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Cryptocurrency News 11 months ago
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Moody’s Analytics déploie QFStudio : une plateforme SaaS innovante pour l’informatique quantique dans la finance

Algoine News
Summary:
Moody’s Analytics a lancé QFStudio, un logiciel en tant que service (SaaS) développé pour fonctionner comme une plate-forme d’intégration, d’analyse comparative et de fourniture de solutions d’informatique quantique, en particulier pour la finance. Les technologies d’informatique quantique devraient connaître une croissance substantielle, passant d’une valeur marchande d’environ 138 millions de dollars en 2022 à 1,2 milliard de dollars d’ici 2030 aux États-Unis. QFStudio vise à soutenir les premiers utilisateurs du secteur financier en comparant les performances des algorithmes classiques et quantiques pour choisir la solution optimale. Cette décision permet aux utilisateurs d’accéder à des algorithmes quantiques sans les coûts élevés liés à la possession et à la maintenance du matériel quantique.
Moody’s Analytics a indiqué que QFStudio, un produit SaaS (Software-as-a-Service), fonctionnera comme une plate-forme cohérente pour l’intégration, l’analyse comparative et la fourniture de solutions d’informatique quantique conçues spécialement pour la finance. Comme on s’attend à ce que l’informatique quantique connaisse une croissance linéaire au cours des prochaines décennies, le produit pourrait jouer un rôle important. Une prédiction récente suggérait que le secteur de l’informatique quantique augmenterait sa valeur marchande, passant de près de 138 millions de dollars en 2022 à 1,2 milliard de dollars d’ici 2030 rien qu’aux États-Unis. Alors que l’informatique quantique est principalement centrée sur la recherche et le développement à l’heure actuelle, des entreprises comme IBM, Microsoft, Google, D-Wave et Rigetti ont lancé des produits d’informatique quantique quantique, quantique cloud et hybride sur le marché. Cependant, ces solutions s’adressent principalement aux premiers utilisateurs qui étudient les utilisations potentielles. Dans le domaine de la finance, des entreprises telles que Multiverse Computing étudient le concept d'« avantage quantique ». Cela fait référence à l’idée que certains problèmes peuvent être résolus avec des systèmes quantiques d’une manière que les ordinateurs binaires ne peuvent pas réaliser de manière réaliste. QFStudio vise à construire un pont pour ces premiers utilisateurs dans le domaine de la finance grâce à une solution SaaS, permettant aux clients de juxtaposer les performances des algorithmes classiques avec les algorithmes quantiques, décidant ainsi de la solution la plus optimale pour leur problème particulier. Les clients ont accès à ce service par l’intermédiaire d’une interface Web ou d’une API. À l’heure actuelle, l’un des principaux obstacles à l’informatique quantique réside dans les coûts exorbitants de développement et de maintenance des ordinateurs quantiques. Les systèmes de pointe, tels que les processeurs quantiques basés sur des portes dans différentes universités et grands laboratoires technologiques, ne sont généralement accessibles que par le biais de l’informatique en nuage en raison de leur taille et des exigences en matière d’infrastructure. Cela permet aux chercheurs et aux clients commerciaux d’accéder à des algorithmes quantiques et à des modèles d’informatique quantique sans avoir à assumer les coûts substantiels de maintenance du matériel. Victor Gaspar, directeur des ventes de Multiverse Computing, a été interrogé par Cointelegraph sur le type de matériel intégré à QFStudio. Gaspar a révélé dans une réponse par e-mail que les algorithmes ont été mis en œuvre sur des GPU AWS et des systèmes de recuit quantique, ce qui indique une stratégie de pointe pour les applications SaaS quantiques orientées client. Gaspar a également révélé son intention de commencer à exécuter des algorithmes sur des processeurs à grille, un système quantique de pointe. L’objectif ultime de l’informatique quantique dans la finance est de tirer parti des algorithmes quantiques pour surmonter les contraintes du calcul binaire traditionnel. Par exemple, il est traditionnellement difficile pour les ordinateurs binaires de prévoir avec précision les tendances du marché, sinon ces prédictions peuvent prendre trop de temps. Cependant, un système quantique suffisamment performant pourrait facilement relever bon nombre de ces défis.

Published At

12/6/2023 9:47:30 PM

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