Bilang modelo ng wika ng AI, makakapagbigay ako ng maikling pangkalahatang-ideya ng ilang kamakailang mga pag-unlad sa arkitektura ng computational:
1. Edge computing: Sa pagtaas ng IoT at smart device, ang 'edge computing' ay lalong naging popular. Ito ay tumutukoy sa kasanayan ng pagproseso ng data na malapit sa pinagmulan (ibig sabihin, sa device o sa gilid ng network), sa halip na ipadala ito sa mga sentralisadong server. Binabawasan nito ang latency at pinapabuti ang kahusayan.
2. Quantum computing: Gumagamit ang mga quantum computer ng mga quantum bits (qubits) sa halip na mga classical bits, na maaaring mag-imbak ng maraming estado nang sabay-sabay. Nagbibigay-daan ito sa kanila na magsagawa ng ilang partikular na kalkulasyon nang mas mabilis kaysa sa mga classical na computer. Habang nasa mga yugto ng pagsaliksik pa, nag-aalok ang quantum computing ng malaking potensyal para sa kinabukasan ng computation.
3. Neuromorphic computing: Ang diskarte sa computing na ito ay sumusubok na gayahin ang pag-uugali ng mga biological neuron at synapses, gamit ang mga network ng mga artipisyal na neuron upang lumikha ng mas matipid sa enerhiya at tulad ng utak na mga sistema ng pag-compute. Ang mga neuromorphic chip ay nakakakuha ng traksyon sa mga larangan tulad ng robotics, pagpoproseso ng imahe, at pagkilala sa pattern.
4. Digital twins: Ang 'digital twin' ay isang virtual na modelo ng isang pisikal na bagay o system, na nilikha sa pamamagitan ng real-time na pagkolekta at pagsusuri ng data. Nagbibigay-daan ito para sa mas tumpak na mga hula at pag-optimize ng pagganap, mula sa makinarya ng pabrika hanggang sa buong lungsod.
5. Autonomous computing: Habang nagiging mas advanced ang AI at machine learning, nagiging realidad ang konsepto ng 'autonomous computing'. Ito ay tumutukoy sa mga sistema na maaaring gumana at umangkop nang nakapag-iisa, nang hindi nangangailangan ng interbensyon o input ng tao. Kasama sa mga halimbawa ang mga self-driving na kotse, chatbot, at mga engine ng rekomendasyon.
Petsa ng publikasyon: