Neva, società del gruppo Intesa Sanpaolo controllata al 100% da Intesa Sanpaolo Innovation Center, ha concluso tramite il proprio fondo Neva First un investimento in Classiq, società israeliana leader nell’innovativo ambito del quantum computing.

Neva – di cui Mario Costantini (nella foto) è ceo – è il venture capital del gruppo Intesa Sanpaolo dedicato al settore hi-tech. Dal 2020, ha investito circa 67 milioni di euro tramite il proprio fondo Neva First, che conta una dotazione di 250 milioni di euro.

Dopo i recenti investimenti in vFunction, società israelo-americana che ha creato la prima e unica soluzione per trasformare automaticamente e rapidamente applicazioni monolitiche in microservizi su larga scala, in Ternary, società americana che ha sviluppato una piattaforma Saas per analizzare, comprendere e ottimizzare i costi derivanti dall’utilizzo del Cloud, e in Classiq, Neva si appresta a concludere nuove operazioni in altre realtà italiane ed estere operanti nella cybersecurity, nell’agritech e nella life science. A settembre 2021, sempre attraverso il fondo Neva First, Neve ha investito 4 milioni di dollari nella startup statunitense Skydweller Aero.

Che cos’è il quantum computing

Il quantum computing è un’avanguardia tecnologica che consente di applicare un nuovo paradigma computazionale per ottenere calcoli sempre più complessi, non gestibili con i computer tradizionali, indipendentemente dalla loro potenza elaborativa. I computer quantistici sono costruiti a partire da Qubit (Quantum Bit), unità di immagazzinamento e processamento dei dati che obbediscono alle leggi della meccanica quantistica anziché a quelle dell’elettromagnetismo su cui si basano i chip ordinari. A differenza dei Bit, i Qubit possono elaborare molte più informazioni contemporaneamente, pur restituendo un output in formato digitale standard e quindi interpretabile dai sistemi di calcolo tradizionali.

Il quantum computing, si legge in una nota, consentirà alle principali organizzazioni pubbliche e private di risolvere problemi complessi e creare soluzioni innovative in tutte le discipline. Tra i settori che ne beneficeranno maggiormente, spicca quello dei servizi finanziari, bancari e assicurativi. I possibili casi d’uso spaziano dalla creazione di algoritmi di machine learning più performanti, in grado di restituire output più accurati, alla risoluzione di problemi di ottimizzazione, ad esempio di un portafoglio finanziario o di un sistema per l’allocazione delle garanzie in ambito creditizio, fino alle simulazioni di scenario, come la previsione del valore di uno strumento finanziario o l’esecuzione di stress test per valutare la reattività a eventi imprevisti.

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