Az adatállomány növekedése miatt vállalatok kénytelenek adattárolásukat, alkalmazásaikat és szolgáltatásaikat decentralizálni, hogy a lehető legközelebb legyenek a végfelhasználókhoz. Például a hálózatok peremén, kihasználva az ottani „okos” tárgyak, mobiltelefonok, routerek, integrált hozzáférésű eszközök vagy éppen közeli mikro-adatközpontok stb. lehetőségeit.

Az elosztott számításokhoz tartozó peremszámítások (edge computing) lényege, hogy nem hagyományos adatközpontokon és nem is a felhőn alapulnak, hanem a számításokat és az adattárolást az adatforrás közelébe víve, minimálisra csökkentik a távolság miatti potenciális problémákat, például az akadozó sávszélességet. Olcsón és gyorsan működnek egy alapvetően egyszerű infrastruktúrában, és ha valami elromlik, a hibát is hamar megoldják.

Az amerikai techóriásokkal rivalizáló francia Mistral AI két 8 milliárd vagy kevesebb paraméteres nyelvmodellt mutatott be, amelyek elég kicsik ahhoz, hogy peremszámítás-eszközökön is fussanak. A Ministral 3B és a Ministral 8B több területen jobb teljesítményt nyújt, mint a Google és a Meta hasonló méretű modelljei: ismeret visszakeresés, józanész-alapú következtetés, többnyelvű szövegértés.

Az első modellt, a Mistral 7B-t tavaly mutatták be a nyíltforrású Apache licenc alatt. Azóta több méretben kísérleteznek modellekkel, alternatív architektúrákkal. Zárt modelleket szintén fejlesztenek, az eddigiek speciális feladatokra (kódgenerálás, képfeldolgozás stb.) használhatók.  

A Mistral alkalmazásprogramozói felületén (API) hozzáférhető Ministral 8B nem kereskedelmi célra ingyen letölthető, a kereskedelmi használat üzleti licencszerződés tárgya. A 3B millió input és output tokenenként 0,04, a 8B 0,10 dollárba kerül.

A Ministral-család 131073 input tokent képes feldolgozni. A modellek úgy készültek, hogy természetes módon folytassanak interakciókat például valósidejű időjárási adatokat lekérő vagy intelligensotthon-eszközöket vezérlő külső API-kkal.

A 3B-t kisebb eszközökre, például okostelefonokra, a 8B-t nagyobbakra, például laptopokra találták ki. A teszteken kódolásban, matematikában, francia, német és spanyol nyelvű feladatokban is jól teljesítettek.   

A brománc az angol brothers (testvérek) és romance (románc) szavak összevonása (bromance) szoros, nem-szexuális jellegű barátság férfiak között. Az OpenAI főnöke, Sam Altman egyszer, nem is olyan régen a tech legjobb brománcaként jellemezte vállalata és a Microsoft kapcsolatát. Most viszont úgy tűnik, hogy romlik a viszony, mert mindkét fél nagyobb önállóságra törekszik.

Partnerségük teljesen átformálta a mesterségesintelligencia-terepet, óriási hatást gyakorol egy csomó kutatásfejlesztésre, befolyásol cégeket. Kapcsolatuk a kezdetek óta szemlélteti, hogyan tartható fenn szoros együttműködés állandóan növekvő kihívások közepette. 

A Microsoft létfontosságú anyagi forrásokkal járult hozzá, hogy az OpenAI igazi gigásszá váljon, míg az OpenAI modelljei versenyben tartották a Microsoftot, MI-technológiája felturbózta a Binget, a Windows-t, az Office-t, az Azure-t, lehetővé tette a Copilot felvirágzását. A napról napra növekvő versenyben viszont mindkét félnek rugalmasabbnak kell lennie az innovációhoz és az alkalmazkodáshoz. 

A The New York Times alapján a két vállalat belső források szerint kölcsönösen lazítani szeretnék a kapcsolaton. Az együttműködést az erőforrások iránti kereslet, a vezetők közötti súrlódások és más cégekkel kötött partnerségek bonyolítják.

A Microsoft 2019 óta összesen 13 milliárd dollárt invesztált az OpenAI-ba. A startup hozzáfér a redmondi óriás feldolgozó infrastruktúrájához, míg a Microsoft Altmanék modelljeihez, amelyeket be is integráltak alkalmazásaikba, emellett tízezer GPU-s (grafikai feldolgozóegység) rendszert építettek az Azure-on OpenAI-modellek gyakoroltatásához.

Az OpenAI újratárgyalná a megállapodást, a Microsoft továbbfejleszti MI-technológiáit. 2023-ban Altman további befektetésekről tárgyalt, a főnök ideiglenes (tavaly novemberi) menesztése után a Microsoft viszont újragondolta a dealt. Az OpenAI változatlanul új befektetésekre és számítási kapacitásokra vár.

A Microsoft márciusban alkalmazásba vette Mustafa Suleymant az Inflection vezérigazgatóját, aki egyáltalán nincs megelégedve az OpenAI lassú fejlesztési tempójával. Emellett a Microsoft mérnökei kritikus OpenAI-szoftvereket a két cég közötti protokollok figyelembevétele nélkül töltöttek le. Júniusban a Microsoft kivételes esetként hozzájárult, hogy az OpenAI további számítási kapacitásért cserébe felmondjon egy tízmilliárd dolláros megállapodást az Oracle-al.

Az eredeti megállapodás értelmében a Microsoft elveszíti az OpenAI technológiákhoz való hozzáférési jogot, ha az utóbbi általános mesterséges intelligenciát (AGI) fejleszt. A kitétellel meg akarták akadályozni az MI-lehetőségek kereskedelmi hasznosítását, vagy hogy visszaéljenek velük. Ha viszont az OpenAI vezetősége kijelenti, hogy az AGI-n dolgoznak, kiléphetnek a szerződésből, vagy újratárgyalhatják azt.

A fosszilis tüzelőanyagok, például a szén óriási károkat okoznak a környezetnek. Megújuló energiaforrásokkal, mint a nap- vagy a szélenergiával egyelőre lehetetlen kielégíteni az infokom szektor mesterségesintelligencia-fejlesztések miatt folyamatosan növekvő áramigényét.

Szakemberek a biztonságot növelő és a környezetszennyezést csökkentő, olcsóbb következőgenerációs lehetőségeket tanulmányoznak. Ebből a meggondolásból kiindulva, az Amazon, a Google és a Microsoft bejelentette, hogy komoly összegeket fektetnek atomenergia-projektekbe. Az Amazon és a Google össze is állt, és kicsi erőműveket építenek, a Microsoft pedig egy régi atomerőművet tervez felújítani.

Az atomenergia az Egyesült Államok áramfogyasztásának tizennyolc százalékát, Franciaországénak és pár más EU-s államénak még nagyobb részét teszi ki. Az erőmű felépítése után a széndioxid-kibocsátás nulla, a megoldás ezért is vonzó az MI-fejlesztő infrastruktúra számára.

Csakhogy van egy nagyon komoly akadály: az ismert katasztrófák (Three Mile Island, USA, 1979; Csernobil, 1986; Fukusima, 2011) után az USA-ban problémás atomerőművet építeni, az energiaforrás általános megítélése talán még a fosszilisekénél is rosszabb. Másrészt viszont a széndioxid-kibocsátás miatti növekvő nyomás idővel erősebb lehet, mint az új erőművekkel járó kockázat.

Márciusban Joe Biden elnök mindenesetre atomerőművek építését és szabályozását leegyszerűsítő jogszabályt írt alá. Talán a technológiai ipar nyomására is, mert a szektor egyre nagyobb érdeklődést mutat az alternatív energiaforrások iránt. 

Az MI-modellek gyakoroltatásának és futtatásuknak helyszínei, az adatközpontok közismerten hatalmas energiamennyiséget használnak el, sajnos hozzájárulnak a klímaváltozás felgyorsulásához. Az atomenergia viszont megbízható, szénmentes, összességében biztonságosabb, a balesetveszély tényleg minimális.

A Microsoft, az OpenAI és az Nvidia energetikai „new deal” bevezetésére sürgetik az amerikai kormányt, el akarják érni, hogy Washington többszáz milliárd dollárral járuljon hozzá új erőművek létrehozásához.

Az a tény, hogy techóriások komoly összegeket fektetnek atomerőművekbe, egyértelműen jelzi, mekkora az MI-verseny tétje. Becslések alapján az MI-vel foglalkozó adatközpontok 2026-ra elérhetik a 2022-es fogyasztás dupláját, számszerűsítve: ezernél több terawatt/órát. 

Az atomenergia hosszú évtizedekre biztosíthat környezetbarát megoldást. Baj esetén viszont tudjuk, milyenek a következmények…     

A japán Kobe városának Szemkórházában tudósok emberi őssejteket használva sikeresen „befoltoztak” egy lyukat egy majom retinájában, visszaállítva a főemlős látását, amellyel komoly lépést tettek az idősödéssel járó látáskárosodás elleni küzdelemben, a probléma kezelésében.

Az úgynevezett sárgafolt (makula) lyuk az öregedéshez kapcsolódó látáskárosodás. Idősödve, a szemgolyókat kitöltő, lekerekített alakjukat megőrző gélszerű folyadék a retinától lefelé zsugorodik, és időnként szakadást okoz a makulában.

Egy ilyen sérülés következményekkel jár. A makula a szem közepén helyezkedik el, az érzékszerv legaktívabb részeként a központi látásért és a fényfeldolgozásért felelős.

A makula-lyuk a látás elhomályosodásához, romlásához vezet. Az esetek csak kilencven százalékára alkalmazható jelenlegi gyógymódok mellékhatása a periferikus látás elveszítése. A szemészek a retina széléről helyeznek át sejteket a retina közepére. Ha viszont a szélen kevesebb a sejt, akkor a periferikus látás romlik, ott várhatók szakadások.

Kutatók ezért foglalkoznak az őssejtes kezeléssel. Nem kell a szem egyébként is korlátozott sejtállományából elvenni, hanem újakat használnak pótlásként. 

A japán orvosok emberi embrióból származó retinális prekurzor sejteket tenyésztettek ki, majd a megvakult majom szemébe, retinája jobb oldalába implantálták őket.

Hat hónappal később tesztelték a majom látását. Három tesztsorozaton vett részt: korábban a felvillantott pontok mindössze 1,5 százalékára, ezúttal 11-26 százalékukra reagált. Kiderült az is, hogy a retinában új sejtek nőttek – de a kutatók nem tudták eldönteni, hogy az őssejtekből vagy az állat eredeti retinájából származnak.

További kutatások szükségesek ahhoz, hogy eldöntsék: a kezelés használható-e embereknél. Ha igen, az őssejtes megoldás komoly és szerteágazó lehetőségekkel kecsegtet. 

A Meta új mesterségesintelligencia-modelleket tett közzé, köztük az MI-fejlesztéshez kevesebb emberi jelenlétet megvalósítani hivatott „önmagától gondolkodó értékelőt.”

Az eszközt augusztusban mutatták be, tanulmányban részletesen elemezték hogyan alapul ugyanarra a „gondolatlánc” technikára, mint az OpenAI nemrég kiadott o1 modelljei. Így megbízhatóbban képes megítélni MI-k válaszait.

A technikával összetett problémákat kisebb logikai lépésekre szed szét, és úgy tűnik, például olyan területeken, mint a tudomány, a kódolás és a matematika, javul a válaszok pontossága.

A kiértékelő gyakoroltatásához kizárólag MI által generált adatokat használtak, azaz már ezen a szinten kihagyták a humán inputot. Az MI-k tevékenységét pontosan megítélő MI lépés az autonóm MI-ágensek irányába. Ezek az entitások saját hibáikból tanulnak.

Az új ágensek digitális asszisztensként elég intelligensek lehetnek sokféle feladat emberi beavatkozás nélküli kivitelezéséhez. Az önmagukat javító modellekkel kevésbé vagy egyáltalán nem lesz szükség drága és gyakran nem hatékony folyamatokra, mint az emberi visszacsatolásos megerősítéses tanulás, amely nem működik humán input nélkül. 

A humán címkézőknek (az ő inputjukra van szükség) speciális ismeretekre van szükségük adatok pontos címkézéséhez, komplex matematikai feladatokra és lekérdezésekre adott válaszok hitelesítéséhez.

A Meta kutatói reménykednek, hogy az MI egyre inkább „szuperhumánná” válik, pontosabban ítéli meg saját munkáját, és ezzel már jobban teljesít, mint az átlagember. Az „autodidaktaság” és az önértékelés nagyon fontos képességek az emberrel azonos szintű általános mesterséges intelligencia (AGI) eléréséhez.

Más vállalatok, köztük a Google és az Anthropic szintén írtak anyagokat az MI-visszacsatolás alapú megerősítéses tanulásról (RLAIF, Reinforcement Learning from AI Feedback), nyilvános használatra viszont nem tettek közzé modellt.

Malajzia legdélebbi szövetségi államában, a Szingapúrral határos Johorban fellendülőben van az adatközpont-építés. A fekvés, a természeti erőforrások, a befektetőbarát kormány ideálissá teszik az országot, amely így fontos szerepet játszhat a mesterséges intelligencia további fejlődésében.

A ByteDance és a Microsoft komoly összegeket költenek az MI-hez, felhőszámításhoz és telekommunikációhoz feldolgozókapacitást biztosító malajziai létesítményekre.

A bejáratott helyszíneken, mint Írország és Virginia északi része, a tér és a források csökkenésével lelassultak az építkezések. Kevesebb az elektromos áram, egyre negatívabb az új projektek lakossági megítélése. 

Johor vonzó alternatíva.

A szövetségi államban rengeteg a kihasználatlan tér, az energia, a hűtéshez használható víz, és persze Szingapúr közelsége is döntő szempont. A maláj kormány és helyi politikusok speciális engedélyekkel felgyorsították a folyamatokat, az adatközpontokhoz fontos infrastrukturális létesítményeket, például sótalanító üzemeket is építenek. Mivel Malajzia az USA-val és Kínával egyaránt jó kapcsolatokat ápol, az érintett vállalatok politikailag szinte semmit nem kockáztatnak.

Ebben az évben 3,8 milliárd dollárt fektetnek maláj adatközpontokba. A ByteDance és a Microsoft mellett az Oracle is érintett, és míg egyes techóriások saját központjaikat építik, addig független üzemeltetők olyan nagyvállalatokat kiszolgáló központokon dolgoznak, mint az Alphabet, az Amazon vagy a Meta.

Az Ázsia-Csendes-óceán térség Észak-Amerika után – Európát, Dél-Amerikát, a Közép-Keletet és Afrikát megelőzve – második az adatközpont-építkezésben, Johor pedig a térség olyan bejáratott techközpontjaival versenghet majd, mint Hongkong, Mumbai, Szöul, Szingapúr, Sydney és Tokió.

Malajzia pörgő gazdaságát az MI nyilván még versenyképesebbé teszi.

Globálisan 2023 volt az eddigi legmelegebb év. 2024 még nem ért véget, de biztosak lehetünk: az idei az előzőnél is melegebbként vonul majd be a történelembe. A felmelegedéssel a hurrikánok és más természeti katasztrófák következményei még pusztítóbbak.

Andrew Ng szerint itt az ideje, hogy komolyabban vegyük a klímaváltozás hatásait potenciálisan csökkentő geomérnökséget.

A legismertebb geomérnöki eljárással, a sztratoszférikus aerosol befecskendezéssel (stratospheric aerosol injection, SAI) az atmoszférába juttatott részecskék jobban árnyékolják a napot, ami ugyan távolról sem tökéletes megoldás, de segíthet. Ng pár hónapja indította el a több SAI-szcenárió lejátszására és a lehetőségek jobb megértésére alkalmas, mesterségesintelligencia-alapú Planet Parasol klímaemulátort. Ha jobban átlátjuk a geomérnökséget, könnyebben eldönthetjük, mennyire jó lépés az SAI. A részecskék az egyébként a Földre eső napfény bizonyos részét, mondjuk egy százalékát visszaverik. A visszavert napfény mennyiségének kismértékű növelésével elvileg csökkenthetők az ember okozta globális felmelegedés káros következményei.

Az SAI elleni érvek: nem várt klimatikus következményei lehetnek, például helyi időjárási mintákat veszélyeztethet, árvizeket vagy szárazságot okozva. Ha elkezdjük, és hirtelen abbahagyjuk, nagyon gyors felmelegedés jöhet utána (termination shock), beköszönt az összeomlás kora. A használt aeroszoltól függően (jelenleg a kéndioxid a csúcsjelölt) hozzájárulhat a légszennyezéshez és/vagy az ózonréteg további károsodásához. Használatával sokan gondolhatják, hogy nem kell annyira strapálniuk magukat a szénmentesítéssel.

