ELISE - QUANTUM CLASSIFIERS FOR AI-BASED ASSET MANAGEMENT BY AXYON AI
Overview
The primary contribution of this project is the theoretical knowledge gained in QUBO problems and the heuristic algorithms that provide accurate solutions within reasonable timeframes. We have reflected on and enhanced our current production algorithm to benchmark it against the Qboost algorithm's solutions.
Additionally, this study has enabled Axyon AI to understand how to effectively utilize specific hardware, including quantum and quantum-hybrid solvers, for solving high-dimensional QUBO problems.
Throughout the project, we identified the need to increase the diversity among weak learners before the ensembling phase. This has led to practical actions at the R&D level to enhance heterogeneity in the model production phase.
Overall, this research project contributes to the Quantum and physics-based Machine Learning field by applying quantum-inspired techniques to real use-cases, particularly in financial markets. We demonstrated that combining quantum-inspired methods with advanced AI/ML yields slightly better performance than using advanced AI/ML alone.
Outcomes
The commercial strategy outlined in the initial application remains valid, with revenue projections and scalability expectations largely unchanged. However, the technology developed thus far has not achieved the anticipated improvements in risk-adjusted return profiles for AI-based investment strategies.
Despite this, ongoing R&D efforts aim to create the necessary environment for the algorithms to deliver the desired performance enhancements. Although the current results fall short of initial expectations, our commitment to innovation and refinement continues, ensuring Axyon AI is well-positioned to capitalize on market opportunities, albeit with a slightly adjusted timeline. As we refine our approach and leverage technological advancements, we remain confident in our ability to deliver value to our clients and unlock new avenues for growth.
Regarding the results, we have achieved a unit cost reduction of approximately €20,000, thanks to savings in computing from project activities, resulting in a ~40% increase in profitability per project. This increased profitability has enabled us to engage with smaller players in the financial sector, expanding Axyon AI's target market. In recent months, we have begun serving new, smaller customers and expect to continue pursuing collaborations with medium and small players.
Learn more about the project
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BANDO PER PROGETTI DI RICERCA E SVILUPPO SPERIMENTALE REGIONE EMILIA- ROMAGNA
Titolo progetto: Axyon AI - Nuova generazione di tecniche Ai di Anomaly Detection e Forecasting per la gestione degli investmenti finanziari.
Data progetto: 01/03/2023 - in corso
CUP: E99J23003160007
Chi siamo:
Axyon AI, è una PMI innovativa con sede a Modena, specializzata nello sviluppo di modelli predittivi avanzati basati sull'Intelligenza Artificiale (AI) per il mondo della finanza. Nata a fine 2016, Axyon AI ha chiuso un round di investimento nel 2018 e un secondo a Luglio 2022, a cui hanno partecipato, tra gli altri ING Bank, UniCredit e CDP, per un totale pari a circa €3M. Obiettivo di Axyon Al è diventare leader europeo nella fornitura di modelli Al per l'asset management; tramite la sua tecnologia e il suo prodotto proprietario (Axyon IRIS), i gestori possono integrare Al nei processi di investimento, migliorandone il profilo di rischio e di performance.
Il Progetto
Il settore del risparmio gestito si trova oggi di fronte a numerose sfide, tra cui una crescente
pressione suicosti, l'aumento della competizione a livello globale, aggiornamenti normativi, nonché una sempre maggior attenzione alla gestione del rischio. In questo contesto Axyon AI si pone come partner tecnologico deigestori più attenti all'innovazione, offrendo soluzioni basate sull' intelligenza artificiale per migliorare il profilo di rischio e rendimento degli investimenti.
In questo progetto, Axyon AI si impegna a sfruttare il finanziamento ottenuto per migliorare la propria tecnologia e accelerare la propria crescita, intervenendo su due direttrici tecnologiche principali: l'implementazione di algoritmi avanzati di anomaly detection per individuare irregolarità nei dati e l'integrazione direcenti tecniche di time-series forecasting per l'apprendimento in presenza di rumore statistico e in modalità continua. Tali sviluppi consentiranno inoltre ad Axyon AI di ottimizzare i costi della filiera, potendo così offrire soluzioni Al anche ai gestori del risparmio più piccoli.
Il progetto si inserisce all'interno di una collaborazione duratura e di più ampio respiro con altri player regionali come AIRl/Unimore e Cineca, contribuendo alla realizzazione della Data Valley in Emilia Romagna.
