Il Finance è storicamente sempre stato un mercato molto attento alle evoluzioni della data analytics e poi dell'AI, dell'HPC e poi del quantum computing: sono queste tecnologie le più indicate per affrontare i calcoli complessi richiesti dalle applicazioni finanziarie evolute. Ecco quindi (anche) perché JPMorganChase, insieme a Oxford Quantum Circuits (OQC) e AMD, ha avviato un progetto che mette insieme proprio intelligenza artificiale, calcolo ad alte prestazioni e tecnologie quantistiche. La nuova collaborazione prevede innanzitutto la realizzazione di un nuovo Quantum-AI Data Centre a Londra. Qui le tre aziende intendono studiare come sistemi quantistici, piattaforme di AI e risorse di elaborazione classica possano lavorare insieme per affrontare i problemi complessi tipici dei servizi finanziari. 

Più in dettaglio, i ricercatori di JPMorganChase utilizzeranno il nuovo ambiente per sperimentare applicazioni quantistiche e ibride quantum-classical in un contesto sicuro. La banca intende valutare in particolare il potenziale di queste tecnologie per attività come l’ottimizzazione di portafoglio, la modellazione del rischio e alcune applicazioni di machine learning. Parallelamente, intende valutare se e quanto i modelli di intelligenza artificiale "quantum enhanced" possono aiutare nello sviluppo di nuovi algoritmi per il mondo Finance.

Il progetto si basa su un modello architetturale ibrido che si sta affermando nel settore del quantum computing. Poiché i computer quantistici attualmente disponibili non sono ancora in grado di sostituire pienamente quelli tradizionali, la ricerca si concentra su sistemi ibridi in cui unità di elaborazione quantistica, processori convenzionali e acceleratori AI collaborano all’interno dello stesso flusso operativo. Diversi studi accademici indicano che le applicazioni più concrete nel medio termine saranno proprio quelle che combinano risorse quantistiche e classiche, sfruttando ciascuna tecnologia per le attività in cui risulta più efficace.

Secondo JPMorganChase, il sistema ibrido dovrebbe essere pronto e operativo entro dodici mesi. OQC, società britannica specializzata nello sviluppo di quantum computer, fornirà l’infrastruttura quantistica del progetto. AMD contribuirà invece con le proprie tecnologie per il calcolo ad alte prestazioni e per l’intelligenza artificiale. 

L’iniziativa si colloca in una strategia più ampia perseguita da JPMorganChase nel campo delle tecnologie emergenti. Negli ultimi anni l’istituto finanziario ha investito in diversi programmi di ricerca dedicati al quantum computing, sviluppando algoritmi sperimentali per l’ottimizzazione finanziaria, la simulazione e la sicurezza informatica. La banca considera il calcolo quantistico una tecnologia potenzialmente rilevante per affrontare problemi che risultano difficili da risolvere con le sole architetture tradizionali.

Un altro aspetto rilevante del progetto di JPMorganChase riguarda il rapporto tra quantum computing e intelligenza artificiale. Negli ultimi mesi il concetto di “Quantum AI” ha acquisito maggiore visibilità nel dibattito tecnologico, indicando l’utilizzo di algoritmi quantistici per accelerare alcune fasi dell’apprendimento automatico oppure, viceversa, l’impiego di tecniche AI per migliorare il controllo e l’ottimizzazione dei sistemi quantistici. Molte di queste applicazioni sono ovviamente ancora in fase sperimentale, numerose organizzazioni stanno comunque investendo per comprendere quali vantaggi concreti possano emergere dall’integrazione tra le due discipline.

Per il momento il progetto tra JPMorganChase, OQC e AMD mantiene una natura prevalentemente esplorativa. I partner intendono verificare se le attuali tecnologie quantistiche possano offrire benefici misurabili in contesti finanziari reali e quali siano le modalità più efficaci per integrare computer quantistici, sistemi AI e piattaforme HPC all’interno di ambienti aziendali. I risultati ottenuti potrebbero contribuire a definire future architetture informatiche per il settore finanziario e, più in generale, per le organizzazioni che gestiscono problemi caratterizzati da elevata complessità computazionale.