Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan

<mediawiki xmlns="http://www.mediawiki.org/xml/export-0.11/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.mediawiki.org/xml/export-0.11/ http://www.mediawiki.org/xml/export-0.11.xsd" version="0.11" xml:lang="eu">
  <siteinfo>
    <sitename>Wikibooks</sitename>
    <dbname>euwikibooks</dbname>
    <base>https://eu.wikibooks.org/wiki/Azala</base>
    <generator>MediaWiki 1.47.0-wmf.23</generator>
    <case>first-letter</case>
    <namespaces>
      <namespace key="-2" case="first-letter">Media</namespace>
      <namespace key="-1" case="first-letter">Berezi</namespace>
      <namespace key="0" case="first-letter" />
      <namespace key="1" case="first-letter">Eztabaida</namespace>
      <namespace key="2" case="first-letter">Lankide</namespace>
      <namespace key="3" case="first-letter">Lankide eztabaida</namespace>
      <namespace key="4" case="first-letter">Wikibooks</namespace>
      <namespace key="5" case="first-letter">Wikibooks eztabaida</namespace>
      <namespace key="6" case="first-letter">Fitxategi</namespace>
      <namespace key="7" case="first-letter">Fitxategi eztabaida</namespace>
      <namespace key="8" case="first-letter">MediaWiki</namespace>
      <namespace key="9" case="first-letter">MediaWiki eztabaida</namespace>
      <namespace key="10" case="first-letter">Txantiloi</namespace>
      <namespace key="11" case="first-letter">Txantiloi eztabaida</namespace>
      <namespace key="12" case="first-letter">Laguntza</namespace>
      <namespace key="13" case="first-letter">Laguntza eztabaida</namespace>
      <namespace key="14" case="first-letter">Kategoria</namespace>
      <namespace key="15" case="first-letter">Kategoria eztabaida</namespace>
      <namespace key="710" case="first-letter">TimedText</namespace>
      <namespace key="711" case="first-letter">TimedText talk</namespace>
      <namespace key="828" case="first-letter">Modulu</namespace>
      <namespace key="829" case="first-letter">Modulu eztabaida</namespace>
      <namespace key="1728" case="first-letter">Event</namespace>
      <namespace key="1729" case="first-letter">Event talk</namespace>
    </namespaces>
  </siteinfo>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7248</id>
    <revision>
      <id>44665</id>
      <parentid>44601</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T18:57:08Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>/* Bostgarren hamarkada  (2016-2025) */</comment>
      <origin>44665</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="3314" sha1="gdn0cdyakgcp98fn8dpgad1knltk3xe" xml:space="preserve">{{Lanean|Inaki.alegria}}

[[/SARRERA/]]
== Lehen hamarkada  (1976-1985) ==
[[/DIF 1976-1985: DIF martxan - Eraikina/]]
# [[/VAX makina, LISP makina/]] 
# [[/Datu-base erlazional/]]
# [[/Gako publikoko kriptografia/]]
# [[/Unix Sistema Eragilea/]]
# [[/Ofimatika: testu-prozesadorea eta kalkulu-orria/]]
# [[/Sare lokalak: Ethernet/]]
# [[/Interfaze grafikoa/]]
# [[/PC/]]
# [[/SMTP protokoloa/]]
# [[/TCP/IP (Internet)/]]

== Bigarren hamarkada  (1986-1995) ==
[[/DIF 1986-1995: Euskal lerroa sendotzen/]]
# [[/GIF formatua/]]
# [[/WWW/]]
# [[/HTML/]]
# [[/Linux kernela/]]
# [[/Indargarri bidezko ikasketa/]] (TD-Gammon)
# [[/Java lengoaia eta plataforma unibertsala/]]
# [[/JavaScript/]]
# [[/SSH protokoloa/]]
# [[/Python lengoaia/]]
# [[/Klusterrak eta superkonputazioa/]]

== Hirugarren hamarkada  (1996-2005) ==
[[/DIF 1996-2005: Ikerkuntzaren hazkuntza-hasiera/]]
# [[/Wifi teknologia/]]
# [[/PageRank algoritmoa/]]
# [[/Bluetooth/]]
# [[/BitTorrent protokoloa/]]
# [[/Web zerbitzuak/]]
# [[/Nukleo anitzeko prozesadoreak/]]
# [[/Web 2.0/]]
# [[/Git/]]
# [[/Streaming/]]
# [[/3D (Errealitate birtual)/]]

== Laugarren hamarkada  (2006-2015) ==
[[/DIF 2006-2015: Internazionalizazioa/]]
# [[/Arduino, Robotika/]]
# [[/Hodei-konputazioa/]]
# [[/Hadoop/]]
# [[/Laser_inprimagailua/]]
# [[/Bloke-kateak (Blockchain)/]]
# [[/NoSQL datu-baseak/]]
# [[/Telefono adimenduna eta Tableta/]]
# [[/GAN Sareak/]]
# [[/TensorFlow/]]
# [[/AlphaGo (Deep Reinforcement Learning)/]]

== Bostgarren hamarkada  (2016-2025) ==
[[/DIF 2016-2025: Informatika Fakultateko Ikasketa-Planak/]]
# [[/Sare sozialak/]]
# [[/Docker teknologia/]]
# [[/Bideokonferentzia sistemak/]]
# [[/GPU/]]
# [[/Itzulpen automatiko neuronala/]]
# [[/5G sareak (segmentazioa)/]]
# [[/ARM arkitektura/]]
# [[/LLM ereduak/]]
# [[/AA agenteak/]]
# [[/Konputazio kuantikoa/]]

== Kanpo estekak ==
* [https://eu.wikipedia.org/wiki/Wikiproiektu:Informatika50 Wikilibururako teknologien zerrenda datu gehiagorekin] (arduraduna, urtea, hard/soft/mate, wikiko artikulua kalitatearen estimazioarekin, ingelesezkoa...)
*[https://zientzia.eus/bilaketa/?q=Igor+Leturia&amp;selected_value= Informatikako artikuluak Elhuyar aldizkarian] (Igor Leturia, 117 artikulu)
* [https://www.ehu.eus/ehusfera/e-makumeak/gaur8koak/ e-makumeak. Hileroko artikuluak Gaur8 astekarian]  (120 artikulu)
* [https://www.sarean.eus/ sarean.eus] (1.170 artikulu)
* [https://wikimedia.eus/ikusgela/erronka-digitalak/ Erronka digitalak] bideo bilduma Euskal Wikipediako Ikusgelan (24 bideo)
*[[w:Wikiproiektu:Informatika|''Informatika Wikiproiektua'']]  (2020tik)
** [[w:Wikiproiektu:Informatika/Informatikako Artikuluak Hezkuntza proiektua (IKT)|Informatikako Artikuluak Hezkuntza proiektuan (IKT)]]
** [[w:Wikiproiektu:Informatika/Emakume informatikariak|Emakume informatikariak]]
** [[w:Wikiproiektu:Informatika/Informatikako artikuluak irakasgaika|Informatikako artikuluak irakasgaika]]
** [[w:Wikiproiektu:Informatika/Informatikako artikuluak Wikipedia guztiek izan beharreko 10.000 artikuluen zerrendan|Informatikako artikuluak Wikipedia guztiek izan beharreko 10.000 artikuluen zerrendan]]
* [[Matematika Diskretua]] wikiliburua
* [[PYTHON liburua|PYTHON]] wikiliburua

== Egileak, lotutako artikuluak eta irudiak ==
* [[/Egileak/]]
* [[/Erabilitako irudiak/]] 

[[Kategoria:Informatika]]</text>
      <sha1>gdn0cdyakgcp98fn8dpgad1knltk3xe</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Bloke-kateak (Blockchain)</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7249</id>
    <revision>
      <id>44649</id>
      <parentid>43727</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:08:08Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44649</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8946" sha1="0ebis86jmc62myg98c7svhrp4zorql7" xml:space="preserve">[[File:Bloke katea.jpg|thumb|Bloke-kateen eskema]]
'''Bloke-kateak''' (Blockchain) teknologia [[:w:bitcoin|bitcoin]] dela-eta ezaguna da, baina oinarrizko teknologia bat da, aldaezina eta banatua den datu-base baten bitartez notaritza-sistema deszentralizatu bat ezartzen duena. 

Hasierako ospea, dudarik gabe, bitcoin kripto-monetari&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Arantxa|abizena=Manterola|izenburua=Bitcoin bat zure pentsamenduen truke|hizkuntza=eu|data=2017-05-31|url=https://www.sarean.eus/bitcoin-funtzionamendua/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt; zor dio, baina datuen biltegiratze banatuari eta segurtasunari oinarri delako zabaldu da. Azpiegitura moduan duen ahalmena elektrizitatearen garraio-sarearekin erkatu da. Datu-base publiko erraldoi gisa ikus daiteke, [[:w:P2P|peer-to-peer]] (muturretik muturrera) eredu deszentralizatuan eta kriptografian oinarrituta. Formalki balio-trukerako protokolo gisa definitu da, horretarako dauden gaur egungo bideak gaindituz azkartasun, fidagarritasun eta prezio aldetik. Beste batzuk notaritza-sistema automatiko moduan irudikatzen dute.

Ikuspuntu logikotik bloke-kateak hainbat geruzatan azter daitezke&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=Huashan Chen, Marcus Pendleton, Laurent Njilla, Shouhuai XuAuthors Info &amp; Claims|izenburua=A Survey on Ethereum Systems Security: Vulnerabilities, Attacks, and Defenses|argitaletxea=ACM Digital Library|hizkuntza=en|url=https://dl.acm.org/action/cookieAbsent|aldizkaria=ACM Computing Surveys (CSUR)|zenbakia=Volume 53, Issue 3|doi=10.1145/3391195|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt;:
* azpiegitura (hardwarea)
* sarea (nodoen identifikazioa, informazioaren hedapena eta egiaztapena)
* kontsentsua adostasunari begira (lanaren froga (proof of work) delako mekanismoa)
* datuak (blokeak)
* aplikazioa

==Funtzionamendua==
Wikimediatik hartutako irudiaren bidez modu grafikoan azal daiteke oinarrizko kontzeptua: kate nagusia (beltzez adierazita) lor daitekeen bloke-kate luzeena da (errepikatuak baztertuz), abiapuntua edo genesia berdez adierazitako blokea izanik. Monetaren kasuan kate nagusiak sal-erosketen sekuentzia identifikatuko luke.
Tamalez ez da samurra teknologia honen funtsa labur kontatzea, baina bere oinarrizko ezaugarriak ulertzea funtsezkoa da dituen aukeren garrantzia ulertu ahal izateko. Ezaugarri garrantzitsu hauek azpimarratu daitezke:

* ''Banaketa globala eta deszentralizazioa'': informazioa Interneten zehar banatuta dago, eta ez dago puntu zentralizaturik. Datuak jatorrizko informazioari lotuta geratzen dira gako publiko baten bitartez ([[:w:zifratze asimetriko|zifratze asimetrikoan]] oinarrituta). Informazioa tokenetan banatuta dago eta token bakoitzari denbora-zigilu bat esleitzen zaio. Informazioa erreplikatuta dago hainbat nodotan. Nodo bakoitzari ''meatzari'' (miner) deitzen zaio.

* ''Irekitasuna'': edozeinek atzi dezake informazioa edozein tokitatik baina modu zifratuan, aipatutako gako publikoaren bidez. Gako pribatua duenak bakarrik kontsultatu dezake edukia. Segurtasun aldetik ahuleziak murrizten ditu honek, ez baitago zerbitzarietan-edo sartzeko egiaztatzeko aparteko sistemarik. Honekin kontrajarriak diruditen bi helburu lortzen dira: notaritza batetik, eta parte hartzaileen anonimotasuna mantentzea bestetik.

Sistema erabat deszentralizatua izateak, aginte-autoritaterik ez izateak alegia, kostu energetiko handia du, eta horren ondorioz 2022an [[:w:Ethereum|Ethereumek]] erabaki zuen kontsentsua lortzeko bidea, lanaren frogaren ordez parte-hartzearen froga mekanismoa ezarriz.

{{koadro-berde|
== Bloke-kateak, inbertsioak eta iruzurrak ==

Bloke-kateen teknologiak aldaketa handiak ekarri ditu informatikaren munduan eta, bitcoin monetaren eta antzekoen arrakasta dela-eta, baita gizartean ere.

=== NFT eta arte mundua ===

Kriptomonetak bezala bloke-katetan oinarritzen da NFT teknologia &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Iñaki|abizena=Alegria|izenburua=NFT ulertu nahian|hizkuntza=eu|data=2022-02-10|url=https://www.sarean.eus/nft-ulertu-nahian/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-03-09}}&lt;/ref&gt; (Non Fungible Token edo Elementu/token ez-suntsigarriak). Formalki balio-trukerako protokolo gisa definitu zen, eta aktibo digitalak kudeatzeko notaritza-sistema automatiko gisa ikus daiteke. Token edo elementuaren jatorria zein den eta jabegoa norena den modu fidagarrian ziurtatzeko gauza da teknologia hau, mugarik gabeko epean gainera.

Digitalki sortutako arte-lanak &quot;bakar&quot; bihur daitezke teknologia horrekin, jatorria identifikatzeko ahalmena hor dagoelako. Eta hortik salmentara eta espekulaziora urratsa gertatu zen, fabrikatutako eskasiaren eraginez.
Arte-munduan oihartzun handia izan zuen, eta hortik ideia beste eremutara eraman izan da: liburuak, idazlanak, musika etab. Kirol munduan ere NFTn oinarritutako transakzio komertzialak ohikoak bihurtu zen, [[:w:NBA|NBAn]] hasita [[:w:Real Sociedad|Erreala]] futbol talderaino.

