JPMorgan intenta aprovechar la computación cuántica para resolver problemas como la fijación de precios de las opciones o la detección de fraudes

David Castillo, jefe de tecnología de IA/ML, Andrew J Lang, director de tecnología global y Marco Pistoia, jefe de investigación aplicada de tecnología global.
David Castillo, jefe de tecnología de IA/ML, Andrew J Lang, director de tecnología global y Marco Pistoia, jefe de investigación aplicada de tecnología global.

JPMorgan

Imagina un Wall Street en el que los complejos modelos de probabilidad de las opciones se calculan de manera instantánea y las simulaciones basadas en una gran cantidad de datos se ejecutan con facilidad. En JPMorgan, ese futuro puede no estar muy lejos, según los ejecutivos al frente de su proyecto de computación cuántica.

Como alternativa al ordenador tradicional, algunos responsables de JPMorgan creen que la computación cuántica podría cambiar el modo en que las empresas financieras realizan sus cálculos. Por ello, el banco más grande de EEUU está experimentando con ella a través de un grupo que denomina Investigación Aplicada a la Tecnología Global.

A diferencia de los ordenadores clásicos, que únicamente pueden almacenar un uno o un cero, los ordenadores cuánticos utilizan bits cuánticos, o qubits. Los qubits pueden almacenar múltiples valores al mismo tiempo, lo que teóricamente los hace mucho más veloces.

Se trata de una apuesta que puede dar buenos resultados al ayudar al banco a realizar cálculos mucho más rápido.

La computación cuántica aplicada a la práctica sigue siendo algo en gran medida teórico, y sus detractores dicen que el hardware aún no es lo suficientemente avanzado y que las máquinas cuánticas requieren más recursos para funcionar de los que merece la pena gastar. Sin embargo, los investigadores de JPMorgan afirman que el sector parece estar acercándose al punto en el que los ordenadores cuánticos pueden procesar problemas del mundo real más rápido que los normales, lo que suele denominarse ventaja cuántica.

"Todavía quedan años para alcanzar esa ventaja cuántica o la supremacía cuántica, pero ha habido avances en el hardware y ya hemos superado la parte teórica", explica a Business Insider Marco Pistoia, jefe de investigación aplicada de tecnología global. "Es un buen momento para experimentar y poder estar preparados para la cuántica", añade.

 

La computación cuántica se une a la inteligencia artificial

La Investigación Aplicada a la Tecnología Global se creó en 2020 y está dirigida por Pistoia y Andrew Lang, director global de tecnología del banco. Algunos casos de uso que el banco está explorando son la optimización de carteras, la fijación de precios de opciones, el análisis de riesgos y detección de fraudes y el procesamiento del lenguaje natural, según Pistoia.

El grupo trabaja en estrecha colaboración con los equipos de inteligencia artificial y aprendizaje automático del banco, tal y como ha comentado Lang a Business Insider.

"También existen numerosas similitudes desde el punto de vista de la plataforma de software, porque la mejor manera de aprovechar los beneficios de la computación cuántica o la Inteligencia Artificial/Aprendizaje automático es un hardware basado en la nube que permita a diferentes equipos de investigadores y desarrolladores compartir el mismo entorno de programación", dijo Lang.

Los problemas de aprendizaje automático e IA son de lo más complejos, por lo que la computación cuántica podría ayudar a procesar esos cálculos a gran velocidad. Por ejemplo, en un blog de investigación de 2019 de IBM, que ha llevado a cabo investigaciones cuánticas con JPMorgan, se afirmaba que el banco podría ejecutar un algoritmo utilizado para predecir los precios de las opciones en tiempo casi real. Además, muchos de los algoritmos cuánticos del banco llevan incorporada la lógica de la IA y el aprendizaje automático.

La plataforma compartida, supervisada por Castillo, puede interactuar con ordenadores cuánticos de diferentes proveedores sin necesidad de reescribir el código de la aplicación.

La carrera en Wall Street por la computación cuántica se acelera

Invertir en computación cuántica tiene sus riesgos. En agosto, el Financial Times publicó un artículo de opinión escrito por el físico de la Universidad de Oxford Nikita Gourianov. El argumento de Gourianov es que la utilidad de la computación cuántica está sobrevalorada, y que se trata de una inversión que resultará poco productiva.

Pero JPMorgan no es, ni mucho menos, la única empresa de Wall Street que confía en estas inversiones. El equipo de ingeniería de investigación y desarrollo de Goldman Sachs está trabajando en la creación de herramientas para evaluar más rápidamente los mercados y perfeccionar el precio de algunos instrumentos financieros. El banco también ha invertido en startups cuánticas como QC Ware, que desarrolla bases de código que incluyen elementos de procesamiento cuántico y pueden funcionar en cualquiera de los 4 proveedores principales de nubes públicas.

Mientras tanto, Fidelity ha estado explorando el potencial de la computación cuántica en la gestión de patrimonios. Junto con Amazon Web Services, la gestora ha construido un algoritmo que imita el comportamiento de un índice de mercado.

También Wells Fargo ha invertido en computación cuántica para procesar estructuras de datos complejas utilizadas para la detección de fraudes. Se espera, por tanto, que la computación cuántica reduzca el plazo de semanas que tardan los nuevos clientes en ser incorporados.

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