L’informatica quantistica, che promette di aumentare significativamente le velocità di elaborazione, è ancora lontana anni dall’implementazione commerciale su vasta scala, ma alcune società di servizi finanziari si stanno rivolgendo alla tecnologia di ispirazione quantistica per ottenere vantaggi temporanei.
I computer tradizionali memorizzano le informazioni come zeri o uno. I computer quantistici utilizzano bit quantistici, o qubit, che rappresentano e memorizzano informazioni in uno stato quantistico che è un insieme complesso di zero e uno. Le macchine in grado di supportare questo stato quantistico hanno il potenziale per selezionare un vasto numero di possibilità quasi in tempo reale, consentendo loro potenzialmente di risolvere problemi al di là della portata dei computer più avanzati di oggi.
La tecnologia di ispirazione quantistica è un termine ampio che si riferisce all’utilizzo di determinati algoritmi che in genere vengono eseguiti su computer quantistici su computer classici a elaborazione rapida. Questi tipi di algoritmi sono adatti per risolvere i problemi di ottimizzazione, che sono comuni nel settore dei servizi finanziari e includono cose come l’analisi del rischio e la determinazione del prezzo dei derivati, secondo Carl Dukatz, responsabile del programma quantistico presso Accenture PLC.
L’interesse per la tecnologia di ispirazione quantistica è cresciuto man mano che i dirigenti vengono a conoscenza degli sviluppi nel vero calcolo quantistico, hanno affermato gli analisti. Aziende tra cui HSBC Holdings PLC, Ally Financial Inc.
e la multinazionale spagnola BBVA stanno cercando una tecnologia di ispirazione quantistica per ottenere vantaggi a breve termine.
Le applicazioni di problemi di ottimizzazione di ispirazione quantistica possono produrre soluzioni dall’1% al 10% più accurate rispetto agli approcci esistenti e possono arrivare a soluzioni da due a tre volte più velocemente, secondo Troels Steenstrup, responsabile tecnologico del Global Quantum Hub di KPMG.
Secondo Will Zeng, capo della ricerca quantistica presso il Goldman Sachs Group Inc.,
ha senso che la domanda dai servizi finanziari sia così alta perché il settore ha problemi matematici ben specificati, in cui miglioramenti incrementali nell’informatica possono fare enormi differenze in termini di profitti.
“Ci sono sicuramente problemi grandi e preziosi che hanno un vantaggio quantistico teorico”, ha affermato il dott. disse Zeng.
Tuttavia, i computer quantistici oggi sono tutt’altro che pronti per operazioni commerciali su larga scala. I qubit, la versione quantistica di un bit di computer, sono delicati, facilmente interrotti da variazioni di temperatura, rumore o frequenza. Il numero di qubit in esecuzione nelle macchine quantistiche di oggi rimane relativamente piccolo, il che significa che gli esperimenti sono attualmente limitati a una ristretta fascia di informazioni.
Quando l’anno scorso Google ha annunciato l’intenzione di creare un computer quantistico di livello commerciale entro il 2029, ha affermato che mirava a una macchina da 1 milione di qubit, mentre i suoi sistemi all’epoca avevano meno di 100 qubit.
““Ci sono sicuramente problemi grandi e preziosi che hanno un vantaggio quantistico teorico”.“
“L’obiettivo principale nel breve termine è in realtà sull’attività di tipo di ispirazione quantistica”, ha affermato Steve Suarez, responsabile globale dell’innovazione, funzioni globali di HSBC. La banca londinese ha avviato un programma quantistico ufficiale nell’agosto 2021.
Attualmente, le applicazioni che la banca sta esplorando riguardano l’ottimizzazione del portafoglio e la determinazione dei prezzi, ha affermato Philip Intallura, leader globale di HSBC per l’informatica quantistica.
“Le tecnologie ispirate si prestano abbastanza bene a questo”, ha affermato il dott. disse Intalur.
Secondo il dott. Steenstrup.
Le aziende spesso fanno problemi di ottimizzazione utilizzando equazioni lineari. In una modalità di ispirazione quantistica, quelle equazioni lineari vengono riscritte come equazioni quadratiche, in cui più variabili possono essere moltiplicate l’una per l’altra. Questa è una delle poche differenze tra l’equazione iniziale e il processo di ispirazione quantistica, ha affermato il dott. ha detto Steenstrup.
Dopo che l’algoritmo è stato riscritto, si tratta di testarlo su alcuni tipi di macchine classiche per determinare se il nuovo algoritmo funziona più velocemente ed efficacemente di quelli tradizionali.
Ally Financial ha iniziato il suo lavoro in quest’area alla fine del 2021. Sathish Muthukrishnan, Chief Information, Data and Digital Officer, ha affermato che la società ha creato alcuni algoritmi di ispirazione quantistica e sta testandoli. Ha affermato che attualmente il lavoro si concentra su aree come i prezzi, l’ottimizzazione del portafoglio e altri casi d’uso aziendali.
Sig. Muthukrishnan ha affermato di non aver ancora trovato una soluzione di ispirazione quantistica che funzioni molto meglio di un’equazione tradizionale che deve affrettarsi per implementarla.
“Voglio anche assicurarmi di andare sul mercato con l’algoritmo di ispirazione quantistica più efficace possibile”, ha aggiunto.
Testare queste soluzioni è anche una priorità per Escolástico Sánchez, leader della disciplina quantistica presso BBVA. Dott. Sánchez ha affermato di aver lavorato su prove di concetto per diverse soluzioni in quest’area, incluso un algoritmo progettato per aiutare con la gestione del portafoglio.
L’esecuzione dell’algoritmo su set di dati passati ha mostrato risultati promettenti, il Dr. Sánchez ha affermato, sebbene la banca debba fare più lavoro per garantire che la soluzione funzioni su set di dati presenti e futuri prima di creare un piano da implementare.
In termini di vero quanto, il Dr. Sánchez ha detto: “prima o poi, penso che questo hardware sarà abbastanza prezioso e robusto da risolvere alcuni problemi meglio del classico [computers].”
Scrivere a Isabelle Bousquette a Isabelle.Bousquette@wsj.com
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