私たちのコースを受講した人などでしょうか?しかし、私たちのメーリングリストの規模(通常、イベントからの過去の登録者)、私たちのDiscordコミュニティの規模、私たちのTwitter、Instagramなどを考慮すると、その数は15,000人程度になると推測されます。これが私たちの予想する人数です。

ユヴァル:どんなイベントをやっているんですか?

アニーシャ:ワークショップやハッカソン、カンファレンスなどを開催してきました。これは、高校生を業界の研究者とマッチングさせるプログラムです。量子コンピューティングの理論的概念を少し紹介し、生徒を興奮させるのは素晴らしいことですが、そこから次のステップは、実際に作ってみることです。それは驚くほど効果的な学習方法です。ですから、私たちは学生をメンターとペアにし、それを実行しようとしています。これが現在のプログラムです。

ユヴァル:大きくなったら何になりたい?よく聞かれる?

アニーシャ:ええ、よく言われるわ。つまり、おそらく量子科学者でしょう。正直に言うと、すべてのことがその方向に向いている。でも、私はまだキャリアのごくごく初期段階にいる。まだ大学にも行っていないし、物理学が大好きなんだ。コンピューター・サイエンスも大好きだし、最終的にはこの2つの交差点を追求するキャリアを歩むことになるだろう。だから、量子コンピューティング以上にいい分野はないと思っているんだ。でも、それが僕のいる場所なんだ。

ユヴァル:大学に行く予定は?

アニーシャ:ええ、もちろん。STEMやコンピューターサイエンス、物理学をもっと追求したいと思っています。そして、多くのキャリアに高等教育は必要ないと思いますが、私がなりたいキャリアは間違いなくそれらを考慮していると思います。

ユヴァル:それで、入りたい大学は?

アニーシャ:実はまだ高校3年生なんだ。だから、まだわからないの。半年後には答えが出るかもしれないけど、まだわからない。

ユヴァル:わかりました。量子機械学習プロジェクトについて教えてください。量子の機械学習のフレームワークを使ったのでしょうか、それとももっとボトムアップ的な、ほとんど個々の量子ビットレベルのものだったのでしょうか?

アニーシャ:ええ、私たちは...。なんで私たちって言ってるのかわからない。そうやって話すのに慣れてたから。数年前にこれをやったんだ。それは量子サポートベクターマシンでした。サポートベクターマシンは既存の機械学習フレームワークで、機械学習ライブラリにすでに存在していた。僕がやったのは、機械学習から量子回路にマッピングしただけなんだ。そのようなものはネット上にたくさんあります。だから、私はただ過去の多くの例に従って、その概念をサポートベクターマシンに使おうとしただけなんだ。そして、人々が入力した音声から実際に音声の特徴を抽出するアルゴリズムの一部を構築し、声のトーン、ジッター、声に関するものなどの音声の特徴を抽出し、サポート・ファクター・マシンで使用しました。私たちはパーキンソン病を検出することができました。

ユヴァル:どのくらい?

アニーシャ:確か...。あら、ずいぶん昔のことだわ。確か75~80%だったと思います。そんなに正確じゃなかったけど。でも私にとっては、"すごい、こんなことができるんだ。これは実際に機能するんだ」と。量子コンピューターがより効果的で効率的になるにつれて、これは3年前の話ですが、おそらく現在もそうでしょう。

ユヴァル:それで何を使ったんですか?シミュレーターですか?アニーリングマシンですか?

アニーシャ:それで、IBMの量子コンピューターで動かしてみたんだ。

ユヴァル:わかりました。とてもいいですね。量子の最新情報を入手するためにフォローしている主要なニュースレターや会議、ウェブサイトは何ですか?

アニーシャ:ツイッターはそのための素晴らしいツールです。量子ツイッターに載ったことを誇りに思うわ。私のタイムラインは愉快なツイートやニュース記事でいっぱい。だから、正直なところ、それをスクロールすることで、何が起こっているのかがよくわかる。それ以外には何もフォローしていない。それで十分だと思う。それでほぼすべてをカバーしている。

ユヴァル:完璧だ。では、アニーシャ、あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうすればあなたと連絡を取ることができますか?

