Quantum computing in banking explained | Dr Lee Braine, Barclays Bank | MoneyLIVE Interview
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03 min 05 sec
Have you got trouble spotting when gerunds and participles act as adjectives in a sentence?
It's a lot easier than quantum computing! In this lesson, you will have the opportunity to learn the most basic principles about quantum computing, whilst also coming across a gerund and a participle and deciding what they are acting as in each sentence. Short but useful!
And, do you know what quantum is?
Don't forget to show this video to your friends so you can practice together by discussing it.
Bueno, Barclays comenzó a explorar la computación cuántica en el verano de 2017.
Nos inspiramos originalmente en la idea de que se podía realizar el procesamiento de manera mucho más eficiente que cuando las computadoras clásicas existentes.
Ahora, esto es fundamental. Es algo decisivo.
Examinamos el valor, los cálculos de riesgo. Analizamos la volatilidad de la cartera de modelos.
A medida que atravesamos nuestros meses de experimentos, logramos bastantes aprendizajes,
y estos nos informaron sobre el estado actual del hardware cuántico
y la naturaleza y complejidad de los algoritmos cuánticos que podrían usarse para resolver estos problemas.
También hemos estado analizando algunas de las amenazas de la computación cuántica.
En el centro de esta amenaza está la idea de que la criptografía actualmente está asegurada a través de un proceso que dificulta la factorización para los malos actores.
Las computadoras cuánticas ofrecen una forma potencial de resolver ese problema de factorización de manera eficiente,
por lo tanto, la amenaza es que un mal actor pueda descifrar la criptografía actual, y claramente esto es importante de financiar.
Actualmente, las computadoras cuánticas no son lo suficientemente poderosas.
No tienen suficientes codos y no pueden permanecer coherentes durante un tiempo suficientemente largo para poder completar este proceso.
En los próximos años, pueden ser, 10, tal vez 15 años a partir de ahora, no lo sabemos, pero debemos estar preparados.
Hay algoritmos resistentes cuánticos que se pueden implementar en criptografía en este momento.
El desafío es cuándo una actualización de la criptografía existente se vuelve lo suficientemente material y crítica para motivar una migración de la industria de este tipo.
Así que, un desafío es, si tienes un problema, ¿cómo sabes qué algoritmo cuántico debes usar para resolverlo?
¿Necesitas inventar ese nuevo algoritmo?
Bueno, en realidad, lo que puedes hacer es mirar la base de datos NIST de algoritmos cuánticos conocidos.
Puedes comprobar. ¿Tu problema ya tiene una solución conocida?
Si es así, puedes buscar en ese catálogo y seleccionar la solución.
No es necesario inventar uno nuevo.
El desafío, por supuesto, es que los procesos cuánticos existentes pueden no tener suficientes codos o permanecer coherentes durante el tiempo suficiente.
para que ese algoritmo se ejecute en un volumen material de datos; es posible que debas esperar algunos años antes de que las computadoras cuánticas puedan ejecutar el algoritmo que necesitas.
So Barclays started exploring cuántico computing back in summer of 2017.
We were inspired originally by the idea that you could perform processing much more efficiently than when existing classical computers.
Now this is fundamental. It's a game changer.
We looked at value at risk calculations. We looked at modelling portfolio volatility.
As we went through our months of experiments, we achieved quite a few learnings,
and these informed us into the current state of play of cuántico hardware
and the nature and complexity of the cuántico algorithms that could be used to solve these problems.
We've also been looking at some of the threats of cuántico computing.
At the heart of this threat is the idea that cryptography is currently secured via a process of making factorization difficult for bad actors.
cuántico computers offer a potential way to solve that problem of factorization efficiently,
so the threat is for a bad actor to be able to crack current cryptography, and clearly this is important to finance.
They don't have enough cubits, and they're not able to remain coherent for a sufficiently long enough time to be able to complete this process.
In years to come, they may be, 10, maybe 15 years from now, we don't know, but we need to be prepared.
There are cuántico resistant algorithms that can be deployed in cryptography at the moment.
The challenge is when does an upgrade to existing cryptography becomes sufficiently material and critical to motivate such an industry migration.
So, one challenge is, if you have a problem, how do you know which cuántico algorithm you should use for it?
Do you need to invent that new algorithm?
Well, actually, what you can do is you can look at the NIST database of known cuántico algorithms.
You can check. Does your problem already have a known solution?
If so, you can look in that catalogue and select the solution.
You don't need to invent a new one.
The challenge, of course, is that existing cuántico processes may not have enough cubits or remain coherent for long enough time
for that algorithm to run on a material volume of data, you may need to wait a few years before cuántico computers are able to run the algorithm that you need.
