IonQ和通用电气展示了量子计算在风险聚合方面的巨大潜力

IonQ及其合作伙伴GE Research宣布了有希望的早期结果，以探索量子计算在风险管理中建模多元分布的好处。

IonQ和GE研究使用基于标准化和历史指标的量子电路玻恩机框架，可以有效训练量子电路学习三个和四个指标之间的相关性在某些情况下，来自量子框架的预测优于来自经典建模方法的预测，这证实了量子连接可能在商业应用中带来更智能的数据驱动分析和决策

IonQ首席执行官兼总裁彼得·查普曼表示:IonQ与GE Research一起，正在推动量子计算目前可能实现的目标当必须对多个变量进行高精度建模时，尽管经典技术面临效率低下的问题，但我们的共同努力确定了一种新的训练策略，即使在系统扩展时，也能优化量子计算结果经过在业界领先的IonQ Aria系统上的测试，我们很高兴能够将这些新方法应用到曾经被认为过于复杂而无法解决的现实场景中

虽然使用数学近似形成copula的经典技术是建立多元风险模型的好方法，但它们在规模上是有限的IonQ和GE Research通过使用来自四个具有代表性的股票指数的数据，在IonQ的trapped ion系统上成功训练了具有多达四个变量的量子copula模型，这些股票指数具有易于访问和变化的市场环境

通过研究这一时间范围内四个指数回报之间的历史依赖结构，研究团队训练了其模型，以了解潜在的动态此外，新提出的方法包括优化技术，该技术可能通过减少局部最小值和消除量子机器学习实践中常见的梯度消失来允许模型扩展这些改进展示了一种更快，更准确地执行多元分析的有前途的方法，GE研究人员希望这种方法将带来评估主要制造过程风险的新的更好的方法

正如我们从最近的全球供应链波动中所看到的，世界需要更有效的方法和工具来管理风险，因为条件可以是如此高度可变和相互关联的，通用电气高级执行官兼数字技术负责人大卫·弗努瓦说，我们在IonQ的金融用例中的早期成就表明，量子计算具有更好地理解和降低与这些类型的高度可变场景相关的风险的巨大潜力。

今天的结果是在IonQ最近宣布该公司新的IonQ Forte量子计算系统后发布的该系统采用新颖的尖端光学技术，可以提高精度，进一步提升IonQ行业领先的系统性能与GE Research和现代汽车等公司的合作表明，人们对我们行业领先的系统越来越感兴趣，并为2022年第一季度的持续成功提供了动力