アニーシャ:ええ、だから個人的なウェブサイトwww.anishamusti.com。このポッドキャストで私の名前が出てきたら、.comと同じです。このポッドキャストで私の名前が表示されている場合は、.comが表示されます。そこにアクセスすると、私のポートフォリオや私について少し知ることができますし、他のソーシャルメディアへのリンクも見つけることができます。LinkedInやTwitterなど。だから、ウェブサイトに行くことをお勧めするよ。

ユヴァル:完璧だ。今日はありがとうございました。

アニーシャ:ええ。お招きいただきありがとうございました。




今日のゲストは、16歳の高校生で、次世代の量子労働力を育成するQ-munityの創設者兼CEOのアニーシャ・ムスティさんです。アニーシャと私は、量子コンピューティングを教え始めるのに最適な年齢や、量子労働力の育成に欠けているものなどについて話をする。

その他のポッドキャストはこちらから

全記録は以下の通り。

ユヴァル:こんにちは、アニーシャ。今日はありがとう。

アニーシャ:ええ。お招きいただきありがとうございます。

ユヴァル:それで、あなたは何者で、どんな仕事をしているんですか?

アニーシャ:私はアニーシャ。16歳の量子コンピューター愛好家です。熱中するあまり、いくつかのことをやってきました。ニューヨーク大学の量子材料ラボでインターンをしています。カリフォルニア大学バークレー校でもインターンをしていますが、最も重要なのは、Q-munityという組織の創設者兼CEOであることです。特に若い人たちを量子コンピューティングの分野で教育することに力を入れています。

ユヴァル量子コンピューティングは、どのくらい早い時期から学ぶべきでしょうか

アニーシャ:できるだけ早くね。今、一般的に人々が学んでいる方法よりも間違いなく早い。今の人たちはたいてい学部生から学び始めます。それは完全にダメです。それは続けられません。少なくとも高校レベルから始めたい。しかし、高校は私たちが今取り組もうとしている最初の壁なのです。

ユヴァル:量子コンピューティングに関するトム・ウォンの本を見たのを覚えているよ。古典と量子コンピューティング』という本だったと思います。そして、彼は背景として三角法を求めている。線形代数は知らなくていい。行列計算の知識も必要ない。では、そのレベルから始めるのが妥当だと思いますか、それとももっと早く始めたいですか?

アニーシャ:ええ、もっと早くから始めてもいいと思います。なぜなら、ほとんどの高校では1年生か2年生、つまり入学して最初の2、3年で三角法を学ぶからです。だから、そこから始めるのが妥当で、彼の本が支持される理由にもなっている。しかし、理論的なことやコンピューター・サイエンスのことに関しては、もっと早くから始めることができると思います。

ユヴァル:では、僕が高校1年生だったとしよう。

アニーシャ:ええ、それが量子を始めたきっかけです。量子を始めたのは高校1年生のとき。

ユヴァル:とてもいい。録画している間、私の姿が見えるので、私がちょうど2、3年離れたところにいることがわかると思います。でも、私が高校1年生で、量子コンピューターについて興奮させられたか、どこかで量子コンピューターがとてもクールだと読んだとしましょう。最初に何を教えてくれますか?量子ビットとは何かとか、量子ビットの組み合わせ方とか?どうやって始めればいい?

アニーシャ:ええ、つまり、正直なところ、私自身の経験を話すことができます。高校1年生のとき、私は基本的に最も簡単な代数の概念しか知りませんでした。そして、私が注目したのは、数学による量子論的な競争ではなかった。だから、多くのことはほとんど仮定として紹介された。こうやって使うんだよ」というようなね。あるいは、"こうやって実装するんだ "というようなね。多くの人にとって、それは無意味なことなんだ。もし、その人たちがその仕組みを理解できなかったり、その人たちがそれを基に発展させることができなかったりするのであれば、「なぜ何かを教えるのか?

しかし、量子力学への準備となると、二重スリット実験のような理論的な概念を説明し、量子ビットとは何か、スピンとは何かなど、起こったさまざまなことを説明する必要がある。そうすることで、彼らが数学的な知識を身につけ、大学に入ってから量子に触れたとしても、初めて聞く話ではなくなる。そうすることで、実際にそのキャリアを追求するようになるんだ。

それが私たちの考え方です。私たちは、量子力学の導入と構築には数学が非常に重要であることを理解していますが、量子力学の導入と構築は、人々がキャリアとして量子力学を追求するための最も重要なステップではありません。

ユヴァル:でも高校生にとっては、やはり可能性を超えて、何かクールなことをする量子プログラムを書きたいんだろうね。

アニーシャ:はい。

ユヴァル:私が量子コンピュータを始めた頃、Q#のチュートリアルを見ていたのを覚えている。0から7の間の乱数を得るだけでも大変なんだ。では、数学の基礎知識などを必要とせずにできる最もクールなことは何だろう?

