Im Schweizer IBM-Labor treffen sich KI- und Quanten-Algorithmen Echte Anwendungen und ein Hauch Quantum Advantage

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IBM verfügt mit 15 Systemen über die größte Anzahl an Online-Quantencomputern, also echten Geräten, die Organisationen nutzen können, die nicht mit Simulatoren arbeiten möchten. 85 an der Zahl wurden seit 2016 insgesamt eingesetzt. Zeit, das Labor in Thalwill, Schweiz, zu besuchen.

„Wir entwickeln hier Algorithmen - für KI und Quantencomputer“, stellt Alessandro Curioni, IBM Fellow, Vizepräsident von IBM Europa und Afrika und Direktor des IBM Research Lab in Thalwill, klar. Das überrascht, macht IBM jüngst doch vor allem durch die Fortschritte bei den Quantencomputern beziehungsweise der -prozessoren von sich reden.

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Eines der spektakulären Beispiele, was Quantencomputing beziehungsweise Quantum-inspirierte Algorithmik heute schon tun kann, zeigt das Beispiel des global aufgestellten globalen Finanzdienstleistungsunternehmens HSBC; denn es beschreitet bereits mit IBM-Quantencomputern neue Wege im Anteilehandel. In einer noch fortgesetzten Zusammenarbeit mit IBM kombinierten Forscher Quanten- und klassische Rechenressourcen, um die realen Bond-Handelsdaten von HSBC im Produktionsmaßstab zu analysieren.

Bis jetzt haben die vom HSBC-IBM-Team eingesetzten hybriden quanten-klassischen Methoden eine Verbesserung von bis zu 34 Prozent gegenüber rein klassischen Techniken zur Vorhersage erzielt, welche Geschäfte abgeschlossen werden würden. Das Bemerkenswerte daran: Es kommen echte HSBC-Daten zum Einsatz, es handelt sich also um eine 'echte Anwendung", wie Philip Intallura, Head of Quantum bei HSBC, erläutert. Der Schlüssel des Ganzen ist eine Kombination aus 'klassischer KI' und Analyse mit Quantencomputertauglichen Algorithmen.

Die HSBC-Anwendung

Er spricht von einem „quantenverbesserten Algo-Handel, der uns hilft, den Sweet Spot in der Preisreaktion besser zu finden als heute“. Algorithmischer Handel, kurz: Algo-Handel oder Algorithmic Trading, bezeichnet den Einsatz computergestützter Programme, die automatisch Wertpapiergeschäfte ausführen. Dabei folgen die Systeme vorher definierten Regeln und mathematischen Modellen, um Marktchancen zu erkennen und Orders in Millisekunden abzusetzen.

In der Beschreibung von IBM heißt es, dass es um die Schätzung der Füllwahrscheinlichkeiten für Handelsaufträge geht. Das Problem: Diese „ist an die komplexe Dynamik der Finanzmärkte mit inhärenten Unsicherheiten und die Grenzen von Modellen gebunden, die darauf abzielen, aus multivariaten finanziellen Zeitreihen zu lernen, die oft stochastische Eigenschaften mit verborgenen zeitlichen Mustern aufweisen.“

Und dann geht es in Anwendung von Fachchinesich weiter: Man konzentriere auf „algorithmische Antworten auf Handelsanfragen auf dem Markt für Unternehmensanleihen und untersuchen Füllwahrscheinlichkeitsschätzungsfehler gängiger maschineller Lernmodelle“. Dazu nutzen die Quantenalgorithmen „reale Intraday-Handelsereignisdaten im Produktionsmaßstab“, die durch einen Quantenalgorithmus transformiert werden, der auf IBM „Heron“-Prozessoren läuft, sowie auf geräuschlosen Quantensimulatoren zum Vergleich.

Die quantengenerierten Datentransformationen werden als entkoppelte Offline-Komponente in ein Framework eingebettet, die durch Modelle in institutionellen Handelsoptimierungseinstellungen mit geringer Latenz selektiv abgefragt werden können. Um die Füllvorhersageleistung dieser Modelle in Bezug auf ihre Eingabedaten zu bewerten, nutzen die Forscher eine Trade-Execution-Backtesting-Methode.

Intallura sagt, dass er erstens von den Socken war, als er die ersten Ergebnisse gesehen habe, und zweitens dieses Beispiel nicht sein Favorit sei, um von Quantum Advantages (siehe; IBM: „The dawn of quantum advantage“ zu sprechen und seien solche bereits abzusehen, vorausgesetzt:

• ob sich die Zuverlässigkeit der Vorhersagen tatsächlich als skalierbar erweist

• dass Monate ins Land gehen, um die Ergebnisse auszutesten.

„Wir brauchen zuerst eine robuste Theorie und müssen dann testen, wie sich das in einem Roll-out auswirken würde“, fasst er den Status Quo zusammen.

So haben die Forscher einen relativen Gewinn von bis zu ungefähr 34 Prozent in Out-of-Sample-Test-Scores für diejenigen Modelle mit Zugriff auf Quantenhardware-transformierte Daten messen können über diejenigen, die die ursprünglichen Handelsdaten oder Transformationen durch rauschlose Quantensimulation verwenden.

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Auch sie stellen fest, dass diese empirischen Ergebnisse darauf hindeuten, dass das inhärente Rauschen in der aktuellen Quantenhardware zu diesem Effekt beiträgt und weitere Studien motiviert, beziehungsweise das aufkommende Potenzial von Quantencomputing als komplementäres exploratives Instrument im Bereich der quantitativen Finanzen zeigt.

