ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೀನೆರೇಟಿವ್ ಅರ್‌ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ની ಸಮನ್ವಯವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾದ ತಿರುವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುವಂತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತವೆ. *ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕಡೆಗಿನ ಉತ್ತಮೀಕರಣವು ಅಪ್ರಕಾಶಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಹೋಲಿಸಲಾಗದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಿಂಥಟಿಕ್ ಡೇಟಾಗಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.*
ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ದಿನಾಂತ್ಯದ ಈ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ದೃಢೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಅನುಪಯ್ಯಾಗಿರುವುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮುಂದುವರೆಯಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಅಲ್ಗೋರೀಥಮ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸೇರುವ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಧಾನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮುನ್ನೋಟ ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಈ ಒಕ್ಕೂಟದ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಭಾವವು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕಣ್ಷದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಿ.ಎಐ ಯ ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದುವರಿದ имеет தமிழகದೆ
ಫ್ರೆಂಚ್ ತಜ್ಞ Xavier Vasques ಮತ್ತು Cyrille Allouche ಅವರು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೀನೆರೇಟಿವ್ ಅರ್‌ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿ ಸೇರಲಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಬಿಂದುವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. Vasques ಪ್ರಸ್ತುತ ಇದ್ದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇದನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು
IBM ಈಗಾಗಲೇ 5,000 ಬಾಗಿಲುಗಳುಳ್ಳ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸರಳ ನರವೃಷ್ಠಗಳು ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಯೋಜನೆಗಳು 2029 ಕ್ಕೆ 100 ಮಿಲಿಯನ್ ಬಾಗಿಲುಗಳನ್ನು ತಲುಪುವುದು, ನಂತರ 2033 ರಲ್ಲಿ 1 ಬಿಲಿಯನ್ ಬಾಗಿಲುಗಳನ್ನು ತಲುಪುವುದು. ಈ ರೀತಿಯ vooruitgang ಎತ್ತರದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಹಾದಿಯ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, Vasques ಮುಂದಿನ ಸಾಹಿತ್ಯದ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಜಾಗೃತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಒತ್ತಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆಪ್ಟಿಮೈಜೇಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಅಲ್ಗೋರೀಥಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ Quantum Approximate Optimization Algorithms ಮೂಲಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಲ್ಗೋರೀಥಮ್‌ಗಳು ನಮೂನೆಯ ನರವೀಚೆಗಳ ಅರ್ಹತೆಗೆ ಪುನಃಕೊಳ್ಳಲು ಸಲುವಾಗಿ ಧಾರಕದ ಪತ್ರ ಈಗಾಗಲೇ ಮಾತ್ರ ಸುಧಾರಿತ ಅರ್ಥಾಂಶಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದರ ಉಲ್ಲೇಖ ಇದೀಗ, ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ, ಜ್ಞಾನದ ಇತರ ಸೂಕ್ತ ಬಳಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ.
ಯಂತ್ರಾಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚವು
ಯಂತ್ರಾಭ್ಯಾಸದ ಮುನ್ನೋಟಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರೀನ್ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಬ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಬುಡುವ ಹಲವು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವಾಗ ವಿಚ್ಛೇದಿತವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಕಲ್ಪಿಸಿ ಏನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು Allouche ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ.
ದತ್ತಾಗಳ ನೀತಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳು
ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಹಸಿವಾಗಿಲ್ಲದ ಹಾಳೆಗೆ ನಿನಾರ್ ಗುಣೋತ್ತರವನ್ನು ಕೆಲವು ಮೀಡಿಯೊಕ್ ಅನ್ನು ಅವಶ್ಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಇದರ ನಿರ್ಮಾಣದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಹೀಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಹೆಂಬಲು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಸಮರ್ಥತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿತಂತೆ ನೇತೃತ್ವಕ್ಕೆ ಹಕ್ಕಿ ಹಾಕುವುದು.
ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುನ್ನೋಟಗಳು
ಯೂರೋದೇಶಕ ಸಂಸ್ಥೆ ನಡೆಸಿದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಕೂಡ ಎಂದಿಗೂ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮುನ್ನೋಟಗಳಿಂದ ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಹಿಡಿತವನ್ನು ಕೊಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ನವರಿಣಿಯವು 40,000 ಆಣೆಕಟ್ಟಿಗಳೊಂದಿಗೆ 96% ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಪ್ರಶಸ್ತಿಗಳನ್ನು ಮೀರುವವು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊತ್ತಿರುವ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಖಾತರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು.
ಸಿಂಥಟಿಕ್ ಡೇಟಾಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ
ಜನರೇಟಿವ್ ಅಧ್ಯಾಯದ ಜಾಲಗಳು ಇದೃಷ್ಟಿಯ ಮೇಲೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ಪ್ರಭಾವವಿದೆ. Vasques ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಕಲನರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡಲು ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಹೋರಿಸುತ್ತಾನೆ, ಇದು ಬೌದ್ಧಿಕ ಕೃತಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸತನವು ಡೇಟಾ ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯವಾಗಿ ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತು ಬಳಸಿ ವಿಂಡೋಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಜಟಿಲ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳ ಗುರುತಿಕೆ
ಕೀವಾಲ್ರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶ್ರೇಣಿಭದ್ಧ ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಶಾಸನೆಯು ಸಹಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಜನರೇಟಿ ಬಳಸುವುದು. ಈ ಕೌಶಲ್ಯವು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ವಸ್ತುಗಳ ಪದಾರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ನಿಖರತೆಗೆ ಹಾಗೂ ಸಮರ್ಥತೆಯನ್ನು ಯಾವುದೇ ಮೂಲಕ ವೇದಗಳಿಂದ ಬಳಸಲು ಈಗಾಗಲೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ.