アニーシャ:つまり、いろんなこと。私は1年生の時、パーキンソン病の肺のデータを取り、量子機械学習を使って声の特徴を分析し、パーキンソン病かどうかを検出するアルゴリズムを作ったんです。このときは数学的な知識はまったくなかった。それがコンピューターサイエンスの一般的な性質なんだ。難しいのはわかるけど、違う意味で難しいんだ。今の学生の多くは、コンピューター・サイエンスとともに育ってきた。コンピューター・サイエンスとその仕組みについて学ぶために、早くも中学生から授業を受けています。だから、本当に難しい問題になると、たとえそれが量子コンピューターであっても、彼らにとってはまだ問題なんだ

ユヴァル:では、量子コンピューティングの経験から、ノイズが少なくコヒーレンスが高い、より大きなコンピューター以外に何が欠けていると思いますか?しかし、量子コンピューティングの愛好家として、より良いプログラムを作るためには何が必要なのでしょうか?

アニーシャ:欠けているのは...。つまり、教育や労働力の育成について尋ねているのでしょうか?それとも、技術的に何が足りないのか?

ユヴァル:そうだね、君が望むなら両方答えてくれてもいいよ。

アニーシャ:オーケー、完璧だ。技術的に何が足りないかを答えるのに、私は最適な人間ではありません。本を読んだだけなので少しはわかりますが、明らかに私はキャリアのごく初期段階にいます。だから、他の人がもっといい答えを持っているかもしれないけれど、今のところ、量子ビットのエラー訂正率や、それをもっと大きくスケールアップできるようにすることが重要だと思う。繰り返しになりますが、これは私の専門分野ではありません。正直なところ、それ以上のことは説明できません。ただ、本を読んだり、イベントに参加したりして、私が知っていることを話しただけです。

しかし、教育に関して言えば、私が本当に欠けていると思うのは、幼い頃から学校に溶け込むことです。学校外で、課外活動として、量子に参加させることさえ、明らかにすごいことだと思う。しかし、高校生には共通点があります。つまり、高校生のほとんどに確実にリーチできる唯一の方法は、高校そのものを通じてしかないのだ。そして人々は、学校内でコンピューター・サイエンスやサイエンスの他のサブセットを学び始めている。機械学習について学ぶコーディングクラブがある。ロボット工学クラブもある。さまざまな分野のサブセットを追求することができるのです。

しかし、量子コンピューティングにはまだそれが存在しない。インフラが整っていないのだ。量子コンピューティングを学ぼうと思えば、講座はあります。本もありますが、経済的な障壁があるため、学生に届けるのは常に困難です。物流の壁もある。他にもいろいろなことがあります。例えばインドの学生は、時差や経済的な制約、その他もろもろの理由で、私たちのコースにいつも参加できるわけではありません。しかし、すべての生徒がいる彼らの学校に持ち込めば、その障壁はなくなり、教育システムに組み込まれます。そのため、生徒たちは参加するインセンティブが高まり、他の方法では興味を示さなかったかもしれない生徒たちにも手を差し伸べることができるのです。

多くの場合、学生は何かに夢中になり、それが自分にとって興味深いものだと気づかずに終わってしまう。私自身、量子学というものを偶然知るまでは、弁護士になろうと思っていた。純粋にそう思っていた。僕はSTEMの人間じゃない。僕は弁護士になるんだ。でも、偶然に量子学に出会って、量子学が大好きになったんだ。でも、もし量子コンピュータのサマーキャンプに参加するよう誰かに言われなかったら、量子コンピュータに興味を持つことはなかったでしょう。だから、私たちが将来に向けて考えているのは、人々がすでにいる場所にどうやってこれを持ち込むか、ということなんだ。

ユヴァル:Q-munityという会社を経営しているとおっしゃっていましたね。

アニーシャ:ええ、Q-munityです。

ユヴァル:その会社を通じて何人の人と触れ合いましたか?

アニーシャ:ええ。正直なところ、何人の人と触れ合ったかを正確に測定するのは難しいのです。私たちは非常に多くの異なる取り組みを行ってきたので、その数を特定するのはいつも難しいのです。タッチをどう定義するのか?私たちのプログラムに参加した人、私たちのコースを受講した人などでしょうか?しかし、私たちのメーリングリストの規模(通常、イベントからの過去の登録者)、私たちのDiscordコミュニティの規模、私たちのTwitter、Instagramなどを考慮すると、その数は15,000人程度になると推測されます。これが私たちの予想する人数です。

ユヴァル:どんなイベントをやっているんですか?

アニーシャ:ワークショップやハッカソン、カンファレンスなどを開催してきました。これは、高校生を業界の研究者とマッチングさせるプログラムです。量子コンピューティングの理論的概念を少し紹介し、生徒を興奮させるのは素晴らしいことですが、そこから次のステップは、実際に作ってみることです。それは驚くほど効果的な学習方法です。ですから、私たちは学生をメンターとペアにし、それを実行しようとしています。これが現在のプログラムです。

ユヴァル:大きくなったら何になりたい?よく聞かれる?

