By Kenna Hughes-Castleberry objavljeno 30. septembra 2022
Med številnimi panogami, ki jim bo kvantno računalništvo zagotovo koristilo, je finančna industrija ena največjih. "V bistvu imajo vse velike banke zdaj svojo kvantno ekipo," je pojasnil Rimski Orus, soustanovitelj in glavni znanstveni direktor Multiverzalno računalništvo, vodilno podjetje za kvantno programsko opremo. Orus je tudi raziskovalni profesor Ikerbasque na španskem Mednarodnem fizičnem centru Donostia (DCIP), kjer je napisal vplivno papirja o kvantnem računalništvu in financah. "Obstaja veliko različnih krajev, kjer lahko kvantno računalništvo pomaga pri financah," je dodal Orus.
Velik del finančne industrije je osredotočen na analizo velikih skupin surovin datum in na podlagi različnih zaključkov lahko kvantno računalništvo bistveno izboljša ta proces. Ker kvantni računalniki uporabljajo algoritme za izvajanje več izračunov hkrati, lahko hitreje proizvajajo rezultate, kar je ključnega pomena za trgovanje to se na delniških trgih dogaja zelo hitro. Odgovori, ki jih dajejo kvantni računalniki, so prav tako edinstveni od klasičnih računalnikov, kar daje druge prednosti. »Tako kot kvantna fizika so verjetnostna ne determiniran,” je pojasnil a 2020 članek podjetja McKinsey& Company. "[To pomeni], da se lahko razlikujejo, tudi če je vnos enak." Ti različni vhodi so še posebej pomembni za optimizacijske težave, finančne simulacije, odkrivanje goljufij in napovedovanje trga, vse procese, ki jih banke in druge finančne institucije uporabljajo vsakodnevno.
Branje Monte Carlo simulacij
Ena najpogostejših optimizacijskih simulacij, zlasti za finančne portfelje, je Monte Carlo simulacija. Ta metoda uporablja naključno vzorčenje vhodnih podatkov za rešitev statističnega problema, pri čemer simulacija daje vizualno rešitev tega problema. "V finančnem sektorju se te simulacije Monte Carlo običajno uporabljajo za stresno testiranje in oceno kreditnega tveganja, vendar so drage, dolgotrajne in zahtevajo veliko računalniške moči," je pojasnil. Računalništvo ZapataGlavni direktor trženja Katherine Londergan. Ker lahko simulacija Monte Carlo uporablja različne vnose, so jo uporabila različna kvantna podjetja za testiranje svoje tehnologije. Zapata Computing, vodilno kvantno podjetje na trgu s sedežem v Kanadi, je nedavno objavilo a papirja osredotočil na uporabo te simulacije za prilagoditve kreditnega vrednotenja. »Naše delo z BBVA [globalna banka] raziskuje potencial kvantne prednosti za primere uporabe Monte Carlo, vključno s prilagoditvijo kreditnega vrednotenja (CVA) in oblikovanjem cen izvedenih finančnih instrumentov,« je izjavil Londergan. "Banke, kot je BBVA, aktivno raziskujejo načine, kako bi te simulacije naredile manj zamudne s pomočjo kvantnih računalnikov."
Drugi finančni procesi, za katere se lahko uporablja kvantno računalništvo, vključujejo odkrivanje goljufij in tržne napovedi. Finančne institucije že uporabljajo algoritme strojnega učenja za pomoč v teh situacijah, vendar jih bodo v prihodnosti morda sprejele kvantno strojno učenje da stvari še bolj izboljšamo. "S kvantnim računalnikom lahko izboljšate algoritme strojnega učenja," je dejal Orus. Za primere s tokovi podatkov v živo, na primer pri goljufivih transakcijah, lahko kvantno strojno učenje hitreje obdela podatke, kar pomaga ohranjati finančne procese varnejše in učinkovitejše.
Kvantno žarjenje in finančna industrija
Medtem ko bo kvantno računalništvo brez dvoma koristilo finančni industriji, bo kvantno žarjenje imelo svojo pomembno vlogo. »Kvantno žarjenje je poseben model kvantnega računanja,« je pojasnil Orus, »[torej je] zgrajeno za rešitev samo enega specifičnega problema, ki je optimizacija. Torej imate morda stroškovno funkcijo, ki jo morate zmanjšati, na primer tveganje portfelja sredstev. To je vrsta problema, ki ga lahko rešite s kvantnim žarjenjem." Podjetja kot D-Wave ali Lockheed Martin že razvijata kvantne žarilnike, od katerih jih mnoge morda uporabljajo finančne institucije. Ker številne težave v finančni industriji vključujejo optimizacijo, bodo kvantni žarilniki dodali koristi širšemu naboru aplikacij, kot je mogoče pričakovati. "Tudi za simulacijo določenih ekonomskih modelov lahko to storite tudi s kvantnim žarjenjem," je dodal Orus. "Na primer, da bi našli ekonomsko ravnotežje, kar je samo problem optimizacije."
Čeprav bo kvantno računalništvo dodalo številne prednosti finančnemu sektorju, je še veliko stopenj, preden bo ta tehnologija postala širše sprejeta. "Iskanje povečane prednosti s kvantnimi računalniki v financah bo izziv," je dejal Londergan. »Ugotovili smo, da so naše finančne stranke zelo napredne pri izkoriščanju moči umetne inteligence in strojnega učenja, zato sodelujemo pri kratkoročnih primerih uporabe, kjer lahko pridobimo postopno prednost.« Čeprav lahko pridobivanje te prednosti traja nekaj časa, drugi strokovnjaki, kot je Orus, preučujejo nekatere neposredne izzive, s katerimi se sooča kvantna industrija. "Mislim, da je glavni zastoj razvoj strojne opreme," je dejal. "Procesorji, ki jih imamo danes, so še vedno relativno majhni in hrupni." Ko bo strojna oprema izboljšana in se bo lahko prilagajala, bo to inovativno tehnologijo mogoče lažje uporabiti.
Obstajajo pa tudi koraki, ki jih bodo morale narediti finančne institucije, da bodo sprejele kvantno računalništvo. Kot je pojasnil Londergan: »Da bi uspele sprejeti kvantno, bodo morale finančne institucije biti prilagodljive modularne in imeti naprej združljiv pristop za gradnjo kvantno omogočenih aplikacij. To pomeni, da je algoritme, podatkovne tokove in kvantno-klasično ozadje strojne opreme mogoče preprosto zamenjati in izklopiti – brez »iztrgaj in zamenjaj« računalniške infrastrukture.« Skupaj s to prilagodljivo miselnostjo bodo banke in druge institucije morda morale spremeniti časovnico, ko bodo uvedle to tehnologijo, saj lahko traja nekaj časa. »Vredno je poudariti, da Zapata verjame, da so velike simulacije, kot so ti primeri uporabe Monte Carla, oddaljene več kot desetletje,« je dodal Londergan.
Drugi strokovnjaki, kot je Orus, verjamejo, da je razširjeno sprejetje kvantnega računalništva dejansko veliko bližje. "Že začenja prodirati v industrijo," je dejal Orus. »Pravzaprav začenjamo najti prve primere uporabe v resničnem življenju. Tako bi rekel, da bo v naslednjih dveh, treh letih velika večina velikih bank imela vsaj neko kvantno rešitev v proizvodnji.«
Kenna Hughes-Castleberry je zaposlena pisateljica pri Inside Quantum Technology in znanstveni komunikator pri JILA (partnerstvo med Univerzo Colorado Boulder in NIST). Njeni utripi pisanja vključujejo globoko tehnologijo, metaverzum in kvantno tehnologijo.
