Kvanttiteknologian kaupallistaminen: riskit ja mahdollisuudet – Physics World

Tällä viikolla Taloustieteilijä isännöi "Quantum Globalin kaupallistaminen”-konferenssissa Isossa-Britanniassa, ja olin erittäin iloinen saadessani osallistua henkilökohtaisesti keskiviikkona. Kokous pidettiin Lontoon Cityn sydämessä, joka on yksi maailman suurimmista finanssikeskuksista. Tämä ei ollut sattumaa, sillä kyseessä ei ollut konferenssi ensisijaisesti tieteestä tai edes teknologiasta – useimpien keskustelujen keskipisteenä oli liiketoiminta.

Konferenssikeskus oli kaupungin osassa nimeltä Houndsditch, joka on aivan Lontoon keskiaikaisen muurin ulkopuolella. Käytän luultavasti liikaa tämän paikan symboliikkaa, mutta tuntui sopivalta, että nousujohteinen kvanttiteollisuus leiriytyi aivan kaupan linnoituksen ulkopuolelle suunnittelemaan tuloaan.

Konferenssin muutaman ensimmäisen puheen jälkeen minulle kävi selväksi, että useimmat ihmiset uskoivat, että kvanttilaskenta ja muut kvanttiteknologiat voisivat tuoda suuria liiketoimintamahdollisuuksia sekä uhkia. Kun selailin päivän puhujalistaa, päätin, että yksi tapa saada laaja käsitys kvanttien vaikutuksista liiketoimintaan oli osallistua kahteen vakuutusalan ihmisten keskusteluun.

Jälleenvakuutuksen optimointi

Nämä kaksi puhujaa olivat Roland Scharrer, joka on AXA:n datapäällikkö ja nouseva teknologiajohtaja, ja Andreas Nawroth, joka on johtava tekoälyasiantuntija Munich Re:ssä.

Sharrer kertoo, että AXA aloitti kvanttiteknologioiden tutkimisen vuonna 2020. Itse asiassa monet konferenssin puhujista sanoivat, että heidän yrityksensä ovat tutkineet kvanttilaskentaa noin 2–3 vuotta. Ja kuten monet muutkin yritykset, yksi AXA:n tärkeimmistä kiinnostuksen kohteista kvanttilaskennassa on sen käyttäminen optimointiin.

Sharrerin ensisijaisena intressinä on käyttää kvanttialgoritmeja AXA:n jälleenvakuutuksen käyttöön liittyvän riskin minimoimiseksi. Jälleenvakuutus on tuote, jonka yksi vakuutusyhtiö ostaa toiselta vakuutusyhtiöltä kattaakseen vahingot tietyissä olosuhteissa. Näin vakuutusyhtiö voi jakaa riskin muiden kanssa ja sitä käytetään usein ns. "musta joutsen" -tapahtumien korvaamiseen. Nämä ovat erittäin harvinaisia ​​tapahtumia, joita on erittäin vaikea ennustaa ja jotka voivat tulla vakuutuksenantajille erittäin kalliiksi

Heuristinen lähestymistapa

Tasapainon löytäminen jälleenvakuutuksen ja riskien sisäisen vakuuttamisen välillä on klassinen optimointiongelma, joka on vakuutusyhtiön kannalta erittäin tärkeää. Pienenkin virheen tekeminen voi olla erittäin kallista Sharrer selittää, että optimointi tehdään tällä hetkellä heuristisella lähestymistavalla, joka perustuu ihmisen asiantuntemukseen.

Vaikka jälleenvakuutuksen optimointi voitaisiin tehdä paremmin perinteisellä tietokoneella, Sharrer sanoo, että laskelmien tekeminen vie vuosikymmeniä. Ja siinä kvanttitietokone voisi olla hyödyllinen – koska joidenkin kvanttitietokoneiden ennustetaan olevan erittäin hyviä ratkaisemaan tiettyjä optimointiongelmia, jotka voivat olla suhteessa jälleenvakuutukseen. Mutta kuten monet konferenssissa käsitellyt tekniikat, tällaista kvanttitietokonetta ei vielä ole olemassa.

