PASQAL bei AI for Finance von Artefact - Quantencomputing im Finanzwesen mit neutralen Atomen

Vincent Martin von Pasqal erörtert die Rolle des Quantencomputings im Finanzwesen und konzentriert sich dabei auf die Technologie der neutralen Atome. Die Präsentation umfasst einen Überblick über Quantencomputing, die Technologie von Pasqal, Anwendungsfälle im Finanzbereich und ein Projektbeispiel mit Crédit Agricole.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die mit Bits (0 oder 1) arbeiten, verwenden Quantencomputer Qubits, die in beiden Zuständen gleichzeitig existieren können. Verschiedene Akteure erforschen verschiedene Methoden zur Implementierung von Qubits, darunter Pasqals Ansatz der neutralen Atome.

Es gibt zwei Ansätze: den digitalen, der Quantengatter wie klassische Logikoperationen verwendet, und den analogen, den Pasqal verwendet. Bei der analogen Methode werden Qubits gemeinsam mit elektromagnetischen Wellen manipuliert, was kurz- bis mittelfristige Quantenfortschritte begünstigt. Die digitale Methode ist zwar universell, hat aber aufgrund der Beschränkungen der Qubits Probleme mit komplexen Algorithmen.

Das 2019 gegründete Unternehmen Pasqal hat im Bereich des Quantencomputings mit neutralen Atomen rasante Fortschritte gemacht und erhielt umfangreiche Finanzmittel und Unterstützung, darunter einen Nobelpreis für den Mitbegründer Alain Aspect. PASQAL plant, seine Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) bis 2024 auf über 1.000 gefangene Atome auszubauen. Die Technologie verwendet Laser, um Atome einzufangen und zu manipulieren, und eine Kamera erfasst die Qubit-Zustände, um die Ergebnisse abzuleiten.

Pasqal unterstützt Kunden in der gesamten Quantenwertschöpfungskette, von der Hardware bis zur Entwicklung maßgeschneiderter Algorithmen. Die QPUs von Pasqal können derzeit bis zu 100 Qubits verarbeiten. Bis 2028 sollen 2000 Qubits und logische Verarbeitung erreicht werden, um die Möglichkeiten der Quantenberechnung zu verbessern.

Das Quantencomputing eignet sich gut für Finanzdaten data, die oft als Graphen dargestellt werden. Knoten können für Währungen oder Unternehmen stehen, und Kanten für Börsen oder Transaktionen. Das analoge Computing von Pasqal optimiert diese Graphen, um Muster wie Arbitragemöglichkeiten zu erkennen oder Betrug aufzudecken, indem es Methoden wie Quanten-Evolutionskernel verwendet.

Bei der Portfolio-Optimierung kann Quantencomputing die Renditen maximieren und die Risiken minimieren, indem es graphbasierte Probleme wie die Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) löst. Die Quantenalgorithmen von Pasqal sind deutlich schneller als klassische Ansätze. Quantencomputer werden klassische Systeme eher ergänzen als ersetzen, ähnlich wie GPUs die CPUs verbessern.

Quantencomputer sind energieeffizient und verbrauchen bis zu 10.000 Mal weniger Energie als Supercomputer. Sie zeichnen sich auch durch bestimmte Modelle aus, was sie für Anwendungen in den Bereichen Elektrifizierung, Dekarbonisierung und Entwicklung neuer Materialien wertvoll macht.

Crédit Agricole: Pascal und Crédit Agricole CIB arbeiteten zusammen, um das Risikoniveau bei der Kreditvergabe vorherzusagen. Das Ziel war es, das traditionelle maschinelle Lernen, wie z.B. Random-Forest-Klassifikatoren, zu übertreffen. Pascals hybrider Algorithmus (Cubost) erreichte die gleiche Genauigkeit, trainierte aber 3,5 Mal schneller und verwendete dabei nur 50 Qubits, was das Potenzial des Quantencomputers im Finanzwesen verdeutlicht.