Por que a computação quântica é uma faca de dois gumes na criptografia?

A criptografia e a tecnologia blockchain certamente não permanecerão intocadas pela computação quântica; no entanto, a direção permanece uma questão.

A computação quântica representa uma ameaça e uma oportunidade para a criptografia. Embora tenha o potencial de quebrar muitos dos métodos de criptografia atuais, também tem o potencial de criar métodos novos e mais seguros, imunes a ataques de computadores clássicos.

Os CQs são exponencialmente mais rápidos que os computadores clássicos, o que significa que podem resolver rapidamente problemas matemáticos que os computadores clássicos levariam anos, décadas ou mesmo séculos para resolver. Isto inclui os problemas matemáticos subjacentes a muitos dos esquemas de encriptação utilizados para proteger comunicações e transações digitais.

Por exemplo, o algoritmo de Shor pode ser usado para fatorar eficientemente grandes números, que é a base para muitos algoritmos de criptografia de chave pública, como RSA (a abreviatura refere-se ao nome dos criadores, Rivest–Shamir–Adleman).

No entanto, a criptografia quântica também pode ser usada para criar novos métodos criptográficos mais seguros que os métodos clássicos. Por exemplo, a distribuição quântica de chaves é um método para gerar e distribuir uma chave secreta entre duas partes, a confidencialidade e a integridade das informações trocadas podem ser garantidas, mesmo que uma entidade maliciosa intercepte a comunicação.

Os recursos mencionados criam alguma incerteza no futuro dos CQs nas tecnologias blockchain. Tem o potencial de quebrar os atuais métodos de criptografia usados ​​em blockchain, o que pode comprometer a segurança de ativos e transações digitais. Ao mesmo tempo, os pesquisadores estão trabalhando no desenvolvimento de métodos de criptografia resistentes a quantum para blockchains para combater essa ameaça, como a criptografia de chave pública CRYSTALS-Kyber da IBM. Além disso, os QCs podem aprimorar os blockchains aumentando sua velocidade de processamento e escalabilidade, o que pode levar a transações mais eficientes e seguras. 

Quais são os benefícios da computação quântica para o setor financeiro?

O setor financeiro está otimista em relação à computação quântica. Tarefas como otimização de portfólio, gestão de risco e precificação de ativos têm grandes chances de serem beneficiárias.

Os algoritmos de Grover e Shor podem ser aplicados à otimização de portfólio. A otimização do portfólio envolve encontrar a combinação ideal de investimentos para maximizar os retornos e, ao mesmo tempo, minimizar os riscos. Além de fornecer cálculos mais rápidos e precisos, a tecnologia pode permitir estratégias de otimização mais flexíveis que levam em conta uma gama mais ampla de fatores, como fatores ambientais, sociais e de governança.

Outro exemplo poderia ser a precificação de ativos. A precificação de ativos é o processo de estimar o valor de ativos financeiros, como ações, títulos e derivativos. Os métodos tradicionais de precificação de ativos financeiros baseiam-se em modelos matemáticos complexos, como as simulações de Monte Carlo, que envolvem a simulação de um grande número de resultados possíveis para um determinado ativo financeiro e, em seguida, a utilização dessas simulações para estimar o seu valor. A Quantum Monte Carlo (QMC) pode lidar, por exemplo, com instrumentos financeiros complexos, como opções, que têm retornos não lineares.

Aqui está a pergunta de um bilhão de dólares: os computadores quânticos podem prever o mercado de ações? Embora os CQs possam ter algumas vantagens sobre os computadores clássicos em certas tarefas de modelagem financeira, é improvável que sejam capazes de prever o mercado de ações com total precisão. Além disso, como acontece com qualquer nova tecnologia, a computação quântica também apresenta desafios e limitações únicos que precisam ser abordados antes que todo o seu potencial em aplicações financeiras possa ser realizado.

Muitas empresas de serviços financeiros têm grandes expectativas quanto ao efeito do CQ na gestão de riscos. Envolve identificar, avaliar, priorizar riscos e tomar ações para mitigar ou gerenciar esses riscos. Cada etapa envolve modelagem matemática e simulações para prever resultados de risco, e o tempo e a precisão desempenham um papel crucial no processo. A segurança cibernética é uma parte importante do gerenciamento de riscos que pode ser aprimorada com a ativação de métodos de criptografia mais avançados.

A criptografia tornou-se uma medida crucial no setor bancário que protege informações confidenciais contra acesso não autorizado. É usado para proteger canais de comunicação entre sistemas bancários, sites e aplicativos móveis e proteger dados em servidores, bancos de dados e backups. Além disso, a criptografia é usada para gerar assinaturas digitais que ajudam a garantir a autenticidade dos documentos e a impedir modificações não autorizadas ou adulterações de documentos confidenciais.

Por que é tão desafiador incorporar computadores quânticos nas tecnologias existentes?

Apesar do grande potencial do CQ, a tecnologia e suas aplicações precisam superar diversas barreiras desafiadoras.

Trabalhar com qubits é uma tarefa científica extremamente desafiadora porque eles precisam ser isolados em um estado quântico controlado, que é extremamente frágil. A menor mudança no ambiente físico (vibração ou temperatura) pode causar um desequilíbrio, que é o colapso da superposição. São necessárias ações preventivas complexas, como refrigeradores super-resfriados, isolamento ou câmaras de vácuo para proteger o sistema contra a perda de equilíbrio.