2021-2022 urteetako suaren ondoren porrota etorri zen. Burbuila ekonomikoa sortu zen horren inguruan, eta merkatu horretara irten ziren aktibo digitalen % 95ak gaur egun ez du baliorik.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=NFT’s were supposed to be the next thing. They were gone quicker than a meme|hizkuntza=en|data=2026-01-03|url=https://www.the-independent.com/tech/nfts-crypto-currency-what-happened-b2886632.html|aldizkaria=The Independent|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt; 

=== Bitcoin-a inbertsioen munduan ===

Bloke-kateetan oinarritutako bitcoin kripto-txanponak historia laburra baina bizi-bizia da. Adituak ez dira ados jartzen ea burbuila bat den ala ez. Aditu batzuek, Joseph Stiglitz, James Heckman and Paul Krugman nobel saridunek besteak beste, burbuila dela uste dute&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Theron|abizena=Mohamed|izenburua=Nobel economist Paul Krugman slams crypto as mostly useless, after saying it's hugely overpriced and helps criminals|hizkuntza=en-US|url=https://markets.businessinsider.com/news/currencies/paul-krugman-crypto-bitcoin-price-bubble-crime-cbdc-desantis-banks-2023-5|aldizkaria=Markets Insider|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt;. Baina beste aditu batzuek beste iritzi bat dute, orokorrean merkatu beltzarekin eta espekulazioarekin lotzen badute ere. AEBko Erreserba Federaleko Jerome Powellek urrearen lehiakidetzat jo du. &lt;ref&gt;Julian Mark and Lisa Bonos  [https://www.washingtonpost.com/business/2024/12/04/bitcoin-price-100k-crypto-trump/ Bitcoin breaks $100,000 barrier amid post-election cryptocurrency surge] The Whasington Post (2024-12.04)&lt;/ref&gt;

[[Fitxategi:Bitcoin-Gold.png|thumb|500x500px|''Bitcoin''aren eta urrearen balioen bilakaera]]

Iritziak iritzi, esan behar da ''bitcoin''-aren balioa jasotzen dituen grafikoak errusiar mendiaren forma duela. Balioaren gorabeherak eta urrearen balioarekiko aldea ikus daitezke aldameneko grafikoan.

===Iruzurrak eta gazteenganako eragina===

''Bitcoin'' eta beste kripto-moneta batzuen inguruan zalantzak badaude ere, arlo horretan iruzurrak ez ohikoak dira. Asko dira egiaztatu diren iruzurrak, eta denak azaltzeak luze joko lukeenez bi hauek aipatzeak merezi du:

* Sam Bankman-Fried-en FTX. Berrian azaldu zenez &quot;FTX kriptodiruen artekaritzaren sortzaileari 25 urteko kartzela zigorra ezarri zioten 2022an, bezeroei 1.700 milioi dolarreko iruzurra egiteagatik.&quot;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Irune|abizena=Lasa|izenburua=Trumpen prezioa, bitcoinetan|hizkuntza=eu|data=2024-08-11|url=https://www.berria.eus/ekonomia/trumpen-prezioa-bitcoinetan_2129146_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt;

* Argentinako $Libra. 2025eko otsailaren 14an Argentinan $Libra kripto-moneta jaurti zen eta Milei presidenteak sare sozialen bitartez goraipatu zuen. Ordu batzuen epean haren balioa % 1.300an igo zen, eta handik gutxira porrot egin zuen. 40.000 inbertsorek galdu zuten inbertitutako guztia.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=El escándalo de Javier Milei con $LIBRA: qué es el &quot;rug pulling&quot; y qué recomiendan los expertos para evitar este tipo de estafas con criptomonedas|hizkuntza=es|data=2025-02-20|url=https://www.bbc.com/mundo/articles/cj3n5gjd2dxo|aldizkaria=BBC News Mundo|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt;

Baina iruzur zehatzez gain, badago gazteengan arazo bereziak sortu dituen fenomeno berri bat: '''kriptosektak''', kriptodiruaren inguruan eta dirua irabazteko aitzakiapean, iruzurraz gain mendekotasuna sortzen duten taldeak. Ikasteko akademia moduan mozorrotu ohi dira, eta eredu piramidala erabili ohi dute partaide gehiago lortzeko. IM academyren kasua ezaguna da.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=José Manuel Abad|abizena=Liñán|izenburua=Juicio contra la ‘criptosecta’ que captó a menores con la promesa de hacerlos ricos en bolsa|hizkuntza=es|data=2025-03-27|url=https://elpais.com/espana/2025-03-27/juicio-contra-la-trama-que-capto-a-menores-de-edad-con-la-promesa-de-hacerlos-ricos-en-bolsa.html|aldizkaria=El País|sartze-data=2026-03-08}}&lt;/ref&gt;
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>0ebis86jmc62myg98c7svhrp4zorql7</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/5G sareak (segmentazioa)</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7259</id>
    <revision>
      <id>44660</id>
      <parentid>43732</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:31:52Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44660</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="7408" sha1="oenr6grt9k1xi0kfto4rhud29zip2nw" xml:space="preserve">'''5G''' siglek telefonia mugikorraren bosgarren belaunaldiari egiten diote erreferentzia. Haririk gabeko teknologia honen abantaila nagusia, abiaduraz gain, [[w:Latentzia (teknologia)|latentziaren]] hobekuntza da, hau da, komunikazioaren beste muturrean eragiteko azkartasuna. Horrek ahalbidetzen du dispositiboen erreakzio azkarragoa, [[w:gauzen Internet|Gauzen Internet]] arloko bideokamerekin eta bestelako sentsoreekin etengabeko interakzioa erraztuz. Horrela, lehen kable bidez egin ''behar'' ziren konexio azkarrak, 5Grekin haririk gabe dira posible.  Uhin-espektroaren hiru frekuentzia-banda erabiltzen ditu, hiruretako bat 4G teknologian erabiltzen zen eta beste bat LDT/TDT/TNT (Lurreko Telebista Digitala) telebistarako duela gutxi arte.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Iñaki|abizena=Alegria|izenburua=5G ezbaian|hizkuntza=eu|data=2020-06-13|url=https://www.berria.eus/iritzia/5g-ezbaian_1274021_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-03-24}}&lt;/ref&gt;

[[w:4G telefonia mugikor|4G teknologiarekin]] alderatuta, abiadura handiagoa eskaintzen du, (10 Gbps-raino probatan) eta latentzia txikiagoa, milisegundo gutxiko erantzun-denborak lortzen duela. Ezaugarri horiek direla-eta aukera ematen du aplikazio interesgarriak egiteko hainbat arlotan: [[w:errealitate areagotu|errealitate areagotua]], [[w:telemedikuntza|telemedikuntza]], [[w:gidaririk gabeko autoak|gidaririk gabeko autoak]], bideo-transmisioak zuzenean.

Baina teknologia honen ezarpenak inbertsio handiak behar ditu azpiegitura berritan eta aldaketa legalak frekuentzia-espektroaren arautegian. Hori dela-eta, atzerapen handiak egon dira hedapenean eta zeuden espektatibak ez dira bete. Puztu izanaren (hype) salaketak egon dira, eta maiz 5G teknologiatzat eskaintzen dena 4G teknologia eguneratua baino ez da. &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Rob|abizena=Marvin|izenburua=Consumers Want to Cut Through the Hype About 5G|hizkuntza=en|data=2019-04-15|url=https://www.pcmag.com/news/consumers-want-to-cut-through-the-hype-about-5g|aldizkaria=PCMAG|sartze-data=2026-03-27}}&lt;/ref&gt; 

== Historia ==
2008 NASA eta zenbait unibertsitate hasi ziren lan kontzeptuala egiten. 2013n ITUk (International Telecommunication Union) 5G sarearen lehengo zehaztapenak argitaratu zituen: deskarga-abiadura gutxienez 20Gbps-ekoa izan behar zen, igoerakoa 10Gbpsekoa eta latentzia 4ms-koa. Urte berean Samsungek prototipo bat egin zuen, eta Huaweik inbertsio handiak egin zituen. Europan Ericsson izan zen bultzatzaile handiena.

Hego Korearena izan zen lehen ezarpen komertziala 2019an, eta 2020 urtea izan zen gakoa munduan zeharreko hedapenean. 2020-2022an frekuentzien enkanteak burutu ziren gure inguruan, eta hainbat enpresek diru asko inbertitu zuten hedapen horretan lidergoa hartzeko asmotan.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=El Gobierno adjudica la subasta de 26 GHz a cuatro operadores por importe de 36 millones de euros|hizkuntza=es|url=https://portal.mineco.gob.es/es-es/comunicacion/Paginas/subasta-de-26-GHz.aspx|aldizkaria=portal.mineco.gob.es|sartze-data=2026-03-27}}&lt;/ref&gt;

== Egungo egoera ==
Mundu osoan inbertsioak errentagarri izateko arazoak egon dira eta horren ondorioz aurreikusitako inbertsioak gutxitu dira, eta ondorioz, esan bezala, teknologiaren eragina puztuta egon zelako sentipena hedatuta dago. Arrazoi asko aipatu dira horretarako, besteak beste honako hauek: gainestimatutako eskaera, frekuentziak erosteko kostua, azpiegituraren kostua, energiaren kostua, moteltasuna estandarretako ezarpenean, aplikazio gakoen falta eta COVIDaren eragina.

Horrez gain, polemika handia egon da teknologia honek zelatatzeko erabilia izateko  eskaintzen duen aukeraz. Polemikoagoa izan da Huawei enpresa txinatarrari (lider teknologikoetako bat da arlo honetan) debekatu zaionean AEBn, eta Europan ere, hainbat kontratutan parte hartzea. Zelatatzea/espioitza izan da eman den arrazoia eta horrek teknologia honekiko mesfidantza handitu du.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Dabid|abizena=Martinez|izenburua=&quot;Gerrara ohitu zintezke, baina gerra egon badago&quot;|hizkuntza=eu|data=2019-06-11|url=https://www.sarean.eus/gerrara-ohitu-zintezke-baina-gerra-egon-badago/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-03-27}}&lt;/ref&gt;

== Segmentazioa 5G sareetan ==
'''5G sarearen segmentazioa''' sare-arkitektura bat da, birtualak eta independenteak diren sare logikoak sare fisiko berean multiplexatzea ahalbidetzen duena.&lt;ref name=&quot;:0&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Azad|abizena=Jalalian|izenburua=Network slicing in virtualized 5G Core with VNF sharing|orrialdeak=103631|abizena2=Yousefi|abizena3=Kunz|izena2=Saleh|izena3=Thomas|data=2023-06-01|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1084804523000504|aldizkaria=Journal of Network and Computer Applications|zenbakia=215|issn=1084-8045|doi=10.1016/j.jnca.2023.103631|sartze-data=2025-11-27}}&lt;/ref&gt; Sare-segmentazio bakoitza muturretik muturrera bakartuta doa, aplikazio baten eskakizunak asetzeko moldatuta.&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{erreferentzia|izenburua=Network Slicing in 5G: Survey and Challenges|orrialdeak=94-100|abizena1=Foukas|abizena2=Patounas|abizena3=Elmokashfi|abizena4=Marina|izena1=X.|izena2=G.|izena3=A.|izena4=M. K.|data=2017|url=https://www.pure.ed.ac.uk/ws/files/32883461/network_slicing_5g_final_version_1.pdf|aldizkaria=[[w:IEEE Communications Magazine|IEEE Communications Magazine]]|liburukia=55|alea=5}}&lt;/ref&gt;
[[File:5G arkitektura generikoa.jpg|thumb|300x300px|5G sare-segmentazioaren arkitektura generikoa]]

Honen ondorioz, teknologia honek funtsezko zeregina betetzen du 5G sare mugikorrak jasateko, zerbitzu-maila (SLR) oso desberdinak dituzten askotariko zerbitzuak eraginkortasunez hartzeko diseinatuta baitago. Sareko zerbitzuetara bideratutako ikuspegi hori gauzatzeak Software-Defined Networking (SDN) eta Sare Funtzioen Birtualizazioak (NFV) zehaztutako sare-kontzeptuak baliatzen ditu, sare-segmentu malgu eta eskalagarriak sare bereko azpiegituran inplementatzea ahalbidetzen baitute. Negozio-eredu baten ikuspuntutik begiratuta, sare-segmentazio bakoitza operadore mugikor birtual (MVNO) batek administratzen du.


{{koadro-berde|
== 5G eta konspirazio-teoriak ==  
Teknologiaren gainean egindako hainbat kritika onargarriak dira; are gehiago, gizarte demokratiko batean espiritu kritikoa nahitaezkoa da. Baina batzuetan bideratzen diren eragozpen batzuk ez dira iritzi kritikoak, konspirazio-teoriak baizik. Eta batzuetan modu antolatuan zabaltzen dira, desinformazioaren eta intoxikazioaren bidez. Mota horretako kanpainak egon dira azken urteotan, batez ere COVID-19 garaian.
[[Fitxategi:FACT-_5G_mobile_networks_DO_NOT_spread_COVID-19.svg|eskuinera|thumb|400x400px|Munduko Osasun Erakundearen poster bat 5G inguruko desinformazioaz ohartarazten.]]
5G teknologia eta pandemia lotzearena da kasu ezagunenetako bat. 5Gri leporatzen zaizkion/zitzaizkion kalteak hauek dira besteak beste:
* COVID-19 iruzurra da eta helburu nagusia da mikrotxipak txertoetan ezkutatzea eta horrela pertsonak kontrolatu ahal izatea.
* COVID-19 zabaltzen da 5G sareen bitartez.
* 5G teknologiaren bitartez etxe barruko guztia mapatzen da, baita gorputzaren barrukoa ere.
* 5G frekuentziak erabiltzen dira jendea sakabanatzeko manifestazioetan eta antzeko egoeratan.

