Квантовые вычисления изменят мир финансовых услуг, притом ожидается это уже в ближайшие 10 лет. Более того, финансовые учреждения, которые первыми начнут внедрять квантовые технологии, получат значительное конкурентное преимущество с перспективами стремительного выхода в лидеры рынка.
Чем квантовый комп лучше обычного?
У обычных компьютеров носителем информации, как известно, является бит, которому присваивается значения ноля или единицы (это т.н. двоичная система представления данных).
Биты обрабатываются логическими операциями (гейтами), которыми, в свою очередь, выполняют логические вычисления (например, конъюнкция, альтернатива, отрицание).
Воздействуя таким образом на вход единицами и нулями, гейты генерируют на выходе последовательные биты в виде единиц или нулей, которые тоже могут формировать новые входные данные для вычислений.
Сами вычисления производятся с помощью транзисторов, образующих интегральные схемы, и на основе программ, реализующих алгоритмы, которые и должны решать заданную вычислительную задачу.
Не пропустите: Рынки Метавселенной: от $1.9 триллионов и 700 млн. человек уже в 2030-м
У квантового компьютера способ представления данных другой. Вместо битов в качестве носителей квантовой информации выступают кубиты (ядра атомов, электроны или фотоны). Каждый кубит имеет два чистых состояния (1 или 0) и бесконечное количество смешанных состояний (это так называемая суперпозиция двух базовых состояний).
Квантовые гейты изменяют состояния кубитов и вероятность получения 1 или 0 в результате измерения. Если в обычном компьютере бит в любой момент времени находится в состоянии 0 или 1, то в квантовых компьютерах состояние кубита остается неизвестным до момента измерения.
В итоге, так как в мире квантов балом правит случайность, то и квантовые вычисления носят вероятностный (а не детерминированный) характер: результаты вычислений в одной и той же квантовой системе могут различаться даже при одних и тех же входных данных.
На практике это означает, что один и тот же расчет приходится повторять многократно, чтобы получить наиболее вероятный результат. И если в обычных компьютерах всегда применяется какой-то алгоритм, то в квантовых ту же работу в некотором смысле делает сама природа.
Экспоненциальный рост мощности
Вычислительная мощность квантовых компьютеров создается явлением, которое принято назвать запутанностью кубитов. По мере добавления каждого дополнительного кубита вычислительная мощность процессора удваивается, поскольку количество запутываний сопровождается запутыванием нового кубита со всеми существующими состояниями.
Кубиты очень чувствительны к влиянию внешней среды, силы которой могут выбить их из запутанности, т.е. вызвать декогерентность квантовой системы. Зато частицы могут быть связаны друг с дружкой независимо от того, насколько далеко они находятся друг от друга. Это и есть запутанность — третье свойство квантов, наряду с суперпозицией и декогерентностью.
Если мы имеем дело с запутанностью, то достаточно одному кванту изменить свое состояние и все запутанные с ним частицы сделают то же самое. Это явление, Альберт Эйнштейн назвал «призрачным действием на расстоянии«.
Самой большой проблемой для разработчиков квантовых процессоров является разработка кубитов с более высокой точностью, устойчивых к вышеупомянутой декогерентности, то есть неконтролируемому взаимодействию между системой и ее окружением.
Слабая устойчивость приводит к потере квантового поведения, уничтожая преимущество, которое мог бы обеспечить квантовый алгоритм. А время декогеренции устанавливает жесткое ограничение на количество операций, которые могут быть выполнены в квантовом алгоритме.
![Новый квантовый комп Цзючжан-2 показали китайские физики [видео]](https://www.gadget-style.ru/wp-content/uploads/2021/10/73568-1.jpg)
Новые возможности для финансового сектора
Их квантовые технологии открывают в огромном количестве: экономия средств, снижение уровня неопределенности на рынках, ограничение рисков, повышение точности арбитража и прогнозов котировок акций, оптимизация и диверсификация портфеля, улучшение комплаенса (соблюдения общего права и внутренних правил), предупреждение случаев мошенничества, кредитный скоринг и наконец, возможнось динамически использовать поведенческие данные для более эффективного удовлетворения потребностей клиентов.
