은행들이 양자컴퓨팅 상자를 열고 있다

이번 주 싱가포르 핀테크 페스티벌(Singapore Fintech Festival)에서 파리에 있는 Credit Agricole의 IT 및 운영 부 CEO인 Pierre Dulon은 "양자 컴퓨터는 복잡한 계산을 신속하게 수행할 수 있을 것"이라고 말했습니다. "우리 상업 및 투자 은행은 매일 집중적인 계산을 해야 합니다."

사람들이 양자 물리학에 대해 생각할 때 – 만약 그들이 그것에 대해 전혀 생각한다면 – 그들은 아마도 은행에 대해 생각하지 않을 것입니다. 그들은 상자 안의 고양이를 생각할 수 있습니다.

이것은 살았거나 죽었을 수도 있는 상자 안에 고양이를 잉태한 Erwin Schrödinger의 유명한 사고 실험이며, 뚜껑을 열지 않고도 고양이의 상태에 대해 우리가 알고 있는 것입니다. 자연의 근본적인 실재는 이분법적으로 측정될 수 없고, 사물과 관찰자 사이의 관계에 기반을 둔 일련의 확률로 측정될 수 있다는 것을 설명하기 위한 것이었습니다.

양자 역학은 원자와 그 구성 요소의 상호 작용과 관련이 있으며 그 기이함으로 인해 상자 안의 고양이 같은 이야기가 필요했습니다. 그러나 과학은 자연 현상을 아주 잘 설명합니다. 사실 일부 과학자들은 이제 우주를 거대한 컴퓨터로 설명합니다.

미국 IBM의 수석 양자 지수자인 밥 수터(Bob Sutor)는 “자연이 하나의 거대한 범용 컴퓨터라면 전자는 데이터이고 응용 프로그램은 우리의 화학, 우리가 가진 모든 물리적 반응입니다. 자연 그 자체가 이러한 문제를 해결할 수 있는 가장 큰 컴퓨터입니다. 자연이 컴퓨팅 방식으로 작동하는 방식을 모방할 수 있습니까?”

수학자들과 엔지니어들은 정확히 그것을 하기 위해 수년 동안 노력해 왔습니다. 바로 양자 컴퓨터용 하드웨어와 그들이 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것입니다.

오늘날 우리는 작동 중인 프로토타입 양자 컴퓨터를 가지고 있지만 유용한 것은 할 수 없습니다. 아직 아님. Bu 그 유틸리티는 모퉁이에 있으므로 Credit Agricole과 같은 은행에서 사용하기를 열망합니다.

"변화의 규모는 클 것입니다."라고 싱가포르의 아시아 태평양 지역 IT 책임자이자 전무 이사인 Valerie Sauvage가 말했습니다. 그녀는 위험 관리 및 자본 시장에서 양자 컴퓨팅 사용 사례를 개발하는 새로운 팀을 감독합니다.

더 많은 수학자!

은행은 포트폴리오를 최적화하고, 복잡한 제품의 가격을 책정하고, 시장 상황을 시뮬레이션하고, 사이버 보안을 업그레이드하는 기술을 찾고 있습니다.

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양자 컴퓨터가 아직 초기 단계라는 사실 외에도 은행이 직면한 가장 큰 장애물은 인재 부족입니다.

"양자 컴퓨팅에는 기존 프로그래밍과 다른 기술이 필요합니다."라고 Dulon은 말했습니다. "양자 물리학에 대한 약간의 지식과 수학에 대한 탄탄한 배경 지식이 필요합니다." Credit Agricole은 이러한 사람들과 함께 핀테크 및 대학과 파트너 관계를 찾고 있습니다.

자연산 계산

영국 케임브리지 퀀텀(Cambridge Quantum)의 CEO인 일리아스 칸(Ilyas Khan)은 “양자 컴퓨팅에 현혹될 이유가 없다”고 말했다.