Irudian ikus daitekeenez, Munduko Osasun Erakundeak ere ohartarazpena egin behar izan zituen zabaltzen ari ziren zurrumurru haien inguruan.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>oenr6grt9k1xi0kfto4rhud29zip2nw</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Egileak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7278</id>
    <revision>
      <id>44664</id>
      <parentid>44540</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:41:50Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <origin>44664</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="1466" sha1="erq1pd6hn8jei9i9hqknx75kht138my" xml:space="preserve">* '''Argitzaratzailea:''' [[w:Donostiako Informatika Fakultatea|Donostiako Informatika Fakultatea]] ([[w:EHU|Euskal Herriko Unibertsitatea]]).
* '''Babeslea:''' [[w:Euskal Wikilarien Kultura Elkartea|Euskal Wikilarien Kultura Elkartea]].
* '''Koordinazioa:''' Iñaki Alegría, Montserrat Maritxalar, Kepa Sarasola eta Maitena Tellaetxe.
* '''Azalaren diseinua:''' Maitena Tellaetxe.
* '''Maketazioa:'''  Kobata / Yolanda Isasi
* '''Inprimategia:''' XXXXXXXXXXX
* '''Lege Gordailua:''' D-XXXXXXXXX-2026
* '''ISBN:''' 978-84-XXXXXXXXXXXX
* '''Argitaratze data:'''  2026ko uztaila
* '''Eskuragarri:'''  https://eu.wikibooks.org/wiki/Informatikaren_50_urte_50_teknologiatan
* '''Lizentzia''' [[w:CC-BY-SA lizentzia|Creative Commons Aitortu-PartekatuBerdin]] 3.0 
* '''Eskerrak:''' EHUko bi errektoreordetza hauen babesari: 
** Euskara eta Hizkuntza Plangintza
** Harreman Instituzionaletarako eta Kultura 
* '''Artikuluen egileak:''' Iñigo Aldalur Ceberio, Iñaki Alegria Loinaz, Olatz Arregi Uriarte, Agustin Arruabarrena Frutos, Rosa Arruabarrena Santos, Myrian Arrue Rekondo, Unai Garciarena Hualde, Ibai Gurrutxaga Goikoetxea, Mamen Hernandez Gomez, Felipe Ibañez Anfurrutia, Edurne Larraza Mendiluze, Mikel Malagón Azpeitia, Montse Maritxalar Anglada, Libe Mori Carrascal, Jose Pascual Saiz, Txus Perez De la Fuente, Olatz Perez Viñaspre, Aingeru Ramos Auzmendi, José Mª Rivadeneyra Sicilia, Kepa Sarasola Gabiola, Jon Vadillo Jueguen, eta Ana Zelaia Jauregi.</text>
      <sha1>erq1pd6hn8jei9i9hqknx75kht138my</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Arduino, Robotika</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7280</id>
    <revision>
      <id>44645</id>
      <parentid>44644</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T11:59:03Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>/* Hedapen plakak eta kit-ak */</comment>
      <origin>44645</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="7836" sha1="ed0dxnqffuhcvojb8o5x2ls5tngucdk" xml:space="preserve">
[[w:Arduino|'''Arduino''']] hardware eta software erabilerrazean oinarritutako [[w:Kode ireki|kode irekiko]] plataforma elektronikoa da. Gailu eta proiektu interaktiboak sortu nahi dituen edonorentzat diseinatuta dago.&lt;ref&gt;{{en}} [http://www.arduino.cc/ &quot;What is arduino?&quot;] (&quot;Zer da arduino?&quot;) Arduino webgune ofizialean. (2015eko otsailaren 21ean ikusia)&lt;/ref&gt;

[[Fitxategi:Arduino UNO Mini Limited Edition in Box.jpg|thumbnail]]

Lehen Arduino plaka 2005ean aurkeztu zen. Proiektuaren sortzaileek —Massimo Banzi, David Cuartielles, Tom Igoe, Gianluca Martino eta David Mellis— artista, zaletu, ikasle, irakasle eta profesionalentzat sentsoreak eta eragingailuak erabiliz gailu interaktiboak sortzeko tresna erraz eta merkea eskaintzea zuten helburu. Proiektua Italian, [[w:Ivrea|Ivreako]] Interaction Design Institute erakundean jaio zen, elektronika eta programazioa ikasten ari ziren ikasleei kostu txikiko eta erabiltzeko erraza zen plataforma bat eskaintzeko helburuarekin. Garai hartan zeuden garapen-sistemak garestiak eta konplexuak ziren, eta horrek ikasleen sormena eta esperimentazioa mugatzen zituen. Arduino izenaren ospea azkar hedatu zen hezkuntza-eremutik harago. Programazio-ingurune sinpleak eta osagai elektroniko ugarirekin duen bateragarritasunak teknologia digitalaren demokratizazioan lagundu zuen, elektronikan aurretiazko esperientziarik ez zuten pertsonentzat ere sarbidea erraztuz.

Arduinoren malgutasuna eta ahalmenak agerian uzten dituzten aplikazioen artean daude domotika-sistemak, 3D inprimagailuak, robotak,&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=|izenburua=Minirobotak ikasgelan|hizkuntza=eu|data=2014-03-15|url=https://zientzia.eus/teknopolis/teknopolis-erreportaiak/minirobotak-ikasgelan/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-06-06}}&lt;/ref&gt; dronak,&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=STEAM-Hezkuntza (Elhuyar|abizena=Zientzia)|izenburua=100 gazte baino gehiago bildu dira Bilboko lehenengo ‘Bizilabe egunean’ 20 proiektu zientifiko-teknologiko aurkezteko|hizkuntza=eu|data=2024-06-13|url=https://zientzia.eus/artikuluak/100-gazte-baino-gehiago-bildu-dira-bilboko-lehenen/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-06-06}}&lt;/ref&gt; nekazaritza adimenduneko sistemak eta laborategietako sentsore-datuen bilketa eta tratamendua.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Dabid|abizena=Martinez|izenburua=Software libreak sektore ezberdinetan|hizkuntza=eu|data=2016-07-07|url=https://www.sarean.eus/software-librea-sektore-ezberdinetan/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-06-06}}&lt;/ref&gt;
 
Arduino hitza erabiltzen denean, askotan mikrokontrolagailuari edo plakei buruz hitz egiten bada ere, kontzeptuak askoz eremu zabalagoa hartzen du: hardwarea, softwarea, garapen-taldea, diseinuaren filosofia eta mundu osoko erabiltzaile-komunitatea barne hartzen ditu. Filosofia ireki horri esker, Arduino munduko prototipatze elektronikoko plataformarik hedatuenetako bat bihurtu da.

== Arduino plakak ==
Arduino plakek, oro har, 8 biteko Atmel AVR mikrokontrolagailuak edo 32 biteko Atmel ARM mikroprozesadoreak erabiltzen dituzte. Sistema horiek sarrera eta irteera digital zein analogikoetarako pin multzoak dituzte, eta beste hedapen-plaka edo zirkuitu elektroniko batzuekin konekta daitezke. Gainera, plaka gehienek serie-komunikaziorako interfazeak dituzte, eta modelo askotan USB ataka ere integratzen da, ordenagailutik zuzenean programatu ahal izateko.
Arduino plataformak mikrokontrolagailuetan oinarritutako garapen-plaka ugari eskaintzen ditu, erabiltzailearen beharretara egokitzeko. Aukerarik ezagunena Arduino Uno da. Hasiberrientzat bereziki egokia da, erabilera erraza, dokumentazio zabala eta osagai askorekin bateragarritasun handia eskaintzen baititu. 

[[Fitxategi:Arduino_Uno_-_R3.jpg|thumbnail|eskuinean|Arduino Uno R3.]]
Proiektu konplexuagoetarako, Arduino Mega 2560 aukera interesgarria da. Plaka honek memoria handiagoa eta sarrera/irteera kopuru askoz handiagoa eskaintzen du. Horri esker, hainbat sentsore, pantaila edo eragingailu aldi berean kontrolatu behar dituzten sistemetarako egokia da.
Tamaina txikiko aplikazioetan, Arduino Nano da aukerarik erabilienetako bat. Uno plakaren antzeko gaitasunak ditu, baina formatu askoz trinkoagoan. Gainera, bere neurri txikiek ez dute funtzionaltasunaren galera handirik eragiten.

Azken urteotan, haririk gabeko komunikazioa integratzen duten plakek protagonismo berezia hartu dute. Horren adibide da Arduino Nano ESP32, Wi-Fi eta Bluetooth konektibitatea berez eskaintzen dituena. Mikroprozesadore indartsuago bati esker, Gauzen Interneteko (IoT) aplikazioak, urruneko monitorizazio-sistemak eta hodeiko zerbitzuekin konektatutako gailuak garatzeko aukera ematen du.

Plakak programatzeko, Arduinok Processing proiektuan oinarritutako garapen-ingurune integratua (IDE) eskaintzen du. Ingurune horrek C eta C++ programazio-lengoaiak erabiltzen ditu, eta programak garatzea eta kargatzea errazten du. Behin programatuta, Arduino plakek modu autonomoan funtziona dezakete, ordenagailuarekin konektatuta egon beharrik gabe.

==Hedapen plakak eta kit-ak==

Arduinoren ekosistemaren beste elementu garrantzitsu batzuk shield eta kit izeneko osagarriak dira. Shield-ak Arduino plaken gainean zuzenean konektatzen diren hedapen-moduluak dira, plaken funtzionaltasuna handitzeko erabiltzen direnak. Horien bidez, adibidez, Wi-Fi edo Bluetooth komunikazioa, motorren kontrola, GPS kokapena, pantaila grafikoak edo datuak biltegiratzeko sistemak gehitu daitezke, zirkuitu konplexuak eraiki beharrik gabe. 

Bestalde, Arduino kit-ek plaka bat, sentsoreak, eragingailuak, kableak eta muntaketa-osagaiak biltzen dituzte pakete bakarrean, erabiltzaileari proiektu praktikoak garatzen hasteko behar duen guztia eskainiz.

{{koadro-berde|
== Robot bertsolariak campusean debuta egin zuenekoa==
2012ko apirilean EHUko campuseko Hitzarengunearen inaugurazio ekitaldiaren harira antolatu zuten robot eta gizakien arteko bertso saioa. [[w:Andoni Egaña Makatzaga|Andoni Egaña]], Maialen Velarde, Oier Lakuntza eta [[w:Felix Zubia|Felix Zubia]] hezur eta mamizko bertsolariak unibertsitateko &quot;bertso-eskolatik&quot; atera berriak ziren bi robot mugikorren aurka lehiatu ziren.

[[File:Robot bertsolariak Ibaetan IrutxulokoHitza.jpg|thumb|Robot bertsolariak Ibaetan 2012an. Galtzagorri eta Tartalo robotak bertsotan Maialen Belarde eta Andoni Egañarekin.]]
Berriaren kronikan agertu zenez:&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Adrian|abizena=Garcia|izenburua=Zientzia fikzioa bertsotan|hizkuntza=eu|data=2012-04-19|url=https://www.berria.eus/komunikazioa/zientzia-fikzioa-bertsotan_1109604_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-07-12}}&lt;/ref&gt;
&lt;blockquote&gt;
Roboten abilezia erakusteko hainbat ariketa prestatu zituzten. Robot bertsolarien memoria lana probatu, eta haien biltegi sistematik bertso klasiko bat ausaz aukeratu eta kantatu zuten. Jarraian, hitz bat eman, eta bilaketa semantikoa eginez kontzeptu horrekin zer kusia duen bertsoa kantatu zuten. Baina ezinezkoa zaio bertsolariari memoriatik soilik bizitzea. Robotak hitzen silabak kontatu eta errimekin jokatzeko gai ere badirela erakutsi zuten. Memoria sistema ezabatu, eta egunkari digitaletako testuak erabiliz bertso berriak osatzeko gai dira.

Bertsolari bizidunen jardunak jendearen txalo zaparradak eragin zituen, eta makinek bertsolaritzan oraindik bide luzea egiteko dutela erakutsi zuten. Halere, ikusmin eta sinpatia handia sortu zuten Galtxagorri eta Tartalo-k. Nabaria zen plazara ateratzen ziren lehenengo aldia zela. Urduritasunak eraginda edo, zenbaitetan isilik geratu, bertsoak errepikatu etabertso ulergaitzak kantatu zituzten. Txalo zaparrada digitalarekin erantzun zioten robotek jendearen berotasunari. Saioaren ostean, kontzertuekin jarraitu zuten Hitzarengunearen inaugurazioaren festa.
&lt;/blockquote&gt;
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>ed0dxnqffuhcvojb8o5x2ls5tngucdk</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Docker teknologia</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7281</id>
    <revision>
      <id>44656</id>
      <parentid>43728</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:22:53Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44656</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8664" sha1="4jsm85ace5m1j7ntxnhgngeh7hjd8ya" xml:space="preserve">
[[Fitxategi:Docker logo (until 2025).png|thumb|Dockerren logoa]]

'''[[w:Docker (softwarea)|Docker]]''' kode irekiko [[w:birtualizazio|birtualizazio]]-plataforma bat da, informatikako aplikazio bat edukiontzi isolatu batean paketatu, banatu eta exekutatzeko diseinatuta dagoena. Teknologia honek sistema eragilearen [[w:Nukleo (informatika)|kernelaren]] gaitasunak erabiltzen ditu, aplikazio bakar bat modu arin, eramangarri eta koherentean exekutatu ahal izateko, [[w:Makina birtual|makina birtual]] oso bat martxan jarri beharrik gabe.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Eneko|abizena=Agirre|izenburua=DevOps teknologiak: Garapena eta ustiapena lotzen|hizkuntza=eu|data=2017-03-22|url=https://www.sarean.eus/devops-teknologiak-garapena-eta-ustiapena-lotzen/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-06-09}}&lt;/ref&gt;

Dockerren bidez garatzaileak aplikazioa bat pakete batean bildu ditzake, dituen software-mendekotasunak kontuan hartuta. Horrela ingurune koherente bat sortzen da aplikazioaren funtzionamendua ahalik eta egonkorren izan dadin, aldatu sistemaren konfigurazioa, mendekotasunak edo azpiegitura edozein izanda.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Katherine|abizena=Noyes|izenburua=Docker: A 'Shipping Container' for Linux Code|hizkuntza=en-gb|url=http://www.linux.com/news/enterprise/cloud-computing/731454-docker-a-shipping-container-for-linux-code/|aldizkaria=Linux.com {{!}} The source for Linux Information|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Docker: Automated and Consistent Software Deployments|hizkuntza=en|url=https://www.infoq.com/news/2013/03/Docker/|aldizkaria=InfoQ|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Kernel Requirements - Docker Documentation|url=http://docker.readthedocs.org/en/v0.7.3/installation/kernel/|aldizkaria=docker.readthedocs.org|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;  Makina birtualen ideiari jarraitzen diote, baina baliabideak askoz modu eraginkorrean erabiliz.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Docker bidezko Nextcloud instalazio baten migrazioa nola egin|hizkuntza=eu|data=2021-02-17|url=https://iametza.eus/nextcloud-post/docker-bidezko-nextcloud-instalazio-baten-migrazioa-nola-egin/|aldizkaria=Iametza|sartze-data=2026-06-09}}&lt;/ref&gt;

[[File:Docker interfazeak.jpg|thumb|Dockerrek Linuxen kernelaren birtualizazio-gaitasunetara sartzeko interfaze desberdinak erabil ditzake.]]

