O Quantum Algorithms Institute (QAI) fez parceria com AbaQus e InvestDEFY para desenvolver modelos de previsão financeira usando os sistemas de recozimento quântico da D-Wave. Esta colaboração se concentra em melhorar a seleção de recursos em aprendizado de máquina para aplicações financeiras, abordando desafios importantes, como volatilidade de dados e ajuste excessivo de modelos. Ao refinar uma seleção de pontos de dados importantes, a QAI e seus parceiros pretendem simplificar o treinamento do modelo de previsão e melhorar a eficiência e a precisão das previsões financeiras.
Experimentos preliminares demonstraram o potencial da subtração quântica na identificação de conjuntos de dados coerentes mais rapidamente do que os métodos convencionais, melhorando o desempenho do modelo e a eficiência computacional. Embora as métricas completas ainda estejam em desenvolvimento, os primeiros resultados mostram tempos de processamento reduzidos para grandes conjuntos de dados, um desenvolvimento importante para o setor financeiro, onde decisões oportunas podem gerar resultados significativos.
Esta colaboração ressalta o poder da computação quântica na análise preditiva financeira, mostrando como a seleção de recursos com tecnologia quântica pode criar modelos mais robustos que se adaptam melhor às mudanças nos padrões de dados ao longo do tempo. A CEO da QAI, Louise Turner, destacou o papel único do recozimento quântico na “identificação de pontos de dados que são mais adequados para informar modelos preditivos de forma mais eficaz do que os métodos clássicos”.
Para mais detalhes, você pode acessar o comunicado de imprensa original aqui.
12 de novembro de 2024