양자 컴퓨터는 정보를 전달하기 위해 아원자 입자를 사용합니다. 마치 고전 컴퓨터가 트랜지스터를 작동시켜 전기 신호를 조작하는 것과 같습니다. 그러나 트랜지스터와 그 후계자인 마이크로프로세서는 칸이 말했듯이 "인도품"입니다. 그것들은 자연을 조작하기 위한 인간의 장치이므로 한계가 있습니다. 양자 컴퓨팅은 자연 현상을 기반으로 합니다. "진짜 맥코이"입니다. 따라서 적어도 이론상으로는 계산할 수 있는 범위에 제한이 없습니다.

비결은 기계가 실제로 작동하도록 하는 것입니다.

오늘날 우리가 가지고 있는 하드웨어는 민감하고 장황합니다. 오류는 하드웨어의 가장 기본적인 수준인 큐비트, 즉 양자 비트에서 발생합니다.

클래식 컴퓨팅에서 비트는 XNUMX 또는 XNUMX의 가장 기본적인 정보 단위이며 바이트는 천 비트입니다. 발굴 이 글은 500GB의 저장 공간이 있는 Mac 노트북에서 작성하고 있습니다. 노트북의 마이크로프로세서 주변에는 수많은 XNUMX과 XNUMX이 있습니다. Mac만큼 놀라운 것은 여전히 ​​상대적으로 간단한 프로그램만 실행할 수 있습니다. 마이크로칩이 "인공적인 아이템"이기 때문에 제한적이기 때문입니다.

양자 컴퓨팅 세계는 비트를 큐비트 또는 양자 비트로 전환했습니다. 이러한 프로세스는 비트보다 훨씬 더 많은 정보를 처리합니다. 큐비트는 XNUMX과 XNUMX 대신 비트가 둘 중 하나일 가능성을 측정합니다. 불확실성은 이분법 관계가 아닌 확률로 계산되어 컴퓨터가 크런치할 수 있는 엄청난 가능성을 생성합니다.

혁신적인 큐빗

트릭은 양자 역학에 따라 넌센스 결과를 내지 않고는 아원자 입자의 위치를 ​​실제로 관찰할 수 없다는 것입니다. 즉, 양자 컴퓨터의 출력을 모니터링하려고 하면 시스템이 충돌하는 경향이 있습니다. 그러나 엔지니어들이 훨씬 더 큰 큐비트 어레이를 구축하면서 자신의 능력을 활용하는 방법을 배우고 있습니다.

캘리포니아 대학교 산타바바라의 물리학 교수인 John Martinis는 큐비트 사용을 확장하는 것이 진행 상황을 벤치마킹하는 한 가지 방법이라고 말했습니다. 예를 들어, 구글과 다른 회사들은 오류에도 불구하고 운영을 유지하기 위해, 즉 소프트웨어 프로그램을 실행하는데 약 1만 큐비트가 필요할 것이라고 말합니다.

현재 가장 큰 양자 컴퓨터의 큐비트는 64개에 불과합니다. 이는 업계가 1만 큐비트에 도달하는 것과는 거리가 먼 것처럼 들리지만 진행 상황은 기하급수적일 수 있습니다.

이를 염두에 두고 전문가들은 대부분의 암호화 프로토콜을 해독하려면 50천만 큐비트 컴퓨터가 필요할 것이라고 생각합니다. 더 먼 이야기처럼 들리지만 현실은 정부와 기업이 양자 사이버 방어를 즉시 개발하거나 XNUMX년 안에 모든 비밀이 풀릴 것이라고 가정해야 한다는 것입니다.

Kahn은 “이것은 우리 모두가 겪고 있는 산업 혁명을 나타냅니다. “이 혁명은 역사상 일어난 그 어떤 혁명보다 더 근본적입니다.”

인터넷보다 크다?

Credit Agricole의 Sauvage는 "이는 1980년대에 고전 컴퓨터를 채택한 것과 같은 규모입니다."라고 말했습니다.

"이것이 더 크다"고 칸이 말했다.

생각보다 빨리

양자 컴퓨팅은 인공 지능의 과대 광고를 끌어들이지 못했습니다. 그러나 미국, 중국, 영국, 싱가포르, 독일 등과 같은 정부는 양자 컴퓨팅을 국가 우선순위로 추구하고 있습니다.