== Historia ==
Docker teknologia 2013an kaleratu zen, hasiera batean [[w:dotCloud|''dotCloud'']] enpresaren barne-proiektu modura. Proiektuak arrakasta berehalakoa izan zuen, eta laster bihurtu zen garatzaileentzat eta sistema-ingeniarientzat erreferentziazko estandar.  Docker Inc. enpresak teknologia hori komertzialki bultzatu zuen eta, 2015ean, runC eta Open Container Initiative (OCI)&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Docker libcontainer unifies Linux container powers|hizkuntza=en|url=https://www.zdnet.com/article/docker-libcontainer-unifies-linux-container-powers/|aldizkaria=ZDNET|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt; sortu zituen, edukiontzien estandar irekia ezartzeko.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Ben Golub, Who Sold Gluster to Red Hat, Now Running dotCloud {{!}} Maureen O'Gara|url=http://maureenogara.sys-con.com/node/2747331|aldizkaria=maureenogara.sys-con.com|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Barb|abizena=Darrow|izenburua=PaaS pioneer dotCloud gets new CEO in industry vet Ben Golub|hizkuntza=en|data=2013-07-23|url=http://gigaom.com/2013/07/23/paas-pioneer-dotcloud-gets-new-ceo-in-industry-vet-ben-golub/|aldizkaria=Gigaom|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;

Denborarekin, enpresa handiek —[[w:Red Hat Linux|Red Hat]], [[w:IBM|IBM]], [[w:Microsoft|Microsoft]], [[w:Google|Google]] eta beste askok— ekarpen garrantzitsuak egin dituzte, eta komunitateak milaka [[w:Plugin|plugin]], irudi eta tresna garatu ditu.

== Funtzionamendua eta abantailak ==
Dockerrak aplikazio baten exekuzio-ingurune logiko eta isolatua dira. Edukiontzi bakoitzak bere prozesu-espazioa, sare-konfigurazioa eta [[w:Fitxategi sistema|fitxategi-sistema]] propioak ditu, eta, aldi berean, sistema eragilearen kernel bera partekatzen du gainerako edukiontziekin.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Docker libcontainer unifies Linux container powers|hizkuntza=en|url=https://www.zdnet.com/article/docker-libcontainer-unifies-linux-container-powers/|aldizkaria=ZDNET|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt; Gauzak horrela, portaera homogeneoa mantenduta azkarrago abiatzen dira eta baliabide gutxiago erabiltzen dute makina birtualak baino.

Aplikazioen kodea docker irudiak izeneko ereduen arabera sortzen dira. Irudi horiek aplikazioaren kodea, konfigurazioa eta behar diren mendekotasun guztiak biltzen dituzte funtzionamendu homogeneo eta fidagarria ziurtatzeko.

Dockerren arrakasta hainbat abantailetan oinarritzen da:
* Arintasuna: edukiontziak ez dira makina birtualak bezain handiak; ez dute [[w:Sistema eragile|sistema eragile]] osoa barneratzen eta exekutatzen, eta horrek baliabide gutxiago kontsumitzea eta abioko denbora laburragoak ekartzen ditu.
* Isolamendua: aplikazio bakoitzak bere ingurune logikoa du, eta horrek [[w:Segurtasuna Interneten|segurtasuna]]  handitu eta baldintza berdinetan erreplikatzeko gaitasuna eskaintzen ditu.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Iron.io Blog: How Docker Helped Us Achieve the (Near) Impossible|url=http://blog.iron.io/2014/04/how-docker-helped-us-achieve-near.html|aldizkaria=blog.iron.io|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;
* Eramangarritasuna: aplikazio bat edukiontzi batean exekutatuta edozein sistema bateragarritan berdin portatuko da, izan [[w:Linux|Linux]], [[w:Microsoft Windows|Windows]] edo hodeiko plataforma bat.
* Eskalagarritasuna: edukiontziak azkar sortu, kopiatu eta bana daitezke, [[w:Mikrozerbitzuak|mikrozerbitzuen]] arkitekturetan eta [[w:Konputazio banatua|sistema banatuetan]] oso erabilgarri bihurtuz.

== Ekosistema eta Integrazioa ==
Dockerrek ekosistema oso zabal eta heldua du, eta tresna ugarirekin integra daiteke:

* Hodei-plataformak: AWS, Google	Cloud, Azure, OpenStack
* Konfigurazio-kudeaketa: Ansible,	Puppet, Chef
* CI/CD sistemak: Jenkins, [[w:GitHub|GitLab]] CI,	GitHub Actions
* Orkestrazio-plataformak:	[[w:Kubernetes|Kubernetes]], Docker Swarm

Tresna horiek edukiontzien [[w:Automatizazio|automatizazioa]], monitorizazioa, eskalatzea eta orkestrazioa bideratzen eta errazten dituzte.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Contenedores en Compute Engine|url=https://docs.cloud.google.com/compute/docs/containers?hl=es|aldizkaria=Google Cloud Documentation|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Bluemix Launches IBM Containers Beta Based on Docker|hizkuntza=en-US|data=2014-12-04|url=https://developer.ibm.com/bluemix/2014/12/04/ibm-containers-beta-docker/|aldizkaria=Bluemix|sartze-data=2025-12-27}}&lt;/ref&gt;

[[w:Hodei konputazio|Hodei-konputaziorako]] funtsezko tresna izateak asko bultzatu du teknologia honen erabilpena.


{{koadro-berde|
== Fakultateko PC laborategiak eta birtualizazioa==
Enpresentzat bezala makina birtualak eta edukiontziak funtsezkoak izan dira irakaskuntzan, hainbat PC dituzten laborategietan sistemen administrazioa arintzeko eta sinplifikatzeko. 

[[Fitxategi:Alternative virtual machine host.svg|thumb|Makina birtualaren irudikapena]]

Fakultateko laborategietako teknikarien lana oso konplexu izan da beti, aniztasun handia izan delako sistema, liburutegi eta aplikazioen aldetik. PCetan oinarritutako laborategietan (lehen urteetan terminal hutsak ziren [[w:VAX|VAX]] zerbitzariarekin konektatuta) [[w:BIOS|BIOS]] bitarteko arranke bikoitza funtsezkoa izan zen Linux eta Windows gaineko aplikazio eta software guztia PC guztietan erabili ahal izateko. PC haietan  ohikoa zen C edo ADA konpilatzea, Oracle datu-baseak erabiltzea, SPSS paketeekin estatistikak bideratzea, MPI programak probatzea eta beste hainbat eginkizun. 

Edozein kasutan, sistema eragilez aldatzeko edo gertatutako erroreek sistema berrabiatzeko PCa berriro arrankatu behar izatea ohikoa bezain motela izaten zen. Horren aurrean birtualizazioa (makina birtualak edo dockerrak erabiliz), oso irtenbide egokia izan da arazo horiek ondo bideratzeko. Are gehiago, praktika batzuk lehen PC berezituetan baino ezin ziren egin, baina horiek ere ohiko PCetara eraman ahal izan ziren birtualizazioari esker. Horrela,, sistema eragilearen nukleoa birkonpilatu eta probatzea, esaterako, praktika arriskutsua izatetik ohiko praktika seguru izatera pasa zen makina birtualei esker. 

Makina birtualek ([[w:VirtualBox|VirtualBox]] edo [[w:VMWare|VMWare]] erabiliz) eta Docker-ek bizitza errazago egin digute denoi, eta bereziki teknikariei.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>4jsm85ace5m1j7ntxnhgngeh7hjd8ya</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Laser inprimagailua</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7290</id>
    <revision>
      <id>44648</id>
      <parentid>43696</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:06:00Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44648</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="7015" sha1="8ge9ye2ivy2n3la9jr7dfmbd1e06h3r" xml:space="preserve">= Laser inprimagailu =
[[File:HP LaserJet 1020 printer.jpg|eskuinera|thumb|250x250px|HP LaserJet 1020 inprimagailua]]
'''[[w:Laser-inprimagailu|Laser inprimagailuak]]''' [[w:Laser|laser]]ra darabilten [[w:Inprimagailu|inprimagailu]] elektrofotografikoak dira. Kalitate handian inprimatzen dituzte testuak zein grafikoak, zuri-beltzean edo koloretan. Inprimaketa monokromorako toner bakarra erabiltzen dute, koloretan inprimatzeko, berriz, lau (oinarrizko kolore bakoitzeko bat, [[w:CMYK kolore-eredua|CMYK]]) behar dira.

Inprimatzeko gailuan bi osagai nagusi dira: batetik, [[w:Toner|toner]] biltegi bati atxikitako danbor [[w:Fotoeroankortasun|fotoeroale]] bat, eta bestetik, danbor fotoeroalerantz doan [[w:Laser|laser]] izpi bat disko baten bidez modulatu eta proiektatzen dena. Diskoaren biraketa bakoitzean, izpia lerro batetik pasatzen da danborraren azalera  ekorketa bat eragiez. Izpiak jotzen dituen danborraren eremuak ionizatu egiten dira, eta eremu horiek (danborra biratuz) toner biltegitik igarotzen direnean, hauts ionizatua erakartzen dute tonerretik. Ondoren, danborra paperarekin kontaktuan jartzen da, dagozkion eremuak hautsez bustiz. Azkenik, tinta paperari presioaren eta beroaren ekintza bikoitz baten bidez finkatzen da. Inprimagailuen erabilera optimizatzeko, Ethernet moduko sare lokaletara konektatu ohi dira, eta horretarako sare-txartel bat eraman ohi dute.[[File:Laser inprimagailuen funtzionamenduaren diagrama.png|thumb|Laser inprimagailuen funtzionamenduaren diagrama]]

Inprimatzeko teknologia-mota honetan beti saiatu behar da kalitatearen eta inprimatzeko abiaduraren arteko oreka lortzen. Arlo horietako bakoitzean, laser teknologiak abantail nabarmenak lortzen ditu: laser inprimaketaren kalitateak [[w:tintazko inprimagailu|tintazko inprimaketa]] gainditzen du.

== Historia eta bilakaera ==
[[w:Gary Starkweather|Gary Starkweather-ek]] 1970ko hamarkadan asmatu zuen Xerox laboratorioetan, eta 1977an merkaturatu zen lehen aldiz.&lt;ref&gt; {{es}}[http://www.quieninvento.org/quien-invento-la-impresora/ ¿Quién inventó la impresora?] quieninvento.org&lt;/ref&gt; Xeroxen arrakasta komertzialean inspiratuta, Canon enpresa japoniarrak 1979an Canon LBP-10 garatu zuen, kostu baxuko laser inprimagailu bat. Orduan, Canonek, enpresen eremuan saltzeko esperientziarik ez zuenez, Silicon Valleyko bi enpresarekin aliatu zen: [[w:Hewlett-Packard|Hewlett-Packard]] (HP), eta [[w:Apple Inc.|Apple Computer]].&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=H.|abizena=Ujiie|izenburua=Digital Printing of Textiles|argitaletxea=Woodhead Publishing|hizkuntza=en|data=2006-04-28|url=https://books.google.es/books?id=UOZRAwAAQBAJ&amp;pg=PA5&amp;redir_esc=y#v=onepage&amp;q&amp;f=false|isbn=978-1-84569-158-5|sartze-data=2026-06-09}}&lt;/ref&gt;

Merkatu masiboko salmentara bideratutako lehen laser inprimagailua 1984an kaleratu zen. HP LaserJet izeneko inprimagailuak Canon CX motorra erabiltzen zuen, HP enpresaren softwarearen bidez kontrolatua. Urtebete geroago, Applek, Canon teknologia bera erabiliz, berea merkaturatu zuen, baina barne-lengoaia berri batean oinarrituta: ''[[w:PostScript|PostScript]]''. PostScript bidez testua, letra-tipoak, grafikoak, irudiak eta kolorea erabiltzeko aukera sortu zen.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Lizaso|abizena=Pili|izenburua=Zer dira postscript inprimagailuak?|hizkuntza=eu|abizena2=Arrojeria|izena2=Eustakio|data=1990-04-01|url=https://zientzia.eus/artikuluak/zer-dira-postscript-inprimagailuak/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-06-16}}&lt;/ref&gt; 1985ean, Aldus enpresak ''[[w:PageMaker|PageMaker]]'' programa sortu zuen Macintosh eta LaserWriter sistemetarako. Oso ezaguna egin zen mahaigaineko argitalpenerako. Horrek guztiak testu-inprimaketa oso azkarra eta kalitate handikoa ekarri zuen, autoedizioari bidea irekiz. 1990eko hamarkadaren amaieran, laser inprimagailu monokromoen salneurri apala zela eta, bulegoetan ugaldu ziren eta etxeetara ere iritsi ziren.

Laser inprimagailuetako abiadura asko aldatzen da faktore askoren arabera. Modelo azkarrenek 200 orrialde monokromo baino gehiago inprima ditzakete minutuko (12.000 orrialde orduko). Koloretako laser-inprimagailu azkarrenek 100 orrialde baino gehiago inprima ditzakete minutuko (6000 orrialde orduko). Kostua ere faktore batzuen konbinazioaren araberakoa da, besteak beste, paperaren, tonerraren, danborraren ordezkapenaren kostua, baita beste elementu batzuen ordezkapena ere. Koloretan inprimatzea konplexuagoa da, eta koloreen arteko deslerrokatze arinak edo orbanak ager daitezke.

== Kostua eta beste aukerak ==
Fabrikatzaile guztiek antzeko negozio-eredua erabiltzen dute, izan laser-inprimagailuetarako izan tinta-kartutxozko inprimagailuak (inkjet): inprimagailuak merke saltzen dira, eta ordezko tonerrak eta tinta-kartutxoak, berriz, nahiko garestiak dira. Edozein kasutan, koloretako laser inprimagailu baten batez besteko funtzionamendu-kostua orrialde bakoitzeko zertxobait txikiagoa izan ohi da tintazkoetan baino.