Пандемия COVID-19 показала, что точная оценка рисков была и остается более чем серьезной проблемой для финансовых учреждений.
Еще до 2020 года, за два последних десятилетия в мире происходили события, которые потребовали от банков и других участников рынка разработки новых, более эффекивных инструментов и систем оценки рисков различных классов активов.
Постепенно внедряются все более сложные модели расчета рисков в реальном времени на основе технологий искусственном интеллекте. НО все они по-прежнему функционируют на основе очень мощных, но фактически обычных компьютеров.
Поэтому современные финансовые модели могут давать ошибочные прогнозы в качественно новых ситуациях. Ярким примером этого является крах 2008 года, который был вызван экстраполяцией прошлого низкого риска ипотечных деривативов на качественно иную ситуацию, созданную массовым субстандартным кредитованием. Мощные квантовые процессоры (которых пока не существует) могли бы такие риски спрогнозировать точнее.
Не пропустите: $50 млрд в год на ускоренную разработку лекарств с помощью ИИ
Два типа квантовых компьютеров
Квантовые процессоры можно разделить на две основные категории. Первая включает квантовые компьютеры, в основе которых — модель квантовых вентилей и квантовых схем, которые наиболее близки к применяемых сегодня в обычных компьютерах.
По количеству кубитов (для архитектуры модели вентиля) текущим рекордсменом является Google с квантовым процессором на 72 кубита.
Однако существует еще множество различных стратегий реализации кубитов. Разработкой квантовых процессоров общего назначения сегодня активно занимаются компании Alibaba, IBM, Google и Rigetti (сверхпроводящие кубиты), IonQ (кубиты с захваченными ионами), Xanadu (фотонный квантовый компьютер) и Microsoft (топологические кубиты).
В финансовом мире большинство задач успешно решается методом оптимизации. Не все из них под силу обычным компьютерам, но зато это идеальное поле для применения квантовых методов оптимизации.
В последние годы в этой области отмечается существенный прогресс, прежде всего благодаря коммерческой доступности так называемых устройств квантового отжига. Эти компьютеры предназначены для решения задач оптимизации и представляют собой вторую ветвь квантовых вычислений.
Одним из самых известных примеров экспериментальных устройств квантового отжига является процессор D-Wave, который содержит более 5000 сверхпроводящих кубитов.
Решение задач оптимизации с помощью квантовых отжигов не требует проектирования схемы, состоящей из квантовых вентилей. В идеале они столь же мощны, как и те, которые основаны на модели квантовой цепи.
Задача оптимизации определяется с помощью так называемой формулы QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization), которая правильно закодирована в квантовом отжиге (благодаря взаимосвязи между QUBO и моделью Изинга, обнаруженной в ферромагнетизме).
Затем путем изменения напряженности магнитного поля производятся расчеты, и благодаря законам физики (например, явлению квантового туннелирования, т.е. явлению прохождения частицы через потенциальный барьер превышающий энергию частицы), эффективно находится решение задачи оптимизации.
Новые методы шифрования данных
Ученые подсчитали, что если объединить в едиую систему все обычные компьютеры в мире, то ключ шифрования (например, для защиты банковского счета) такая система взломать может примерно за 14 миллиардов лет. А квантовому компьютеру, и это уже доказано в теории, на это потребуются считанные минуты.
Поэтому о мере развития квантовых вычислений банкам придется менять всю архитектуру цифровой безопасности. Ведь как только станут большие универсальные защищенные от декомпрессии квантовые компьютеры появятся в открытом доступе, риск взлома с их помощью нынешних систем защиты возрастет многократно.
Стоит ли удивляться тому,что такие финансовые гиганты, как JP Morgan, Wells Fargo, Barclays, Mitsubishi Financial Group, Citigroup, Goldman Sachs и Caixa Bank вкладывают очень солидные средства в новые исследования в области квантовых вычислений.