Az utóbbi morális kockázat, de az elméleti, tehát a gyakorlatban nem bizonyított ellenérvek mellett a zsigeri érzelmi reakció is fontos tényező: a geomérnökséggel sokak szerint az ember megint istent próbál játszani…

Az ellenérvekkel szembeni valóság, hogy egyre többen halnak meg a klímaváltozás miatt, és a technológia elméletileg – a gyakorlatban szintén nem bizonyítva – csökkentheti a halálozások számát. 

Az MI segít katasztrófa utáni károk enyhítésében, de sokkal jobb lenne, ha a megelőzéshez járulna hozzá. Az SAI lehetőségeit még minimálisan sem tesztelték, sokkal alaposabb vizsgálatoknak kellene alávetni és nyilvánvalóan az MI-vel és más exponenciális megoldásokkal összekombinálni a technológiát. Természetesen tudományos megalapozottsággal, mint ahogy a friss fizikai és kémiai Nobel-díjas mesterségesintelligencia-kutatók példája is szemlélteti más területeken.  

Egy német bíróság visszautasította a nagyméretű képi adatkészleteket szolgáltató, nonprofit LAION (Large-scale AI Open Network) elleni szerzői jogok megsértése miatt beadott keresetet. Az adatkészleteket olyan képgeneráló modellek használják, mint a Midjourney, a Stable Diffusion és mások, rajtuk gyakorolnak. A szolgáltató tevékenysége a jogi védelem alatt álló tudományos kutatások kategóriába tartozik – mondta ki a verdikt.

A LAION képek terjesztése helyett nyilvánosan elérhető webhelyeken megjelent vizuális anyagokra és a hozzájuk kapcsolódó szövegekre mutató linkeket állít össze. A képeket és/vagy szövegeket használni kívánó modellfejlesztőknek a megadott forrásokról kell letöltenie azokat.

2023-ban Robert Kneschke fotós perelte be a szolgáltatót (az ő képeit is felhasználták modellek gyakoroltatásához).

A bíróság több kulcstényezőt emelt ki.

A LAION ugyan szerzői jogvédelem alatt álló képek nem engedélyezett másolataira mutató linkeket állított össze, a német szerzői jogi törvény viszont engedélyezi nem engedélyezett képek tudományos kutatás célú használatát. A végzés alapján a LAION tevékenysége ebbe a kategóriába tartozik, így pedig nem vétett a törvény ellen.

Képek és szövegek letöltése és összetársítása szintén kivétel, nem tartozik a szerzői jogvédett anyagok adatbányászata kategóriába. Azért nem, mert az adatbányászat a tudományos kutatási cél miatt szintén irreleváns, bár ezt a kérdést még nem zárták le teljesen.

Az adatkészletek nem kereskedelmi célú használata kulcsszerepet játszott a döntésben. A terjesztés ingyenes, a műveletet semmiféle kereskedelmi entitás nem irányította, nem ellenőrizte. Hiába használják az adatokat kereskedelmi rendeltetésű modellek gyakoroltatásához, ez a tény nem elegendő ahhoz, hogy ilyen adatkészletek létrehozása beleessen a „kereskedelmi célú tevékenység” kategóriába. A felperes arra hivatkozott, hogy egyes LAION-tagok kereskedelmi cégekben kapnak fizetést, de mivel maga a LAION nem kereskedelmi entitás, a bíróság visszautasította az érvelést.

A LAION-t és az anyagait használó Stability AI-t, Midjourney-t és DeviantArtot mások is feljelentették; zenegenerátorok és kódoló asszisztensek ellen is folynak hasonló perek.

A német bíróság végzése azért fontos, mert az Európai Unióban az MI Törvény érvénybe lépését követően ez az első verdikt ebben a témakörben. A döntés bíztató az MI-fejlesztő közösségek számára.

A Tesla bemutatta alacsony dőlésszögű kétüléses sportos kupészerű robottaxiját. Az új jármű a sok utasnak és még több csomagnak helyet biztosító hagyományos „taxikép” ellentéte, és nem csoda, hogy befektetőket és elemzőket egyaránt összezavarta.

A Cybercab tetszetős dizájnjáról maga Elon Musk beszélt egy Los Angeles melletti népszerű rendezvényen. A gyártást 2026-ban kezdhetik el, az autó ára állítólag harmincezer dollár alatt lesz.