Koloretako laserren inprimatze-kalitatea bereizmenak eta lau oinarrizko kolore bakarrik erabiltzeak mugatzen dute. Askotan arazoak izaten dituzte kolore-gradazio bereko eremu handiak inprimatzeko. Argazkiak inprimatzeko diseinatutako tintazko inprimagailuek kalitate askoz handiagoko lor ditzakete. Oro har, laser inprimagailuak kalitate handiko, bolumen handiko inprimagailuetarako aukera aproposa dira, eta inkjet motako inprimagailuek, berriz, formatu handiko inprimagailuetan eta etxeko unitateetarako. Gainera, koloretako laser-inprimagailuak tintazkoak baino askoz azkarragoak dira, tamaina, ordea, handiagoa dute.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Laser vs Inkjet Printers|hizkuntza=en|url=https://albertatoner.com/laser-vs-inkjet-printers/|aldizkaria=Alberta Toner Cartridge Recyclers|sartze-data=2026-06-12}}&lt;/ref&gt;

{{koadro-berde|
== Sistemen administratzaileak eta inprimagailuak ==
[[Fitxategi:Txelo Ruiz.jpg|thumb|150px]]
[[w:Sistemen administratzaile|Sistemen administratzaileentzat]] (sysadmin lanbidean) lan handia izan ohi da sareko inprimagailuen administrazioa eta mantenua. Erabiltzaileek inprimagailuekin duten interakzioa gorabeheratsua da eta ohiko arazoak hauek izaten dira (gehienak ez dira teknikoak):&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Reddit (30_years_doing_it_and_im_still_dealing_with)|url=https://www.reddit.com/r/sysadmin/comments/14qyn65/30_years_doing_it_and_im_still_dealing_with/?tl=es-419|aldizkaria=www.reddit.com|sartze-data=2026-06-12}}&lt;/ref&gt;

* Papera trabatuta geratu da barruan eta inor ez da arduratu, ezta inprimaketa agindu duena, inprimagailua irekitzen eta trabatzen duen orria kentzen.
* Inprimagailua itzalita dago eta inork ez du piztu. 
* Sare-konexioaren kable-muturra askatu da eta inor ez da konturatu.
* Erabiltzaileak beste inprimagailu batera bidali du, baina ez da konturatu.
* Sistema eragilearen bertsioa aldatu da eta inprimagailuari dagokion [[w:Driver|driverra]] ez dago oraingo bertsioan.
* Sare lokalean edo kommutagailuetan arazoak daude.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>8ge9ye2ivy2n3la9jr7dfmbd1e06h3r</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Hadoop</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7305</id>
    <revision>
      <id>44647</id>
      <parentid>44196</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:02:07Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44647</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="6553" sha1="gmvrksfmvd6s4gkv67rhxsin0dr34nt" xml:space="preserve">[[Fitxategi:Hadoop logo new.svg|thumb]]
'''[[w:Hadoop|Apache Hadoop]]''' kode irekiko software-tresnen bilduma bat da, [[w:Konputazio banatua|konputazio banatu]], eskalagarri eta fidagarria ahalbidetzen duena.
&lt;ref name=&quot;:0&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Apache Hadoop Official Website. &quot;What is Apache Hadoop?&quot;|url=https://hadoop.apache.org/|aldizkaria=hadoop.apache.org|sartze-data=2026-07-01}}&lt;/ref&gt; Framework honek [[w:Datu handiak|datu handiak]] (''Big Data'') modu banatuan biltegiratzeko eta prozesatzeko aukera ematen du, hardware arrunteko [[w:Superkonputagailu|klusterrak]] erabiliz eta [[w:MapReduce|MapReduce]] programazio-ereduaren bidez.&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Apache Hadoop|hizkuntza=en|data=2026-04-27|url=https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Apache_Hadoop&amp;oldid=1351327694|sartze-data=2026-07-01|encyclopedia=Wikipedia}}&lt;/ref&gt; Teknologia hau milaka nodotara eskalatzeko diseinatuta dago, makina bakoitzak bere kabuz kalkulu eta biltegiratze gaitasuna eskainiz. Sistema hau akatsekiko tolerantea da eta erabilgarritasun handia ematen du.&lt;ref name=&quot;:2&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Mike|abizena=Cafarella|izenburua=Building Nutch: Open Source Search|orrialdeak=54–61|abizena2=Cutting|izena2=Doug|data=2004-04|url=https://doi.org/10.1145/988392.988408|aldizkaria=Queue|alea=2|zenbakia=2|issn=1542-7730|doi=10.1145/988392.988408|sartze-data=2026-07-01}}&lt;/ref&gt;      

== Historia ==
Hadoop Doug Cutting eta Mike Cafarellak sortu zuten 2005ean. Proiektuaren jatorria Nutch web arakatzailean dago, baina laster banandu zen biltegiratze eta prozesatze atalak bereizteko.&lt;ref name=&quot;:3&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Sanjay|abizena=Ghemawat|izenburua=The Google file system|orrialdeak=29–43|abizena2=Gobioff|abizena3=Leung|izena2=Howard|izena3=Shun-Tak|data=2003-10-19|url=https://doi.org/10.1145/1165389.945450|aldizkaria=ACM SIGOPS Operating Systems Review|alea=5|zenbakia=37|issn=0163-5980|doi=10.1145/1165389.945450|sartze-data=2026-07-01}}&lt;/ref&gt; Hadoop Google-k argitaratutako bi artikulu zientifikotan oinarritu zen: Google File System (GFS) eta MapReduce. Doug Cutting-ek Yahoo! enpresan hasi zen lanean 2006an, eta han proiektua izugarri garatu zen. Izena Cutting-en semearen jostailuzko elefante batetik dator. 2008an, Hadoop Apache Software Foundation-en goi-mailako proiektu bihurtu zen, eta mundu mailako estandarra bilakatu zen.&lt;ref name=&quot;:5&quot;&gt;Apache Software Foundation. &quot;[https://cwiki.apache.org/ Hadoop Ecosystem and Sub-projects Overview]&quot;. &lt;/ref&gt;

== Core Moduluak ==
[[Fitxategi:Hadoop 1.png|thumb|Hadoop cluster multinodo bat.]]
Apache Hadoopen arkitektura oinarrizko lau modulutan banatzen da:&lt;ref name=&quot;:0&quot; /&gt; 
* '''Hadoop Common''': Beste modulu guztiek behar dituzten utilitate, liburutegi eta fitxategi komunak biltzen ditu. Java JAR fitxategiak eta scriptak barne hartzen ditu.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt;
* '''Hadoop Distributed File System (HDFS)''': Datuak hainbat makinatan banatuta biltegiratzen dituen fitxategi-sistema da.&lt;ref name=&quot;:2&quot; /&gt; Fitxategi amaigabeak bloke handitan zatitzen ditu eta klusterreko nodoetan zehar erreplikatzen ditu, fidagarritasun handiena bermatzeko.&lt;ref name=&quot;:3&quot; /&gt;
* '''Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator)''': Klusterraren baliabideak kudeatzeko eta lanen planifikazioa egiteko plataforma da.&lt;ref name=&quot;:4&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Jeffrey|abizena=Dean|izenburua=MapReduce|orrialdeak=72–77|abizena2=Ghemawat|izena2=Sanjay|data=2010-01|url=https://doi.org/10.1145/1629175.1629198|aldizkaria=Communications of the ACM|alea=1|zenbakia=53|issn=0001-0782|doi=10.1145/1629175.1629198|sartze-data=2026-07-01}}&lt;/ref&gt; Erabiltzaileen aplikazioei konputazio-baliabideak modu dinamikoan esleitzeaz arduratzen da.
* '''Hadoop MapReduce''': Datu-multzo handiak paraleloan prozesatzeko programazio-eredua eta motorra da.&lt;ref name=&quot;:5&quot; /&gt; Map (datuak iragazi eta ordenatu) eta Reduce (emaitzak laburbildu) faseetan funtzionatzen du.

== Ekosistema ==
Hadoopen oinarrizko moduluen gainean edo haiekin batera funtzionatzen duten software gehigarriek osatzen dute Hadoopen ekosistema ezaguna.&lt;ref name=&quot;:0&quot; /&gt; 

Tresna nagusien artean honako hauek daude:
* '''Apache Hive''': Datu-gordailu (''data warehouse'') azpiegitura bat da, SQL antzeko lengoaia bat (HiveQL) erabiliz HDFSko datuak kontsultatzeko aukera ematen duena.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt;
* '''Apache Pig''': Datu-fluxuak aztertzeko goi-mailako lengoaia (Pig Latin) eta exekuzio-ingurunea da, MapReduce programak errazago idazteko.&lt;ref name=&quot;:2&quot; /&gt;
* '''Apache HBase''': Zutabeetara bideratutako NoSQL datu-base banatua da, HDFSren gainean eraikitakoa eta ausazko sarbidea denbora errealean ahalbidetzen duena.&lt;ref name=&quot;:3&quot; /&gt;
* '''Apache Spark''': Memorian oinarritutako konputazio-motor azkarra da, Hadoop MapReduce baino azkarragoa dena pipeline gehienetan, RAM memoria modu eraginkorrean erabiltzen duelako.&lt;ref name=&quot;:4&quot; /&gt;
* '''Apache ZooKeeper''': Zerbitzu zentralizatu bat da, konfigurazio-informazioa mantentzeko eta sistema banatuen arteko koordinazio sendoa bermatzeko.&lt;ref name=&quot;:5&quot; /&gt;

== Funtzionamendua eta Abantailak ==
Hadoopek datuak prozesatzeko duen moduaren berezitasun nagusietako bat &quot;Datuen Kokapena&quot; (''Data Locality'') da. Horrek esan nahi du konputazio-gaitasuna datuak biltegiratuta dauden nodo berera zuzenean eramaten dela, sareko trafikoa minimizatzeko.&lt;ref name=&quot;:0&quot; /&gt;  Fitxategi bat HDFSean kargatzen denean, blokeetan (normalean 128 MB edo 256 MB) zatitzen da eta gutxienez hiru nodotan kopiatzen da automatikoki.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt; Horri esker, nodo batek huts egiten badu ere, sistemak lanean jarrai dezake daturik galdu gabe.&lt;ref name=&quot;:2&quot; /&gt;

Abantailen artean honako hauek nabarmentzen dira:
# '''Eskalagarritasuna''': Hardware arruntarekin klusterra handitu daiteke nodo berriak erraz gehituz.
# '''Kostu-eraginkortasuna''': Ez du zerbitzari garestirik behar, merkaturatutako ordenagailu arruntetan funtzionatzen baitu.
# '''Malgutasuna''': Edozein motatako datuak gorde ditzake: egituratuak, erdi-egituratuak edo egituratu gabeak.


{{koadro-berde|
== Hadoop enpresetan ==
Gaur egun, Fortune 50 enpresetako erdiak baino gehiagok erabiltzen dute Hadoop beren egunerokoan.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt; Ohiko aplikazioen artean daude klik-korronteen (''clickstream'') azterketa, marketin analitika, makina-ikaskuntza (''machine learning''), irudien prozesamendua eta web crawling lanak.&lt;ref name=&quot;:0&quot; /&gt;  Webgune handiek eta finantza-erakundeek datu historikoen artxibo merke gisa ere baliatzen dute, araudiak betetzeko.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>gmvrksfmvd6s4gkv67rhxsin0dr34nt</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/NoSQL datu-baseak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7309</id>
    <revision>
      <id>44650</id>
      <parentid>44456</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:10:52Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44650</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="7363" sha1="71c8rpurx91lh8nwyvet77q13co9rst" xml:space="preserve">[[File:Nosql.gif|thumb|400px|Zenbait '''[[w:NoSQL|NoSQL]]''' datu-base.]][[w:NoSQL|'''NoSQL''']] ('''''Not Only SQL''''' edo '''''SQL ez dena''''' esanahiekin lotua) [[w:Datu-base erlazional| datu-base erlazional]] tradizionalen alternatiba gisa garatutako datu-baseen multzo zabala da. Sistema horiek datuak gordetzeko eta berreskuratzeko eredu malguagoak erabiltzen dituzte, taula, errenkada eta zutabeetan oinarritutako eredu erlazional klasikotik haratago. Bereziki erabilgarriak dira datu-bolumen handiak, egitura aldakorreko informazioa eta eskalagarritasun handia behar dituzten aplikazioetan.&lt;ref name=&quot;wiki&quot;&gt;Wikipedia contributors, ''NoSQL'', English Wikipedia.&lt;/ref&gt;

NoSQL datu-baseak ohikoak dira oso teknologia ezagunetan: [[w:Sare sozialak|Sare sozialetan]], [[w:Bilaketa motor|Bilaketa-motorretan]], [[w:Edukiak kudeatzeko sistema|Edukiak kudeatzeko sistemetan]], [[w:Gauzen Internet|Gauzen Interneten (IoT)]], [[w:Datu handiak|Datu handietan (Big Data)]], [[w:Denbora errealeko konputazio|Denbora errealeko aplikazioetan]] eta [[w:Gomendio-sistema|Gomendio-sistemetan]] esaterako.

== Historia ==
Datu-base ez-erlazionalak ez dira kontzeptu berria. 1960ko hamarkadaren amaieratik hainbat sistema erabili izan dira datuak modu hierarkikoan edo sare-egituretan antolatzeko. Hala ere, ''NoSQL'' terminoa 1998an erabili zuen lehen aldiz [[w:Carlo Strozzi|Carlo Strozzik]] bere datu-base erlazional arin bat izendatzeko. Gaur egun erabiltzen den esanahia, ordea, 2009 inguruan hedatu zen, Interneteko aplikazio handiek zituzten eskalagarritasun arazoei erantzuteko, sortutako teknologien multzoa izendatuz.&lt;ref name=&quot;strozzi&quot;&gt;Strozzi, Carlo. ''Strozzi NoSQL''.&lt;/ref&gt;&lt;ref name=&quot;wiki&quot; /&gt;

[[w:Web 2.0|Web 2.0]] delakoaren garapenarekin batera, Google, Amazon eta antzeko enpresek milioika erabiltzailek sortutako datuak kudeatzeko sistema berriak behar izan zituzten. Testuinguru horretan irtenbide ugari sortu ziren: Bigtable, Dynamo eta NoSQL.&lt;ref&gt;Vogels, Werner. ''Amazon DynamoDB – a Fast and Scalable NoSQL Database Service Designed for Internet Scale Applications''.&lt;/ref&gt;

== Ezaugarriak ==
NoSQL terminoak hainbat datu-base mota biltzen ditu, hala nola gako-balio (''key-value''), dokumentu, zutabe-zabal (''wide-column'') eta grafo datu-baseak. Sistema horiek ez dute nahitaez eskema zurrunik behar, eta horrek datuen egitura denboran zehar moldatzeko aukera ematen du. Horregatik, bereziki egokiak dira web aplikazio modernoetarako, sare sozialetarako, analitika sistemetarako eta ''[[w:Datu handiak|Big Data]]'' inguruneetarako.&lt;ref name=&quot;fowler&quot;&gt;Fowler, Martin. ''NoSQL Definition''.&lt;/ref&gt;

NoSQL sistemen ezaugarri nagusien artean honako hauek nabarmentzen dira:

* [[w:Eskalagarritasun|Eskalagarritasun]] horizontala, zerbitzari berriak gehituz ahalmena handitzeko.
* Eskema malguak edo eskemarik gabeko diseinuak.
* [[w:Datu-egitura|Datu egituratu]], datu erdi-egituratu eta egituratu gabeko datuen kudeaketa.
* Banatutako arkitekturen erabilera.
* Erreplikazio eta erabilgarritasun handia.
* Errendimendu ona datu-bolumen handietan.

Sistema askok '''BASE''' (''Basically Available, Soft state, Eventual consistency'') eredua lehenesten dute, [[w:ACID|ACID]] propietate zorrotzen ordez. Horrek esan nahi du datuen koherentzia ez dela beti berehalakoa, baina sistemaren erabilgarritasuna eta eskalagarritasuna handitzen direla.&lt;ref&gt;Mohan, C. ''History Repeats Itself: Sensible and NonsenSQL Aspects of the NoSQL Hoopla''.&lt;/ref&gt;

== Abantailak eta desabantailak ==

NoSQL datu-baseek hainbat onura eskaintzen dituzte:

* Eskalagarritasun handia.
* Malgutasuna datuen egituran.
* Errendimendu ona irakurketa eta idazketa intentsiboetan.
* Banatutako inguruneetarako egokitasuna.
* Garapen azkarragoa aplikazio batzuetan.

Hala ere, zenbait muga ere badituzte:

* Kontsulta estandarra bakarrik ez izatea.
* Sistema desberdinen arteko bateragarritasun txikiagoa.
* Datuen koherentzia ahulagoa zenbait kasutan.
* Eredu erlazionaletarako egokitasun txikiagoa.
* Tresna eta estandar heldu gutxiago zenbait arlotan.

== Motak ==
Hainbat mota bereiz daitezke:

* '''Gako-balio datu-baseak'''. Eredu sinpleena da. Datu bakoitza gako bakar baten bidez identifikatzen da, eta hari lotutako balio bat gordetzen da. Oso azkarrak dira bilaketa eragiketetan. Redis, Riak eta Amazon DynamoDB dira ezagunenak.

* '''Dokumentu datu-baseak'''. Informazioa dokumentu moduan gordetzen dute, normalean JSON edo BSON formatuetan. Datu-egitura malguak eskaintzen dituzte. MongoDB eta CouchDB dira ezagunenak

[[File:Nosql gakoak.jpg|thumb|400px|Zutabe-familiak 'keyspace' batean biltegiratzea.]]
*'''Zutabe-zabaleko datu-baseak'''. Datuak zutabe-familietan antolatzen dituzte, eta datu-bolumen oso handiak kudeatzeko diseinatuta daude. Apache Cassandra eta Apache HBase dira ezagunenak.

* '''Grafo datu-baseak'''. Nodoen eta erlazioen bidez modelatzen dituzte datuak. Harreman konplexuak dituzten sistemetan erabiltzen dira. Neo4j eta JanusGraph dira ezagunenak.

=== Errendimendua ===
Ben Scofieldek NoSQL datu-baseen kategoria desberdinak honela kalifikatu zituen:&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=Scofield|izenburua=NoSQL - Death to Relational Databases(?)|izena1=Ben|data=2010-01-14|url=http://www.slideshare.net/bscofield/nosql-codemash-2010}}&lt;/ref&gt;
{| class=&quot;wikitable sortable&quot; style=&quot;text-align: left;&quot;
!Datu-eredua
!Errendi-mendua
!Eskalagarria
!Malgua
!Konplexua
!Datuen osotasuna
!Funtzionala
|-
!Giltza-baliokoak
|Handia
|Handia
|Handia
|Bat ere ez
|Txikia
|Aldagarria (bat ere ez)
|-
!Zutabeetakoak
|Handia
|Handia
|Neurrizkoa
|Txikia
|Txikia
|Minimoa
|-
!Dokumentukoak
|Handia
|Aldagarria (altua)
|Handia
|Txikia
|Txikia
|Aldagarria (baxua)
|-
!Grafokoak
|Aldagarria
|Aldagarria
|Handia
|Handia
|Baxu - ertaina
|[[w:Grafo teoria|Grafoen teoria]]
|-
!Datu-base erlazionalak
|Aldagarria
|Aldagarria
|Txikia
|Neurrizkoa
|Handia
|[[w:Aljebra erlazionala|Erlazio-aljebra]]
|}


{{koadro-berde|
== NoSQL datu-baseak, 'CAP teorema' eta 'datu handiak' ==

[[Fitxategi:CAP Theorem Euler Diagram.png|thumb|CAP teorema]]
'''NoSQL''' datu-baseak sarritan aipatzen dira [[w:CAP teorema|CAP teoremaren]] testuinguruan. Teorema horren arabera, banatutako sistema batek ezin ditu aldi berean hiru propietate hauek guztiz bermatu:

* Kontsistentzia (Consistency)
* Eskuragarritasuna (Availability)
* Partizio-tolerantzia (Partition tolerance)

Ondorioz, NoSQL sistema bakoitzak propietate horien arteko konpromiso desberdin bat aukeratzen du, erabilera-kasuaren arabera.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=CAP Twelve Years Later: How the &quot;Rules&quot; Have Changed|izena=&quot;Eric&quot;|abizena=Brewer|hizkuntza=en|urtea=2012|url=https://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed/|aldizkaria=InfoQ - Computer. 45 (2). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): 23–29|ISSN=0018-9162|doi=10.1109/mc.2012.37|sartze-data=2026-09-20}}&lt;/ref&gt;

[[w:Datu handiak|Datu handietan]] CAP teorema aplikagarria da, azkartasuna eta eskuragarritasuna bultzatzen da eta horregatik NoSQL datu-baseak erabiltzen dira. Diseinu sinplea, clusterretan eskalatzeko gaitasuna (''eskala horizontala'' deritzona) eta datuen eskuragarritasunaren gaineko kontrol zehatza dira arrazoi nagusiak. Kontsistentzia zorrotza baino behin-behineko kontsistentzia da horren ordaina.
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>71c8rpurx91lh8nwyvet77q13co9rst</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/GPU</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7316</id>
    <revision>
      <id>44658</id>
      <parentid>44259</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:27:18Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44658</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="7864" sha1="ce18f63k2hfs9lvpe4gflvhan7sitjj" xml:space="preserve">== GPU ==
[[Fitxategi:6600GT GPU.jpg|thumb|GeForce 6600GT '''GPU'''a]]'''[[w:Grafikoak prozesatzeko unitate|GPU]]'''a (''Graphics Processing Unit'', '''Grafikoak prozesatzeko unitatea''') jatorrian irudiak eta grafikoak prozesatzeko sortutako prozesadorea da, baina gaur egun funtsezko osagaia bihurtu da konputazio intentsiboa behar duten arlo askotan.&lt;ref&gt;Nickolls, J.; Dally, W. J., “The Origins of GPU Computing”, ''Communications of the ACM''.&lt;/ref&gt; Hasieran, pantailako irudiak sortzeko erabiltzen zen batez ere, bereziki hiru dimentsioko grafikoetan, bideo-jokoetan eta lan-estazio grafikoetan. Hala ere, laster ikusi zen GPUek abantaila handia zutela datu kopuru handien gaineko hainbat eragiketa berdin aldi berean egiteko. Ezaugarri horrek grafikoetatik haragoko erabilerak ekarri zituen, hala nola simulazio zientifikoak eta, batez ere, adimen artifizialeko hainbat atazatan. Bilakaera horren ondorioz, GPUa ez da gaur egun periferiko grafiko hutsa, baizik eta konputazio modernoaren osagai estrategikoa.

== Historia eta bilakaera ==
GPUen jatorria txartel grafikoen garapenari lotuta dago. 1990eko hamarkadan, ordenagailu pertsonaletako eta bideo-kontsoletako irudiak gero eta konplexuagoak bihurtu ziren heinean, beharrezkoa izan zen irudiak sortzeko lanaren zati bat prozesadore nagusitik aparteko gailu batera eramatea. Hasierako txartel grafikoek funtzio espezifikoak azkartzen zituzten, baina ez ziren oso malguak, aurrez zehaztutako urrats eta eragiketa batzuen barruan baino ezin zutelako lan egin.
1990eko hamarkadaren amaieran eta 2000koaren hasieran, GPU programagarrien hedapenak aldaketa handia ekarri zuen. Pixel- eta vertex-shaderrak programatzeko aukerak garatzaileei aukera eman zien kalkulu grafikoetatik haragoko eragiketak hardware horretan exekutatzeko. Testuinguru horretan sortu zen ''GPGPU'' deiturikoa (''General-Purpose computing on GPU''), hau da, GPUak erabilera orokorreko kalkuluetarako baliatzea.&lt;ref&gt;Luebke, D. et al., “GPGPU: General-Purpose Computation on Graphics Hardware”.&lt;/ref&gt;
Joera hori are gehiago indartu zen GPUak programatzeko tresnak zabaldu zirenean. Bereziki garrantzitsua '''CUDA''' izan da, [[w:Nvidia|NVIDIAk]] garatutako plataforma eta programazio-eredua, bere GPUak C++ edo Python bidez programatzeko aukera ematen duena.&lt;ref&gt;NVIDIA, ''CUDA C++ Programming Guide''.&lt;/ref&gt;  Aldi berean, '''OpenCL''' bezalako estandarrek antzeko bidea ireki zuten gailu eta plataforma heterogeneoetan.&lt;ref&gt;Khronos Group, ''The OpenCL Specification''.&lt;/ref&gt; 2010eko hamarkadatik aurrera, sare neuronal sakonen hedapenarekin, GPUak are garrantzitsuago bihurtu ziren, datu kopuru handien gaineko kalkulu paraleloak oso azkar egiteko gaitasunagatik. Gaur egun, datu-zentro, laborategi eta [[w:superkonputagailu|superkonputagailu]] askotan CPUak eta GPUak batera erabiltzen dira, arkitektura heterogeneoetan.

== Ezaugarriak eta funtzionamendua ==
[[Fitxategi:Generic block diagram of a GPU.svg|thumb|400x400px|'''GPU''' baten osagaiak.]]
GPUen indargune nagusia paralelismo masiboa da. CPU batek, oro har, hobeto kudeatzen ditu ataza konplexuak eta kontrol-fluxu irregularrak; GPUa, berriz, datu-paralelismo handiko kalkuluetarako egokiagoa da. Horregatik, bereziki aproposa da bektore, matrize eta pixel multzo handiekin lan egiteko. Ikuspegi orokorrago batetik, GPUen funtzionamendua datu askoren gainean eragiketa bera aldi berean aplikatzeko egokitutako paralelismo-ereduekin lotzen da; horregatik, askotan SIMD (agindu bakarra, datu anitz) edo SIMT (agindu bakarra, hari anitz) motako antolaketez hitz egiten da.
Horrek ez du esan nahi GPUa CPUaren ordezko zuzena denik. Ohikoena da biak batera erabiltzea: CPUak programaren kontrol orokorra eta ataza sekuentzialenak kudeatzen ditu, eta GPUak kalkulu paralelo intentsiboak azkartzen ditu. Eredu hori bereziki erabilgarria da datu kopuru handien gaineko kalkulu berdintsuak egin behar direnean. Hala ere, adarkatze handia duten algoritmoetan edo memoria-atzipen irregularrean, GPUen eraginkortasuna txikiagoa izan daiteke.

== Aplikazioak ==
GPUak gaur egun arlo askotan erabiltzen dira. Alde batetik, grafikoen sorreran eta bideo-jokoetan funtsezkoak izaten jarraitzen dute: irudi errealistak, hiru dimentsioko eszenak eta denbora errealeko animazioak sortzeko. Horrekin batera, erabilera nabarmena dute simulazio fisikoetan, [[w:Fluidoen dinamika|fluidoen dinamikan]], [[w:Kimika konputazional|kimika konputazionalean]], [[w:Bioinformatika|bioinformatikan]], [[w:Finantza-eredu|finantza-ereduetan]], irudien analisian eta adimen artifizialean, bereziki gaur egun ugaltzen ari diren AA sortzailean eta [[w:Hizkuntza-eredu_handi|LLMetan (hizkuntza-eredu handiak)]]. Gailu txikiagoetan ere ageri dira, hala nola telefono mugikorretan, non irudiak eta bideoak prozesatzeaz gain ikusmen-konputaziorako eta adimen artifizialeko atazetarako ere erabiltzen diren. Zenbait kasutan, GPUen erabilerak aurretik orduak edo egunak eskatzen zituen kalkuluak minutu edo segundo gutxitan egitea ahalbidetu du.


{{koadro-berde|
== Adimen artifiziala, datu-zentroak eta ingurumena==
GPU modernoek errendimendu handia eskaintzen dute, baina energia-kontsumo handia ere izan dezakete, batez ere [[w:Datu zentro|datu-zentroetan]] eta [[w:Superkonputagailu|superkonputazioan]]. Horregatik, gaur egun ez da nahikoa ahalmen gordina neurtzea: energia-eraginkortasuna ere funtsezko irizpidea da. TOP500 zerrendak munduko superkonputagailu ahaltsuenak sailkatzen ditu, normalean LINPACK edo HPL proban lortutako errendimenduaren arabera.&lt;ref&gt;TOP500, webgune ofiziala.&lt;/ref&gt; Green500 zerrendak, berriz, sistema horien energia-eraginkortasuna neurtzen du, [[w:Watt|watt]] bakoitzeko lortutako errendimendua kontuan hartuta.&lt;ref&gt;Green500, sailkapen ofiziala.&lt;/ref&gt;

[[Fitxategi:Data-centers-share-electricity-demand.svg|thumb|Datu-zentroen energia-kontsumoa (2025)]]
Edozein kasutan hizkuntza-eredu handien zabalkundearekin adimen artifizialerako datu-zentroak ugaltzen ari dira, eta are gehiago planifikatzen. Zentro hauek CPU eta GPU asko dituzte, eta ur eta argindarra erruz kontsumitzen dute. 

Argindarrari dagokionez, 2025eko datuek diote (ikus irudia) munduan kontsumitutako energiaren % 1,5a datu-zentroetan erabiltzen dela, baina AEBn ia % 5era iristen da eta Irlandan % 20raino.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Irune|abizena=Lasa|izenburua=Datu zentroak, gero eta gehiago|hizkuntza=eu|data=2024-12-22|url=https://www.berria.eus/ekonomia/datu-zentroak-gero-eta-gehiago_2134706_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-09-08}}&lt;/ref&gt; Joera gorakorra da, eta Google, Amazon, eta Meta moduko enpresek, hasiera batean, energia berriztagarrien aldeko jarrera izan bazuten ere energia nuklearra ere erabiltzeko asmoa dute.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Trump's AI plan calls for massive data centers. Here's how it may affect energy in the US|hizkuntza=en|data=2025-07-24|url=https://apnews.com/article/trump-artificial-intelligence-energy-data-centers-f216660b80f992ae303b348dac0b2f87|aldizkaria=AP News|sartze-data=2026-09-08}}&lt;/ref&gt;
Uraren erabilera intentsiboa ere egiten dute, hainbeste prozesadore batera egotean hozteko sistema ahaltsuak behar dira-eta. Horrek ur-eskasia eragin dezake zentroak kokatuta dauden tokietan.

