PASQAL na AI for Finance por Artefact - Computação quântica em finanças com átomos neutros

Vincent Martin, da Pasqal, discute o papel da computação quântica nas finanças, com foco na tecnologia de átomos neutros. A apresentação abrange uma visão geral da computação quântica, a tecnologia da Pasqal, casos de uso financeiro e um exemplo de projeto com o Crédit Agricole.

Diferentemente dos computadores tradicionais que usam bits (0 ou 1), os computadores quânticos usam qubits, que podem existir em ambos os estados simultaneamente. Vários participantes estão explorando diferentes métodos para implementar qubits, incluindo a abordagem de átomos neutros de Pasqal.

Existem duas abordagens: a digital, que usa portas quânticas como operações lógicas clássicas, e a analógica, usada por Pasqal. A abordagem analógica manipula os qubits coletivamente com ondas eletromagnéticas, favorecendo os avanços quânticos de curto a médio prazo. Embora o método digital seja universal, ele tem dificuldades com algoritmos complexos devido às limitações do qubit.

Fundada em 2019, a Pasqal avançou rapidamente na computação quântica de átomos neutros, recebendo financiamento e apoio significativos, incluindo um Prêmio Nobel para o cofundador Alain Aspect. A PASQAL planeja expandir suas unidades de processamento quântico (QPUs) para mais de 1.000 átomos aprisionados até 2024. A tecnologia usa lasers para prender e manipular átomos, e uma câmera captura os estados dos qubits para obter resultados.

A Pasqal oferece suporte a clientes em toda a cadeia de valor quântico, desde o hardware até o desenvolvimento de algoritmos personalizados. Suas QPUs atualmente lidam com até 100 qubits, com planos de atingir 2000 qubits e processamento lógico até 2028, aprimorando os recursos de computação quântica.

A computação quântica é adequada para o data financeiro, geralmente representado como gráficos. Os nós podem significar moedas ou empresas, e as bordas representam trocas ou transações. A computação analógica da Pasqal otimiza esses gráficos para identificar padrões como oportunidades de arbitragem ou detectar fraudes, usando métodos como os kernels de evolução quântica.

Na otimização de portfólios, a computação quântica pode maximizar os retornos e minimizar os riscos ao resolver problemas baseados em gráficos, como a Otimização Binária Quadrática Sem Restrições (QUBO). Os algoritmos quânticos da Pasqal são significativamente mais rápidos do que as abordagens clássicas. Os computadores quânticos complementarão, em vez de substituir, os sistemas clássicos, da mesma forma que as GPUs aprimoram as CPUs.

Os computadores quânticos são eficientes em termos de energia, consumindo até 10.000 vezes menos energia do que os supercomputadores. Eles também são excelentes em determinados modelos, o que os torna valiosos para aplicações em eletrificação, descarbonização e desenvolvimento de novos materiais.

Crédit Agricole: Pascal e o Crédit Agricole CIB colaboraram para prever os níveis de risco em empréstimos. O objetivo era superar o aprendizado de máquina tradicional, como os classificadores de floresta aleatória. O algoritmo híbrido de Pascal (Cubost) obteve a mesma precisão, mas treinou 3,5 vezes mais rápido, usando apenas 50 qubits, demonstrando o potencial da computação quântica em finanças.