Das Thema Quantum Computing wird in der Zukunft immer relevanter werden. Unser Whitepaper gibt Ihnen einen Überblick über den derzeitigen Enwicklungsstand beim Quantum Computing, über die möglichen Anwendungsbereiche und beschreibt einen neuartigen Anwendungsfall.

Quantum Computing ist eine grundlegend andere Art der Verarbeitung von Daten. Sie implementiert keine streng binäre Logik, verarbeitet nicht nur Einsen und Nullen. Stattdessen verwenden diese Computer quantenmechanische Objekte, so genannte Qubits, und gewinnen durch quantenmechanische Effekte, Überlagerung und Verschränkung, eine potenziell exponentielle Beschleunigung der Berechnung.

Ein aktuelles Schwerpunktthema in der Digitalisierung ist die Analyse von komplexen, unstrukturierte Daten. Viele Unternehmen verdienen durch das Sammeln, Analysieren und Bearbeiten von Daten beträchtliches Geld. Um die wachsenden Datenmengen schneller verarbeiten zu können, ist ein grundlegender Wandel in der Berechnungstechnologie erforderlich, welche ansonsten die Unternehmen möglicherweise beeinträchtigen und den Wachstumspfad unterbrechen könnte.

Beim Machine Learning geht es vor allem darum, Muster zu klassifizieren und zu erkennen oder Daten zu clustern, ohne die Prozesse zu imitieren, die die Daten erzeugt haben. Sogenannte "generative Algorithmen" haben ein neues Kapitel für Anwendungen des Machine Learnings aufgeschlagen. Es wurde ein großer Schritt getan, um die Maschinen nicht nur in die Lage zu versetzen, Daten auszuwerten, sondern auch neue Ergebnisse zu erzeugen, d.h. effektiv kreativ zu werden.

Generative Adversarial Networks (GANs), eine spezifische Methode in dieser vielversprechenden Kategorie des Machine Learnings, sprechen eine besondere Herausforderung der Datenanalyse an und lösen sie.

Mögliche Anwendungsbereiche für GANs sind beispielsweise:

  1. Genomanalyse: ein tieferes Verständnis für das Verhalten des Genoms und die Fähigkeit, verschiedene Krebsarten vorherzusagen.
  2. Frachtvorhersage:  Mit GANs ist es möglich, die genaue Gütermenge für bestimmte Szenarien vorherzusagen.
  3. Betrugserkennung:  Cybersicherheit und Betrugsbeurteilung sind Themen von großem Interesse bei der Analyse unstrukturierter Daten. GANs sind für diesen Anwendungsfall prädestiniert.
  4. Modellierung finanzieller Zeitreihen: Die Erfassung und Anreicherung von Finanzdatensätzen ist eine große Herausforderung für Banken und die Finanzabteilungen großer Unternehmen. GANs sind besonders nützlich für das Backtesting von hochdimensionalen Objekten und Vorhersagen auf der Grundlage verschiedener Szenarien.

GANs sind zwar leistungsstark, aber die Beschränkungen der traditionellen Datenverarbeitung hemmen ihre Anwendung, wie z. B. die Erstellung einer realistischen multivariaten finanziellen Zeitreihe, da diesen Zeitreihen zufällige Prozesse, Stationarität, Heteroskedastizität, Strukturbrüche und Ausreißer zugrunde liegen.

Finanzdaten sind hochdimensional, hoch korreliert und ein wesentliches Instrument zur Messung der Unternehmensleistung. Darüber hinaus sind sie in verschiedenen Geschäftsanwendungen von entscheidender Bedeutung, vom Risikomanagement bis zum Backtesting von Strategien. Weiterhin können sie spezifische Bedingungen erfüllen, die in den (realen) Daten nicht verfügbar sind, z.B. Marktcrashes.

Quantum Generative Adversarial Networks (QuGANs) könnten bei der Erzeugung realistischer Finanzkorrelationen einen erheblichen Vorteil haben. Neben der statischen Abhängigkeitsstruktur multivariater Finanzzeitreihen kann der Algorithmus Zeitreihenmerkmale (z.B. Autokorrelation) und Verteilungseigenschaften erfassen.

Wann sollten Sie sich mit Quantenberechnungen beschäftigen?

Besser früher als später. Der Entwurf von Quantenalgorithmen ist ein völlig anderer Bereich und nicht mit dem klassischen Algorithmenentwurf vergleichbar. Es kann Jahre dauern, das Wissen über das Entwerfen und Denken für Quantenberechnungen zu erlangen und aufzubauen. Dennoch sollten und werden Unternehmen in den kommenden Jahren beginnen, quantenfähig zu werden, und Schritte erwägen, Quantencomputer in ihre Geschäftsprozesse einzubinden. In vielen Bereichen werden Quantencomputer spielverändernde neue Anwendungen und Upgrades für derzeit unlösbare Probleme bieten und müssen so auf der Strategiekarte 2030 jedes größeren Unternehmens stehen.

In unserem Paper geben wir Ihnen Empfehlung für den Umgang mit dem Thema Quantum Computing und diskutieren die strategischen Überlegungen für Ihr Unternehmen. Dabei liegt das Schwerpunktthema auf der Entwicklung einer Quantum-Governance, einschließlich einer strategischen Roadmap zur unterbrechungsfreien Integration von Quantum Computing in das Geschäftsmodell sowie in den Geschäftsbetrieb.

Möchten Sie mehr über die Eigenschaften und Funktionalitäten von GANs, Quantum Computing und QuGAN erfahren? Laden Sie das vollständige Papier (in englischer Sprache) herunter und wenden Sie sich bei Fragen gern an unsere Experten!

 

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