Outro aspecto do desafio é que, sendo um paradigma diferente, os CQs exigem não apenas hardware e software completamente novos, mas também soluções algorítmicas. Numerosos artigos discutem o potencial dos CQs em aprendizado de máquina, inteligência artificial ou criptografia. Menos frequentemente enfatizado que isso não significa apenas usar CQs para executar algoritmos projetados para computadores clássicos (aprimorados quânticos), mas construir algoritmos completamente novos, que estão aproveitando os recursos dos CQs.

Os CQs no setor bancário podem ser uma virada de jogo devido ao potencial de multiplicar a velocidade e o volume de cálculos e transações. No entanto, diferentes instituições financeiras apenas começaram a experimentar os seus próprios algoritmos quânticos e os limites desses potenciais ainda não estão claros. Algoritmos quânticos são algoritmos que aproveitam as propriedades únicas dos sistemas quânticos, como superposição e emaranhamento.

Um exemplo de algoritmos quânticos é o algoritmo de Grover, que pode ser usado para pesquisar grandes bancos de dados não estruturados de dados financeiros mais rapidamente do que os algoritmos clássicos. Por exemplo, poderia ser utilizado para procurar transações financeiras específicas ou para identificar padrões em dados financeiros. Outro exemplo é o algoritmo de Shor, que permite fatorar grandes números mais rapidamente do que os algoritmos clássicos. 

O que são computadores quânticos?

Os CQs são novas máquinas que podem realizar cálculos muito mais rápido do que os computadores clássicos, baseados nos princípios da mecânica quântica.

A expressão dos CQs refere-se a um novo tipo de máquina baseada nos princípios da mecânica quântica. A mecânica quântica é uma divisão da física que trata do comportamento da matéria e da luz nas escalas atômica e subatômica. A propriedade mais valorizada dos CQs é que eles realizam certos tipos de cálculos muito mais rapidamente do que os computadores clássicos.

Os computadores clássicos armazenam e processam informações na unidade de bits, enquanto os QCs usam bits quânticos (ou qubits). Os bits representam informações em formato binário e podem ter apenas dois valores possíveis: zero ou um. Cada informação que passa por um computador clássico é essencialmente uma longa sequência de zeros e uns. 

Qubits podem existir em vários estados ao mesmo tempo, uma propriedade conhecida como superposição. Isto significa que um único qubit pode representar inúmeras combinações possíveis de zeros e uns; portanto, pode processar uma quantidade muito maior de informações do que um bit clássico.

Outra característica interessante dos qubits é o potencial de “emaranhamento”, onde pares de qubits são criados. Modificar o estado de um no par alterará o estado do outro qubit de maneira previsível. Esta propriedade fornece potência extra aos QCs. Aumentar o número de bits em um computador clássico tem um efeito linear no poder de processamento, enquanto adicionar um qubit extra a uma máquina quântica causa um aumento exponencial no poder de processamento.

Como a computação quântica ajuda o setor financeiro?

Os CQs estão apenas em fase de desenvolvimento; experimentos já estão mostrando seu grande potencial no setor financeiro.

Com base na estimativa do Fórum Económico Mundial de 2022, os governos nacionais investiram mais de 25 mil milhões de dólares em investigação em computação quântica e mais de mil milhões de dólares em negócios de capital de risco foram fechados no ano anterior. Os computadores quânticos (CQs) estão nos estágios iniciais de desenvolvimento e há muitos desafios técnicos que precisam ser superados antes que possam se tornar ferramentas práticas para o uso diário.

No entanto, eles já demonstraram grande potencial para aplicações em uma ampla gama de campos. Os CQs têm a capacidade de resolver problemas matemáticos complexos exponencialmente mais rápido que os computadores clássicos, tornando-os ideais para diversas tarefas complexas. O setor financeiro é um dos primeiros a testar a tecnologia. No entanto, desde as forças armadas até às empresas farmacêuticas, de logística e de produção, várias indústrias estão a experimentar o CQ.

As características mencionadas dos CQs podem ter um enorme impacto no futuro dos serviços financeiros. Existem várias tarefas em que a previsão financeira e a modelagem financeira podem ser apoiadas por CQs para processos mais rápidos e precisos. Notavelmente, a otimização de portfólio, a gestão de riscos e a precificação de ativos são alguns dos exemplos mais mencionados. No entanto, as suas potenciais vantagens e ameaças à criptografia tornam importante que os prestadores de serviços financeiros monitorizem a tecnologia.

A colaboração é crucial na área de CQs devido ao fato de que a tecnologia e o desenvolvimento de software permitem a revolução. Os programas de aceleração são iniciados pelas maiores empresas de tecnologia para experimentação com seu hardware, software ou soluções em nuvem, como IBM, Microsoft, Google ou Amazon. 

A Goldman Sachs fez parceria com o Microsoft Azure Quantum para explorar o uso de CQs para precificação. O JPMorgan está experimentando soluções quânticas para otimização e gerenciamento de riscos. O HSBC anunciou sua colaboração com a IBM em 2022 para explorar o uso de CQs para precificação, otimização de portfólio e mitigação de riscos.