15 Best Technologies in Computer World 2025 In Hindi

कंप्यूटर विज्ञान के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में, अत्याधुनिक तकनीकों की एक रोमांचक श्रृंखला उभरी है, जो डिजिटल परिदृश्य को नया आकार दे रही है और विविध उद्योगों को प्रभावित कर रही है।

ये 15 Best Technologies in Computer Science Technological marvels are not only symbols of innovation बल्कि हमारे बातचीत करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने और कंप्यूटिंग की शक्ति का दोहन करने की क्षमता भी रखते हैं।

आइए इन परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों की व्यापक खोज शुरू करें, उनके महत्व और हमारे डिजिटल भविष्य पर उनके प्रभाव पर गौर करें।

15 Best Technologies in Computer World

1.Machine Learning

मशीन लर्निंग, जिसे ML के रूप में भी जाना जाता है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एक उपसमूह है जिसने कंप्यूटर के डेटा के साथ काम करने और समझने के तरीके में क्रांति ला दी है।

मशीन लर्निंग को अनुभव के माध्यम से सीखने की कंप्यूटर की क्षमता है, जो प्रोग्राम किए बिना किसी विशेष कार्य पर समय के साथ धीरे-धीरे अपने प्रदर्शन में सुधार करती है। कंप्यूटिंग पद्धति के इस नए दृष्टिकोण ने पूर्वानुमानित विश्लेषण, पैटर्न पहचान और स्वायत्त निर्णय लेने सहित कई क्षेत्रों में अभूतपूर्व अवसर खोले हैं।

कल्पना कीजिए कि आप एक कंप्यूटर को स्पैम ईमेल पहचानना सिखा रहे हैं। आप इसे बहुत सारे उदाहरण दिखाते हैं, कुछ को “स्पैम” और कुछ को “स्पैम नहीं” के रूप में चिह्नित करते हैं।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इन उदाहरणों से सीखता है, स्पैम से जुड़े सामान्य शब्दों या वाक्यांशों जैसे पैटर्न ढूंढता है। अब, जब आप एक नया ईमेल प्राप्त करते हैं, तो कंप्यूटर यह अनुमान लगा सकता है कि उसने जो सीखा है उसके आधार पर यह स्पैम होने की संभावना है या नहीं।

इसी तरह, अपनी कसरत की आदतों पर नज़र रखने वाले एक फिटनेस ऐप पर विचार करें। जैसे ही आप अपनी गतिविधियों को इनपुट करते हैं, ऐप व्यक्तिगत व्यायाम दिनचर्या सीखता है और सुझाव देता है।

समय के साथ, यह आपकी प्राथमिकताओं और प्रदर्शन के अनुरूप ढल जाता है, जिससे आपके फिटनेस लक्ष्यों के अनुरूप वर्कआउट पर तेजी से सटीक भविष्यवाणियां होती हैं।

मशीन लर्निंग सिस्टम विशेषताएं :

अनुकूलनशीलता: एमएल सिस्टम नई जानकारी से सीखने और समय के साथ अपने वातावरण को बदलने में सक्षम हैं। इससे उन्हें अधिक सीखने के साथ-साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने की अनुमति मिलती है। पैटर्न पहचान: एमएल एल्गोरिदम बड़े डेटा सेट में पैटर्न और रुझान को पहचानने में महान हैं। यह छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए महत्वपूर्ण है। स्वायत्त निर्णय लेना: एमएल सिस्टम अपने द्वारा सीखे गए पैटर्न के आधार पर स्वायत्त रूप से निर्णय या भविष्यवाणियां करने में सक्षम हैं। इस प्रकार की स्वायत्तता धोखाधड़ी का पता लगाने और अनुशंसा प्रणालियों के साथ-साथ स्वायत्त वाहनों जैसे अनुप्रयोगों में विशेष रूप से उपयोगी है। सामान्यीकरण: एमएल मॉडल नए अनदेखे डेटा के अनुसार सीखने को सामान्यीकृत करने में सक्षम हैं। इसका मतलब यह है कि वे प्रशिक्षण डेटा से सीखे गए ज्ञान का उपयोग सटीक भविष्यवाणियां करने या उन इनपुट को वर्गीकृत करने के लिए कर सकते हैं जिनका उन्होंने पहले कभी सामना नहीं किया है|

उदाहरण :-स्मार्टफोन पर पूर्वानुमानित टेक्स्ट सुझाव है। पूर्वानुमानित पाठ क्या है? जब आप अपने स्मार्टफोन पर टाइप करते हैं, तो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आपके द्वारा टाइप किए गए शब्दों और वाक्यांशों में पैटर्न ढूंढते हैं। एल्गोरिदम आपकी लेखन शैली और सामग्री से सीखता है और आपको सुझाए जाने वाले अगले शब्दों या वाक्यांशों की भविष्यवाणी करता है। यह आपको तेज़ और अधिक कुशलता से टाइप करने में मदद करता है

2.आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence)

कंप्यूटर की दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या एआई ने पिछले दशक में महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है, और यह हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं पर इसके परिवर्तनकारी प्रभाव के कारण एक प्रमुख प्रौद्योगिकी प्रवृत्ति बनी हुई है। छवि और वाक् पहचान, नेविगेशन ऐप्स, स्मार्टफोन पर्सनल असिस्टेंट और राइड-शेयरिंग ऐप्स में देखा गया एआई का गहरा प्रभाव अभी शुरुआत है।

अपने वर्तमान अनुप्रयोगों से परे, एआई इंटरैक्शन का विश्लेषण करने, अंतर्निहित कनेक्शन और अंतर्दृष्टि को उजागर करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार है। यह क्षमता अस्पतालों जैसी सेवाओं की मांग की भविष्यवाणी करने, अधिकारियों को संसाधन आवंटन के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाने में अमूल्य साबित होगी।

