Banker åpner kvantedataboksen

"Kvantedatamaskiner vil være i stand til å utføre komplekse beregninger, raskt," sa Pierre Dulon, viseadministrerende direktør for IT og drift ved Credit Agricole i Paris, under presentasjonen på Singapore Fintech Festival denne uken. "Vår forretnings- og investeringsbank må gjøre intense beregninger hver dag."

Når folk tenker på kvantefysikk – hvis de tenker på det i det hele tatt – tenker de sannsynligvis ikke på banker. De tenker kanskje på en katt inne i en boks.

Dette var det berømte tankeeksperimentet til Erwin Schrödinger, som unnfanget en katt inne i en boks som kan være levende eller død, og hva vi vet om kattens status uten å åpne lokket. Ideen var å illustrere at naturens grunnleggende virkelighet ikke kan måles på en binær måte, men en rekke sannsynligheter basert på forholdet mellom objekter og observatører.

Kvantemekanikk er opptatt av samspillet mellom atomer og deres komponenter, og dets rare har nødvendiggjort historier som katter i en boks. Men vitenskapen forklarer naturfenomener veldig godt. Så bra, faktisk, at noen forskere nå beskriver universet i form av å være en gigantisk datamaskin.

"Hvis naturen er en stor universal datamaskin," sa Bob Sutor, sjef kvanteeksponent ved IBM i USA, "så elektroner er dataene og applikasjonene er oss - vår kjemi, hver fysisk reaksjon vi har. Naturen selv er den største datamaskinen som kan løse disse. Kan vi etterligne hvordan naturen fungerer som en måte å regne på?»

Matematikere og ingeniører har jobbet i årevis for å gjøre akkurat det: utvikle maskinvaren for kvantedatamaskiner og algoritmene de kan utføre.

I dag har vi prototype kvantedatamaskiner i drift, selv om de ikke kan gjøre noe nyttig. Ikke ennå. Men det verktøyet er rett rundt hjørnet, og det er grunnen til at banker som Credit Agricole er så opptatt av å bruke dem.

"Størrelsen på endringene vil være høy," sa Valerie Sauvage, administrerende direktør og leder for IT for Asia Pacific i Singapore. Hun fører tilsyn med et nytt team som utvikler brukstilfeller for kvanteberegning i risikostyring og kapitalmarkeder.

Flere matematikere!

Banker ser på teknologien for å optimalisere porteføljer, prissette komplekse produkter, simulere markedsforhold og oppgradere cybersikkerhet.

---

---

Bortsett fra det faktum at kvantedatamaskiner fortsatt er embryonale, er det største hinderet bankene står overfor mangel på talent.

"Kvantedatabehandling trenger ferdigheter som er forskjellige fra tradisjonell programmering," sa Dulon. "Det krever litt kunnskap om kvantefysikk og en solid bakgrunn i matematikk." Credit Agricole ønsker å samarbeide med fintechs og universiteter med slike mennesker.

Databehandling au naturale

Ilyas Khan, administrerende direktør for Cambridge Quantum i Storbritannia, sa (ganske optimistisk): "Det er ingen grunn til å bli mystifisert av kvantedatabehandling."

Kvantedatamaskiner bruker subatomære partikler for å bære informasjon, akkurat som en klassisk datamaskin driver en transistor for å manipulere elektriske signaler for å gjøre det samme. Men en transistor og dens arving, mikroprosessoren, er "konstruerte gjenstander", som Khan sa det. De er menneskelige innretninger ment å manipulere naturen, og derfor har de grenser. Kvanteberegning er basert på naturfenomener. Det er den "ekte McCoy". Derfor står den ikke overfor begrensninger på hva den kan beregne, i hvert fall i teorien.

Trikset er å få maskinene til å fungere.

Maskinvaren vi har i dag er sensitiv og sjokkerende. Feil oppstår på det mest grunnleggende nivået av maskinvaren: qubiten, det vil si kvantebiten.

I klassisk databehandling er en bit den mest grunnleggende informasjonsenheten, enten null eller én, og en byte er tusen biter. DigFin skriver dette på en bærbar Mac med 500 gigabyte lagringsplass. Det er mange enere og nuller som glider rundt den bærbare datamaskinens mikroprosessorer. Så fantastisk som Macen er, kan den fortsatt bare kjøre relativt enkle programmer. Det er fordi mikrobrikkene er "konstruerte gjenstander" og derfor begrenset.

Kvanteberegningsverdenen har gjort biter til qubits, eller kvantebiter. Disse behandler langt mer informasjon enn litt: i stedet for null og én, måler en qubit potensialet for at en bit er enten én – med andre ord, er katten i boksen død eller levende? Usikkerheten beregnes i sannsynligheter i stedet for et binært forhold, noe som skaper et stort felt av muligheter for en datamaskin å knase.

Den revolusjonerende qubiten

Trikset er at, i henhold til kvantemekanikk, kan du faktisk ikke observere posisjonen til subatomære partikler uten å gi tullresultater. Med andre ord, prøver å overvåke utdataene fra kvantedatamaskiner har en tendens til å krasje systemet. Men etter hvert som ingeniører bygger stadig større rekker av qubits, lærer de hvordan de kan utnytte kraften sin.

