Según una investigación en la que ha participado Goldman Sachs, la computación cuántica podría aplicarse a algunos de los cálculos más complejos de los mercados financieros en un plazo máximo de cinco años, mucho antes de lo esperado.
Estas conclusiones llegan en un momento en el que los bancos y otras empresas a la vanguardia de la investigación cuántica centran su atención en tratar de obtener resultados prácticos utilizando las computadoras cuánticas imperfectas que se espera se utilicen en los próximos años, en lugar de esperar a los sistemas mucho más potentes que en el futuro supondrán una revolución en la informática.
De la investigación del banco, llevada a cabo junto con la start-up de computación cuántica QC Ware, se desprende que los programadores que intentan sacar partido a las máquinas podrían lograr resultados prácticos antes de lo previsto, a cambio de renunciar a algunos de los enormes avances que prometen los sistemas cuánticos.
El trabajo refleja los esfuerzos de las empresas que invierten en el campo para buscar una "ventaja cuántica", o una mejora sustancial frente a los actuales ordenadores. Ese es un objetivo más modesto que esperar la plena "supremacía cuántica", el término utilizado para cuando los sistemas cuánticos sean capaces de resolver problemas que resultan básicamente imposibles para un ordenador actual.
La investigación analizó el uso de sistemas cuánticos para fijar precios a derivados complejos, una de las tareas informáticas más intensivas en los mercados financieros, que además tienen un coste significativo para los bancos. Los cálculos se basan en las llamadas simulaciones de Montecarlo, que implican hacer un gran número de proyecciones sobre futuros movimientos aleatorios del mercado para calcular la probabilidad de un resultado en concreto.
La investigación apuntó a avances a corto plazo que harán posible indicar los precios por teléfono a los clientes interesados en negociar con derivados complejos, en lugar de esperar las horas que a veces se puede tardar para ejecutar los cálculos con los sistemas actuales, explicó Paul Burchard, responsable de I + D de Goldman. "Cada año pagamos una factura informática muy grande para fijar el precio de esos derivados", agregó.
En una investigación anterior el año pasado con IBM, Goldman calculó que necesitaría un ordenador cuántico con unos 7.500 bits cuánticos para ejecutar una simulación completa de Montecarlo.
IBM y Google se encuentran entre las empresas que compiten para desarrollar estos sistemas, que se espera que lleguen en un plazo máximo de cinco años.
La última investigación de Goldman con QC Ware analizó cómo ejecutar una simulación menos exhaustiva que podría completarse en un periodo más breve de tiempo. Los detalles del trabajo se presentaron por primera vez en la conferencia Q2B 2020.
En lugar de una mejora de hasta 1.000 veces de un ordenador cuántico con errores corregidos, ejecutar ese tipo de cálculos utilizando el actual hardware cuántico podría generar una ganancia de 10 veces en cinco años, según los investigadores, todavía suficiente como para justificar el uso de los ordenadores en problemas prácticos.
En opinión de Matt Johnson, consejero delegado de QC Ware, la misma técnica probablemente resultaría útil en otras industrias y aceleraría la adopción de la computación cuántica.
Johnson recuerda que las simulaciones de Montecarlo se han utilizado en otras áreas de las finanzas, así como en las industrias aeroespacial y automotriz, lo que hace que este tipo de problema informático "sea bastante uniforme en toda la industria".
VER MÁS
MARKET DATA
<%userdata?.email%>
Editar perfil
Credencial
Salir
(Twitter)
Instagram
Facebook
LinkedIn
YouTube
TikTok
Alto contraste
bancos de inversión