ದೂರದದೃಷ್ಟಿ
ದೂರದ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ನವರಿಯೋನಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಡಿಪೈನಿಂಗ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ (LLM) ಹಲವಾರುოვა ಪ್ರಶ್ನಾಯುಮಾಡುವುದು ಎಂದು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇವು ಕೆಳಗಿನ ಕ್ರಾಂತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಕೊಚ್ಚಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾದತೆಯ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ.
ಜರ್ನಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಅಧ್ಯಯನಗಳು, Nature Communications ಎಂಬಂತಹದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಕ್ವಾಂಟಂ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆರ್‌ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ನಡುವಣ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಶಕ್ತಿ ಅನ್ನು ನೆನೆಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವಿವರಣೆಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೀನೆರೇಟಿವ್ ಆರ್‌ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಶೋಧನೆ ಒದಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಶನಗಳು
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುтива ?
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯಾರು ಸಮರ್ಥಪಡುಗಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಜಿಲ್ಲಾ ತಾತ್ತ್ವಿಕ ಧಾರಕಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹಿಡಿಯುತ್ತಿದೆ, ಇದನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಬೆಂಬಲದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಹಕ್ಕಿಯಾಗಿ ಬೆಳೆಯಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸದ್ಯದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸೀಮಿತತೆಗಳು ಏನು ?
ಪ್ರಸ್ತುತ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯ ಕೊರತೆಯಾದೆ ಮತ್ತೆ, ಬೃಹತ್ ಸುಕದ ತಹಾಗಿ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ ಇಲ್ಲ್ಜೇವು, ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಆಸಕ್ತಿಯ ಒಂದು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಾಕಷ್ಟು ಇದೆ.
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಬಿಡುಗಡೆಗೊಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎನ್ನುವ ಲಕ್ಷಣದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಏನಾಗಬಹುದು ?
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಅಲ್ಗೋರೀಥಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೇಗ ಶ್ರೇಣೆಯನ್ನು ಅನುಮಾನಮುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ರಾಷ್ಟ್ರದ ಅತ್ಯಂತ ಸರಳವಾದ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಅರ್ಪಣೆ ರಹಸ್ಯ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕಾಯಿಲೆಗೆ ದೀಗಿಕಾರಿಕ ಇದ್ದೇವೆ.
ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸಂಸ್ಥೆ ನಿರ್ಮಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಣಾಮ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಹೆಜ್ಜೆಬಿಡುತ್ತದೆ ?
ಇದು ಖದ್ರವಾಗಲಿರುವ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಿಂಥಟಿಕ್ ಶ್ರೇಣೆಗಳನ್ನು ಹೆಜ್ಜೆಬಿಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸರಿಯಾದಂತಿರುವತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಯ ಬಗ್ಗೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ, ಹರಸ್ತದಲ್ಲಿ ಖಾತರಿಯಾದ ಪ್ರಮಾಣಾರ್ಥದ ಕೆಲಸಗೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಹೇರಿಗಾಗಿನ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಹಕ್ಕೂ ಸಾಲಬೇಕು.
ಚಲನಶೀಲರ ರೂಪಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಪಾಲನೆಗಳು ಏನೆಂದು ಹೇಳಬಹುದು ?
ದತ್ತಾಗಳ ನೀಡಿ ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಯಾಹೀನಪ್ರಮುಖ ಸಮರ್ಥನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಸ್ತಕಕೊಂಡಾಗಿಲ್ಲದ ಸಾಧ್ಯತೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೌಲಗಳ ಮಾಡೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕೇಲ್ಪರವಳ್ಳಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಮಾಣಕಾಲ ಜಾಗირება ತಿಳಿಯುತ್ತಾ ?
ಕಾರಣ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು.dimension ಎಂದು ಖಂಡಿತಪಡರು ಹಾಗೂ ಅವರು ಹೊಸಾಂತಾರಿಯನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ಎಂದು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೋಳ್ಳುವುದು ಸಹ ಆಹಾರ ಸಮಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕ್ಯೂಬಿಟ್ ನ್ಯೂನಮಡಿಯ ಸಲುವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯದ ಹೆಜ್ಜೆಬಿಡುತ್ತವೆ ?
ಹೌದು, ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮುಂದುವರ르면, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವೇಗ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯನ ಆಡಳಿತ ಕಡೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಳೀಯ ತರಬೇತಿಗೆ ಹೆಜ್ಜೆಬಿಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಮರ್ಥಗೊಳಿಸುವ ಚಿಕಿತ್ಸಾನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತಾರೀಕರಣದ ಸಾಧ್ಯತೆ.
