Sodelovanje podjetja Rigetti Computing s vodilnimi v panogi za kvantno strojno učenje v finančnem sektorju

Rigetti UK Limited se je v sodelovanju z Amazon Web Services (AWS), Imperial College London in Standard Chartered povezal za projekt kvantnega strojnega učenja v finančnem sektorju. Projekt, ki ga financira Innovate UK, si prizadeva razviti inovativne tehnike kvantnega strojnega učenja, ki bodo spremenile način obdelave in analize kompleksnih podatkovnih tokov finančnih institucij. S kombiniranjem zmogljivosti kvantnega računalništva podjetja Rigetti, visoko zmogljivih računalniških virov podjetja AWS, strokovnosti Imperial College London na področju klasičnega strojnega učenja ter obsežnih podatkov Standard Chartered pričakujejo, da bodo presegli omejitve tradicionalnih metod strojnega učenja pri nalogah, kot so ocenjevanje kreditnega tveganja in storitve market-makinga.

Osnovni cilj projekta, ki se je pričel 1. januarja 2024, je napredovanje kvantnih podpisnih jeder in primerjava njihove uspešnosti z klasičnimi metodami. Sodelujoči si tudi prizadevajo za razvoj učinkovitih kvantnih algoritmov za izračunavanje podpisov in podpisnih jeder za obsežne in visoko dimenzionalne podatkovne tokove.

Pričakuje se, da bo to sodelovanje imelo pomemben vpliv na finančno industrijo, saj bo omogočilo izboljšano obdelavo in interpretacijo podatkov. Kombinacija kvantnega računalništva in strokovnosti klasičnega strojnega učenja bo finančnim institucijam omogočila boljše vpoglede v ogromno količino zapletenih finančnih podatkov, kar bo prispevalo k izboljšanju ocenjevanja tveganj in natančnejšemu napovedovanju tržnih gibanj.

Projekt naj bi trajal 18 mesecev, kar bo omogočilo temeljito raziskovanje, razvoj in testiranje. Predvideva se, da bodo rezultati te pobude prispevali k napredku na področju kvantnega strojnega učenja, s čimer bodo odprte nove možnosti tako za finančni sektor kot tudi za druge panoge.

Za več informacij o tem vzajemno koristnem sodelovanju si oglejte originalno sporočilo za javnost podjetja Rigetti Computing.

The source of the article is from the blog klikeri.rs

Privacy policy
Contact