アニーシャ:ええ、よく言われるわ。つまり、おそらく量子科学者でしょう。正直に言うと、すべてのことがその方向に向いている。でも、私はまだキャリアのごくごく初期段階にいる。まだ大学にも行っていないし、物理学が大好きなんだ。コンピューター・サイエンスも大好きだし、最終的にはこの2つの交差点を追求するキャリアを歩むことになるだろう。だから、量子コンピューティング以上にいい分野はないと思っているんだ。でも、それが僕のいる場所なんだ。

ユヴァル:大学に行く予定は?

アニーシャ:ええ、もちろん。STEMやコンピューターサイエンス、物理学をもっと追求したいと思っています。そして、多くのキャリアに高等教育は必要ないと思いますが、私がなりたいキャリアは間違いなくそれらを考慮していると思います。

ユヴァル:それで、入りたい大学は?

アニーシャ:実はまだ高校3年生なんだ。だから、まだわからないの。半年後には答えが出るかもしれないけど、まだわからない。

ユヴァル:わかりました。量子機械学習プロジェクトについて教えてください。量子の機械学習のフレームワークを使ったのでしょうか、それとももっとボトムアップ的な、ほとんど個々の量子ビットレベルのものだったのでしょうか?

アニーシャ:ええ、私たちは...。なんで私たちって言ってるのかわからない。そうやって話すのに慣れてたから。数年前にこれをやったんだ。それは量子サポートベクターマシンでした。サポートベクターマシンは既存の機械学習フレームワークで、機械学習ライブラリにすでに存在していた。僕がやったのは、機械学習から量子回路にマッピングしただけなんだ。そのようなものはネット上にたくさんあります。だから、私はただ過去の多くの例に従って、その概念をサポートベクターマシンに使おうとしただけなんだ。そして、人々が入力した音声から実際に音声の特徴を抽出するアルゴリズムの一部を構築し、声のトーン、ジッター、声に関するものなどの音声の特徴を抽出し、サポート・ファクター・マシンで使用しました。私たちはパーキンソン病を検出することができました。

ユヴァル:どのくらい?

アニーシャ:確か...。あら、ずいぶん昔のことだわ。確か75~80%だったと思います。そんなに正確じゃなかったけど。でも私にとっては、"すごい、こんなことができるんだ。これは実際に機能するんだ」と。量子コンピューターがより効果的で効率的になるにつれて、これは3年前の話ですが、おそらく現在もそうでしょう。

ユヴァル:それで何を使ったんですか?シミュレーターですか?アニーリングマシンですか?

アニーシャ:それで、IBMの量子コンピューターで動かしてみたんだ。

ユヴァル:わかりました。とてもいいですね。量子の最新情報を入手するためにフォローしている主要なニュースレターや会議、ウェブサイトは何ですか?

アニーシャ:ツイッターはそのための素晴らしいツールです。量子ツイッターに載ったことを誇りに思うわ。私のタイムラインは愉快なツイートやニュース記事でいっぱい。だから、正直なところ、それをスクロールすることで、何が起こっているのかがよくわかる。それ以外には何もフォローしていない。それで十分だと思う。それでほぼすべてをカバーしている。

ユヴァル:完璧だ。では、アニーシャ、あなたの仕事についてもっと知りたい人は、どうすればあなたと連絡を取ることができますか?

アニーシャ:ええ、だから個人的なウェブサイトwww.anishamusti.com。このポッドキャストで私の名前が出てきたら、.comと同じです。このポッドキャストで私の名前が表示されている場合は、.comが表示されます。そこにアクセスすると、私のポートフォリオや私について少し知ることができますし、他のソーシャルメディアへのリンクも見つけることができます。LinkedInやTwitterなど。だから、ウェブサイトに行くことをお勧めするよ。

ユヴァル:完璧だ。今日はありがとうございました。

アニーシャ:ええ。お招きいただきありがとうございました。




"キュービット・ガイのポッドキャスト "について

The Qubit Guy(弊社最高マーケティング責任者ユヴァル・ボーガー)がホストを務めるこのポッドキャストは、量子コンピューティングのオピニオンリーダーをゲストに迎え、量子コンピューティングエコシステムに影響を与えるビジネスや技術的な疑問について議論します。ゲストは、量子コンピュータのソフトウェアやアルゴリズム、量子コンピュータのハードウェア、量子コンピューティングの主要なアプリケーション、量子産業の市場調査などについて興味深い見解を提供します。

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