इसके अतिरिक्त, एआई वास्तविक समय डेटा विश्लेषण के माध्यम से ग्राहक व्यवहार के बदलते पैटर्न का पता लगाने में सहायक होगा, जिससे राजस्व बढ़ेगा और व्यक्तिगत अनुभवों को समृद्ध किया जाएगा। जैसे-जैसे एआई विभिन्न क्षेत्रों में अपना प्रभाव बढ़ा रहा है, नौकरी के अवसरों में वृद्धि का अनुमान है।

विकास, प्रोग्रामिंग, परीक्षण, समर्थन और रखरखाव में भूमिकाओं की अत्यधिक मांग होगी। उल्लेखनीय रूप से, एआई से संबंधित पद भी आज सबसे आकर्षक वेतन प्रदान करते हैं, जो इस तकनीक के बढ़ते महत्व और प्रभाव को दर्शाता है

1.एप्लाइड एआई (Applied AI)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने विज्ञान-फाई अवधारणा से गेम-चेंजर तक एक लंबा सफर तय किया है। इसके सबसे तेजी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक एप्लाइड एआई है, जो वास्तविक दुनिया के समाधान प्रदान करके उद्योगों में क्रांति ला रहा है।

एप्लाइड एआई वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग है, और इसका प्रभाव कई उद्योगों में महसूस किया जाता है।

एप्लाइड एआई की प्रमुख विशेषताएं:

1. व्यावहारिक अनुप्रयोग: व्यावहारिकता एप्लाइड एआई के मूल में है। इसका मतलब वास्तविक दुनिया की समस्याओं को कम समय में हल करने के लिए एआई मॉडल विकसित करना और तैनात करना है। यही बात एप्लाइड एआई को सैद्धांतिक या खोजपूर्ण एआई अनुसंधान से अलग करती है।

2. समस्या-उन्मुख: एप्लाइड एआई विशिष्ट समस्याओं या उद्योगों की अक्षमताओं को हल करने पर केंद्रित है।यह केवल सैद्धांतिक अवधारणाओं के बजाय एआई प्रौद्योगिकियों के उपयोग के माध्यम से समस्याओं को हल करना चाहता है।

3. उद्योग एकीकरण: एप्लाइड एआई स्वास्थ्य देखभाल, वित्त, विनिर्माण और शिक्षा जैसे कई उद्योगों में अत्यधिक एकीकृत है। यह इसे विभिन्न क्षेत्रों की विशिष्ट आवश्यकताओं और समस्याओं के अनुकूल बनने की अनुमति देता है।

4. प्रभाव: सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं में से एक तत्काल प्रभाव देने की क्षमता है। एप्लाइड एआई समाधान विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करते हैं या प्रक्रियाओं को अनुकूलित करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप कम समय में दक्षता में वृद्धि, बेहतर निर्णय लेने और समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है।

2.जेनरेटिव एआई (Generative AI)

जेनरेटिव एआई एआई का एक उपक्षेत्र है जो मशीनों की स्वतंत्र रूप से नई और मूल सामग्री बनाने की क्षमता पर ध्यान केंद्रित करता है, चाहे वह पाठ, चित्र, संगीत या अन्य रचनात्मक आउटपुट हो।

जबकि एप्लाइड एआई वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने पर केंद्रित है, वास्तविक एआई रचनात्मकता और नई और अनूठी सामग्री बनाने की क्षमता पर आधारित है, जो अक्सर मनुष्यों द्वारा बनाई गई सामग्री से अप्रभेद्य होती है।

जेनरेटिव एआई की मुख्य विशेषताएं:

स्वायत्त रचनात्मकता: जेनरेटिव एआई स्वतंत्र रूप से काम करता है, बिना किसी मानवीय इनपुट के प्रत्येक व्यक्तिगत आउटपुट के लिए सामग्री तैयार करता है। यह एल्गोरिदम और मॉडल का उपयोग करता है जिन्हें पैटर्न को पहचानने और उस ज्ञान के आधार पर नई सामग्री बनाने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।

विविध अनुप्रयोग: जेनरेटिव एआई का उपयोग कला, संगीत और लेखन जैसे विभिन्न रचनात्मक क्षेत्रों में किया जा सकता है। इसमें नए और अप्रत्याशित तत्वों को जोड़कर पारंपरिक रचनात्मक प्रक्रियाओं को बदलने की क्षमता है।

अनुकूलनशीलता: जेनरेटिव एआई मॉडल को विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और इसका उपयोग विभिन्न शैलियों, शैलियों और प्रारूपों में सामग्री उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। यह लचीलापन उन्हें रचनात्मक अन्वेषण के लिए लचीला उपकरण बनाता है।

3.Robotics

रोबोटिक्स एक वैज्ञानिक, इंजीनियरिंग और तकनीकी क्षेत्र है जो मशीनें बनाता है, जिन्हें रोबोट के रूप में जाना जाता है, जो मानव व्यवहार की नकल करते हैं या प्रतिस्थापित करते हैं। रोबोट हमेशा लोकप्रिय संस्कृति में लोकप्रिय रहे हैं, आर2-डी2 से लेकर टर्मिनेटर तक और यहां तक कि फिल्मों में भी। ये अत्यधिक मानवीय रोबोट अक्सर स्वयं का व्यंग्यचित्र प्रतीत होते हैं। लेकिन क्या रोबोट हमारी सोच से कहीं अधिक उन्नत हैं?

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, वैसे-वैसे रोबोटिक्स की परिभाषा भी बदलती जाती है। 2005 में, सभी रोबोटों में से 90% ऑटोमोटिव कारखानों में पाए गए, मुख्य रूप से यांत्रिक हथियारों के रूप में जिनका उपयोग किसी वाहन के विशिष्ट भागों पर वेल्ड या स्क्रू करने के लिए किया जाता था।

आजकल, रोबोटिक्स की परिभाषा विकसित और विस्तारित हो गई है, जिसमें ऐसे रोबोटों का निर्माण, विकास और उपयोग शामिल है जो दुनिया के सबसे कठिन वातावरण की खोज, कानून प्रवर्तन में सहायता, सर्जिकल प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और बचाव अभियानों को निष्पादित करने जैसे कार्य करते हैं…

4.Cloud Computing

क्लाउड कंप्यूटिंग एक प्रतिमान है जो इंटरनेट पर कंप्यूटिंग सेवाएं प्रदान करता है, उपयोगकर्ताओं को सर्वर, स्टोरेज, डेटाबेस, नेटवर्किंग, सॉफ्टवेयर और एनालिटिक्स सहित कंप्यूटिंग संसाधनों के साझा पूल प्रदान करता है। भौतिक हार्डवेयर या सर्वर के स्वामित्व और रखरखाव के बजाय, व्यक्ति और संगठन भुगतान के आधार पर कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंचने और उपयोग करने के लिए क्लाउड का लाभ उठा सकते हैं। क्लाउड कंप्यूटिंग एक मूलभूत तकनीक बन गई है, जो आईटी सेवाओं की डिलीवरी में स्केलेबिलिटी, लचीलेपन और लागत-दक्षता को सक्षम बनाती है…

क्लाउड कंप्यूटिंग विशेषताएं

ऑन-डिमांड स्व-सेवा: मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना आवश्यकतानुसार सर्वर इंस्टेंस या स्टोरेज जैसे कंप्यूटिंग संसाधन प्रदान करना और प्रबंधित करना।

ब्रॉड नेटवर्क एक्सेस: लैपटॉप, स्मार्टफोन या टैबलेट जैसे किसी भी उपकरण से इंटरनेट पर कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच प्रदान करना।

संसाधन पूलिंग: एकाधिक ग्राहकों को अनुकूलित संसाधन उपयोग और लागत प्रभावी बुनियादी ढांचा साझाकरण प्रदान करने के लिए कंप्यूटिंग संसाधनों को पूल करना। तीव्र लोच: मांग के आधार पर क्लाउड संसाधनों को तेजी से ऊपर या नीचे बढ़ाया जा सकता है। यह उपयोगकर्ताओं को संसाधनों के इष्टतम प्रदर्शन और उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए बदलते कार्यभार के साथ जल्दी से समायोजित करने की अनुमति देता है।

मापित सेवा: क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधनों को उपयोगकर्ता की वास्तविक खपत के आधार पर मापा और बिल किया जाता है, जिससे लागत-दक्षता में सुधार होता है क्योंकि उपयोगकर्ता केवल उन संसाधनों के लिए भुगतान करता है जो वे उपभोग करते हैं।

उदाहरण :-एक सेवा के रूप में बुनियादी ढाँचा (IaaS), एक सेवा के रूप में प्लेटफ़ॉर्म (PaaS), और एक सेवा के रूप में सॉफ़्टवेयर (SaaS) शामिल हैं। IaaS एक प्रकार की क्लाउड कंप्यूटिंग सेवा है जो आपको इंटरनेट पर वर्चुअल मशीन या अन्य संसाधन किराए पर लेने की अनुमति देती है।

IaaS का एक उदाहरण AWS का इलास्टिक कंप्यूट क्लाउड या EC2 है। PaaS, या प्लेटफ़ॉर्म एक सेवा के रूप में, आपको एप्लिकेशन विकसित करने, चलाने और प्रबंधित करने के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। PaaS का एक उदाहरण Google App इंजन है।

5.Data Science

डेटा विज्ञान व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करने वाली अंतर्दृष्टि बनाने के लिए भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना है। डेटा साइंस एक बहु-विषयक क्षेत्र है जो गणित, सांख्यिकी, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के सिद्धांतों और प्रथाओं को शामिल करता है।

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में “क्या हुआ?””ऐसा क्यों हुआ?”“हम परिणामों के साथ क्या कर सकते हैं?”जैसे पूछना और उत्तर देना डेटा विज्ञान में डोमेन ज्ञान, प्रोग्रामिंग कौशल और गणित और सांख्यिकी का ज्ञान मिलाकर सार्थक अंतर्दृष्टि मिलती है। डेटा वैज्ञानिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके AI सिस्टम बनाते हैं|

जो संख्याओं, पाठों, छवियों, वीडियोओं, ऑडियोओं और अन्य सामग्री पर लागू होते हैं, जो सामान्य रूप से मानव बुद्धि द्वारा किए जाने वाले कार्यों को कर सकते हैं। ये AI सिस्टम से मिलने वाली अंतर्दृष्टि व्यावसायिक मूल्य में बदल सकती है|

Examples of Data Science Applications:

वित्त में पूर्वानुमानित विश्लेषण: विवरण: डेटा साइंस का उपयोग वित्तीय रुझानों का पूर्वानुमान लगाने, जोखिम का आकलन करने और डेटा-संचालित निवेश निर्णय लेने के लिए किया जाता है।

हेल्थकेयर डायग्नोस्टिक्स और प्रोग्नॉस्टिक्स: विवरण: डेटा साइंस रोग निदान और उपचार योजना को बढ़ाने के लिए मेडिकल रिकॉर्ड, छवियों और आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण करने में सहायता करता है।

ई-कॉमर्स अनुशंसा प्रणाली: विवरण: डेटा साइंस अनुशंसा इंजनों को शक्ति प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ता के व्यवहार और प्राथमिकताओं के आधार पर वैयक्तिकृत उत्पाद सुझाव प्रदान करता है।

सोशल मीडिया भावना विश्लेषण: विवरण: डेटा साइंस का उपयोग सोशल मीडिया सामग्री का विश्लेषण करने, उत्पादों, ब्रांडों या घटनाओं के प्रति जनता की भावना को निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

6.Automation

स्वचालन क्या है? स्वचालन से तात्पर्य कम या बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के कार्यों को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकी, मशीनरी या सिस्टम का उपयोग करने की प्रक्रिया से है। इसका मुख्य उद्देश्य प्रक्रियाओं को सरल बनाना, दक्षता में सुधार करना और शारीरिक श्रम को कम करना है। स्वचालन में संचालन और कार्यों को पूरा करने के लिए कंप्यूटर, रोबोटिक्स और नियंत्रण प्रणालियों का उपयोग शामिल है।

स्वचालन का उपयोग कई उद्योगों और अनुप्रयोगों जैसे विनिर्माण, परिवहन और स्वास्थ्य सेवा, साथ ही वित्त और अन्य उद्योगों में किया जाता है। यह उत्पादकता, सटीकता बढ़ाने और दोहराए जाने वाले या कठिन कार्यों में गलतियों को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। स्वचालन के मुख्य घटक डेटा एकत्र करने के लिए सेंसर, सूचना प्रसंस्करण के लिए नियंत्रक और भौतिक क्रियाएं करने के लिए एक्चुएटर (या तंत्र) हैं।

स्वचालन प्रणालियाँ सरल से लेकर, जैसे कि प्रोग्राम करने योग्य थर्मोस्टेट, से लेकर जटिल तक हो सकती हैं, जिसमें मशीनों या कंप्यूटरों के जुड़े नेटवर्क शामिल होते हैं। संक्षेप में, स्वचालन में प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और उन्हें मैन्युअल विकल्पों की तुलना में अधिक कुशलतापूर्वक, विश्वसनीय और अक्सर अधिक तेज़ी से नियंत्रित करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करना शामिल है|

उदाहरण:

कल्पना कीजिए कि आपके घर में एक स्मार्ट थर्मोस्टेट है। यह उपकरण आपके रहने की जगह के हीटिंग और कूलिंग को स्वचालित कर सकता है, बिना आपको इसे हर समय मैन्युअल रूप से समायोजित करने की आवश्यकता के।

सेंसर: स्मार्ट थर्मोस्टेट सेंसर से सुसज्जित है जो आपके घर में तापमान को मापता है।

नियंत्रक: थर्मोस्टेट में एक अंतर्निर्मित कंप्यूटर या नियंत्रक होता है जो प्राप्त तापमान डेटा को संसाधित करता है। एक्चुएटर: थर्मोस्टेट आपके हीटिंग, वेंटिलेशन और एयर कंडीशनिंग (एचवीएसी) सिस्टम से जुड़ा है, जो इस मामले में एक्चुएटर है। एक्चुएटर भौतिक क्रिया को अंजाम देने के लिए जिम्मेदार है,

इस उदाहरण में, हीटर या एयर कंडीशनर को चालू या बंद करना। अब, आइए देखें कि इस परिदृश्य में स्वचालन कैसे काम करता है:

स्वचालन प्रक्रिया: आप स्मार्ट थर्मोस्टेट पर एक विशिष्ट तापमान निर्धारित करते हैं। यदि आपके घर में तापमान निर्धारित मूल्य से नीचे या ऊपर चला जाता है, तो सेंसर इस परिवर्तन का पता लगा लेते हैं।

डेटा प्रोसेसिंग: नियंत्रक इस डेटा को संसाधित करता है और तापमान सेटिंग्स के आधार पर तय करता है कि हीटिंग या कूलिंग सिस्टम को सक्रिय करना है या नहीं। शारीरिक क्रिया: यदि बहुत ठंड है, तो थर्मोस्टेट एचवीएसी प्रणाली को हीटिंग शुरू करने का संकेत देता है। यदि यह बहुत गर्म है, तो यह सिस्टम को ठंडा करना शुरू करने का संकेत देता है। यह स्वचालित रूप से होता है, आपके द्वारा थर्मोस्टेट को मैन्युअल रूप से समायोजित किए बिना।

7.Internet of Things

IoT शब्द का उपयोग कनेक्टेड डिवाइसों या “चीजों” के नेटवर्क का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो इंटरनेट पर संचार और सूचनाओं का आदान-प्रदान करते हैं। IoT डिवाइस सेंसर, सॉफ़्टवेयर और अन्य तकनीकों के साथ बनाए जाते हैं जो उन्हें डेटा एकत्र करने और साझा करने की अनुमति देते हैं।

कल्पना करें कि आपकी रोजमर्रा की वस्तुएं, जैसे थर्मोस्टेट, फ्रिज, या लाइट बल्ब, सुपर स्मार्ट हैं। उनके पास छोटे सेंसर होते हैं जो उनके आस-पास की चीज़ों को महसूस कर सकते हैं, जैसे तापमान या कितनी रोशनी है। उनके पास इस जानकारी को केंद्रीय हब या अन्य स्मार्ट उपकरणों पर भेजने का एक तरीका भी है।

तो, मान लीजिए कि आपका स्मार्ट थर्मोस्टेट यह महसूस करता है कि आपके घर में बहुत अधिक गर्मी है। यह इस जानकारी को एक केंद्रीय प्रणाली को भेजता है। सिस्टम तब यह पता लगा सकता है कि क्या करना है, जैसे एयर कंडीशनर को चालू करने और चीजों को ठंडा करने के लिए कहना। यह सब आपके कुछ भी किए बिना होता है।

सरल शब्दों में, इंटरनेट ऑफ थिंग्स नियमित चीजों को इंटरनेट पर एक-दूसरे से बात करने की क्षमता देकर स्मार्ट बनाने के बारे में है। इससे उन्हें एक साथ काम करने, जानकारी साझा करने और हमारे जीवन को आसान और अधिक कुशल बनाने के लिए स्मार्ट निर्णय लेने में मदद मिलती है।

