Praktické kvantové počítače jsou ještě na hony vzdálené. Dnes dostupné prototypy kvantových počítačů jsou velice nedokonalé a s malým výpočetním výkonem a zdaleka nepřekonají ty klasické. Avšak již začínají být dostatečně zajímavé, abychom na nich mohli zkoušet a ověřovat kvantové algoritmy. Mnoho lidí věří, že kvantové počítače jsou budoucnost a za zhruba 10 až 15 let budeme schopni využít celý jejich potenciál. A v tomto smyslu lze použít pořekadlo „štěstí přeje připraveným“. Z tohoto důvodu se o kvantové počítače nezajímají jen akademici a specializované kvantové startupy (některé již s významnou evaluací), ale i IT, průmyslové, obranné, finanční společnosti. Z jejich pohledu je lepší investovat určité finanční prostředky do výzkumu kvantových počítačů a jejich uplatnění a v případě jejich příchodu budou připraveni. V opačném případě by mohli ztratit velmi významnou konkurenční výhodu. Samozřejmě stále se jedná o rizikovou investici, neboť se může stát, že praktických kvantových počítačů se nedočkáme. Nicméně k tomuto scénáři zatím moc věcí nenasvědčuje.

V České republice se kvantovým počítačům věnují hlavně akademici na různých univerzitách, např. České vysoké učení technické v Praze, Masarykova univerzita v Brně, Univerzita Palackého v Olomouci a další. Avšak zde nemáme žádný startup, který by se zaměřoval na vývoj hardware nebo software pro kvantové počítače (v Polsku lze najít třeba alespoň 3 startupy, podobně i v Pobaltí nebo Bulharsku) nebo nějakou již zavedenou společnost, která by veřejně prezentovala své záměry v této oblasti. Praktické kvantové aktivity a diskuse v ČR se točí spíše kolem kvantové bezpečnosti a kvantové distribuce klíče, viz tiskové zprávy z VUT v Brně nebo o EuroQCI aktivitě.

To se změnilo minulý týden, kdy Česká Národní Banka (ČNB) publikovala vědecký článek ve formě preprintu (tzn. článek, který neprošel recenzním řízením) volně dostupný na arXiv nebo na EconPapers. Prvně dodejme, že ČNB není jediná banka, která se o kvantové počítače zajímá. Naopak, v bankovním sektoru lze sledovat relativně velký zájem o kvantové počítače, pro příklad zmiňme třeba HSBC, Goldman Sachs, JP Morgan Chase nebo Caixa Bank.

Co mohou kvantové počítače nabídnout financím?

Kvantové počítače (pro ty z vás, kdo není s nimi seznámen, doporučujeme náš seriál) jsou v principu stejně univerzální jako klasický počítač, avšak výhodu nabízejí jen pro poměrně úzkou skupinu výpočetních problémů. Tato úzká skupina problémů má však poměrně velké možnosti uplatnění. Ty největší se očekávají pro chemický a farmaceutický průmysl nebo výzkum nových materiálů. Tam totiž kvantové počítače simulují jiné kvantové systémy, např. molekuly, což je jedna z původních myšlenek, proč se akademici kvantovými počítači začali zabývat. Jiným příkladem, kde lze očekávat velmi vysoký impakt je jejich schopnost „rozbít“ většinu asymetrického šifrování, které se používá prakticky v celém internetu.

Z pohledu použití ve finančním sektoru se lze bavit o třech oblastech: kvantové Monte Carlo metody, kvantové optimalizace a kvantové strojové učení. Detailnější přehled můžete najít například zde.

Monte Carlo metody jsou standardním nástrojem v celé škále vědních i praktických disciplín. Ve finančním sektoru se používají například pro analýzy rizik nebo oceňování derivátů, tedy obecně v případech, kde potřebujeme odhadnout nějaké neznámé veličiny, například cena konkrétních finančních derivátů. Zde kvantové Monte Carlo metody mohou nabídnout až kvadratické zrychlení. Pro technicky zdatnější, jedná se o aplikaci QAE (quantum amplitude estimation) algoritmu.

Další oblastí jsou optimalizace. Zde se nejvíce aktivit soustředí na optimalizace finančního portfolia, ale využit by šlo i pro určení úvěruschopnosti nebo bonity, předpovídání finančních krizí nebo specializovaných záležitostí jako jsou swap netting a optimal arbitrage. Z technického pohledu zde lze použít různé kvantové algoritmy a metody jako je kvantové žíhání (quantum annealing), QAOA, VQE nebo kvantové hledání a algoritmy pro řešení lineárních rovnic.

Poslední oblastí je kvantové strojové učení. Zde, na rozdíl od výše zmíněného ani z matematického hlediska nejsme schopni pořádně dokázat, zda kvantové strojové učení nabídne nějakou výhodu. Když už nějaké náznaky jsou, tak se týkají hodně specifických využití a aplikací. Nicméně, využití by našly například v detekci anomálií a podvodů nebo oceňování aktiv.

Pro všechny výše popsané kvantové metody zatím nebyla demonstrována opravdová kvantová výhoda, tedy, že kvantový počítače by danou úlohu zvládl alespoň o trochu rychleji než klasický počítač. Hlavním problém není však v algoritmech, ale v současnosti nedostatečném a nedokonalém kvantovém hardware. Dalším významným problémem může pak být fakt, že potřebujeme klasická data reprezentovat ve kvantové formě, což může vést k dalším komplikacím.

Na čem pracuje ČNB?

V publikované práci se ČNB zabývá otázkou, zda by kvantové počítače mohly být využity pro řízení devizových rezerv. Konkrétně se zaměřili na měření míry rizik. Více detailů se můžete dočíst na blogu ČNB. Výzkum zde vede Martin Veselý, který je absolventem Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské ČVUT v Praze. Z technického hlediska zkusili použít QAOA algoritmus a HHL algoritmus, který až exponenciálně rychleji řeší soustavy lineárních rovnic.

Implementace algoritmů na svou problematiku testovali na IBM kvantových procesorech s 5 qubity, které jsou volně dostupné, ale také jsou nejstarší z pohledu návrhu kvantových čipů. Ve výsledku nedostali žádné přesvědčivé výsledky. Což je spojené s tím, co bylo popsáno výše, a to že současné kvantové počítače jsou příliš nedokonalé pro prokázání praktické kvantové výhody. Avšak, podobně jako u jiných nejen finančních ústavů, nejdůležitější je si budovat kvantové znalosti a schopnosti a s rostoucí kvalitou a schopnostmi kvantových počítačů tyto schopnosti ověřovat a případně i nasazovat.


V případě, že jste v textu našli nesrovnalost nebo nesprávné informace, napište mi na michal.krelina@quantumphi.com a já to rád napravím.