By Kenna Hughes-Castleberry julkaistu 30
Niistä monista toimialoista, joista kvanttilaskenta varmasti hyötyy, rahoitusala on yksi suurimmista. "Periaatteessa kaikilla suurilla pankeilla on nyt oma kvanttiryhmänsä", selitti Roman Orus, yksi perustajista ja tieteellinen pääjohtaja Multiverse Computing, johtava kvanttiohjelmistoyritys. Orus on myös ikerbaskin tutkimusprofessori Espanjan Donostia International Physics Centerissä (DCIP), jossa hän kirjoitti vaikutusvaltaisen paperi kvanttilaskentaan ja rahoitukseen. "On monia eri paikkoja, joissa kvanttilaskenta voi auttaa rahoituksessa", Orus lisäsi.
Koska suuri osa rahoitusalasta on keskittynyt analysoimaan suuria raaka-aineita tiedot ja tehden erilaisia johtopäätöksiä, kvanttilaskenta voi merkittävästi parantaa tätä prosessia. Koska kvanttitietokoneet käyttävät algoritmeja useiden laskelmien suorittamiseen kerralla, ne voivat tuottaa tuloksia nopeammin, mikä on ratkaisevan tärkeää kaupankäynti tämä tapahtuu nopeasti osakemarkkinoilla. Kvanttitietokoneiden antamat vastaukset ovat myös ainutlaatuisia klassisista tietokoneista antaen muita etuja. "Kuten kvanttifysiikka, ne ovat todennäköisyys sen sijaan, deterministinen”, selitti a 2020 artikkeli McKinsey& Companylta. "[Tämä tarkoittaa], että ne voivat vaihdella, vaikka syöttö on sama." Nämä erilaiset syötteet ovat erityisen tärkeitä optimointiongelmissa, taloussimulaatioissa, petosten havaitsemisessa ja markkinoiden ennustamisessa, kaikissa prosesseissa, joita pankit ja muut rahoituslaitokset käyttävät päivittäin.
Monte Carlo -simulaatioiden lukeminen
Yksi yleisimmistä optimointisimulaatioista, erityisesti rahoitussalkkujen osalta, on Monte Carlo simulointi. Tämä menetelmä käyttää syötteiden satunnaisotantaa tilastollisen ongelman ratkaisemiseksi, ja simulaatio antaa visuaalisen ratkaisun tähän ongelmaan. "Rahoitusalalla näitä Monte Carlo -simulaatioita käytetään yleisesti stressitestaukseen ja luottoriskien arviointiin, mutta ne ovat kalliita, aikaa vieviä ja vaativat paljon laskentatehoa", selitti. Zapata ComputingMarkkinointijohtaja Katherine Londergan. Koska Monte Carlo -simulaatiossa voidaan käyttää erilaisia syötteitä, monet kvanttiyritykset ovat käyttäneet sitä teknologiansa testaamiseen. Zapata Computing, Kanadassa sijaitseva markkinoiden johtava kvanttiyritys, julkaisi äskettäin a paperi keskittyi käyttämään tätä simulaatiota luottoarvon oikaisuihin. "Työmme BBVA [maailmanlaajuinen pankki] tutkii kvanttiedun potentiaalia Monte Carlon käyttötapauksissa, mukaan lukien luottoarvon oikaisu (CVA) ja johdannaisten hinnoittelu”, Londergan sanoi. "Pankit, kuten BBVA, tutkivat aktiivisesti tapoja tehdä näistä simulaatioista vähemmän aikaa vieviä kvanttitietokoneiden avulla."
Muita kvanttilaskentaa käyttäviä talousprosesseja ovat petosten havaitseminen ja markkinaennusteet. Rahoituslaitokset käyttävät jo nyt koneoppimisalgoritmeja apuna näissä tilanteissa, mutta voivat tulevaisuudessa ottaa ne käyttöön kvanttikoneoppiminen parantamaan asioita entisestään. "Kvanttitietokoneella voit parantaa koneoppimisalgoritmeja", Orus sanoi. Tapauksissa, joissa on suoria tietovirtoja, kuten vilpillisiä tapahtumia, kvanttikoneoppiminen saattaa pystyä käsittelemään tietoja nopeammin, mikä auttaa pitämään talousprosessit turvallisempina ja tehokkaampina.