8.Edge Computing

एज कंप्यूटिंग का उपयोग एक प्रकार की वितरित कंप्यूटिंग का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो कंप्यूटिंग और डेटा स्टोरेज को उस स्थान के करीब लाता है जहां डेटा उत्पन्न किया जा रहा है। केंद्रीय क्लाउड सर्वर पर निर्भर होने के बजाय, एज कंप्यूटिंग डेटा प्रोसेसिंग को नेटवर्क के किनारे पर डिवाइस या सेंसर के करीब लाती है।

यह दृष्टिकोण विलंबता को कम करता है, प्रतिक्रिया समय में सुधार करता है और दूरस्थ सर्वर पर बड़े पैमाने पर डेटा स्थानांतरण की आवश्यकता को कम करता है। एज कंप्यूटिंग डेटा को उस स्थान के करीब संसाधित करने की अनुमति देता है जहां इसे उत्पन्न किया जा रहा है, जो विलंबता को कम करता है

और वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग की अनुमति देता है। एज कंप्यूटिंग उन स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां तेजी से निर्णय लेने, कम विलंबता और कुशल नेटवर्क उपयोग की आवश्यकता होती है।

9.Blockchain

प्रौद्योगिकी की लगातार विकसित हो रही दुनिया में, “ब्लॉकचैन” शब्द बिटकॉइन जैसी क्रिप्टोकरेंसी का पर्याय बन गया है। लेकिन ब्लॉकचेन सिर्फ एक प्रचलित शब्द नहीं है; यह एक क्रांतिकारी तकनीक है जिसमें उद्योगों में क्रांति लाने और सूचना और लेनदेन को संसाधित करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है।

ब्लॉकचेन एक शब्द है जिसका उपयोग कई विशेषज्ञ विकेंद्रीकृत(decentralized) खाता तकनीक (distributed ledger technology) का वर्णन करने के लिए करते हैं। यह कंप्यूटर के नेटवर्क पर लेनदेन को रिकॉर्ड करता है, और प्रत्येक लेनदेन, या “ब्लॉक”, पिछले एक से जुड़ा होता है। लेन-देन की इस श्रृंखला को ब्लॉकचेन कहा जाता है, और इसे क्रिप्टोग्राफी के माध्यम से सुरक्षित किया जाता है।

10.Data Analytics

डेटा एनालिटिक्स मूल्यवान अंतर्दृष्टि और निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसमें बुनियादी सांख्यिकीय विश्लेषण से लेकर परिष्कृत मशीन लर्निंग तक तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। डेटा एनालिटिक्स का मुख्य उद्देश्य संगठनों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटासेट के भीतर रुझानों, पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करना है।

डेटा विश्लेषण डेस्कटॉप से लेकर क्लाउड-आधारित तक विभिन्न वातावरणों में हो सकता है। आप कहां और कैसे डेटा विश्लेषण करते हैं यह कई कारकों पर निर्भर करता है, जिसमें आपके पास मौजूद डेटा की मात्रा, आपके लिए आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधन, आपके लिए आवश्यक उपकरण और आपके अनुभव का स्तर शामिल है। यहां डेटा विश्लेषण करने के कुछ सबसे सामान्य वातावरण और तरीके दिए गए हैं:

डेस्कटॉप या स्थानीय वातावरण:

उपकरण: Microsoft Excel, Python जैसे सॉफ़्टवेयर उपकरण, Pandas और NumPy, R जैसे पुस्तकालयों के साथ, या SPSS जैसे सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर।

उपयोग का मामला: छोटे से मध्यम आकार के डेटासेट और सरल विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए उपयुक्त। इसका उपयोग अक्सर व्यक्तियों या छोटी टीमों द्वारा खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण के लिए किया जाता है।

एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई):

उपकरण: पायथन के लिए ज्यूपिटर नोटबुक या आर के लिए आरस्टूडियो जैसे विशिष्ट आईडीई।

उपयोग का मामला: इंटरैक्टिव और सहयोगात्मक डेटा विश्लेषण के लिए आदर्श। ये वातावरण चरण-दर-चरण तरीके से कोड निष्पादन की अनुमति देते हैं, जिससे डेटा को देखना और समझना आसान हो जाता है।

डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म:

प्लेटफ़ॉर्म: टेबलौ, पावर बीआई, या Google डेटा स्टूडियो जैसे उपकरण।

उपयोग का मामला: इंटरैक्टिव और दृश्य रूप से आकर्षक डैशबोर्ड बनाने के लिए उपयुक्त। इन प्लेटफ़ॉर्म में अक्सर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, अन्वेषण और दूसरों के साथ अंतर्दृष्टि साझा करने की सुविधाएँ शामिल होती हैं।

क्लाउड-आधारित सेवाएँ:

प्लेटफ़ॉर्म: AWS, Google क्लाउड, या Microsoft Azure जैसे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म डेटा एनालिटिक्स के लिए कई प्रकार की सेवाएँ प्रदान करते हैं, जिनमें बड़े डेटा प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग शामिल हैं।

उपयोग का मामला: बड़े डेटासेट को संभालने, उन्नत विश्लेषण करने और स्केलेबल कंप्यूटिंग संसाधनों का लाभ उठाने के लिए आदर्श। क्लाउड सेवाएँ लचीलापन, लागत-प्रभावशीलता और आवश्यकतानुसार स्केल करने की क्षमता प्रदान करती हैं।

डेटाबेस और एसक्यूएल:

उपकरण: SQL-आधारित डेटाबेस जैसे MySQL, PostgreSQL, या क्लाउड-आधारित डेटाबेस जैसे BigQuery।

उपयोग का मामला: डेटाबेस में संग्रहीत संरचित डेटा की पूछताछ और विश्लेषण के लिए उपयुक्त। SQL डेटासेट से विशिष्ट जानकारी एकत्र करने, फ़िल्टर करने और निकालने के लिए शक्तिशाली है।

प्रोग्रामिंग भाषाएँ और पुस्तकालय:

