BBVA y CSIC apuestan por la computación cuántica en el sector financiero

BBVA y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han firmado un acuerdo de colaboración para explorar conjuntamente las aplicaciones de las tecnologías cuánticas en el sector financiero.

Como parte del acuerdo, las dos entidades han creado un equipo de investigadores mixto que trabajará conjuntamente en el diseño y testeo de algoritmos cuánticos aplicados a casos de uso financieros. Los investigadores trabajarán para determinar si el uso de este tipo de algoritmos supone una ventaja frente a la computación tradicional para resolver una serie de problemas identificados en el sector financiero que podrían atajarse con esta tecnología.

La integración de los fundamentos de la mecánica cuántica en la computación cambiará la potencia y el alcance de los ordenadores. Aún existen obstáculos, pero los últimos avances indican que pronto serán historia.

Aunque por ahora estas tecnologías están en una fase de exploración, desde BBVA estamos ya apostando por entender cómo pueden contribuir a mejorar la forma en que ayudamos a nuestros clientes a tomar decisiones gracias al uso de datos”, explica Escolástico Sánchez, líder de la disciplina de Investigación y Desarrollo en Nuevos Negocios Digitales de BBVA. “Sus aplicaciones pueden beneficiar positivamente tanto al sector financiero como a los clientes y a la sociedad en general”, añade.

En el CSIC estamos interesados en comprender el potencial de los algoritmos cuánticos, desarrollados como parte de nuestra investigación básica, en la resolución de problemas prácticos. El sector financiero es de hecho uno de los campos de aplicación más prometedores para estos métodos. Investigar la capacidad de la computación cuántica en este sector es un reto fascinante que puede tener un gran impacto científico y económico”, explica Diego Porras, científico del Instituto de Física Fundamental.

Los ordenadores cuánticos funcionan con qubits, en lugar de con los bits convencionales de la computación clásica. A diferencia de los bits clásicos, cuyo valor está restringido a un rango binario de “0” o “1”, los qubits pueden existir en estados intermedios de “superposición cuántica”. Debido a esta característica, los ordenadores cuánticos exploran con más facilidad el conjunto de todas las soluciones posibles a un determinado problema computacional. Esto es especialmente útil para ámbitos de las finanzas como la optimización de carteras, en la que influyen múltiples dimensiones a tener en cuenta para tomar la mejor decisión. “La computación tradicional puede llegar a tardar días en resolver este tipo de problemas, mientras que la computación cuántica podría reducirlo a horas”, explica Sánchez.

En este caso, la tecnología podría mejorar los servicios que se ofrecen a los clientes en función de su perfil de rentabilidad y de riesgo de una forma más rápida y eficiente. Además, el uso de este tipo de algoritmos también podría permitir introducir nuevas variables como la sostenibilidad para crear productos más complejos y que además tuvieran un impacto positivo en el futuro. “De esta forma la tecnología podríaayudar a los clientes a tomar mejores decisiones con sus inversiones para asegurar que promueven fines sostenibles”, asegura Sánchez.

Aunque por ahora no se dispone de ordenadores cuánticos comerciales capaces de realizar este tipo de cálculos, ya existen algunos prototipos en el mercado, como los fabricados por IBM o Google, que ofrecen este tipo de servicios en la nube. Estos prototipos podrán servir para implementar y demostrar el potencial de los algoritmos desarrollados conjuntamente por la colaboración entre BBVA y CSIC para resolver este tipo de casos de uso.

Uno de los aspectos más innovadores del acuerdo es que explorará también el desarrollo de métodos de ‘inspiración cuántica’ (‘quantum inspired’)Se trata de nuevos algoritmos clásicos que adaptan ideas de la computación cuántica para resolver problemas complejos, al menos hasta que se disponga de ordenadores cuánticos en el mercado que permitan realizar estas tareas.

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