Elektrizitate eta uraren beharra dela-eta zenbait tokitan hasi dira instalazio hauen kontrako mobilizazioak.  Adibidez, AEBn,  Data Center Watch erakundearen arabera 64 mila milioko proiektuak eten edo atzeratu dira 2024ko maiatza eta 2025eko martxoaren artean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Trump’s push for more AI data centers faces backlash from his own voters|hizkuntza=en-US|url=https://www.reuters.com/business/retail-consumer/trumps-push-more-ai-data-centers-faces-backlash-his-own-voters-2025-12-01/|aldizkaria=Reuters|sartze-data=2026-09-08}}&lt;/ref&gt;
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>ce18f63k2hfs9lvpe4gflvhan7sitjj</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/LLM ereduak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7317</id>
    <revision>
      <id>44662</id>
      <parentid>44469</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:36:08Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44662</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="9098" sha1="qcudodu4ww71dumr7kymubrslwe5nol" xml:space="preserve">= Hizkuntza-eredu handiak =

'''[[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiak]]''', '''HEHak''' edo '''LLMak''' —ingelesez, Large Language Models— testua prozesatzeko eta sortzeko entrenatutako [[w:eu:Adimen artifizial|adimen artifizialeko]] sistemak dira. Ez dute hizkuntza ikasten pertsona baten modura: testu kopuru erraldoiak aztertuta, hitzen eta esaldien arteko erregulartasun estatistikoak ikasten dituzte. Horri esker, galderak erantzun, testuak laburtu, itzuli, berridatzi edo programazio-kodea sor dezakete. [[w:eu:ChatGPT|ChatGPT]] bezalako txat-sistemak '''LLM''' batean oinarritzen dira, baina hizkuntza-eredua sistema osoaren osagaietako bat baino ez da.
&lt;gallery&gt;
Fitxategi:ChatGPT logo.svg|[[w:ChatGPT|ChatGPT]]
Fitxategi:Claude AI logo.svg|[[w:Claude (txatbota)|Claude]]
Fitxategi:Deepseek-logo-icon.svg|[[w:Deepseek|Deepseek]]
Fitxategi:Google Gemini logo.svg|[[w:Google Gemini|Gemini]]
Fitxategi:Perplexity AI logo.svg|[[w:Perplexity AI|Perplexity AI]] 
&lt;/gallery&gt;

== Historia eta bilakaera ==

[[Fitxategi:Estimated training cost of some AI models - 2024 AI index.jpg|thumb|380x380px|'''Hizkuntza eredu handiak''' entrenatzeko erabiltzen den konputazio-lanaren gorakada azkarra. HEH itxi onenen entrenamendu-kostuak eredu irekiko onenen entrenamendu-kostuak baino askoz ere handiagoak dirudite. GPT-4 eta antzeko ereduen entrenamendu-kostua ez da publikoki ezagutzen; beraz, estimazio bat baino ez da. Datuak ''Epoch''-enak dira 2023an, eta grafikoa [[Stanford Unibertsitatea|Stanfordeko Unibertsitateko]] ''AI index''-ekoa da 2024an.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index|orrialdea=(chapter 1, image 3)|hizkuntza=en|url=https://aiindex.stanford.edu/report/#individual-chapters|aldizkaria=aiindex.stanford.edu|sartze-data=2024-11-25}}&lt;/ref&gt;]]
Hizkuntza-ereduak ez dira berriak. Lehen ereduek hitz baten ondoren agertzeko beste edozein hitzek  duen probabilitatea kalkulatzen zuten, aurreko hitz gutxi batzuk kontuan hartuta. [[w:eu:Sare neuronal artifizial|Sare neuronalek]] testuinguru zabalagoa erabiltzea eta hitzen antzeko errepresentazioak ikastea ahalbidetu zuten. 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak jauzi handia ekarri zuen: arreta-mekanismoen bidez, testuko elementuen arteko erlazioak aztertzen ditu, eta entrenamendua paraleloan egitea errazten du.&lt;ref&gt;Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.&lt;/ref&gt; Horrek datu eta parametro kopuru gero eta handiagoko ereduak sortzeko bidea ireki zuen.

Eredu horiek, lehenik, corpus erraldoiekin aurreentrenatzen dira. Ohiko ariketa hurrengo tokena —hitz bat, hitz-zati bat edo puntuazio-marka bat— aurreikustea da. Esaterako, «Gaur euria egingo…» segidaren ondoren zer etor daitekeen kalkulatzen du ereduak. Milaka milioi adibiderekin ariketa hori errepikatuta, gramatika, estiloak, munduari buruzko informazioa eta testuen arteko erlazio ugari ikasten ditu. Ikasitakoa entrenamenduan doitzen diren milioika edo milaka milioi zenbakitan, parametroetan, gordetzen da.

== Aurreikusletik laguntzailera ==

Aurreentrenatutako eredu batek testua osatzen badaki, baina ez du zertan erabiltzailearen instrukzioa jarraitu beharrik. Horregatik, bigarren fase batean, instrukzio eta erantzun egokien adibideekin doitzen da. Horrela ikasten du, besteak beste, galdera bati erantzuten, testu bat laburtzen edo elkarrizketa baten haria mantentzen.

Instrukzioak jarraitzea, ordea, ez da nahikoa. Eredua erabiltzailearen asmoekin, gizarte-arau batzuekin eta segurtasun-irizpideekin bat etortzeko egokitzapena egiten da, hau da, lerrokatzea. Horretarako, gizakiek edo beste eredu batzuek erantzunak ebaluatu eta hobetsi ditzakete, eta ereduak erantzun lagungarriagoak, zintzoagoak eta kalte gutxiagokoak ematen ikasten du.&lt;ref&gt;Long Ouyang et al., [https://arxiv.org/abs/2203.02155 «Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback»], 2022.&lt;/ref&gt; Lerrokatzea ez da behin betiko konpondutako arazoa: balioak ez dira unibertsalak, instrukzioak kontraesankorrak izan daitezke eta gehiegizko segurtasunak erantzun erabilgarriak ere bazter ditzake.

Azken belaunaldietako ereduek arazo konplexuak urratsetan lantzeko gaitasuna ere hobetu dute. Horri arrazonamendu-gaitasuna deitu ohi zaio: erantzuna berehala eman beharrean, ereduak kalkulu, plangintza edo ondorioztapeneko bitarteko urratsak landu ditzake. Horrek matematikan, programazioan eta arazoen ebazpenean emaitzak hobetu ditzake, baina ez du bermatzen arrazoibidea zuzena denik edo ereduak gizaki batek bezala ulertzen duenik.

Erantzuna sortzean, LLMak ez du datu-base batean esaldi oso bat bilatzen. Une bakoitzean hurrengo token posibleei probabilitate bat esleitzen die, bat aukeratzen du eta prozesua berriz hasten du. Horregatik sor ditzake testu berriak, baina baita sinesgarriak diruditen baieztapen faltsuak ere. [[w:Haluzinazio|Haluzinazio]] deritzen errore horiek direla eta, jasotako erantzunak eskuz egiaztatzea ezinbestekoa da gero, bereziki osasun-gaietan, zuzenbidean edo ikerketan.

== Aplikazioak eta mugak ==

LLMak askotariko lanetan erabiltzen dira: idazketan eta [[w:eu:Itzulpen automatiko|itzulpenean]], bilaketa eta galdera-erantzun sistemetan, dokumentuen analisian, hezkuntzan, programazioan edo bezeroarentzako arretan. Eredu multimodalek, testuaz gain, irudiak, audioa edo bideoa ere prozesa ditzakete.

Gaitasun horiek mugak dituzte. Ereduak entrenamendu-datuetako aurreiritziak errepika ditzake, ez du bere erantzunen egiazkotasuna bermatzen eta informazio pribatua modu desegokian erabil daiteke. Gainera, eredu handiak entrenatu eta erabiltzeak konputazio- eta energia-kostu handia du. Beste arazo bat hizkuntzen arteko desoreka da: Interneten testu ugari duten hizkuntzek emaitza hobeak izaten dituzte, eta baliabide gutxiagoko hizkuntzek atzean geratzeko arriskua dute.


{{koadro-berde|
== Latxa, euskaratik adimen artifizialera ==
[[Fitxategi:Latxa logotipoa.jpg|thumb|[[w:Latxa (hizkuntza-eredu handia)|Latxa]]]]

Hizkuntzen desorekari aurre egiteko sortu zuen [[w:HiTZ zentroa|HiTZ]] Hizkuntza Teknologiako Euskal Zentroak [[w:Latxa (hizkuntza-eredu handia)|Latxa]], euskarara egokitutako hizkuntza-ereduen familia. Lehen belaunaldia [[w:eu:Meta Platforms|Meta]]ren [[w:LLaMA (hizkuntza-eredu handia)|Llama 2]] ereduetatik abiatu zen, eta 4,2 mila milioi tokeneko euskarazko corpus batekin entrenatzen jarraitu zen.&lt;ref&gt;Julen Etxaniz et al., [https://aclanthology.org/2024.acl-long.799/ «Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque»], ''Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics'', 14952–14972, 2024.&lt;/ref&gt; Hizkuntza-ereduak, [[w:Testu corpus|testu-corpusak]] eta ebaluazio-baliabideak modu irekian argitaratzeak euskarazko ikerketa erreproduzigarria eta aplikazio berrien garapena errazten du.

Latxa ez da eredu isolatu bat, bilakaeran dagoen familia bat baizik. Ondorengo belaunaldiek oinarri modernoagoak, instrukzioak jarraitzeko gaitasuna eta ikusmena ere gehitu dituzte. Latxa-Qwen3.5 ereduek, adibidez, testua eta irudiak prozesa ditzakete, eta euskaraz ez ezik, galizieraz eta katalanez ere egokitu dira.

Latxaren ekarpena ez da euskaraz hitz egiten duen txatbot bat eskaintzera mugatzen. Euskara adimen artifizialaren garapen berrietan presente egoteko azpiegitura, datuak eta ezagutza sortzen ditu. LLMek hizkuntzaren erabilera gero eta eremu gehiagotan baldintzatzen badute, hizkuntza bakoitzak teknologia horiek garatu, aztertu eta bere beharretara egokitzeko gaitasuna izatea ere [[w:Burujabetza teknologiko|burujabetza digitalaren]] parte da.

Orai NLP Teknologiak euskararako beste eredu bat sortu du: Llama-eus-8B.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Eredu neuronal berria euskarazko adimen artifizialerako {{!}} Orai|url=https://www.orai.eus/eu/bloga/eredu-neuronal-berria-euskarazko-adimen-artifizialerako|aldizkaria=www.orai.eus|sartze-data=2025-01-04}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Aitzol Astigarraga: &quot;2025ean euskararentzako LLM propioaren garapenari lotuko gatzaizkio&quot;|hizkuntza=eu|data=2024-12-31|url=https://www.enpresabidea.eus/berrikuntza/aitzol-astigarraga-orai-euskara-llm-adimen-artifiziala_2207597_102.html|aldizkaria=Enpresa Bidea|sartze-data=2025-01-04}}&lt;/ref&gt;
}}

== Erreferentziak ==

&lt;references /&gt;

== Kanpo-estekak ==

* [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua.
* [https://arxiv.org/abs/2005.14165 «Language Models are Few-Shot Learners»], eskala handiko hizkuntza-ereduen garapenean erreferentziazko artikulua.
* [https://arxiv.org/abs/2203.02155 «Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback»], instrukzio-doikuntzari eta lerrokatzeari buruzko artikulua.
* [https://aclanthology.org/2024.acl-long.799/ «Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque»], Latxaren lehen belaunaldiari buruzko artikulu zientifikoa.
* [https://www.euskadi.eus/latxa Latxa erabiltzeko webgunea].

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>qcudodu4ww71dumr7kymubrslwe5nol</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Itzulpen automatiko neuronala</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7318</id>
    <revision>
      <id>44659</id>
      <parentid>44418</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:29:38Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44659</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="9281" sha1="1ajbnbtzyfjap4p1xu8mduqvtcca2uc" xml:space="preserve">= Itzulpen automatiko neuronala =

[[w:eu:Itzulpen automatiko neuronal|Itzulpen automatiko neuronala]] testu bat hizkuntza batetik beste batera automatikoki pasatzeko teknika da, sare neuronaletan oinarritzen dena. Bere helburua ez da jatorrizko testuko hitz bakoitzari beste hizkuntzako ordain bat ematea soilik, baizik eta testuaren esanahia beste hizkuntzan modu ulergarri eta natural batean berreraikitzea ere. Aurreko belaunaldietako sistemekin alderatuta, eredu neuronalek kalitate-jauzi nabarmena ekarri dute, esaldien egitura eta testuingurua modu bateratuagoan modelatzeko gai direlako.

Gaur egun, teknologia hori eguneroko tresna digital askotan dago txertatuta: web bidezko itzultzaileetan, dokumentu-kudeaketan, nazioarteko komunikazioan eta adimen artifizialeko aplikazioetan. Hizkuntza gutxituen kasuan ere balio estrategikoa du, eduki gehiago sortzeko, zerbitzu elebidunak eskaintzeko eta hizkuntza horien erabilera digitala indartzeko aukera ematen duelako.
&lt;gallery mode=&quot;packed-hover&quot; heights=&quot;160&quot;&gt;
Fitxategi:Elia martxan es 2021 02.png|[[elia.eus]] ([[Elhuyar Fundazioa|Elhuyar]])
Fitxategi:Itzultzaile neuronala EJ.png|Jaurlaritzaren itzutzaile neuronala
Fitxategi:Batua eus.png|Batua.eus
&lt;/gallery&gt;

== Historia eta bilakaera ==

[[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpen automatikoaren]] lehen sistemak arau linguistikoetan oinarritu ziren. Hiztegiak, gramatika formalak eta eskuz definitutako baliokidetasunak erabiltzen zituzten. Horrek emaitzen gaineko kontrol handia ematen zuen, baina hizkuntza-pare eta erabilera-eremu bakoitzerako garapen-lan handia eskatzen zuen.

