L’informatica quantistica è ancora nelle prime fasi della ricerca, ma i primi studi indicano che è molto promettente per il settore bancario e l’industria della finanza nel suo insieme.
I computer quantistici, qualora divenissero un prodotto di massa, rivoluzioneranno certamente ogni aspetto delle nostre vite e del mondo per come lo conosciamo oggi.
I settori che subiranno per primi un impatto dall’avvento di questa tecnologia sono con tutte probabilità quelli che sono più lontani dal mondo fisico e dai lavori manuali. Il settore bancario e la finanzia, di conseguenza, sono certo tra i canditati più papabili a vedere i cambiamenti più rapidi.
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Secondo una proiezione del World Economic Forum, i governi nazionali hanno stanziato più di 25 miliardi di dollari nella ricerca sull’informatica quantistica nel 2022, mentre l’anno precedente sono stati stipulati accordi di venture capital per oltre 1 miliardo di dollari. Ci vorranno molti progressi tecnologici per rendere i computer quantistici (QC) strumenti utilizzabili per l’uso quotidiano, dato che ora sono nelle prime fasi di sviluppo.
Tuttavia, hanno già dimostrato di essere molto promettenti per l’uso in molte altre discipline. I CQ sono superiori ai computer convenzionali nella risoluzione di complicati problemi matematici perché possono farlo in modo esponenzialmente più rapido. Uno dei pionieri nella sperimentazione di questa tecnologia è il settore finanziario. Tuttavia, molti settori stanno sperimentando il QC, da quello militare a quello farmaceutico, logistico e manifatturiero.
Le caratteristiche dei Quantum Computer sopra citate potrebbero influenzare in modo significativo lo sviluppo dei servizi finanziari in futuro. Le previsioni finanziarie e la modellazione finanziaria possono essere integrate dai Computer Quantistici per una serie di attività, per consentire operazioni più rapide e precise. In particolare, alcuni degli esempi più frequentemente citati includono il pricing degli asset, la gestione del rischio e l’ottimizzazione del portafoglio. Tuttavia, è fondamentale che i fornitori di servizi finanziari tengano d’occhio la tecnologia a causa dei suoi potenziali benefici e pericoli per la crittografia.
Lo sviluppo della tecnologia e del software, che ha permesso la rivoluzione dei CQ, rende essenziale la collaborazione. Le più grandi aziende IT, tra cui IBM, Microsoft, Google o Amazon, iniziano ad accelerare i progetti per sperimentare le loro soluzioni hardware, software o cloud.
Per studiare l’uso dei CQ per la determinazione dei prezzi, Goldman Sachs ha collaborato con Microsoft Azure Quantum. Per la gestione e l’ottimizzazione del rischio, JPMorgan sta testando le tecnologie quantistiche. Per studiare l’applicazione dei CQ per la determinazione dei prezzi, l’ottimizzazione del portafoglio e la riduzione del rischio, HSBC e IBM hanno annunciato la loro partnership nel 2022.
Basati sulle idee della fisica quantistica, i Computer Quantistici sono dispositivi nuovissimi, molto più veloci dei computer convenzionali nell’eseguire calcoli.
Un nuovo tipo di macchina costruita sulle idee fondamentali della meccanica quantistica viene chiamata QC. La branca della fisica nota come meccanica quantistica studia il comportamento della materia e della luce su scala atomica e subatomica. La caratteristica più apprezzata dei Quantum Computer è la loro velocità superiore in determinati tipi di calcolo rispetto ai computer convenzionali.
I CQ utilizzano bit quantistici, noti anche come qubit, mentre i computer tradizionali memorizzano ed elaborano le informazioni sotto forma di bit. In un sistema binario, i bit rappresentano l’informazione e possono assumere solo uno dei due valori possibili: zero. In un computer tradizionale, ogni dato è essenzialmente una lunga stringa di uno e zero.