세계 최대의 기술 회사들도 경쟁에 참여하고 있습니다. 예를 들어 Google은 2029년까지 내결함성 컴퓨터를 실행하겠다고 선언했습니다. 핀테크와 대학은 다양한 하드웨어와 물리적 시스템을 시험하고 있습니다. 그것을 더하면 이제 성장하고 다양한 생태계가 있습니다.

이것은 양자 컴퓨팅의 영향이 2029년 이전에 느껴질 것이라는 의미입니다. Kahn은 오늘날의 상황을 크고 투박하며 소수의 부자들만 사용했던 최초의 휴대전화의 도입에 비유합니다. 그러나 이러한 얼리 어답터가 혁신을 주도했습니다. 마찬가지로 인터넷은 World Wide Web이 결합하여 상용화되기 전에 과학 및 국방 연구실 사이에서 모호한 영역으로 존재했습니다.

World Wide Web은 컴퓨터와 모뎀만 있으면 누구나 인터넷에 액세스할 수 있는 오픈 소스 개발의 초기 예였습니다. 양자 컴퓨팅에서도 이미 동일한 일이 일어나고 있습니다. IBM은 클라우드에서 25큐비트 양자 컴퓨터를 운영하므로 누구나 온라인에서 하드웨어를 사용할 수 있습니다.

사이버에서 AI로

전문가들은 양자 컴퓨팅이 곧 사이버 보안에 영향을 미치기 시작한다는 데 동의합니다. XNUMX년 이내에 화학의 큰 문제를 해결하는 데 사용될 것입니다. 시나리오 및 최적화를 계산하는 능력은 재무 및 기타 분야의 위험 관리를 개선하기 시작할 것입니다.

그러나 가장 큰 영향은 인공 지능에 양자 컴퓨팅을 채택하는 것입니다.

IBM의 Sutor는 “양자를 원한다면 AI와 머신 러닝을 건너뛸 수 없습니다. “깊이 말하자면 모든 AI는 수학입니다. 무거운 계산이다. Quantum을 사용하면 AI에 대해 이 작업을 더 빠르게 수행하여 더 나은 패턴과 더 나은 통찰력을 찾을 수 있습니다.”

예를 들어, 금융 서비스 세계에서 AI에 대한 큰 우려는 "설명 가능성"입니다. 신경망은 출력이 작동하더라도 인간이 이해할 수 없는 결과를 제공합니다.

그러나 이것은 업계의 문제입니다. 트레이딩 데스크는 전략을 설명해야 하고, 투자자는 포트폴리오를 설명해야 하며, 신용 담당자는 대출 신청을 승인하거나 거부한 이유를 설명해야 합니다(인간의 편견이 코딩에 포함된 이유 포함). 양자 컴퓨팅은 기계 학습의 신비를 풀 수 있는 힘이 있습니다.

이번에는 더 잘할 수 있을까?

그러나 암호화에서 설명 가능성에 이르기까지 양자 컴퓨팅은 윤리와 좋은 거버넌스에 대한 유사한 질문을 제기할 것입니다. 이는 고전 컴퓨팅과 인터넷의 부상으로 인해 무시되었던 질문입니다. 이것이 우리가 딥 페이크, 적대적 네트워크, 데이터 침해 및 빅 테크 플랫폼에 의한 데이터 수집.

Cambridge Quantum의 Khan은 "1990년대에 우리는 운전석에서 잠을 자고 있었습니다."라고 말했습니다. “우리는 오늘 그 대가를 치르고 있습니다. 우리는 지금 이것에 대해 이야기를 시작해야 합니다.”

따라서 양자 컴퓨팅의 상태는 상자 안의 슈뢰딩거의 고양이와 매우 유사합니다. 선의 힘이 될 것인가, 위협이 될 것인가? 우리는 보기 위해 뚜껑을 들어 올릴 수 없으므로 답은 확률 필드입니다. 은행은 무엇보다도 규제 기관 및 대중과 협력하여 어떤 변화가 닥치든 대비하는 것이 중요합니다.

출처: https://www.digfingroup.com/banks-quantum-computing/