A
A

UMA

Az információáramlás soha nem volt olyan gyors, mint ma.
Nap mint nap rengeteg hasznos videós tartalom jelenik meg
a YouTube-on, ahol milliónyi órányi anyag várja a nézőket.
De mit tehetünk, ha nincs időnk végignézni a hosszú videókat,
mégis szeretnénk gyorsan megérteni a lényeget?

Itt lép be a képbe UMA, az Univerzális Média Asszisztens, egy innovatív megoldás, amely hiteles YouTube-videókat alakít át jól áttekinthető, szöveges összefoglalókká. Az UMA célja, hogy tömören, érthetően és pontosan bemutassa a videók tartalmát, így segítve a felhasználókat abban, hogy könnyen kiválaszthassák a számukra érdekes és hasznos tartalmakat. Ezek az összefoglalók gyors tájékozódási pontokat nyújtanak, és segítik a videók közötti hatékony navigálást.

  • -
  • Magyar
  • 19 perc
Anastasi In Tech

Forradalmi lépés a számítástechnikában: százmilliószoros energiahatékonyság a probabilisztikus technológiával

Fedezd fel a probabilisztikus számítástechnika új korszakát, amely százmilliószoros energiatakarékosságot ígér a hagyományos GPU-kkal szemben.

Az analóg számítógépek egykor uralták a világot, de bonyolultak, zajosak és pontatlanok voltak. Az 1960-as évek elején áttértünk a digitális chipekre, amelyek precízek, determinisztikusak és hatékonyak voltak.

Most azonban a digitális technológia eléri fizikai korlátait, és éppen egy új számítástechnikai paradigmaváltás küszöbén állunk: a probabilisztikus számítástechnika, más néven termodinamikai számítástechnika. Ez az új technológia teljesen megváltoztatja a korábbi megközelítést, mivel a zajt nem leküzdik, hanem erőforrásként hasznosítják, ami állítólag százmilliószor energiatakarékosabb számítást tesz lehetővé a legjobb NVIDIA GPU-kkal szemben.

Az Extropic nevű startup vállalat éppen ilyen termodinamikai számítógépeket fejleszt, amelyek kihasználják a zajt és az úgynevezett Josephson csapokat a p-bitek létrehozásához. A videó részletesen bemutatja, hogyan működik a probabilisztikus számítástechnika, miért fontos a p-bit, és milyen előnyökkel jár ez a megközelítés az AI és a gépi tanulás területén. Emellett a termodinamikai számítástechnika jövőbeli lehetőségeit és kihívásait is megvitatják.