Kvanttihehkutus ja rahoitusteollisuus
Vaikka kvanttilaskenta epäilemättä hyödyttää rahoitusalaa, kvanttihehkutuksella on oma tärkeä roolinsa. "Kvanttihehkutus on erityinen kvanttilaskennan malli", Orus selitti, "[Joten, se on] rakennettu ratkaisemaan vain yksi tietty ongelma, joka on optimointi. Joten sinulla voi olla kustannustoiminto, joka sinun on minimoitava, esimerkiksi omaisuussalkun riski. Tämä on ongelma, jonka voit ratkaista kvanttihehkutuksella." Yritykset pitävät D-Wave tai Lockheed Martin kehittävät jo kvanttihehkuttimia, joista monet voivat olla rahoituslaitosten käytössä. Koska monet rahoitusalan ongelmat liittyvät optimointiin, kvanttihehkurit tuovat etuja laajempiin sovelluksiin kuin mitä voidaan odottaa. "Jopa tiettyjen taloudellisten mallien simuloinnissa voit tehdä tämän myös kvanttihehkutuksen avulla", Orus lisäsi. "Esimerkiksi taloudellisen tasapainon löytäminen, mikä on vain optimointiongelma."
Vaikka kvanttilaskenta tuo monia etuja rahoitussektorille, on monia vaiheita, ennen kuin tämä tekniikka voidaan ottaa laajemmin käyttöön. "Inkrementaalisen edun etsiminen kvanttitietokoneista rahoituksessa on haastavaa", totesi Londergan. "Olemme huomanneet, että talousasiakkaamme ovat erittäin edistyneitä tekoälyn ja ML:n tehon hyödyntämisessä, joten teemme yhteistyötä lähiajan käyttötapauksissa, joissa voimme saada lisäetua." Vaikka tämän edun saaminen voi viedä jonkin aikaa, muut asiantuntijat, kuten Orus, tarkastelevat joitain kvanttiteollisuuden välittömistä haasteista. "Mielestäni suurin takaisku on laitteiston kehitys", hän sanoi. "Nykyiset prosessorit ovat edelleen suhteellisen pieniä ja meluisia." Kun laitteistoa on parannettu ja se pystyy skaalautumaan, tämä innovatiivinen tekniikka on toivottavasti helpompi ottaa käyttöön.
Mutta on myös toimenpiteitä, jotka rahoituslaitosten on ryhdyttävä ottamaan käyttöön kvanttilaskenta. Kuten Londergan selitti: "Onnistuakseen kvantin käyttöönotossa rahoituslaitosten on oltava joustavia modulaarisia ja niillä on oltava eteenpäin yhteensopiva lähestymistapa kvanttikäyttöisten sovellusten rakentamiseen. Tämä tarkoittaa, että algoritmit, tietovirrat ja kvanttiklassiset laitteistotaustajärjestelmät voidaan helposti vaihtaa sisään ja pois – ilman laskentainfrastruktuurin "riipaamista ja korvaamista". Tämän joustavan ajattelutavan myötä pankit ja muut laitokset saattavat joutua muuttamaan tämän tekniikan käyttöönoton aikajanaa, koska se voi viedä jonkin aikaa. "On syytä huomauttaa, että Zapata uskoo, että suuret simulaatiot, kuten nämä Monte Carlon käyttötapaukset, ovat yli vuosikymmenen päässä", lisäsi Londergan.
Muut asiantuntijat, kuten Orus, uskovat, että kvanttilaskennan laaja käyttö on itse asiassa paljon lähempänä. "Se on jo alkanut tunkeutua alalle", Orus sanoi. ”Alamme löytää pohjimmiltaan ensimmäisiä tosielämän käyttötapauksia. Sanoisin siis seuraavan kahden, kolmen vuoden aikana, että suurella enemmistöllä suurista pankeista on tuotannossa ainakin jokin kvanttiratkaisu.”
Kenna Hughes-Castleberry on Inside Quantum Technologyn ja JILAn Science Communicatorin (kumppanuus Colorado Boulderin yliopiston ja NISTin välillä) kirjoittaja. Hänen kirjoitustyylinsä sisältävät syväteknologiaa, metaversumia ja kvanttitekniikkaa.
