Superpositions Studio: แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ควอนตัมสำหรับการเงิน

แพลตฟอร์มที่นำโดย AI รันการทดลองควอนตัมบน QPU จริง เปรียบเทียบกับวิธีการคลาสสิก และส่งมอบรายงานระดับงานวิจัย

Superpositions Studio: แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ควอนตัมสำหรับการเงิน

เมื่อฮาร์ดแวร์ควอนตัมพัฒนาอย่างรวดเร็ว Superpositions Studio เปิดการเข้าถึงเชิงพาณิชย์ — มอบเลเยอร์ซอฟต์แวร์ให้ทีม R&D ทดสอบ เปรียบเทียบ และตัดสินใจว่าควอนตัมเหมาะกับปัญหาเฉพาะของตนหรือไม่
Superpositions (ลิมาสซอล, ไซปรัส) ประกาศเปิดการเข้าถึงเชิงพาณิชย์อย่างเต็มรูปแบบสำหรับแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ควอนตัมบนคลาวด์ ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมการเงินพิจารณาว่าการประมวลผลควอนตัมสร้างคุณค่าที่แท้จริงสำหรับปัญหาเฉพาะของตนหรือไม่

ฮาร์ดแวร์กำลังก้าวหน้า ซอฟต์แวร์คือส่วนที่ขาดหายไป

อุตสาหกรรมการประมวลผลควอนตัมกำลังอยู่ในช่วงความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์อย่างรวดเร็ว IBM, IonQ, IQM และ Rigetti กำลังขยายจำนวนคิวบิต ลดอัตราข้อผิดพลาด และเปิดการเข้าถึงคลาวด์สำหรับโปรเซสเซอร์ควอนตัม การลงทุนเร่งตัวขึ้น ระยะเวลาสู่ความได้เปรียบควอนตัมเชิงปฏิบัติกำลังสั้นลง
แต่ฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาได้ และคำถามสำคัญสำหรับทุกองค์กรคืออัลกอริทึมควอนตัมมีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการคลาสสิกสำหรับปริมาณงานเฉพาะของตนหรือไม่
การตอบคำถามนั้นต้องการซอฟต์แวร์ที่สามารถกำหนดปัญหาทางธุรกิจเป็นการทดลองควอนตัม รันบนฮาร์ดแวร์จริง และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับเส้นฐานคลาสสิกที่แข็งแกร่ง
สำหรับทีม R&D ส่วนใหญ่ เลเยอร์ซอฟต์แวร์นั้นมีอยู่ในทางทฤษฎีและต้องการความเชี่ยวชาญด้านควอนตัมที่ทำให้เข้าถึงได้ยาก

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Fintech : Global Fintech Interview with Rob Young, Managing Director – UK at InDebted

ปัญหา FOMO ควอนตัมในการเงินและพลังงาน

ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินเห็นประกาศการลงทุนด้านควอนตัมจากธนาคารใหญ่และรู้สึกถึงแรงกดดันที่ต้องทำความเข้าใจว่าหมายความว่าอย่างไรสำหรับงานของตน ทีมพลังงานติดตามโครงการนำร่องการปรับแต่งควอนตัมที่ผู้ดำเนินการโครงข่ายและสงสัยว่าสิ่งเดียวกันนี้จะใช้กับปัญหาการพยากรณ์หรือการวางแผนของตนหรือไม่ แต่ทุกความพยายามในการหาคำตอบเชิงปฏิบัติกลับเผชิญกับกำแพงของทฤษฎี คำอธิบายทั่วไป และไม่มีคำตัดสินสำหรับปัญหาที่แท้จริง
Superpositions Studio เปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น นักวิเคราะห์ความเสี่ยง นักคณิตศาสตร์การเงิน หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านพลังงานอธิบายปัญหาในภาษาธรรมดา แพลตฟอร์มเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสม เขียนและรันโค้ดบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริง เปรียบเทียบผลลัพธ์กับเส้นฐานคลาสสิก และส่งมอบรายงาน PDF ระดับงานวิจัย ทั้งหมดในเซสชันเดียว ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านควอนตัม
ที่สำคัญ แพลตฟอร์มยังแสดงให้เห็นว่าวิธีการคลาสสิกยังคงได้เปรียบอยู่ที่ใด เพื่อให้ทีมมีข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจที่ถูกต้องสำหรับงานเฉพาะของตนในขณะนี้

กรณีการใช้งานด้านการเงินที่พร้อมใช้งานตั้งแต่เปิดตัว

การปรับแต่งพอร์ตโฟลิโอและงบประมาณ: QAOA และ Quantum Annealing ที่ใช้กับการจัดสรรสินทรัพย์หลายประเภทแบบมีข้อจำกัด เปรียบเทียบกับตัวแก้ปัญหาคลาสสิก
การกำหนดราคาอนุพันธ์และการบริหารความเสี่ยง: Quantum Amplitude Estimation สำหรับการคำนวณ VaR บนออปชั่นที่ขึ้นอยู่กับเส้นทาง มุ่งเป้าไปที่การเร่งความเร็วแบบกำลังสองเหนือการจำลอง Monte Carlo เมื่อฮาร์ดแวร์พัฒนาขึ้น
AML การตรวจจับการฉ้อโกง และการให้คะแนนเครดิต: Hybrid Quantum Neural Networks สำหรับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลและระบอบตัวอย่างขนาดเล็กที่โมเดลคลาสสิกทำงานได้ต่ำกว่ามาตรฐาน

กรณีการใช้งานด้านพลังงานที่พร้อมใช้งานตั้งแต่เปิดตัว

การพยากรณ์พลังงานลมและแสงอาทิตย์: Hybrid Quantum Neural Networks ที่มีวงจรเวเรียชันนัลที่ใช้กับข้อมูลการผลิตพลังงานหมุนเวียน ในการทดลองที่บันทึกไว้บนฮาร์ดแวร์ควอนตัม IBM จริง โมเดลไฮบริดบรรลุผลลัพธ์ที่แข่งขันได้กับเส้นฐาน deep learning คลาสสิกด้วยพารามิเตอร์ที่น้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ
การปรับแต่งโครงข่ายและการพยากรณ์ความต้องการ: โมเดลที่ปรับปรุงด้วยควอนตัมสำหรับการพยากรณ์รูปแบบการบริโภคและการปรับแต่งการจำหน่ายทั่วทั้งเครือข่ายพลังงาน

ติดตามข้อมูลเชิงลึก Fintech เพิ่มเติม : The AI Shift in Fraud: Why Banks Need a New Playbook

[หากต้องการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับเรา กรุณาเขียนถึง [e-mail] ]

โพสต์ Superpositions Studio: Quantum Software Platform for Finance ปรากฏครั้งแรกบน GlobalFinTechSeries