 उपकरण: पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाएं, साथ ही पांडास, न्यूमपी, पायथन के लिए स्किकिट-लर्न, या आर के लिए टिडीवर्स जैसे विशेष पुस्तकालय।

केस का उपयोग करें: अनुकूलित और उन्नत विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए। प्रोग्रामिंग भाषाएँ लचीलापन प्रदान करती हैं और उपयोगकर्ताओं को कस्टम एल्गोरिदम या विश्लेषण लागू करने की अनुमति देती हैं।

बिग डेटा फ्रेमवर्क:

फ्रेमवर्क: अपाचे हडूप, अपाचे स्पार्क और अपाचे फ्लिंक।

11.Non FungibleToken

अपूरणीय टोकन (एनएफटी) एक अनूठी डिजिटल संपत्ति है जो किसी विशेष संपत्ति या सामग्री के स्वामित्व या प्रमाणीकरण के प्रमाण के रूप में कार्य करती है। बिटकॉइन और एथेरियम जैसी वैकल्पिक क्रिप्टोकरेंसी के विपरीत, जिन्हें एक-पर-एक एक्सचेंज किया जा सकता है, प्रत्येक एनएफटी में अद्वितीय विशेषताएं होती हैं जो इसे किसी भी अन्य टोकन से अद्वितीय और विशिष्ट बनाती हैं।

विशिष्टता और अविभाज्यता:

प्रत्येक एनएफटी विशिष्ट है, इसमें अद्वितीय मेटाडेटा का एक सेट होता है जो इसे अन्य टोकन से अलग करता है। एनएफटी को पारंपरिक क्रिप्टोकरेंसी की तरह छोटी इकाइयों में विभाजित नहीं किया जा सकता है; वे अविभाज्य संस्थाएँ हैं।

ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी:

एनएफटी आमतौर पर ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म पर बनाए जाते हैं, जिसमें एथेरियम सबसे लोकप्रिय विकल्पों में से एक है। ब्लॉकचेन पारदर्शिता, सुरक्षा और अपरिवर्तनीयता सुनिश्चित करता है, स्वामित्व और लेनदेन इतिहास पर नज़र रखने के लिए एक विकेन्द्रीकृत खाता प्रदान करता है।

स्मार्ट अनुबंध:

स्मार्ट अनुबंध, ब्लॉकचेन पर स्व-निष्पादन कोड, एनएफटी के निर्माण, स्वामित्व और हस्तांतरण को नियंत्रित करते हैं। वे स्वचालित और भरोसेमंद लेनदेन को सक्षम करते हुए, टोकन के नियमों और शर्तों को एन्कोड करते हैं।

एनएफटी कैसे काम करते हैं:

निर्माण: डिजिटल कलाकार या सामग्री निर्माता अद्वितीय जानकारी को टोकन में एम्बेड करने के लिए स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग करके एनएफटी का निर्माण करते हैं। इस जानकारी में डिजिटल कलाकृति, संगीत फ़ाइल, आभासी अचल संपत्ति, या किसी अन्य डिजिटल संपत्ति के बारे में विवरण शामिल हो सकते हैं।

स्वामित्व और लेनदेन:

एक बार ढाले जाने के बाद, एनएफटी को एक विशिष्ट वॉलेट पते पर सौंपा जाता है, जो स्वामित्व का संकेत देता है। एनएफटी को ब्लॉकचेन लेनदेन का समर्थन करने वाले विभिन्न ऑनलाइन बाज़ारों पर खरीदा, बेचा या व्यापार किया जा सकता है।

उत्पत्ति और प्रामाणिकता:

ब्लॉकचेन एनएफटी के पूरे इतिहास को रिकॉर्ड करता है, जिसमें इसका निर्माण, स्वामित्व परिवर्तन और स्थानांतरण शामिल हैं। यह उद्गम डिजिटल संपत्ति की प्रामाणिकता और मौलिकता सुनिश्चित करता है।

12.Quantum Computing

कल्पना कीजिए कि आपके पास अरबों पुस्तकों का एक विशाल पुस्तकालय है। आपका काम किसी विशेष पुस्तक को किसी विशेष पृष्ठ पर किसी विशिष्ट शब्द के साथ ढूंढना है। कंप्यूटिंग के उत्कृष्ट तरीके में, आप प्रत्येक पुस्तक को एक-एक करके जांचते हैं जब तक कि आपको वह नहीं मिल जाता जो आप ढूंढ रहे हैं।

हालाँकि, जैसे-जैसे आपकी लाइब्रेरी बड़ी होती जाती है, इस प्रक्रिया में अधिक से अधिक समय लगता है। क्वांटम कंप्यूटिंग में आप सभी पुस्तकों को एक साथ जांच सकते हैं। इसे सुपरपोजिशन कहते हैं.

एक क्वांटम बिट (क्विबिट) एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद होता है। इसलिए, क्वांटम कंप्यूटिंग एक साथ कई संभावनाओं को देखती है।

आइए एक अन्य क्वांटम अवधारणा का भी परिचय दें। मान लीजिए कि आपके पास उलझे हुए प्रश्न हैं। एक क्वबिट सुपरपोजिशन में है और दूसरा क्वबिट entanglement में है। यदि आप एक क्वबिट की स्थिति बदलते हैं, तो दूसरा क्वबिट (भले ही वह बहुत दूर हो) entanglement को यथावत रखने के लिए तुरंत अपनी स्थिति बदल देगा।

यह अंतर्संबंध क्वांटम कंप्यूटरों को सूचनाओं को अधिक एकीकृत और कुशल तरीके से संसाधित करने में मदद करता है। पुस्तक खोज सादृश्य की तरह, क्वांटम कंप्यूटिंग सुपरपोज़िशन को entanglement के साथ जोड़ती है ताकि आप एक साथ कई संभावनाओं का पता लगा सकें और अधिक समन्वित तरीके से निर्णय ले सकें।

