Die Finanztechnologiebranche (FinTech) boomt, und digitale Technologien verändern die Art und Weise, wie Bank- und Versicherungskunden Dienstleistungen in Anspruch nehmen. Angesichts dieser rasanten Veränderungen benötigen etablierte Unternehmen innovative Lösungen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine dieser Lösungen sind die Fujitsu Quantum-Inspired Optimization Services (QIOS), die es ermöglichen, Marktveränderungen zu prognostizieren und sich wandelnde Kundenbedürfnisse zu antizipieren.
Die Notwendigkeit von Supercomputern
Jedes Finanzdienstleistungsunternehmen basiert auf Daten. Diese Daten sind der Schlüssel zur Optimierung. Weder das menschliche Gehirn noch klassische Computersysteme sind jedoch in der Lage, die enorme Vielfalt an möglichen Zukunftsszenarien, die sich aus diesen Daten ableiten lassen, in einem angemessenen Zeitraum zu berechnen. Hier kommen Supercomputer ins Spiel.
Supercomputer sind die weltweit leistungsfähigsten Rechnersysteme. Die meisten dieser digitalen Giganten finden ihren Einsatz in der Industrie. Hier berechnen sie u.a. komplexe Simulationen.
Fujitsu Quantum-Inspired Optimization Services (QIOS)
Die Fujitsu QIOS ermöglichen es, große Mengen komplexer Variablen mitsamt ihrer Kombinationsmöglichkeiten in Sekundenschnelle gleichzeitig zu verarbeiten und immer wieder anzupassen. Dies ist besonders nützlich in Branchen wie dem Versicherungswesen und dem Bankwesen.
Versicherungsbranche
Versicherungen sind für die meisten Menschen nur ein „notwendiges Übel“, mit dem sie sich so wenig wie möglich beschäftigen wollen. Mit den Fujitsu QIOS ermitteln Sie aus einer großen Zahl kombinatorischer Muster ein mehrdimensionales Bild dessen, was passieren könnte. So können Sie einschätzen, welche Faktoren relevant für die Erstellung eines passenden Versicherungsschutzes sind. Die Berechnung des Risikoniveaus jedes einzelnen zu versichernden Elements erfolgt dabei in Millisekunden.
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Stellen Sie sich vor, ein Bauträger eines großen Shoppingcenters mit integriertem Veranstaltungskomplex wendet sich mit dem Wunsch nach einer Versicherung an Sie. Die Erstellung eines solchen Angebots ist nicht ganz unproblematisch. So gilt es, neben den bestehenden Anforderungen auch weitere Umwelt-, Erdbeben-, Wetter- und historische Daten zu berücksichtigen. Die Verarbeitung dieser Datenmengen dauert vielleicht zu lange für den Kunden, der dann zur Konkurrenz geht? Natürlich könnten Sie das Angebot auch so schnell wie möglich erstellen. Der Schlüssel zur Lösung: Variablen.
Banken
Die Verbesserung des Produktportfolios ist ein komplexes Problem im Finanzwesen. Minuten, Sekunden und Nanosekunden entscheiden im Finanzsektor darüber, ob Milliarden gewonnen oder verloren werden. Es gilt, Erträge zu maximieren und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. Mittels QIOS ist es nun allerdings möglich, die notwendigen Berechnungen schneller durchzuführen. Zudem lässt sich mit ihnen nicht nur die Effizienzlinie, sondern sogar die Optimallinie („Optimal Frontier“) ermitteln. Aus dieser heraus können dann weitaus nuanciertere Portfolios entwickelt werden. Die Services greifen dazu auf eine umfassende Palette vordefinierter Faktoren zurück und gehen über eine einfache, parallele Analyse hinaus. Das Ergebnis: Ein optimiertes Portfolio mit besseren Ergebnissen und höheren Erträgen bei geringerem Risiko und mehr Risikodiversifizierung.
Wenn Sie im Finanzwesen tätig sind, sind Ihnen Reverse Stress Tests (RST) sicher nicht unbekannt. Klassische Stresstests befassen sich mit möglichen Krisenszenarien und deren Auswirkungen auf ein Institut. RST hingegen gehen von der Prämisse aus, dass der Bestand an Positionen und das Kapital des jeweiligen Instituts vernichtet wurden. Anschließend wird versucht, rückwirkend zu ermitteln, was zu dem Zusammenbruch geführt haben könnte. So deckt man mehr Möglichkeiten und Ursachen ab, aber auch Maßnahmen auf, die ein Worst-Case-Szenario abschwächen könnten. Durch die Fujitsu Quantum-Inspired Optimization Services können Sie die jeweiligen Modelle in einem Bruchteil der Zeit berechnen, die ein klassisches Computersystem gebraucht hätte. Und: RST lassen sich weitaus häufiger durchführen, da sie keine wertvolle Arbeitszeit mehr rauben.
