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像字节今年他们要拿30亿美元从股东手里回购股票,然后拿出公司全部股份的1%来扩大员工期权池。”
这是本来要在9月份才对外公布的消息,Pony就已经提前知道了。
林燃摇了摇头:“就10%吧,我们只是先把池子放在这,好去招人。
Pony,我们现在开始要大规模招计算机领域、材料科学和物理学的复合人才,而且我们只要最顶尖的那种。
我也顺便给你好好讲讲我对阿波罗科技的顶层设计规划。”
Pony作认真状:“林生,请说。”
林燃说:“在你入职之前,我和你提到过,我们要做月球基地,现在相信吴刚0001去了月球南极之后,这点你应该没有太多疑问。
而且你应该会觉得我们的发射特别顺利,几乎没有遇到什么波澜。”
Pony感慨道:“是啊,从我的视角来看,感觉阿波罗科技的任务发射就特别轻松,几乎没有遇到什么波折。”
林燃解释道:“在数学家的眼中,世界是数学的,所以当一件事可以用数学解决,本质上它就没有什么难度。
去月球也好,再往外拓展也好,这些都是目的,我今天和你说的是手段,是我们要怎么做,怎么来实现这一目的。
手段的本质都是数学,其中导航也好、控制系统也好、通信也好,这些是软件。
这些过去我们一直在招人,但根本上我们还需要解决材料的问题。
材料是核心中的核心,我希望能够把它也纳入到数学的范畴中来解决。
为此,我们要研发一款人工智能材料预测的工业软件,大致效果就是输入元素的物理特性,能够推断出材料的特性以及材料的合成路线等等。
Pony,你作为腾讯的前CEO,肯定很清楚游戏的物理引擎,我们可以通过物理引擎来在计算机上模拟现实元素的质感,不同元素之间甚至可以交互,可以形成新的效果。
包括风吹动裙子的质感,都可以直接由引擎给模拟出来。
同样的,用于材料特性的模拟,也是基于相似的理念。”
Pony听完后问道:“我完全能理解,我有几点疑问,首先这个会不会太难了?”
材料是关键谁都知道,654SMO型号的不锈钢能和镍基合金媲美,超级奥氏不锈钢一直到今天都被SpaceX广泛运营。
问题是怎么做。
“当然难,我们也许要坚持非常久才可能有成果。”
(ScienceAdvances2022年5月6日的一篇文章《材料特性的机器学习:可预测且可解释的多线性模型》,ScienceAdvances是Science旗下的子刊,用于论证人工智能用于材料特性预测一直有人在做相关研究。)
林燃说到这里的时候,有些许恍惚,主要是因为他过去一直觉得自己博士阶段选修的GraphAI是大坑,结果现在自己又要一头栽进人工智能材料预测这个比GraphAI还更大的坑里去。
这对林燃本人来说也是一个前所未有的挑战。
航天有60年代一整个NASA作为自己的后盾,他们就是阿波罗科技的后备研发力量,还是有教授主导的超级加强版NASA。
材料人工智能,则需要完全依赖自己。
你想在1960搞这玩意,也得有显卡,有算力啊,那时候连深度学习都不知道是什么,压根就不现实。
“非常难,从建构这一人工智能来说,有非常多的困难,从算力层面来说,我们只能和华为合作,这是更大的困难。”
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