Ottimizzazione quantistica del problema del colore del denaro su hardware quantistico IBM: uno studio di prova di concetto

Abstract degli autori

Il problema Color-of-Money (CoM) è una sfida di ottimizzazione finanziaria in cui le imprese devono determinare come allocare e instradare i fondi tra più conti, valute e periodi di tempo, rispettando vincoli normativi, operativi e di liquidità. Con l’aumentare del numero di attività, obbligazioni e periodi di pianificazione, lo spazio decisionale cresce rapidamente, rendendo sempre più difficile affrontare l’ottimizzazione su larga scala con metodi classici. In questo lavoro presentiamo un’implementazione quantistica proof of concept del problema CoM, utilizzando hardware IBM Quantum. Il problema di ottimizzazione originale viene formulato come un problema di programmazione lineare intera mista (MILP) con vincoli e trasformato in una rappresentazione di ottimizzazione binaria quadratica non vincolata (QUBO), adatta all’esecuzione quantistica. Utilizziamo un algoritmo quantistico variazionale (VQA) con Pauli Correlation Encoding (PCE), una tecnica di codifica efficiente in termini di qubit, e applichiamo una tecnica di mitigazione degli errori per migliorare la fedeltà della soluzione su hardware quantistico rumoroso. Un’istanza prototipale composta da 3 attività, 3 obbligazioni e 2 periodi di tempo è stata eseguita su hardware quantistico IBM reale e confrontata con il risolutore esatto classico SCIP. L’approccio quantistico ha riprodotto con successo la stessa soluzione ottimale ottenuta con il metodo classico, convalidando la correttezza e la fattibilità della metodologia proposta. Sebbene l’attuale hardware quantistico rumoroso non superi l’ottimizzazione classica nell’istanza di piccole dimensioni valutata, i risultati dimostrano la fattibilità dell’esecuzione di carichi di lavoro di ottimizzazione della tesoreria sull’hardware quantistico attuale e costituiscono una base per le ricerche future.