Fujitsu K-Computer
Der K-Computer von Fujitsu hat zum zweiten Mal in Folge den ersten Platz des High Performance Conjugate Gradient (HPCG) Benchmark-Index erreicht. Durch stetiges Verbessern der System- und Anwendungsleistungen hat der Fujitsu K-Computer die Zweitplatzierungen aus den Jahren 2014 und 2015 übertroffen.
Der weltweit leistungsfähigste Supercomputer ist weiterhin der von RIKEN und Fujitsu mitentwickelte Supercomputer Fugaku am japanischen RIKEN Center for Computational Science mit einem HPL-Benchmarkwert von 442 Petaflops.
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Quantencomputer
Am Forschungszentrum Jülich entsteht ein nationaler Forschungsschwerpunkt für Quantencomputer. Mit dem Helmholtz Quantum Center (HQC) wird ein zentrales Technologielabor etabliert, welches das gesamte Forschungsspektrum für Quantencomputing abdeckt - von der Erforschung von Quantenmaterialien bis zur Prototypenentwicklung.
Um das Quantencomputing in den Forschungsalltag zu bringen und weiterzuentwickeln, beschafft das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) einen Quantencomputer des finnisch-deutschen Startups IQM. Das BMBF fördert diesen Kauf mit mehr als 40 Mio. Euro. Der Fokus für die Weiterentwicklung im Projekt „Quantencomputer-Erweiterung für Exascale-HPC (Q-Exa)“ liegt darauf, das High-Performance Computing (HPC) damit zu beschleunigen sowie Know-how für künftige Computer- und Informationstechnologien aufzubauen.
Supercomputer und Hirnforschung
Vor allem aber reizt Hirnforscher das neue Supercomputing. Nicht einmal 3000 Euro pro Jahr braucht das menschliche Gehirn, um auf vollen Touren zu laufen. Nahrung in diesem Wert ist notwendig, um alles an Denkarbeit, logischen Folgerungen und Emotionen zu produzieren. Der schnellste Supercomputer der Welt, der Fujitsu K, braucht dagegen Strom im Wert von satten acht Millionen Euro jährlich.Damit kann er zwar deutlich flotter rechnen als der Mensch: Zehn Billiarden einfache mathematische Rechnungen führt er pro Sekunde aus, das menschliche Gehirn kommt dagegen auf lediglich zehn Milliarden. Doch der Energiefresser ist nicht einmal in der Lage, effizient zu lernen oder empathisch mit Menschen zu interagieren.Daher nehmen sich zahlreiche Computer-Wissenschaftler gern Struktur und Arbeitsweise des Gehirns zum Vorbild. Einige von ihnen entwickeln sogenannte neuromorphe Prozessoren, die wie Nervenzellen arbeiten, andere bauen so gewaltig große Supercomputer, dass sich das Gehirn darin komplett abbilden lassen soll.
Die Ära des Exascale-Supercomputing
Mittlerweile sind 34 Billiarden solcher Operationen pro Sekunde möglich, und in vier bis fünf Jahren soll es eine Trillion sein. Das wäre dann die Ära des Exascale-Supercomputing.
Damit ließen sich Crash-Simulationen in wenigen Sekunden berechnen oder auch Wetter- und Klimamodelle erstellen, die auf einige Meter genaue Vorhersagen zu Winden, Luftdruck, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Wolken machen können. Jetzt ist dies nur bis zu einer Auflösung von etwa zehn Kilometern möglich.
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Exascale-Rechner sollen auch das menschliche Gehirn in allen Verästelungen darstellen können.
Herausforderungen und Lösungen
Wollte man Exascale heute schon erreichen, müsste man also ein eigenes Kraftwerk betreiben, um den elektrischen Appetit und den Kühlhunger der Anlage zu stillen. Das leistet sich niemand, auch IBM und andere Konkurrenten nicht. Ulrich Brüning trägt übrigens einen wesentlichen Teil zur Energieersparnis bei: Er ließ in seinem Institut die Vernetzungselektronik entwickeln, die in den DEEP-Supercomputer in Jülich eingesetzt werden wird, an jeder Platine eine solche Steckkarte. Sie braucht nicht nur einen Bruchteil der Energie ihrer Vorgänger, sie ist ungefähr zehn Mal schneller.
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