Crédit Agricole が Pasqal とマルチバースコンピューティングによる量子 POC の結果を発表

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Crédit Agricole Announces Quantum POC Results with Pasqal and Multiverse Computing PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai. パリ、26 年 2023 月 XNUMX 日 – クレディ・アグリコル CIB および欧州の量子企業パスカルおよびマルチバースコンピューティングは、XNUMX つの量子コンピューティングの概念実証に関する結果を発表しました。

これら 2021 つの実験は、XNUMX 年 XNUMX 月に開始されました。クレディ·アグリコル、金融商品の評価と信用リスクの評価における、量子コンピューティングに触発されたアルゴリズムアプローチの貢献と、量子コンピューターの可能性を評価することを目的としました。

最初の実験 (Multiverse を使用した資本市場におけるデリバティブの評価) の目的は、量子コンピューティングによってもたらされるパフォーマンスの向上を評価することでした。最近の研究では、この種の計算にニューラルネットワークが役立つことが示されています。しかし、いくつかのケースでは、これらのニューラルネットワークは、メモリリソースを大量に消費し、処理時間が長くなりすぎるため、使用が困難であると両社は述べています。

しかし、彼らは、量子コンピューティングに着想を得たアルゴリズム技術を使用して、このトレーニング段階に必要な速度とメモリを最適化し、より迅速な評価とより正確なリスク評価につながると述べています。

もう XNUMX つの実験では、Pasqal と Multiverse のカウンターパーティの財務格付けの予想される格下げが行われました。XNUMX つの目標がありました。現在の技術の状態を考慮して、具体的な問題を解決する量子コンピューターの能力を測定すること。使用されるキュービット数に応じたパフォーマンスの変化を評価します。

銀行は、実際の比較ポイントを提供する本番ユースケースを選択しました。それは、15 か月から XNUMX か月の期間にわたる取引相手の信用格付けの引き下げの予想です。両社によると、従来のコンピューティングとヒューリスティックを使用して良好な結果を得ることができますが、これらの方法がすべての問題に対して機能するわけではなく、結果が理想的なソリューションに近いという保証はありません。理論的には、量子並列処理を使用すると、最適解をより効率的に見つけることができます。

XNUMX つの実験は XNUMX 年以上にわたって行われました。両社によると、量子技術を使用することで計算時間が大幅に改善され、必要なメモリフットプリントが小さくなりました。これにより、現実世界のデリバティブ評価アプリケーションで量子を使用する道が開かれると彼らは言いました。

「わずか 50 キュービットの量子プロセッサで得られた結果は、生産時の結果と同じくらい正確です」と両社は発表の中で述べています。「私たちの予測では、この性能が 300 キュービットで向上する可能性があることを示しています。これは、2024 年に産業的に利用可能になるはずです。¹　

Crédit Agricole CIB のプロジェクトスポンサーである Ali El Hamidi は、次のように述べています。「このイニシアチブを利用して、技術的なブレークスルーに備えるための内部スキルの開発を開始しました。技術的なブレークスルーが発生した場合、この分野の競争力に直接的かつ決定的な影響を与えます。」

Pasqal の社長である Georges-Olivier Reymond は次のように述べています。その結果の XNUMX つは、転換点はそれほど遠くなく、おそらく XNUMX 年未満であり、したがって、Crédit Agricole CIB が行ったように、ユーザーがこれらの新しい方法を迅速に採用することが急務であるということです。」

1 [2212.03223] を参照ニュートラル原子量子プロセッサでの金融リスク管理 (arxiv.org)

【2208.02235] 量子に着想を得た Tensor ニューラルネットワーク偏微分方程式の場合 (arxiv.org) および [2212.14076] オプション価格設定のための量子に着想を得た Tensor ニューラルネットワーク (arxiv.org)