Munich Re:n Nawroth puhui puheessaan siitä, kuinka vakuutusyhtiöt voisivat käyttää kvanttitietokoneita simulaatioiden tekemiseen, jotka voisivat auttaa heitä ymmärtämään paremmin monenlaisia ​​riskeihin vaikuttavia ilmiöitä. Näitä ovat ilmastonmuutos, vihreät teknologiat, rahoitusmarkkinat, pandemiat, kyberturvallisuus ja niin edelleen.

Kvanttivaikutusten vakuutus

Mutta minulle mielenkiintoisin asia, josta hän puhui, oli vakuutusyhtiöiden tarve ymmärtää itse kvanttilaskentaan liittyvät riskit. Tämä siksi, että heidän asiakkaat haluavat suojautua näiltä riskeiltä. Yksi näistä riskeistä liittyy kvanttimekaniikan ei-kloonauslauseeseen, jonka mukaan kvanttitilasta on mahdotonta luoda tarkkaa kopiota. Nawrothin mukaan tämä vaikeuttaisi kvanttitietojärjestelmän palautumista kyberhyökkäyksen jälkeen.

Toinen riski on se, että kvanttialgoritmeja ymmärretään tällä hetkellä huonosti, joten niiden käyttöön liittyviä riskejä vastaan ​​on vaikea vakuuttaa. Lopuksi Nawroth huomautti, että siirtyminen kvanttilaskentaan merkitsisi siirtymistä deterministisista todennäköisyyksiin perustuviin algoritmeihin, jotka taas asettavat uusia haasteita vakuutuksen suhteen.

Yksinkertainen tosiasia, että pääsin osallistumaan kahteen keskusteluun vakuutuksista ja kvanttilaskennasta, tekee selväksi, että kvanttiteknologiaa koskevat keskustelut ovat "siirtyneet fysiikan ulkopuolelle". Sanoisin todellakin, että tämä oli konferenssin tärkein teema. Vaikka ymmärrän, miksi eteneminen perustieteistä on virstanpylväs minkä tahansa tekniikan kaupallistamisessa, en ole vakuuttunut siitä, että kvanttilaskenta on vielä täysin valmis.

Keinotekoinen vertailu

Esimerkiksi useat puhujat vertasivat kvanttilaskentaa tekoälyyn (AI) sen mahdollisten häiritsevien vaikutusten perusteella liiketoimintaan ja yhteiskuntaan. Vaikka on houkuttelevaa vetää rinnastuksia näiden kahden välille, mielestäni on tärkeää pitää mielessä, että tekoäly on täysimittainen tekniikka, joka on jo saanut laajaa kaupallista käyttöä. Ja ChatGBT:n tapauksessa tekoälyä voidaan käyttää mistä tahansa älypuhelimesta. Sitä vastoin kvanttilaskenta on paljon enemmän syntymässä oleva tekniikka, joka on vasta nyt näkemässä muutamia vihreitä versoja kaupallisesta sovelluksesta.

Jay Gambetta, joka johtaa IBM:n kvanttilaskenta-aloitetta, on yksi, joka omaksui tämän ajatuksen jatkaa eteenpäin. Hän sanoi, että olemme "kvantti on siistiä" -vaiheen ulkopuolella ja olemme siirtyneet kvanttitietokoneiden kehityksen "hyödyllisyys"-vaiheeseen. IBM:n vuoden 2023 sukupolven kvanttiprosessoreissa on 100–1000 kvanttibittiä tai kubittia, ja yritys aikoo skaalata tämän 100,000 XNUMX kubittiin seuraavan vuosikymmenen aikana. Vaikka suuri osa tästä ponnistelusta keskittyy suunnitteluun, olen varma, että fyysikot ovat tärkeässä roolissa tämän toteuttamisessa – joten ehkä on hieman aikaista sanoa, että ala on siirtynyt pois fysiikasta aidosti kaupalliseen maailmaan.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://physicsworld.com/a/commercializing-quantum-technologies-the-risks-and-opportunities/