UK Grant unterstützt Rigetti/HSBC Group bei der Anwendung von Quantum Machine Learning zur Aufdeckung von Geldwäsche

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Ein britischer Zuschuss hilft der Rigetti/HSBC-Gruppe bei der Anwendung von quantenmechanischem Lernen zur Erkennung von Geldwäsche – Inside Quantum Technology PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikale Suche. Ai.

By Dan O'Shea gepostet am 02. November 2023

Die britische Einheit von Rigetti Computing hat einen Innovate UK Grant für ein 18-monatiges Projekt erhalten, das letzten Monat mit dem Bankengiganten HSBC und anderen gestartet wurde, um quantenmechanisches Lernen zur Verbesserung bestehender Anti-Geldwäsche-Techniken anzuwenden.

Das Quantum Software Lab (QSL) an der Universität Edinburgh und das britische National Quantum Computing Centre (NQCC) beteiligen sich ebenfalls an den Bemühungen, die Leistung modernster Algorithmen für maschinelles Lernen mithilfe von Maschinen zu verbessern Lerntechnologie, um Anomalien zu erkennen, verdächtige Transaktionen zu kennzeichnen und möglicherweise kriminelle Aktivitäten zu verhindern.

Die Höhe des Zuschusses wurde nicht bekannt gegeben, aber Informationen von Gov.UK besagen, dass sich die Zuschussanträge auf Projekte betrafen, deren Kosten 500,000 £ (etwas mehr als 605,300 US-Dollar) nicht übersteigen würden.

Dr. Subodh Kulkarni, CEO von Rigetti, sagte, das Projekt sei ein Schritt in den Plänen des Unternehmens, sich auf Anwendungsfälle zu konzentrieren, die die Branche dem Narrow Quantum Advantage (nQA) näher bringen. „Das Erreichen der nQA ist der nächste Wendepunkt für unsere Branche. Die Bewältigung eines realen Problems wie der Geldwäsche mit Quantencomputern würde unsere Fähigkeit verbessern, Finanzkunden quantenmechanische Lernlösungen anzubieten, die einen Wettbewerbsvorteil verschaffen könnten, und im Gegenzug die Entwicklung unserer Hardware- und Softwarefähigkeiten beschleunigen.“

In einer Rigetti-Erklärung wurde hinzugefügt, dass das Konsortium neben der Nutzung von Rigetti-QPUs und Quantensoftware auch von HSBCs umfassendem Domänenwissen, Benchmarks und klassischem und quantenmechanischem Lernen für die Erkennung von Anomalien sowie von der Quantenalgorithmus-Expertise der University of Edinburgh und dem NQCC profitieren wird umfangreiches Netzwerk an Quantencomputing-Möglichkeiten und -Ressourcen.

„Der Einsatz von quantenmechanischem Lernen zur Erkennung betrügerischer oder krimineller Aktivitäten zeigt die unglaublichen Chancen, die diese Spitzentechnologie für die Finanzdienstleistungsbranche bieten kann“, sagte Dr. Mekena Metcalf, Quantencomputing-Forscherin bei HSBC.

„Angesichts der weltweit steigenden Raten von Finanzkriminalität und -betrug müssen wir unbedingt einen besseren Weg finden, um zu verhindern, dass Menschen Opfer von Betrügern werden. Quantencomputing hat das Potenzial, in diesem Bereich bahnbrechend zu sein – ich und das Team unterstützen dies voll und ganz“, fügte Martin Brown, Senior Product Owner, UK Fraud Analytics bei HSBC, hinzu.

Dan O'Shea befasst sich seit über 25 Jahren mit Telekommunikation und verwandten Themen, darunter Halbleiter, Sensoren, Einzelhandelssysteme, digitale Zahlungen und Quantencomputer/-technologie.