IonQ和通用电气展示了量子计算在风险聚合方面的巨大潜力

北京时间6月24日消息（余予）IonQ与合作伙伴GE Research宣布了有前景的早期结果，以探索量子计算在风险管理中对多变量分布进行建模的好处。

IonQ和GE Research（通用电气公司的中心创新中心）利用基于标准化、历史索引的Quantum Circuit Born Machine框架，能够有效地训练量子电路，以学习三个和四个索引之间的相关性。在某些情况下，从量子框架得出的预测优于经典建模方法的预测，这证实了量子连接有可能在商业应用中带来更智能的数据驱动分析和决策。

IonQ首席执行官兼总裁Peter Chapman表示：“与GE Research一起，IonQ正在推动量子计算目前可能实现的目标。当必须以高精度对多个变量进行建模时，虽然经典技术面临效率低下的问题，但我们的共同努力已经确定了一种新的训练策略，即使在系统扩展时也可以优化量子计算结果。在行业领先的IonQ Aria系统上进行了测试，我们很高兴能够将这些新方法用于曾经被认为过于复杂而无法解决的现实世界场景。”

虽然使用数学近似形成copula的经典技术是构建多变量风险模型的好方法，但它们在缩放时面临限制。IonQ和GE Research通过使用来自具有易于访问和变化的市场环境的四个代表性股票指数的数据，成功地在IonQ的捕获离子系统上训练了具有多达四个变量的量子copula模型。

通过研究在此时间范围内四个指数收益之间的历史依赖结构，研究小组训练其模型以了解潜在的动态。此外，新提出的方法包括优化技术，通过减轻局部最小值和消除量子机器学习实践中常见的梯度消失问题，可能允许模型进行扩展。这些改进展示了一种更快、更准确地执行多变量分析的有前景的方法，GE研究人员希望这能带来新的、更好的方法来评估主要制造过程（如产品设计、工厂运营和供应链管理）的风险。

“正如我们从最近的全球供应链波动中看到的那样，世界需要更有效的方法和工具来管理风险，因为条件可能如此高度可变且相互关联，”GE Research高级执行官兼数字技术负责人David Vernooy表示，“我们在IonQ 的金融用例中取得的早期成果表明，量子计算在更好地理解和降低与这些类型的高度可变场景相关的风险方面具有巨大潜力。”

今天的结果是在IonQ最近宣布该公司新的IonQ Forte量子计算系统之后发布的。该系统采用新颖的尖端光学技术，可提高精度并进一步增强IonQ行业领先的系统性能。与GE Research和现代汽车等公司的合作伙伴关系表明，人们对我们行业领先的系统越来越感兴趣，并为2022年第一季度的持续成功提供了动力。

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