Foto de Jeffrey C. Chase
11 de marzo de 2024
Se espera que durante la próxima década las computadoras cuánticas revolucionen muchas áreas de la industria, ya que superarán las capacidades de las computadoras tradicionales. En finanzas, por ejemplo, algún día la computación cuántica se utilizará para acelerar la banca, hacer predicciones financieras y evaluar los riesgos de las inversiones.
La tecnología, sin embargo, está todavía en su infancia.
Ilya Safro de la Universidad de Delaware, profesor asociado y presidente asociado de estudios de posgrado e investigación en el Departamento de Ciencias de la Información y la Computación, es parte de un equipo de investigadores de la industria, la academia y el Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. que recientemente publicado. una introducción a la computación y la economía cuánticas.
Artículo publicado en Naturaleza Reseñas Física. También destaca algunos de los desafíos que aún deben superarse para que la computación cuántica se utilice de esta manera.
Es un tema importante tanto a nivel internacional como en la UD, que se encuentra entre las primeras instituciones en los Estados Unidos en ofrecer programas de grado interdisciplinarios en ciencias e ingeniería.
Este trabajo, dirigido por Chicago Quantum Exchange (CQE) y dirigido por un equipo que incluye científicos de la UD, Argonne, JPMorgan Chase y la Universidad de Chicago, sienta las bases para trabajos futuros y muestra la importancia de la colaboración. Otros patrocinadores incluyen Fujitsu Research of America, Inc. y Menten AI.
La esperanza, dijo Safro, es llevar al mundo financiero a la llamada “ventaja cuántica práctica”, donde los procesos son más rápidos, más precisos y más eficientes energéticamente.
“El dinero es un lugar donde incluso los pequeños cambios se sienten -literalmente- en dólares”, afirmó Safro. “Incluso un pequeño cambio en la economía puede ser muy importante. Por ejemplo, puede aumentar la eficiencia de toda la industria, lo que conduce a menores costos, mayor productividad o prácticas sostenibles”.
Ésta es una de las razones por las que la computación cuántica se considera la más rentable.
Escrito para investigadores que no son informáticos, el grupo ve los conceptos básicos como solo una forma de utilizar la computación cuántica para mejorar las soluciones financieras. Este artículo analiza problemas en tres áreas en el campo de la economía y la informática: optimización, aprendizaje automático y modelado estocástico.
“Nos reunimos como un grupo de investigadores de diferentes instituciones para comprender mejor cómo se aplica la computación cuántica al dinero”, dijo Marco Pistoia, jefe de Investigación Aplicada de Tecnología Global de JPMorgan Chase. “Queríamos que esto fuera ampliamente apreciado. Nuestro artículo puede ser un punto de partida para que los investigadores comprendan mejor esta área y profundicen en las áreas que les interesan”.
La computación cuántica aprovecha la física a nivel atómico para realizar cálculos a velocidades que dejan a las computadoras tradicionales en el polvo. En algunos casos, una computadora cuántica puede realizar cálculos en minutos que a una supercomputadora le llevaría 10.000 años completar.
“Gran parte de la computación cuántica es divertida”, dijo el científico de Argonne Yuri Alexeev, uno de los coautores del informe. “Estamos hablando de millones de veces más rápido para resolver algunos problemas”.
Son precisamente los beneficios de la velocidad supersónica los que interesan a los economistas.
“En el mundo financiero, el tiempo y la precisión son importantes”, afirmó Alexeev. “Obtener respuestas rápidamente puede resultar muy beneficioso”.
Esto puede aplicarse a todo, desde mejorar la gestión de inventario hasta mejorar el flujo de caja y mejorar la detección de fraudes con tarjetas de crédito, solo por nombrar algunos ejemplos.
“Todos estos problemas parecen normales, pero en realidad son problemas matemáticos. Además, muchos de ellos son difíciles de optimizar matemáticamente”, afirmó Safro, cuya experiencia radica en algoritmos y modelos de computación cuántica, aprendizaje automático y sistemas de inteligencia artificial, centrándose en el procesamiento del lenguaje natural.
Las tres áreas problemáticas analizadas en el artículo (optimización, aprendizaje automático y generalización) se encuentran en la intersección de las finanzas y la informática.
La optimización se refiere a métodos para encontrar rápidamente la mejor solución a un problema. Por ejemplo, las empresas financieras pueden utilizar computadoras cuánticas para seleccionar rápidamente productos que aporten el mayor valor al negocio de un cliente con el menor riesgo.
La segunda categoría, el aprendizaje automático, forma parte de las herramientas de muchas instituciones financieras. En el aprendizaje automático, las computadoras toman grandes cantidades de datos para predecir diferentes comportamientos, al igual que en el mercado. La combinación de algoritmos cuánticos con aprendizaje automático puede acelerar esas predicciones.
La tercera categoría, el modelado estocástico, se utiliza en toda la ciencia para predecir la propagación de enfermedades, la evolución de reacciones químicas o el clima. Los métodos matemáticos demuestran procesos complejos creando variables dinámicas y observando cómo responde el proceso a esos cambios. Este método se utiliza en finanzas, por ejemplo, para explicar la evolución de los precios y los tipos de interés. Con el poder de la computación cuántica detrás, el modelado estocástico puede proporcionar las predicciones más rápidas y precisas del mercado.
El desarrollo dinámico de la UD en la computación cuántica
Como Naturaleza Reseñas Física El informe deja claro que no faltan desafíos económicos que las computadoras cuánticas deben abordar. Educar a la fuerza laboral del futuro es una parte importante para enfrentar los desafíos del futuro.
La UD se encuentra entre las primeras instituciones de educación superior del país en ofrecer títulos de posgrado y doctorado en ciencias de la ingeniería e ingeniería. Lanzado en 2023, el programa UD ofrece tres vías: nanotecnología cuántica, teoría cuántica o algoritmos y computación cuánticos. Ubicado dentro de la Facultad de Graduados de la Universidad, el programa interdisciplinario está diseñado para preparar a la próxima generación de profesionales con habilidades que se espera tengan una gran demanda, incluidos algoritmos, física teórica, ingeniería y ciencia a nanoescala.
Según Safro, una de las cosas que hace que continuar el trabajo y la investigación en esta área sea tan apasionante es lo desconocido.
“En este momento, no conocemos ninguna tecnología cuántica que pueda dominar el mercado”, afirmó.
Esto significa que varias tecnologías y proveedores cuánticos deben competir para desarrollar dispositivos cuánticos, haciéndolos más potentes, confiables y disponibles para su uso en investigaciones científicas en diversas industrias.
“Cuando los investigadores demuestren la viabilidad de los dispositivos informáticos en una de estas tecnologías, tendremos una forma real de cómo construir computadoras cada vez más grandes para resolver los mayores problemas del mundo y cómo podemos combinarlas con supercomputadoras”, continuó Safro. “Con este avance real, creo que la cantidad de aplicaciones disponibles en la computación cuántica se disparará, similar a lo que hemos visto hoy con la inteligencia artificial”.
Acerca del Intercambio Cuántico de Chicago
La investigación contó con el apoyo del Chicago Quantum Exchange (CQE), un centro intelectual que reúne a académicos, gobiernos e industria para avanzar en la investigación cuántica, educar a la fuerza laboral del futuro e impulsar la economía cuántica. Argonne y UChicago son miembros fundadores de CQE, que también cuenta con el apoyo del Laboratorio Nacional del Acelerador Fermi del DOE, la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, la Universidad de Wisconsin-Madison y la Universidad Northwestern. JPMorgan Chase es socio público de CQE.