Tips:

  • El Banco de Canadá usó los servicios de Multiverse Computing para predecir escenarios de coexistencia de moneda fiat y una adopción global de criptomonedas.
  • Se valieron del uso de computadoras cuánticas para estudiar millones de escenarios, lo cual sería imposible de conseguir con ordenadores tradicionales.

El Banco de Canadá se ha convertido en el primer país del G7 que recurre a la computación cuántica para simular escenarios en los que puedan coexistir las criptomonedas y la moneda fiduciaria.

Esta semana, Multiverse Computing, la empresa que lidera la investigación en Canadá, ha alcanzado un hito: Su modelo puede evaluar más de un octillón de escenarios posibles en 30 minutos. Un octillón es un 10 seguido de 30 ceros.

Esto significa que Multiverse Computing ha completado su prueba de concepto, que combina los datos de la cadena de bloques de la stablecoin Tether (USDT), cuyos tokens están vinculados al dólar estadounidense, y los datos públicos de hasta 10 grandes instituciones financieras. También consultó a expertos de dos grandes bancos canadienses para establecer parámetros realistas.

Multiverse Computing eligió Tether para su modelo porque la stablecoin, fundada en 2014, había soportado una variedad de escenarios de mercado en sus ocho años de datos de blockchain.

La mayoría de los escenarios en el modelo mostraron que la adopción de criptomonedas por parte de instituciones no financieras sería lenta, ya que había un cierto conocimiento y coste inicial asociado a la conversión de fiat a un activo digital. También se pudo simular cómo los bancos podrían responder reduciendo las tarifas de las transferencias bancarias para competir con el bajísimo coste de las criptotransacciones.

La investigación apenas ha alcanzado la fase de prueba de concepto, por lo que aún no hay implicaciones para la normativa canadiense sobre criptomonedas. Pero poder utilizar modelos de computación cuántica para simular cómo las monedas fiduciarias y las digitales podrían competir por el uso y la adopción es un gran avance, dice un funcionario del Banco de Canadá.

«Queríamos poner a prueba el poder de la computación cuántica en un caso de investigación que es difícil de resolver utilizando técnicas de computación clásica», dijo Maryann Haghighi, directora de ciencia de datos del banco central. «La colaboración nos ayudó a aprender más sobre cómo la computación cuántica puede proporcionar nuevos conocimientos sobre los problemas económicos mediante la realización de complejas simulaciones en hardware cuántico».

El Banco de Canadá se puso en contacto inicialmente con Multiverse Computing en 2019 por su trabajo en la predicción de colapsos financieros. El producto estrella de la startup, el kit de desarrollo de software Sigularity, aumenta las principales herramientas de cuantificación financiera, como el lenguaje de programación Python o Microsoft Excel, con potencia de computación en la nube de nivel cuántico.

Según Sam Mugel, director de tecnología de Multiverse, la decisión del banco central de encargar al equipo que simule la adopción de criptodivisas fue una especie de demostración macroeconómica.

«La economía canadiense, en su opinión -y espero que sea cierto-, es demasiado estable como para tener una alta probabilidad de choques financieros. Así que, básicamente, dijeron que cualquier colapso financiero que predijéramos probablemente estaría equivocado», dijo el físico computacional a Decrypt en una entrevista. «Así que dijeron: ‘Veamos algo más volátil. Veamos las operaciones de criptomonedas y predigamos los choques de criptomonedas'».

A partir de ahí, el enfoque de la investigación evolucionó hacia la búsqueda de los efectos de las regulaciones en el cripto.

Las simulaciones anteriores sólo habían podido incluir unos pocos grandes bancos. La startup utilizó D-Wave Systems, un tipo de ordenador cuántico, para hacer posible la inclusión de hasta 10 bancos en sus modelos.

Los ordenadores cuánticos son potentes a una escala que resulta difícil de explicar si se ha interactuado principalmente con los PC estándar. Así que recurramos al Universo Cinematográfico de Marvel para hacer una analogía.

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El Dr. Strange, interpretado por Benedict Cumberbatch, en la película de 2018 «Vengadores: Infinity War».

Cuando el Dr. Strange, un héroe con la capacidad de manipular el tiempo y el espacio, mira hacia el futuro durante un momento crucial en «Avengers: Infinity War», es capaz de considerar 14.000.605 posibles resultados en tan solo unos segundos y encontrar aquel en el que los héroes ganan.

En ese ejemplo, el Dr. Strange es como un ordenador cuántico porque puede agitar simultáneamente millones de escenarios. Un no-superhéroe, o en este caso un PC, podría intentarlo pero tendría que considerar cada posibilidad una por una. Tardaría décadas, frente a media hora.

Mugel dijo que sus próximos pasos incluyen hacer el modelo aún más eficiente y capaz de simular más variables en una economía.

«Otro aspecto que abordamos en nuestro estudio fue el de las instituciones financieras que intercambian divisas, pero ¿qué pasaría si empezáramos a añadir cosas como las casas de comercio de criptomonedas? «Como si tal vez pudiéramos mirar un modelo de tres vías de adopción de cripto, la casa de comercio y luego la gente real que lo adopta».

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