Investing.com — JPMorgan Chase ve Amazon İleri Çözümler Laboratuvarı bugün bir araştırma programı duyurdu. Program, finanstaki karmaşık optimizasyon sorunları için kuantum teknolojilerine odaklanıyor.
İşbirliği üç araştırma makalesi üretti. Makaleler, yakın dönem Rydberg kuantum donanımında büyük ölçekli optimizasyon sorunlarını çözmek için araçlar sunuyor. Araştırmacılar, kuantum cihazları klasik çözücülerin yanında yardımcı işlemci olarak kullanma yöntemleri geliştirdi.
İlk makale portföy optimizasyonu ve yeniden dengeleme sorunlarını ele alıyor. Araştırma ekibi bir ayrıştırma hattı oluşturdu. Hat, gerçek dünya portföy optimizasyon sorunlarının boyutunu yaklaşık yüzde 80 oranında azaltıyor. Bununla birlikte çözüm kalitesini koruyor. Hat, 1.500 değişkene kadar büyük ölçekli portföy optimizasyon sorunlarında çözüm süresini 3 kat azalttı.
İkinci makale bir kuantum derleme araç seti tanıttı. Araç seti, Rydberg atom dizilerinde maksimum bağımsız küme problemini çözüyor. Araç seti, gerçek dünya grafikleri için kübit gereksinimlerini büyük ölçüde azalttı. Örneğin, yaklaşık 2.700 düğümlü Cora alıntı grafiği daha önce 29 milyon kübit gerektiriyordu. Yeni yaklaşım bunu onlarca kübite indirdi.
Üçüncü makale qReduMIS’i sundu. Bu, hibrit bir kuantum-klasik algoritma. Algoritmada kuantum bilgisayarlar yardımcı işlemci olarak görev yapıyor. Algoritma, kesin polinom zamanlı azaltma mantığını kuantum ölçüm verileriyle birleştiriyor. Amazon Braket üzerindeki QuEra’nın Aquila cihazında yapılan deneyler sonuç verdi. Zor problem örneklerinde ortalama yüzde 89’un üzerinde başarı oranı elde edildi.
Araştırmacılar, Amazon Braket üzerinden erişilebilen QuEra’nın Aquila kuantum cihazında deneyler yürüttü. Deneylerde 231 kübite kadar kullanıldı. Araçlar, Rydberg atomlarına dayalı analog nötr atom kuantum makineleriyle çalışacak şekilde tasarlandı.
Bu makale yapay zekanın desteğiyle oluşturulmuş, çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Daha fazla bilgi için Şart ve Koşullar bölümümüze bakın.
Stratejileri incele