उदाहरण के लिए, किसी विशाल पुस्तकालय में किसी विशेष पुस्तक को ढूंढना उत्कृष्ट तरीकों का उपयोग करने की तुलना में बहुत तेज़ है।

आइए इसे वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों पर लागू करें

क्रिप्टोग्राफी:

 क्वांटम कंप्यूटर बड़ी संख्या में तेजी से फैक्टरिंग करके आरएसए जैसी व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली एन्क्रिप्शन विधियों को तोड़ सकते हैं, जो वर्तमान साइबर सुरक्षा उपायों के लिए एक चुनौती है।

अनुकूलन समस्याएँ:

क्वांटम कंप्यूटर अनुकूलन समस्याओं को हल करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जैसे डिलीवरी ट्रकों के लिए सबसे कुशल मार्ग ढूंढना या वित्तीय पोर्टफोलियो को अनुकूलित करना।

दवाओं की खोज:

क्वांटम कंप्यूटर अभूतपूर्व सटीकता के साथ आणविक संरचनाओं का अनुकरण कर सकते हैं, एक साथ विभिन्न रासायनिक इंटरैक्शन का विश्लेषण करके दवा खोज प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं।

यंत्र अधिगम:

क्वांटम कंप्यूटिंग विशाल डेटासेट को अधिक कुशलता से संसाधित और विश्लेषण करके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को बढ़ा सकती है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति हो सकती है।

13.Serverless Computing

सर्वर रहित कंप्यूटिंग, जिसे कभी-कभी FaaS भी कहा जाता है, एक क्लाउड-आधारित मॉडल है जो डेवलपर्स को अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के बिना एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने में सक्षम बनाता है।

सर्वर रहित वातावरण में, क्लाउड प्रदाता सर्वर प्रावधान, स्केलेबिलिटी और रखरखाव का ख्याल रखता है। यह डेवलपर्स को किसी विशेष फ़ंक्शन या कार्य के लिए कोड लिखने पर ध्यान केंद्रित करने से मुक्त करता है।

 पारंपरिक सर्वर-आधारित मॉडल में, डेवलपर्स को यह सुनिश्चित करने के लिए सर्वर का प्रबंधन और रखरखाव करना चाहिए कि उनके पास विभिन्न कार्यभार का समर्थन करने के लिए पर्याप्त क्षमता है।

 सर्वर रहित कंप्यूटिंग सर्वर बुनियादी ढांचे को हटाकर इस परिचालन ओवरहेड को समाप्त कर देती है। यह विकास प्रक्रिया को अधिक कुशल और लागत प्रभावी बनाता है।

सर्वर रहित कंप्यूटिंग की मुख्य विशेषताएं:

ईवेंट-संचालित: सर्वर रहित फ़ंक्शंस ईवेंट या अनुरोधों जैसे HTTP अनुरोध, डेटा में परिवर्तन, या निर्धारित कार्यों से ट्रिगर होते हैं। क्लाउड प्रदाता इन घटनाओं के जवाब में फ़ंक्शन निष्पादित करता है।

ऑटो-स्केलिंग: सर्वर रहित प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से मांग के आधार पर कार्यों को स्केल करते हैं। यदि कोई फ़ंक्शन बढ़े हुए ट्रैफ़िक का अनुभव करता है, तो प्लेटफ़ॉर्म इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करते हुए, लोड को संभालने के लिए अतिरिक्त संसाधनों को जल्दी से आवंटित कर सकता है।

भुगतान-जैसा-आप-जाओ मूल्य निर्धारण: सर्वर रहित कंप्यूटिंग के साथ, उपयोगकर्ताओं को उनके कार्यों द्वारा उपयोग किए गए वास्तविक निष्पादन समय और संसाधनों के आधार पर बिल दिया जाता है। निष्क्रिय समय के लिए कोई शुल्क नहीं है, जो इसे छिटपुट रूप से उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोगों के लिए एक लागत-कुशल मॉडल बनाता है।

आइए सर्वर रहित कंप्यूटिंग का एक उदाहरण देखें:

डेवलपर्स एक इमेज प्रोसेसिंग सेवा बनाना चाहते हैं, लेकिन पारंपरिक सर्वर-आधारित मॉडल में उन्हें ऐसे सर्वर स्थापित करने और प्रबंधित करने की आवश्यकता होगी जो इमेज प्रोसेसिंग अनुरोधों में स्पाइक्स को संभाल सकें। इसमें निगरानी, योजना और स्केलिंग शामिल होगी।

सर्वर रहित मॉडल में, डेवलपर्स एक फ़ंक्शन लिख सकते हैं जो विशेष रूप से इमेज प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसे सर्वर रहित प्लेटफ़ॉर्म (जैसे AWS लैम्ब्डा या एज़्योर फ़ंक्शंस या Google क्लाउड फ़ंक्शंस) पर तैनात कर सकते हैं।

सर्वर रहित प्लेटफ़ॉर्म सर्वर प्रोविज़निंग को संभालता है, यह सुनिश्चित करता है कि फ़ंक्शन इसे प्राप्त होने वाले कितने इमेज प्रोसेसिंग अनुरोधों के आधार पर स्वचालित रूप से स्केल करता है। जब किसी डेवलपर को छवि प्रसंस्करण अनुरोध प्राप्त होता है, तो वह उपयुक्त फ़ंक्शन को ट्रिगर करता है|

संसाधन आवंटित करता है, और कोड चलाता है। डेवलपर से केवल वास्तविक छवि प्रसंस्करण समय के लिए शुल्क लिया जाता है। यह अधिक कुशल संसाधन उपयोग, कम लागत और सरलीकृत प्रबंधन की अनुमति देता है।