Метод Монте-Карло и квантовое машинное обучение
В настоящее время из-за неопределенности и волатильности рынков активы и портфели принято анализировать как случайные по своей сути системы. А квантовые компьютеры способны имитировать идеальную случайность, то есть ту, которая имеет место в реальном мире. И для имитации которых в обычных компьютерных системах используются, как правило, генераторы случайных чисел, которые случайность генерируют искусственно.
Любая случайность — это риск, который чрезвычайно трудно измерить количественно. Так обстоит дело, например, с опционами, то есть деривативами, доходность которых зависит от стоимости базовых инструментов.
Проблема стоимости опциона в простых случаях может быть решена с помощью замкнутых формул, но на макроуровне к ней уже применимы методы моделирования, в частности метод Монте-Карло.
Это мощный метод статистической выборки (процесс измерения сигнала в определенные моменты времени), чрезвычайно полезный для создания сложных симуляций поведения активов во времени. А квантовые компьютеры полезны тем, что в состоянии делать выборки из вероятностных распределений, слишком сложных для обычных компьютеров.
Не пропустите: Origin Quantum представила первую ОС для квантовых компьютеров
Паттерны прошлых данных часто используются для решения задач финансового прогнозирования. Это естественная область, где методы машинного обучения оказались чрезвычайно эффективными.
Однако затраты на них часто непомерно высоки, поэтому в последние годы были предприняты значительные усилия по разработке алгоритмов квантового машинного обучения. Оптимизируя машинное обучение и применяя алгоритмы, способные распознавать закономерности в больших данных, квантовые компьютеры смогут делать очень сложные прогнозы.
Среди стартапов в области квантового программного обеспечения по всему миру Multiverse Computing и Chicago Quantum уже разработали конкретные квантовые решения для финансового сектора и объявили об обнадеживающих результатах в области оптимизации портфеля.
Наиболее зрелым продуктом является Multiverse Computing, инструмент оптимизации инвестиций, позволяющий оптимизировать распределение активов и управление ими, и генерирующий, как уверяют его разработчики, в среднем двойную отдачу от инвестиций при постоянном риске и волатильности.
Кроме того, компания разрабатывает квантовые решения для прогнозирования финансовых крахов, выявления аномалий в больших неструктурированных наборах данных и налоговых махинаций. Собственный алгоритм Chicago Quantum якобы превосходит индексы S&P 500 и NASDAQ Composite 100.
Не пропустите: Консорциум для разработки российского многокубитного квантового компьютера создан на «Сочи-2018»
Гонка уже началась
В мире данных, где для точного расчета вероятностей требуются все более и более мощные вычислительные системы, квантовые компьютеры будут минимум на порядок превосходить обычные, даже самые мощные. Это связано с тем, что для удвоения мощности обычного компьютера требуется примерно вдвое больше транзисторов, работающих над задачей, в то время как мощность квантового компьютера, как мы уже сказали, увеличивается примерно вдвое с добавляется всего одного кубита.
Хотя в настоящее время доступны только небольшие квантовые процессоры, от этой технологии ожидают очень многого. И даже несмотря на то, что её широкое коммерческое использование все еще остается делом будущего, в финансовом секторе (банковское дело, финансовые рынки и страхование) квантовые компьютеры начнут решать конкретные задачи, вероятно, уже в этом десятилетии.
Квантовые технологии развиваются стремительно и по мере их развития, как прогнозируют эксперты, будет возрастать эффективность расчетов и машинное обучение. Квантовые вычисления обеспечат экспоненциальный рост эффективности решений математически сложных задач, сократят время вычислений и в целом сделают возможными вычисления, которые в настоящее время не под силу даже суперкомпьютерам.
Поэтому крупные финансовые институты еще вчера активно сотрудничают с компаниями-разработчиками квантовых систем, отлично осознавая тот факт, что будущее «квантовое превосходство» — это игра с огромными ставками, и тот, кто успеет первым, станет лидером финансового сектора в глобальном масштабе.