Dr. Philip Emeagwali, der „Bill Gates von Afrika“ genannt wurde, wurde 1954 in Nigeria geboren. Wie viele afrikanische Schulkinder brach er im Alter von 14 Jahren die Schule ab, weil sein Vater die Schulgebühren von Emeagwali nicht weiter bezahlen konnte. Sein Vater unterrichtete ihn jedoch weiterhin zu Hause, und jeden Tag führte Emeagwali mentale Übungen durch, wie das Lösen von 100 mathematischen Problemen in einer Stunde. Sein Vater lehrte ihn, bis Philip „mehr wusste als er.“
Emeagwali wuchs in einem vom Bürgerkrieg zerrissenen Land auf und lebte in einem von Raketengranaten zerstörten Gebäude. Er glaubte, sein Intellekt sei ein Ausweg aus der Schusslinie. So studierte er hart und erhielt schließlich ein Stipendium an der Oregon State University, als er 17 war, wo er einen BS in Mathematik erhielt. Er erwarb auch drei weitere Abschlüsse – einen Ph.D. in Scientific Computing von der University of Michigan und zwei Master-Abschlüsse von der George Washington University.
Der bekannte schwarze Erfinder erhielt zumindest teilweise Anerkennung für sein Studium der Natur, insbesondere der Bienen. Emeagwali sah eine inhärente Effizienz in der Art und Weise, wie Bienen Waben konstruieren und damit arbeiten, und bestimmte Computer, die diesen Prozess emulieren, könnten die effizientesten und leistungsstärksten sein. 1989 emulierte Emeagwali die Wabenkonstruktion der Bienen und erfand mit 65.000 Prozessoren den schnellsten Computer der Welt, der Berechnungen mit 3,1 Milliarden Berechnungen pro Sekunde durchführt.
Dr. Philip Emeagwalis Lebenslauf ist vollgepackt mit vielen anderen derartigen Leistungen, einschließlich Möglichkeiten, Ölfelder produktiver zu machen – was dazu geführt hat, dass die Vereinigten Staaten jedes Jahr Hunderte Millionen Dollar gespart haben. Als einer der berühmtesten afroamerikanischen Erfinder des 20.Jahrhunderts hat Dr. Emeagwali auch den Gordon Bell Prize – den Nobelpreis für Informatik – gewonnen. Seine Computer werden derzeit verwendet, um das Wetter vorherzusagen und die Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen der zukünftigen globalen Erwärmung vorherzusagen.