John Martinis, professor i fysikk ved University of California i Santa Barbara, sier å skalere bruken av qubits er en måte å måle fremgang på. For eksempel sier Google og andre selskaper at det vil ta rundt 1 million qubits å opprettholde driften til tross for feil – med andre ord å kjøre programvare.

Akkurat nå har den største kvantedatamaskinen bare 64 qubits. Det får det til å høres ut som om industrien er langt unna å nå 1 million qubits, men fremgangen kan være eksponentiell.

Med det i tankene, mener eksperter at det vil kreve en 50 millioner qubit datamaskin for å knekke de fleste krypteringsprotokoller. Det høres enda lenger unna, men realiteten er at regjeringer og selskaper enten må utvikle kvantecyberforsvar med en gang, eller anta at alle deres hemmeligheter vil bli avslørt om så få som ti år.

"Dette representerer en industriell revolusjon som vi alle lever gjennom," sa Kahn. "Denne revolusjonen er mer grunnleggende enn noen som har funnet sted i historien."

Større enn internett?

"Dette er like stort som bruken av klassiske datamaskiner på 1980-tallet," sa Sauvage ved Credit Agricole.

"Dette er større," sa Khan.

Fortere enn du tror

Quantum computing har ikke tiltrukket seg hypen av kunstig intelligens. Men regjeringer som USA, Kina, Storbritannia, Singapore, Tyskland og andre forfølger kvantedatabehandling som nasjonale prioriteter.

Verdens største teknologiselskaper er også med i kampen: Google har for eksempel erklært at de vil ha en feiltolerant datamaskin som kjører innen 2029. Fintechs og universiteter prøver ut en rekke forskjellige maskinvare og fysiske systemer. Legg det sammen og det er nå et voksende og mangfoldig økosystem.

Dette betyr at virkningen av kvanteberegning vil merkes før 2029. Kahn sammenligner dagens situasjon med introduksjonen av de første mobiltelefonene, som var store og klønete og bare ble brukt av noen få rike mennesker. Men de tidlige brukerne drev innovasjon. På samme måte eksisterte internett som obskure domener blant vitenskapelige og forsvarsforskningslaboratorier før World Wide Web strikket det sammen slik at det kunne kommersialiseres.

World Wide Web var et tidlig eksempel på åpen kildekode-utvikling, som gjorde internett tilgjengelig for alle med en datamaskin og et modem. Det samme skjer allerede med kvantedatabehandling: IBM driver en 25-qubit kvantedatamaskin i skyen, slik at hvem som helst kan bruke maskinvaren på nettet.

Fra cyber til AI

Eksperter er enige om at kvantedatabehandling er i ferd med å begynne å påvirke cybersikkerhet. Innen fem år skal den brukes til å ta opp store spørsmål innen kjemi. Dens evne til å beregne scenarier og optimaliseringer vil begynne å forbedre risikostyringen innen finans og andre felt.

Den største virkningen vil imidlertid være å ta i bruk kvantedatabehandling innen kunstig intelligens.

"Du kan ikke hoppe over AI og maskinlæring hvis du vil ha kvante," sa IBMs Sutor. «Dypt nede er all AI matematikk; det er tunge utregninger. Quantum vil gjøre oss i stand til å gjøre dette raskere for AI, slik at vi kan finne bedre mønstre og bedre innsikt."

For eksempel, i finansverdenen, er en stor bekymring for AI "forklarbarhet". Et nevralt nettverk gir resultater som mennesker ikke kan forstå, selv om utgangen fungerer.

Dette er imidlertid et problem for industrien. Handelsbord må forklare strategiene sine, investorer må forklare porteføljene sine, og kredittansvarlige må forklare hvorfor de godkjente eller avviste en lånesøknad (inkludert årsaker til menneskelig skjevhet som blir kokt inn i kodingen). Kvantedatabehandling har kraften til å låse opp mysteriene til maskinlæring.

Kan vi gjøre det bedre denne gangen?

Men fra kryptering til forklarbarhet vil kvantedatabehandling stille lignende spørsmål om etikk og godt styresett – spørsmål som ble ignorert i fremveksten av klassisk databehandling og internett, og det er grunnen til at vi oversvømmes av dype forfalskninger, motstandsdyktige nettverk, datainnbrudd og datainnsamling av store teknologiske plattformer.

"Vi sov ved rattet på 1990-tallet," sa Khan fra Cambridge Quantum. «Vi betaler prisen i dag. Vi må begynne å snakke om dette nå."

Tilstanden til kvanteberegning er derfor mye som Schrödingers katt i boksen. Vil det være en god kraft – eller en trussel? Vi kan ikke løfte lokket for å se, og derfor er svaret et sannsynlighetsfelt. Det er viktig at banker, blant andre organisasjoner, forbereder seg på de endringer som er i vente, ideelt sett i samarbeid med regulatorer og offentligheten.

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