PASQAL auf AI Finance by Artefact Quantencomputing im Finanzwesen mit neutralen Atomen

Vincent Martin von Pasqal erörtert die Rolle des Quantencomputings im Finanzwesen und geht dabei insbesondere auf die Technologie der neutralen Atome ein. Der Vortrag bietet einen Überblick über das Quantencomputing, die Technologie von Pasqal, Anwendungsfälle im Finanzwesen sowie ein Projektbeispiel mit Crédit Agricole.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die mit Bits (0 oder 1) arbeiten, nutzen Quantencomputer Qubits, die gleichzeitig in beiden Zuständen existieren können. Verschiedene Akteure erforschen unterschiedliche Methoden zur Realisierung von Qubits, darunter auch der Ansatz von Pasqal mit neutralen Atomen.

Es gibt zwei Ansätze: den digitalen, bei dem Quantenlogikgatter wie klassische Logikoperationen verwendet werden, und den analogen, den Pasqal nutzt. Der analoge Ansatz steuert Qubits gemeinsam mithilfe elektromagnetischer Wellen und eignet sich daher besonders für kurz- bis mittelfristige Fortschritte in der Quanteninformatik. Die digitale Methode ist zwar universell einsetzbar, hat jedoch aufgrund der Beschränkungen der Qubits Schwierigkeiten mit komplexen Algorithmen.

Das 2019 gegründete Unternehmen PASQAL hat im Bereich der Quantencomputer mit neutralen Atomen rasante Fortschritte erzielt und dabei umfangreiche Finanzmittel und Unterstützung erhalten, darunter einen Nobelpreis für Mitbegründer Alain Aspect. PASQAL plant, seine Quantenprozessoreinheiten (QPUs) bis 2024 auf über 1.000 gefangene Atome zu erweitern. Die Technologie nutzt Laser, um Atome einzufangen und zu manipulieren, während eine Kamera die Zustände der Qubits erfasst, um Ergebnisse abzuleiten.

Pasqal unterstützt Kunden entlang der gesamten Quanten-Wertschöpfungskette, von der Hardware bis hin zur Entwicklung maßgeschneiderter Algorithmen. Die QPUs des Unternehmens verarbeiten derzeit bis zu 100 Qubits; bis 2028 sollen 2000 Qubits und logische Verarbeitung erreicht werden, wodurch die Quantencomputing-Fähigkeiten weiter ausgebaut werden.

Quantencomputing eignet sich hervorragend für data häufig als Graphen dargestellt werden. Knoten können Währungen oder Unternehmen bezeichnen, während Kanten Börsen oder Transaktionen darstellen. Das analoge Rechenverfahren von Pasqal optimiert diese Graphen, um Muster wie Arbitragemöglichkeiten zu identifizieren oder Betrugsfälle aufzudecken, wobei Methoden wie Quantenentwicklungs-Kernel zum Einsatz kommen.

Bei der Portfoliooptimierung kann Quantencomputing die Renditen maximieren und die Risiken minimieren, indem es graphbasierte Probleme wie die quadratische uneingeschränkte binäre Optimierung (QUBO) löst. Die Quantenalgorithmen von Pasqal sind deutlich schneller als klassische Ansätze. Quantencomputer werden klassische Systeme eher ergänzen als ersetzen, ähnlich wie GPUs die Leistung von CPUs steigern.

Quantencomputer sind energieeffizient und verbrauchen bis zu 10.000 Mal weniger Energie als Supercomputer. Außerdem zeichnen sie sich bei bestimmten Modellen aus, was sie für Anwendungen in den Bereichen Elektrifizierung, Dekarbonisierung und Entwicklung neuer Materialien besonders wertvoll macht.

Crédit Agricole: Pascal und Crédit Agricole CIB arbeiteten gemeinsam daran, das Risikoniveau bei der Kreditvergabe vorherzusagen. Das Ziel bestand darin, herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens, wie beispielsweise Random-Forest-Klassifikatoren, zu übertreffen. Pascals Hybridalgorithmus (Cubost) erzielte die gleiche Genauigkeit, wurde jedoch 3,5-mal schneller trainiert und benötigte dabei nur 50 Qubits, was das Potenzial des Quantencomputings im Finanzwesen verdeutlicht.