Sicherheit vor und mit Quantencomputern

Doch der Einsatz von quantentauglichen Algorithmen erstreckt sich bei HSBC auf die Sicherheit von Systemen, besser gesagt von Quantencomputer-resistenten Algorithemen. Es geht sowohl um Post Quantum Kryptographie (PQC) als auch um Quantum Key Distribution (QKD). Er sagt: Die Synergien, die wir bei HSBC testen sind „Quantenschlüsselverteilung im Bunde mit KI - Wert: 30 Milliarden Euro - und zwar im Devisenhandel sowie Quantensicherheit insbesondere durchtokenisierte Goldtransfers mithilfe von Post-Quanten-Kryptografie-Tunnel.

Beschäftigt sei insbesondere die Londoner HSBC-Zentrale mit QKD und ein Team in Singapur arbeite mit verschiedenen anderen Bankhäusern zusammen, um zu sehen, wie das denn auch über die Unternehmensgrenzen hinaus funktioniere. Obwohl er damit rechnet, dass es in einem Konzern wie HSBC etwa zehn Jahre braucht, um auf neue Schlüsselverfahren umzusteigen, sei es noch kein „Alptraum“. Doch warte man zu lange werde es mit Sicherheit einer.

Ein klassischer Computer benötige Billiarden Core-Operations pro Jahr, um jetzige Codes zu knacken. Ein Quantencomputer rechne rund 2,5 Billiarden Operationen pro Tag. Er geht davon aus, dass die Chance einen RSA Schlüssel innerhalb einer Stunde zu brechen, in etwa fünf Jahren bestehe und dass die Kosten für die IT-Sicherheit bei rund 2,5 Prozent des IT-Budgets im Konzern beanspruchen werden.

Regulatorik in verschiedenen Rechtsräumen treiben einerseits den Rollout Quantencomputer-sicherer Verfahren voran, andererseits behindert die Uneinheitlichkeit die Umsetzung.

Was ist Quantum Advantage?

Beim Zuhören der Expertenvorträge im IBM-Labor drängt sich der Verdacht auf, dass es zu einer Umdeutung des Begriffs „Quantum Advantage“, also Quantenvorteil kommt, von Quantum Supremacy, also Quantenüberlegenheit über digitalem Computing will eh schon keiner mehr reden. Nach Erläuterungen in einem IBM-Whitepaper, das in Zusammenarbeit mit dem Startup Pasqal entstanden ist, heißt einfach ausgedrückt, dass ein Quantencomputer Berechnungen genauer, kostengünstiger oder effizienter durchführen kann als ein klassischer Computer.

In dem Whitepaper wird Quantenvorteil nun als die Fähigkeit definiert, eine Aufgabe auf einem Quantencomputer so auszuführen, dass zwei wesentliche Kriterien erfüllt sind.

• Erstens kann die Richtigkeit der Ausgabe des Quantencomputers streng validiert werden. Zweitens wird sie mit einer Quantentrennung durchgeführt, die eine überlegene Effizienz, Kosteneffizienz oder Genauigkeit gegenüber dem aufweist, was mit klassischer Berechnung allein erreichbar ist.

Die IBM-Forscher gehen aber davon aus, dass die Quanten-Community bis Ende 2026 die ersten Quantenvorteile entdeckt haben wird (siehe Kasten: „Die IBM Quantum Roadmap“).

Interview mit Alessandro Curioni

Was ist der Quantenvorteil?

Zu den Implikationen oder Umdeutungen gehört also, dass die Forscher nicht erwarten, dass Quantenvorteile durch Quantencomputer allein erzielt werden. Stattdessen werden sie sich aus Anwendungsfällen ergeben, in denen wir Quantencomputer einsetzen, um einen klassischen Arbeitsablauf zu ergänzen. Quantenvorteil bedeutet also in Wirklichkeit, dass „Quanten plus Klassik” klassische Methoden allein übertreffen können.

Gleichzeitig ist es durchaus schwierig zu bestätigen, wann ein Vorteil eingetreten ist, es sei denn, das Ergebnis kann klassisch überprüft werden oder es wird das Variationsprinzip verwendet. So müssen die Wisenschaftler und Forscher sich zumeist darauf verlassen, jeden Teil einer Berechnung für sich zu überprüfen, was mit bewährten Methoden zur Fehlererkennung und -minderung möglich ist.

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Das führe zu einem entscheidenden Punkt, heißt es im Whitepaper: Der Quantenvorteil wird kein einmaliges Ereignis sein. Vielmehr werden wir eine Reihe von Hypothesen getestet sehen, bis die Fachwelt schließlich feststellt, dass Quantenvorteile realisiert wurden.

Und das sei erst der Anfang; denn die Suche nach Quantenvorteilen ende nicht, nachdem die ersten Behauptungen akzeptiert wurden, speziell in den Bereichen von Variationsproblemen und der Berechnung von Erwartungswerten (siehe: Bildergalerie Bild 8f). Das dürften die ersten nachweisbaren Vorteile sein, da man in der Lage sei, diese Art von Problemen zu validieren.

Es gehörten weiterhin Algorithmen entwickelt, die der Welt nützliche Quantencomputer bringen. Die Prognose: „Diese Suche wird auch nach der Veröffentlichung der ersten groß angelegten, fehlertoleranten Quantencomputer weitergehen, ähnlich wie Computerwissenschaftler heute das Gebiet der klassischen Computerwissenschaft vorantreiben.“

Der jetzige Nutzen

Wie das Beispiel HSBC zeigt, ist die Quantencomputingtechnologie bereits an einem Punkt angelangt, an dem Quantencomputing ein nützliches wissenschaftliches Werkzeug ist, das Berechnungen durchführen kann, die selbst die besten exakten klassischen Algorithmen nicht bewältigen können. „Wir und unsere Partner führen bereits eine Reihe von Experimenten auf Quantencomputern durch, die mit den führenden klassischen Approximationsmethoden konkurrieren können.“, heißt es in dem Paper.

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