JPMorgan और Amazon ने वित्तीय अनुकूलन समस्याओं के लिए क्वांटम टूल विकसित किए

JPMorgan Chase और Amazon एडवांस्ड सॉल्यूशंस लैब ने वित्त में जटिल अनुकूलन समस्याओं के लिए क्वांटम प्रौद्योगिकियों पर केंद्रित एक शोध कार्यक्रम की घोषणा की है। इस सहयोग के परिणामस्वरूप तीन शोध पत्र प्रकाशित हुए हैं, जो निकट-अवधि के क्वांटम हार्डवेयर पर बड़े पैमाने की समस्याओं को हल करने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं।

सहयोग का उद्देश्य

इस शोध का मुख्य लक्ष्य क्वांटम उपकरणों को क्लासिकल सॉल्वर्स के साथ सह-प्रोसेसर के रूप में उपयोग करने के तरीके विकसित करना था। यह हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल दृष्टिकोण वित्तीय उद्योग की सबसे बड़ी कम्प्यूटेशनल चुनौतियों, जैसे कि पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन और जोखिम प्रबंधन, को अधिक कुशलता से हल करने की क्षमता रखता है। शोधकर्ताओं ने राइडबर्ग परमाणुओं पर आधारित एनालॉग न्यूट्रल-एटम क्वांटम मशीनों के साथ काम करने के लिए इन उपकरणों को डिज़ाइन किया है।

अनुसंधान के प्रमुख निष्कर्ष

इस सहयोग से निकले तीन शोध पत्रों ने महत्वपूर्ण प्रगति का प्रदर्शन किया है:

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• पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन: पहले पेपर में एक डीकंपोजिशन पाइपलाइन प्रस्तुत की गई जो वास्तविक दुनिया की पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के आकार को समाधान की गुणवत्ता बनाए रखते हुए लगभग 80% तक कम कर देती है। इस पाइपलाइन ने 1,500 वेरिएबल्स तक की बड़ी समस्याओं के लिए समाधान-समय में 3 गुना की कमी दिखाई।
• क्यूबिट आवश्यकता में कमी: दूसरे पेपर ने राइडबर्ग एटम एरे पर मैक्सिमम इंडिपेंडेंट सेट (MIS) समस्या को हल करने के लिए एक क्वांटम कंपाइलेशन टूलकिट पेश किया। इस टूलकिट ने वास्तविक दुनिया के ग्राफ़ के लिए क्यूबिट की आवश्यकता को कई गुना कम कर दिया। उदाहरण के लिए, लगभग 2,700 नोड्स वाले कोरा साइटेशन ग्राफ के लिए पहले लगभग 29 मिलियन क्यूबिट्स की आवश्यकता थी, जो इस नए दृष्टिकोण से घटकर कुछ दहाई क्यूबिट्स रह गई।
• हाइब्रिड एल्गोरिथ्म: तीसरे पेपर ने qReduMIS नामक एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल एल्गोरिथ्म प्रस्तुत किया। Amazon Braket पर उपलब्ध QuEra के Aquila डिवाइस पर 231 क्यूबिट्स तक के प्रयोगों में, इस एल्गोरिथ्म ने कठिन समस्या उदाहरणों पर 89% से अधिक की औसत सफलता दर दिखाई।

बाजार के लिए निहितार्थ

यह विकास वित्तीय सेवाओं में क्वांटम कंप्यूटिंग को अपनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। हालाँकि यह तकनीक अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, लेकिन ये उपकरण यह प्रदर्शित करते हैं कि क्वांटम सह-प्रोसेसर जल्द ही उन अनुकूलन समस्याओं को हल करने में मदद कर सकते हैं जो आज के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटरों की पहुंच से बाहर हैं। निवेशकों और वित्तीय संस्थानों के लिए, इसका अर्थ भविष्य में अधिक परिष्कृत जोखिम मॉडलिंग, बेहतर परिसंपत्ति आवंटन और कुशल व्यापारिक रणनीतियों की क्षमता है।