La capacità dei qubit di sovrapporre più stati contemporaneamente è nota come superposizione. Poiché un singolo qubit può rappresentare un’ampia gamma di combinazioni immaginabili di zero e uno, può elaborare un numero di informazioni significativamente maggiore rispetto a un bit convenzionale.
I qubit hanno anche la possibilità di creare “entanglement”, cioè la formazione di coppie di qubit. In modo prevedibile, l’alterazione dello stato di un qubit di una coppia altera lo stato dell’altro qubit. I QC hanno una maggiore autorità grazie a questa caratteristica. La capacità di elaborazione di un computer tradizionale aumenta linearmente all’aumentare del numero di bit, mentre la potenza di elaborazione di un computer quantistico aumenta esponenzialmente quando si aggiunge un qubit.
L’integrazione dei computer quantistici è molto promettente, ma ci sono diversi ostacoli che la tecnologia e le sue applicazioni devono ancora superare.
Riuscire a isolare i qubit in uno stato quantistico controllato, che è uno stato molto delicato, è una sfida scientifica molto difficile. Il collasso della sovrapposizione può essere provocato dalla più piccola variazione dell’ambiente fisico (come un cambiamento di temperatura o di vibrazione). Per evitare che il sistema perda il suo equilibrio, sono necessarie complicate misure preventive, come frigoriferi superraffreddati, isolamento o camere a vuoto.
Un’altra difficoltà è che, essendo un paradigma a sé stante, i Computer Quantistici necessitano di soluzioni computazionali oltre che di hardware e software nuovi. Il potenziale dei CQ nell’apprendimento automatico, nell’intelligenza artificiale o nella crittografia è un argomento trattato in diversi studi. È meno frequente sottolineare che ciò comporta anche la creazione di algoritmi completamente nuovi che sfruttano le proprietà dei CQ, anziché limitarsi a utilizzare i CQ per eseguire algoritmi creati per i computer classici (quantum-enhanced).
Grazie alla loro capacità di aumentare il volume e la velocità dei calcoli e delle transazioni, i CQ hanno il potenziale per modificare completamente l’industria finanziaria.
Diverse organizzazioni finanziarie hanno iniziato solo di recente a sperimentare i propri algoritmi quantistici, per cui non è chiaro quali siano i loro possibili limiti. Le qualità speciali dei sistemi quantistici, come la superposizione e l’entanglement, sono sfruttate dagli algoritmi quantistici.
Il metodo di Grover, che può essere utilizzato per esplorare enormi database non strutturati di dati finanziari più rapidamente degli algoritmi convenzionali, è un esempio di algoritmo quantistico. Può essere utilizzato, ad esempio, per cercare transazioni finanziarie specifiche o trovare tendenze nei dati finanziari. Un altro esempio è l’algoritmo di Shor, che permette di fattorizzare grandi numeri in modo più rapido rispetto alle tecniche tradizionali.
l settore finanziario ripone grandi speranze nell’informatica quantistica. Compiti come la gestione del rischio, la determinazione del prezzo degli asset e l’ottimizzazione del portafoglio ne trarranno grande vantaggio.
Gli algoritmi sviluppati da Grover e Shor possono essere utilizzati per l’ottimizzazione del portafoglio. L’obiettivo dell’ottimizzazione del portafoglio è trovare il giusto mix di investimenti per massimizzare i rendimenti e ridurre il rischio. La tecnologia può consentire tattiche di ottimizzazione più flessibili che tengono conto di una maggiore varietà di aspetti, come i fattori ambientali, sociali e di governance, oltre a calcoli più rapidi e accurati.
Il pricing degli asset è un altro esempio. Il processo di determinazione del valore delle attività finanziarie, tra cui azioni, obbligazioni e derivati, è noto come asset pricing. Gli approcci tradizionali alla valutazione delle attività finanziarie si basano su modelli matematici sofisticati come le simulazioni di Monte Carlo, che simulano un numero enorme di risultati potenziali per una specifica attività finanziaria prima di utilizzare queste simulazioni per valutarne il valore. Ad esempio, prodotti finanziari complicati con payoff non lineari, come le opzioni, possono essere gestiti tramite Quantum Monte Carlo (QMC).