14.Cyber ​​Security

साइबर सुरक्षा, जिसे सूचना सुरक्षा के रूप में भी जाना जाता है, कंप्यूटर सिस्टम, नेटवर्क और डिजिटल जानकारी को अनधिकृत पहुंच, हमले, क्षति या चोरी से बचाने का क्षेत्र है।

जैसे-जैसे हम डिजिटल प्रौद्योगिकियों पर अधिक से अधिक भरोसा करते हैं, साइबर सुरक्षा संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा और सिस्टम की सुरक्षा को संरक्षित करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गई है।

साइबर सुरक्षा उद्देश्य

साइबर सुरक्षा का एक मुख्य उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि केवल अधिकृत लोगों या सिस्टम के पास ही संवेदनशील जानकारी तक पहुंच हो। यह आमतौर पर एन्क्रिप्शन और एक्सेस नियंत्रण के माध्यम से किया जाता है।

साइबर सुरक्षा का एक अन्य लक्ष्य डेटा में अनधिकृत परिवर्तनों को रोकना है। यह चेकसम, डिजिटल हस्ताक्षर आदि का उपयोग करके किया जा सकता है।

एक्सेसिबिलिटी साइबर सुरक्षा उपायों को सिस्टम और डेटा की सुरक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है जब उन्हें एक्सेस करने की आवश्यकता होती है। इसमें DDoS हमलों से सुरक्षा और डेटा का बैकअप लेने और पुनर्प्राप्त करने की क्षमता शामिल है। उ

पयोगकर्ता प्रमाणीकरण एक बार उपयोगकर्ताओं को प्रमाणित करने के बाद, उनकी पहुंच का स्तर साइबर सुरक्षा नियंत्रण द्वारा निर्धारित किया जाता है।

प्राधिकरण तंत्र यह सीमित करता है कि उपयोगकर्ता क्या कर सकते हैं और कैसे कर सकते हैं। मानव कारक साइबर सुरक्षा शिक्षा और प्रशिक्षण साइबर सुरक्षा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। उपयोगकर्ताओं को फ़िशिंग घोटालों से बचने, मजबूत पासवर्ड का उपयोग करने आदि के बारे में शिक्षित करना महत्वपूर्ण है।

Cybersecurity in Practice:

फ़ायरवॉल: फ़ायरवॉल एक सुरक्षित आंतरिक नेटवर्क और असुरक्षित बाहरी नेटवर्क के बीच फ़ायरवॉल के रूप में कार्य करता है। वे नेटवर्क में आने और जाने वाले सभी ट्रैफ़िक की निगरानी और नियंत्रण करते हैं।

एंटीवायरस सॉफ्टवेयर :एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर का उपयोग कंप्यूटर से वायरस और मैलवेयर का पता लगाने, रोकने और हटाने के लिए किया जाता है।

अतिक्रमण संसूचन प्रणाली घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली (आईडीएस) किसी भी संदिग्ध गतिविधि के लिए नेटवर्क और/या सिस्टम की निगरानी करती है। संभावित सुरक्षा घटना होने पर वे प्रशासकों को सचेत करते हैं।

कूटलेखन एन्क्रिप्शन एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके द्वारा डेटा को एन्क्रिप्ट किया जाता है और एक सुरक्षित प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है। इसे केवल सही डिक्रिप्शन कुंजी वाले लोग या कंप्यूटर ही एक्सेस कर सकते हैं।

पैच प्रबंधन साइबर हमलावरों द्वारा कमजोरियों का फायदा उठाने के जोखिम को कम करने के लिए सॉफ्टवेयर कमजोरियों को नियमित आधार पर ठीक करना आवश्यक है।

घटना की प्रतिक्रिया घटना प्रतिक्रिया योजना होने से संगठनों को सुरक्षा घटनाओं के परिणामों पर प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने और कम करने में मदद मिलती है।

15.Virtual reality

Virtual reality एक कंप्यूटर-जनित 3डी वातावरण देता है जो आपको यथार्थवादी और इंटरैक्टिव वातावरण में रखता है। पारंपरिक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस 2D होते हैं और इसमें एक स्क्रीन, एक कीबोर्ड और एक माउस होता है।

वीआर आपको 3डी वातावरण में रखता है और आपको डिजिटल दुनिया के साथ स्वाभाविक तरीके से बातचीत करने की अनुमति देता है।

आभासी वास्तविकता के प्रमुख घटक क्या हैं?

हेड-माउंटेड डिस्प्ले (HMD) VR में उपयोग किया जाने वाला प्राथमिक हार्डवेयर उपकरण है। यह एक हेडसेट है जिसे सिर पर पहना जाता है और इसमें दो छोटी स्क्रीन (प्रत्येक आंख के लिए एक) होती हैं जो त्रिविम छवियां प्रदर्शित करती हैं।

मोशन ट्रैकिंग:-उपयोगकर्ता की गतिविधियों को ट्रैक करने और उन्हें आभासी वातावरण में अनुवाद करने के लिए वीआर सिस्टम में मोशन ट्रैकिंग (मोशन सेंसर और कैमरे) का उपयोग किया जाता है। उपयोगकर्ता अपना सिर घुमा सकते हैं और कमरे के चारों ओर देख सकते हैं।

इमर्सिव ऑडियो: स्थानिक ऑडियो प्रौद्योगिकियां 3डी ऑडियो प्रदान करके विसर्जन की भावना में योगदान करती हैं जो उपयोगकर्ता के सिर की गतिविधियों के जवाब में बदलती है। यह आभासी वातावरण में मौजूद होने की भावना को बढ़ाता है।

कंप्यूटिंग शक्ति: उच्च गुणवत्ता वाले वीआर अनुभवों के लिए शक्तिशाली कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। यह आमतौर पर एक कंप्यूटर या गेमिंग कंसोल है जो उच्च गुणवत्ता वाले ग्राफिक्स चलाने और वास्तविक समय उपयोगकर्ता इनपुट पर प्रतिक्रिया देने में सक्षम है।