Musk a tőle megszokott stílusban nem törődött az elvárásokkal, és azzal sem foglalkozott, hogy ilyen taxi miként (nyilván sehogy sem) szolgálja ki az étterembe, repülőtérre tartó családokat. A jármű valószínűleg szűk és kitüntetett ügyfélkörnek készül, őket fogja fuvarozni.

A befektetők kigúnyolták a tervet és a pénzügyi részletek hiányát, a Tesla-részvények pedig másnap, október tizenegyedikén masszív kilenc százalékot estek a New Yorki tőzsdén.

„Taxi kapcsán, nyilvánvalóan kettőnél több személyt szállító autóra gondolok.  Zavarba ejtő, ha csupán kétszemélyeset fejlesztenek” – jelentette ki Jonathan Elfalan, az Edmunds.com autóipari honlap teszt-igazgatója.

A szakértők többsége szerint a robottaxik úgy utánozzák legjobban a szabvány-taxikat, ha sok hely van bennük, magas kialakításúak és tolóajtósak. Musk bemutatott már húsz-személyes futurisztikus járgányt is, viszont nem közölte, hogy mikor számíthatunk rá.

A kétszemélyes robottaxik piaca erősen korlátozott. Eleve kétszemélyes autók amerikai eladása az értékesítések mindössze két százaléka az adatelemző J. D. Power szerint.

Musk elmondta, hogy olcsóbb robottaxit akart, és a Cybercab mérföldenként húsz centbe fog kerülni. Ha viszont az alacsony ár a cél, a két ülésnek semmi értelme. John Krafcik, az Alphabet Waymo, tehát a potenciális közvetlen rivális volt vezérigazgatója szerint a Tesla kétszemélyes kocsija inkább játék, mint komoly cél, ráadásul a kialakítás kihívás idősebb utasok számára.

A Teslának mindenesetre elemi érdeke, hogy gyökeret verjen a jövő szempontjából kulcsfontosságúnak ígérkező üzleti területen. A cég jelenlegi értéke 700 milliárd dollár, a robottaxi-biznisszel viszont Musk szerint meghaladhatja az ötbillió dollárt.

A német Padeborn Egyetem kutatói felépítették Európa legnagyobb mintavétel-alapú fotonikus számítógépét, a Padeborn Kvantum Mintavevőt.

A kvantumszámítási alkalmazások nagyon érzékenyek, és gyorsan felgyülemlenek a hibák. Kutatók világszerte különféle platformokkal kísérleteznek, hogy csökkentsék a rendszerek problémáit. A fotonikus kvantumszámítógépek az egyik megközelítés.

Mint ahogy az elnevezés sugallja, ezek a gépek fotonokat, azaz fényrészecskéket használnak komputációs feladatokhoz. Amióta a fotonalapú kvantumszámítógépek – néhány éve – szobahőmérsékleten is működőképesek, a terület gyorsan fejlődik, könnyebb dolgozni a rendszerekkel.

De megvannak a hátrányaik is: mint minden fényalapú rendszer, hajlamosak optikai veszteségekre. A német kutatók ezeket a veszteségeket igyekeznek kiküszöbölni, ezért építették Európa legnagyobb mintavevő gépét, hogy megértsék, a fotonok mikor hagyják el a kvantumhálózatot, és rájöjjenek, hogyan kezeljék a problémát.

Kutatók korábban is használták ezt a mintavételt kvantumszámítógép-fejlesztéshez, a mostani kísérlet viszont abban különbözik, hogy a rendszerintegrációt és a programozhatóságot kezelték prioritásként.

Programozható interferenciamérőt használva integráltak tetszés szerinti konfigurációkat. A megközelítéssel a fényrészecskéket száloptikai hálózatok kábelén osztják el és irányítják. A hálózati kimenetnél megmérik a fotonok megjelenési helyét.

A teljes programozhatósággal a rendszer jövőbeli kvantumszámítási alkalmazásokhoz, például fehérjeszerkesztéshez, gyógyszerfejlesztéshez is használható. A kutatók kvantummechanikai szakértelmüket olyan jelenségekre alkalmazták, mint a fotonösszefonódás vagy az összenyomás, és sikerült ezeket manipulálniuk, hasznosítaniuk.

A fejlesztéshez új komponenseket építettek, a rendszer hamarosan a számítási felhőben is elérhető lesz.