La domanda principale è se i computer quantistici possano prevedere il mercato azionario. Sebbene i QC possano offrire alcuni vantaggi rispetto ai computer tradizionali in specifici lavori di modellazione finanziaria, non è certo che siano in grado di prevedere con precisione il mercato azionario. L’informatica quantistica presenta anche alcune difficoltà e vincoli che devono essere superati prima di poterne realizzare appieno le promesse nelle applicazioni finanziarie, proprio come avviene per qualsiasi nuova tecnologia.
Molte società di servizi finanziari ripongono grandi speranze nel contributo del QC alla gestione del rischio. Il QC è un sistema di gestione del rischio che prevede l’individuazione, la valutazione e l’assegnazione di priorità ai rischi, nonché l’intervento per ridurli o gestirli. Ogni fase del processo richiede modelli matematici e simulazioni per prevedere le conseguenze del rischio, e velocità e precisione sono essenziali. La possibilità di utilizzare tecniche di crittografia più sofisticate può migliorare la sicurezza informatica, una componente cruciale della gestione del rischio.
Nel settore finanziario, la crittografia è diventata una salvaguardia fondamentale per proteggere i dati sensibili dall’accesso illegale. Viene impiegata per salvaguardare i dati su server, database e backup, nonché per proteggere le vie di comunicazione tra sistemi finanziari, siti web e applicazioni mobili. Inoltre, le firme digitali che supportano la validità dei documenti e impediscono modifiche o manomissioni non autorizzate di documenti importanti sono create utilizzando la crittografia.
La blockchain e la crittografia saranno indubbiamente influenzate dall’informatica quantistica, anche se non è chiaro in che modo.
La crittografia si trova di fronte sia a una minaccia che a un’opportunità, grazie all’informatica quantistica. Anche se ha il potere di sconfiggere molte delle tecniche di crittografia esistenti, ha anche la capacità di sviluppare tecniche nuove e più sicure, resistenti agli attacchi dei computer convenzionali.
Grazie alla loro velocità di elaborazione notevolmente superiore a quella dei computer convenzionali, i computer quantistici sono in grado di affrontare problemi matematici che in genere richiederebbero anni, decenni o addirittura secoli per essere completati. In questo ambito rientrano i problemi matematici su cui si basano molte delle tecniche di crittografia utilizzate per salvaguardare le transazioni e le comunicazioni digitali.
Per esempio, la tecnica di Shor, alla base di molti metodi di crittografia a chiave pubblica come RSA (l’acronimo sta per Rivest-Shamir-Adleman), può essere utilizzata per fattorizzare efficacemente grandi numeri interi.
Tuttavia, la crittografia quantistica può essere utilizzata anche per sviluppare tecniche crittografiche nuove e più sicure di quelle attualmente in uso.
La segretezza e l’integrità delle informazioni trasferite possono essere garantite anche se un attore malintenzionato intercetta la trasmissione, ad esempio utilizzando una tecnica chiamata distribuzione quantistica delle chiavi.
I suddetti aspetti sollevano alcuni interrogativi su come i CQ nella tecnologia blockchain potranno svilupparsi in futuro. La QC ha la capacità di minare le attuali tecniche di crittografia della blockchain, mettendo a repentaglio la sicurezza dei beni e delle transazioni digitali.
Per combattere questo problema, i ricercatori stanno cercando di creare tecniche di crittografia resistenti ai quanti per le blockchain, come la crittografia a chiave pubblica CRYSTALS-Kyber di IBM. Inoltre, le QC possono migliorare le blockchain aumentandone la scalabilità e la velocità di elaborazione, il che potrebbe portare a transazioni più sicure ed efficienti.
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