Credit: Jeffrey C. Chase/University of Delaware

Araştırmacılar kuantum bilişimin finans sektörü için çözümleri hızlandırma yeteneğini keşfediyor

Önümüzdeki on yıl içinde kuantum bilgisayarların, klasik bilgisayarların hesaplama yeteneklerini aşarak çok sayıda endüstri sektörü üzerinde dönüştürücü bir etki yaratması bekleniyor. Örneğin finans alanında kuantum hesaplama bir gün bankacılığı hızlandırmak, finansal tahminler yapmak ve finansal kalıpları ve riskleri analiz etmek için kullanılacak.

Ancak bu teknoloji henüz emekleme aşamasında.

Delaware Üniversitesi Bilgisayar ve Bilgi Bilimleri Bölümü‘nde doçent ve lisansüstü çalışmalar ve araştırmalardan sorumlu başkan yardımcısı olan Ilya Safro, yakın zamanda kuantum hesaplama ve finans üzerine bir astar yayınlayan endüstri, akademi ve ABD Enerji Bakanlığı Argonne Ulusal Laboratuvarı’ndan araştırmacılardan oluşan bir ekibin parçası.

Nature Reviews Physics dergisinde yayınlanan makale, finansal uygulamalar için kuantum hesaplamada mevcut durumu özetliyor ve finans endüstrisi tarafından kullanılan klasik hesaplama tekniklerine göre avantajları ve sınırlamaları özetliyor. Ayrıca kuantum bilişimin bu şekilde kullanılabilmesi için hala ele alınması gereken bazı zorluklara da ışık tutuyor. Bu, tüm dünyada ve Amerika Birleşik Devletleri’nde kuantum bilimi ve mühendisliği alanında disiplinler arası bir yüksek lisans programı sunan ilk kurumlardan biri olan UD’de önemli bir konu.

Chicago Quantum Exchange (CQE) tarafından kolaylaştırılan ve UD, Argonne, JPMorgan Chase ve Chicago Üniversitesi bilim insanlarını içeren bir ekip tarafından yönetilen çalışma, gelecekteki uygulamalar için zemin hazırlıyor ve sektörler arası işbirliği ihtiyacını vurguluyor. Diğer ortaklar arasında Fujitsu Research of America, Inc. ve Menten AI bulunmaktadır. Safro, finans dünyasını “pratik kuantum avantajı” olarak adlandırılan, süreçlerin daha hızlı, daha doğru ve daha enerji verimli olduğu bir noktaya getirmeyi umduklarını söyledi.

Safro, “Finans, küçük bir gelişmenin bile dolar bazında hissedileceği bir alan” dedi. “Ekonomi düzeyinde küçük bir gelişme bile çok önemli olacaktır. Örneğin, tüm endüstrilerdeki verimliliği artırabilir, önemli maliyet düşüşlerine, gelişmiş üretkenliğe veya daha sürdürülebilir uygulamalara yol açabilir.”

Finansın kuantum bilişimden en çok faydalanacak alanlardan biri olarak görülmesinin bir nedeni de bu.

Ekip, kuantum bilişim uzmanı olmayan araştırmacılar için kaleme alınan bu çalışmayı, finans sektörüne yönelik çözümleri hızlandırmak için kuantum bilgisayarların kullanımına ilişkin tek durak kaynak olarak görüyor. Makalede finans ve bilgi işlemin kesiştiği üç kategorideki zorluklar ele alınıyor: optimizasyon, makine öğrenimi ve stokastik modelleme.

JPMorgan Chase Küresel Teknoloji Uygulamalı Araştırma Başkanı Marco Pistoia, “Farklı kurumlardan bir grup araştırmacı olarak, finansal uygulamalarda kuantum bilişimin geldiği son noktayı daha iyi anlamak için bir araya geldik” dedi. “Bunun daha geniş bir kitle tarafından takdir edilmesini istedik. Makalemiz, araştırmacıların ortamı daha iyi anlamaları ve daha sonra ilgilendikleri alanlarda daha derine inmeleri için bir başlangıç noktası olabilir.”

Kuantum hesaplama, geleneksel hesaplamayı geride bırakan hızlarda hesaplama yapmak için atom düzeyinde fiziğin özelliklerinden yararlanır. Bazı durumlarda bir kuantum bilgisayarı, bir süper bilgisayarın 10.000 yılda yapabileceği hesaplamayı birkaç dakikada yapabilecektir. Raporun ortak yazarlarından Argonne bilim adamı Yuri Alexeev, “Kuantum hesaplamanın getirisi kesinlikle çok büyük” dedi. “Belirli problemleri çözmek için milyonlarca katlık potansiyel bir hızlanmadan bahsediyoruz.” Finans uzmanlarının ilgilendiği de tam olarak süpersonik hızın avantajı.

Alexeev, “Finans dünyasında zaman ve doğruluk çok önemlidir,” dedi. “Çözümlere hızla ulaşmanın büyük faydaları olabilir.”

Bu, portföy yönetiminin iyileştirilmesinden yatırım stratejilerinin optimize edilmesine ve kredi kartı dolandırıcılığının hızlı bir şekilde tespit edilmesine kadar her şey için geçerli olabilir, sadece birkaç örnek vermek gerekirse.

“Tüm bu sorunlar kulağa çok genel geliyor ama aslında matematiksel sorunlar. Dahası, birçoğu matematiksel optimizasyon problemleridir” diyen Safro’nun uzmanlık alanı, doğal dil işleme odaklı kuantum hesaplama, makine öğrenimi ve yapay zeka sistemleri için algoritmalar ve modellerdir.

Makalede ele alınan üç zorluk kategorisi -optimizasyon, makine öğrenimi ve stokastik modelleme- finans ve bilgi işlemin kesiştiği noktada yer alıyor.


Daha fazla bilgi: Dylan Herman et al, Quantum computing for finance, Nature Reviews Physics (2023). DOI: 10.1038/s42254-023-00603-1 ve University of Delaware.