1990eko hamarkadatik aurrera, itzulpen automatiko estatistikoa nagusitu zen. Sistema horiek corpus elebidun handietatik ikasten zuten zein hitz edo esaldi-zati izan zitezkeen elkarren ordain. Aurreko ikuspegia baino malguagoak ziren, baina itzulpena zati txiki samarretan eraikitzen zutenez, zailtasunak izan ohi zituzten hitz-ordena naturala, esaldiaren koherentzia eta testuingurua behar bezala mantentzeko.

2010eko hamarkadan, sare neuronaletan oinarritutako ereduek aurreko sistemak ordezkatzen hasi ziren. ''Encoder-decoder'' arkitekturak erabiliz, sare batek jatorrizko esaldia errepresentazio matematiko batean kodetzen zuen, eta beste batek helburuko hizkuntzako esaldia sortzen zuen.&lt;ref&gt;Ilya Sutskever, Oriol Vinyals eta Quoc V. Le, [https://arxiv.org/abs/1409.3215 «Sequence to Sequence Learning with Neural Networks»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2014.&lt;/ref&gt; Arreta-mekanismoek itzulpenaren urrats bakoitzean jatorrizko testuaren zatirik garrantzitsuenak kontuan hartzea ahalbidetu zuten.&lt;ref&gt;Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho eta Yoshua Bengio, [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], 2014.&lt;/ref&gt; 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak urrats berri bat ekarri zuen: arreta-mekanismoetan oinarrituta, testuingurua modu eraginkorragoan modelatu eta entrenamendua paraleloan egiteko aukera eman zuen.&lt;ref&gt;Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.&lt;/ref&gt;

== Nola funtzionatzen du? ==

Itzulpen-eredu neuronalak jatorrizko hizkuntzako eta helburuko hizkuntzako testu baliokideak dituen [[w:Corpus paralelo|corpus elebidun]] batekin entrenatzen dira. Entrenamenduan, ereduak hizkuntzen arteko erlazioak ikasten ditu: hitzen esanahiak, egitura sintaktikoak, ohiko esamoldeak eta hitzen arteko mendekotasunak.

Itzulpena sortzeko testua tokenetan banatzen da. Ereduak jatorrizko sekuentzia prozesatu eta helburuko hizkuntzako testua tokenez token sortzen du. Urrats bakoitzean, aurretik sortutako testua eta jatorrizko esaldia hartzen ditu kontuan hurrengo tokenik probableena aukeratzeko. Horregatik, itzulpena ez da hiztegi bateko baliokidetasunak bata bestearen atzetik lotzearen emaitza, baizik eta ikasitako hizkuntza-ereduen arabera sortutako sekuentzia berri bat.

Eredu neuronalek aurreko sistemek baino itzulpen naturalagoak sortzen dituzte, batez ere datu ugari dituzten hizkuntza-pareetan. Hala ere, emaitza arina eta gramatikalki zuzena izateak ez du bermatzen esanahia guztiz gorde denik. Ereduak informazioa ezabatu, gehitu edo gaizki interpretatu dezake, eta akats horiek ez dira beti erraz antzematen.

== Aplikazioak eta mugak ==

Itzulpen automatiko neuronala web-edukietan, dokumentazio teknikoan, hezkuntzan, administrazioan, bezeroarentzako arretan eta nazioarteko komunikazioan erabiltzen da. Batzuetan, erabiltzaileari testu baten gutxi gorabeherako esanahia eskaintzen dio; beste batzuetan, itzultzaile profesionalentzako aurreitzulpena sortzen du, ondoren giza berrikuspena egiteko.

Kalitatea neurri handi batean entrenamendu-datuen araberakoa da. Baliabide gutxiko hizkuntzetan corpus elebidun gutxiago dagoenez, emaitzak okerragoak izan daitezke. Domeinu espezializatuek ere arazo bereziak dituzte: osasunean, zuzenbidean edo administrazioan, terminologia zehatza, estilo jakinak eta esanahiaren fidagarritasuna ezinbestekoak dira. Horregatik, itzultzaile orokor bat ez da beti nahikoa; domeinura egokitutako datuak, terminologia-lana eta giza ebaluazioa behar dira.

Bestalde, itzulpen automatiko neuronalaren muga nagusietako bat izan da sistemak, tradizionalki, esaldi-mailan entrenatu eta erabiltzea.  [[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiek]] testuinguru luzeagoak prozesatzeko duten gaitasunak dokumentu osoak modu naturalagoan itzultzeko bidea zabaldu du, nahiz eta testu luzeko fidagarritasuna eta kontrola ikerketa-arazo garrantzitsuak diren oraindik.


{{koadro-berde|
== Itzulbide, euskarazko osasun-arreta ahalbidetzeko ==

[[File:Itzulbide HaimaikaTB.jpg|thumb|[[w:Felix Zubia|Felix Zubia]] medikua Itzulbide aplikazioa erabiltzen.&lt;ref name= &quot;Hamaika&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Osakidetzak itzultzaile neuronala abian du, euskarazko testu klinikoak gaztelaniara itzultzeko|hizkuntza=|data=2025-08-27|url=https://www.hamaika.eus/aktualitatea-hamaika/gizartea-eu/osakidetzak-itzultzaile-neuronala-abian-du-euskarazko-testu-klinikoak-gaztelaniara-itzultzeko.html?utm_source=twitter&amp;utm_medium=albistea&amp;utm_campaign=abuztua&amp;utm_id=osakidetza|aldizkaria=hamaika telebista|sartze-data=2026-09-18}}&lt;/ref&gt;]]
Behar horri erantzuteko sortu zen Itzulbide, osasun-txostenetan euskaraz idatzitako informazioa gaztelaniara automatikoki itzultzeko sistema. Proiektuaren abiapuntua ez zen itzultzaile berri bat sortzeko interes teknologiko hutsa, osasun-arloko arazo praktiko bat baizik: profesionalek pazienteekin euskaraz aritu eta historia klinikoan euskaraz idatzi ahal izatea, informazio hori euskaraz ez dakiten gainerako profesionalentzat ere eskuragarri mantenduz.&lt;ref&gt;Olatz Perez-de-Viñaspre, [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], ''Osagaiz: Osasun Zientzien Aldizkaria'', 4. liburukia, 1. ale berezia, 33–38, 2020.&lt;/ref&gt;

[[Fitxategi:Itzulbide - Pantaila argazkia.png|thumb|Osakidetzako Itzulbide aplikazioa. Osasun-deskribapen baten itzulpena gaztelaniatik euskarara.&lt;ref name= &quot;Hamaika&quot;/&gt;]]Osasun-txostenak ez dira testu arruntak. Terminologia espezializatua, laburdurak, esaldi osatugabeak, estilo telegrafikoa eta pazientearen osasunean eragina izan dezakeen informazio zehatza biltzen dute. Horregatik, Itzulbide ezin da erabilera orokorreko itzultzaile baten aplikazio hutsa izan: domeinu klinikoko datuekin eta erabilera-baldintzekin egokitutako sistema behar du. Proiektuan euskaratik gaztelaniarako noranzkoari eman zitzaion lehentasuna, medikuak euskaraz idatzitakoa osasun-sistemako profesional guztientzat eskuragarri egon zedin.

Itzulbide Osakidetzaren, EHUko Ixa taldearen —gerora HiTZ zentroan integratua— eta Elhuyarren arteko elkarlanetik garatu zen. Sistemak historia klinikoan euskaraz jasotako informazioa gaztelaniara itzultzen du, eta, horrela, kontsulta medikoak euskaraz egitea eta profesionalek aplikazio korporatiboetan euskaraz lan egitea errazten du.&lt;ref&gt;[https://www.orai.eus/eu/arrakasta-kasuak/itzulbide «Itzulbide: itzulpen automatikoa»], ORAI.&lt;/ref&gt;
}}

== Erreferentziak ==

&lt;references /&gt;

== Ikus, gainera ==

* [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpengintza automatikoa]]
* [[w:eu:Itzuli (itzultzaile neuronala)|Itzuli]]
* [[w:eu:Elia.eus|Elia.eus]]
* [[w:eu:Hizkuntzaren prozesamendu|Hizkuntzaren prozesamendua]]

== Kanpo-estekak ==

* [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], arreta-mekanismoetan oinarritutako itzulpen neuronalaren erreferentziazko artikulua.
* [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua.
* [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], Itzulbideri buruzko artikulua.
* [https://www.euskadi.eus/itzuli/ Itzuli], Eusko Jaurlaritzaren euskararen eta gaztelaniaren arteko itzultzaile automatiko neuronala.
* [https://elia.eus/hasiera Elia], Elhuyarren itzultzaile automatiko eleaniztuna.
* [https://www.batua.eus/ Batua], adimen artifizialean eta sare neuronaletan oinarritutako itzulpen-zerbitzua.


[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>1ajbnbtzyfjap4p1xu8mduqvtcca2uc</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Konputazio kuantikoa</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7321</id>
    <revision>
      <id>44663</id>
      <parentid>44300</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:39:22Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44663</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="7326" sha1="2rtmgwejnpp7ft1y8plyl58pdw7f002" xml:space="preserve">[[w:Konputazio kuantiko|'''Konputazio kuantikoa''']] informazioaren prozesamendua ahalbidetzen duen konputazio eredu bat da, [[w:Mekanika kuantiko|fenomeno kuantikoak]] erabiliz, eta horrek informazioa manipulatzeko moduak zabaltzen ditu eredu klasikoan parekorik ez duen moduan.&lt;ref&gt;Nielsen, M. A., &amp; Chuang, I. L. (2010). Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511976667&lt;/ref&gt;

Eredu berri honen potentziala bere gutxieneko informazio-unitatean dago: &quot;[[w:qbit|qubit]]&quot; (quantum bit&quot; hitzaren laburdura). &quot;Bit&quot; klasikoak bezala, bi egoera posible ditu, &lt;math&gt;|0\rangle&lt;/math&gt; eta &lt;math&gt;|1\rangle&lt;/math&gt;, baina bere izaera kuantikoari esker, bien konbinazio batean ere aurkitu daiteke, gain-posizioan dagoen egoera batean:

&lt;math&gt;|\psi\rangle = \alpha|0\rangle + \beta|1\rangle&lt;/math&gt;

[[File:Bloch Sphere representation.svg|thumb|300px|'''Bloch esfera baten irudikapena.''' Poloek oinarrizko &lt;math&gt;|0\rangle&lt;/math&gt; eta &lt;math&gt;|1\rangle&lt;/math&gt; egoerak adierazten dituzte; esferaren gainerako edozein puntuk gain-posizio bat irudikatzen du, \alpha eta \beta anplitudeen bidez definitua. Iturria: Wikimedia Commons (domeinu publikoa).]]

non &lt;math&gt;\alpha&lt;/math&gt; eta &lt;math&gt;\beta&lt;/math&gt; baitira egoera bakoitzaren probabilitate-anplitudeak, zenbaki konplexutan kodetuak, non &lt;math&gt;|\alpha|^2 + |\beta^2| = 1&lt;/math&gt;. Ideia hau bera hainbat qubiteko erregistroetara hedatu daiteke: &lt;math&gt;n&lt;/math&gt; qubiteko erregistro bat &lt;math&gt;2^n&lt;/math&gt; egoera posibleen gainezarpen batean egon daiteke, bakoitza bere anplitudearekin (adibidez, bi qubitentzat, &lt;math&gt;|\psi\rangle = \alpha_{00}|00\rangle + \alpha_{01}|01\rangle + \alpha_{10}|10\rangle + \alpha_{11}|11\rangle&lt;/math&gt;, &lt;math&gt;n&lt;/math&gt; biteko erregistro klasikoaren aurrean, zeina aldi berean &lt;math&gt;2^n&lt;/math&gt; egoera horietako batean bakarrik egon baitaiteke. Egoera kopuru esponentziala aldi berean irudikatzeko eta manipulatzeko gaitasun honi [[w:paralelismo kuantiko|paralelismo kuantiko]] deritzo, eta konputazio kuantikoaren abantaila teoriko nagusia da eredu klasikoaren aldean. Gainera, qubitak beraien artean korapilatuta gera daitezke: haien egoerak lotuta geratzen dira, eta ezin dira bereiz deskribatu; baliabide hori, gainezarpenarekin batera, funtsezkoa da konputazioan eta komunikazio kuantikoan.

Egoera horiek manipulatzea ahalbidetzen duten eragiketei [[w:Ate kuantiko|ate kuantiko]] deritze, eta erregistro batean kateatzean algoritmoak exekutatzeko erabiltzen diren zirkuituak eraikitzen dira.

= Algoritmo garrantsitzuak =

Ikusi denez, paralelismo kuantikoa ustiatzeko, tentuz diseinatu behar dira algoritmoak, informazio garrantzitsua kontzentratuta gera dadin neurtzean lortzen den emaitzan, kasu klasikoaren aldean abantaila bat lortuz. Hauek dira algoritmo garrantzitsuenetako batzuk:&lt;ref&gt;Montanaro, A. (2016). Quantum algorithms: an overview. npj Quantum Information, 2, 15023. https://doi.org/10.1038/npjqi.2015.23&lt;/ref&gt;

;Deutsch-Jozsa
:Lehenengo algoritmo kuantikoetako bat izan zen, eta eredu klasikoarekiko abantaila bat modu argian erakutsi zuen lehenengoa, nahiz eta erabilgarritasun praktiko txikiko problema bat ebatzi zuen.

;QFT (Fourier kuantikoaren transformatua)
:Ez du problema bat bere kabuz ebazten, baizik eta beste algoritmo batzuen barruan, Shorren algoritmoan, adibidez, pieza giltzarri gisa jokatzen du, egoera kuantiko batean dauden aldizkako patroi ezkutuak detektatzea ahalbidetuz.

;QPE (Fase kuantikoaren zenbatespena)
:Beste algoritmo batzuen azpirrutina gisa ere funtzionatzen du. Eragiketa kuantiko bati lotutako balio bat zehaztasunez zenbatesteko balio du. Balio hori erabilgarria da bai Shorren algoritmoan, bai sistema kuantikoen simulazioan.

;Shor
:Bere ospea, ezagutzen den edozein algoritmo klasikok baino askoz azkarrago zenbaki handiak faktorizatzen dituelako da. Horrek gaur egungo [[w:Kriptografia|kriptografia]] ([[w:RSA|RSA]] bezala) kolokan jartzen du eta kriptografia post-kuantikoaren garapena bultzatu du.

;Grover
:&lt;math&gt;N&lt;/math&gt; elementuko zerrenda desordenatu batean elementu bat bilatzeko problema ebazten du, eta urrats kopurua gehienez ere &lt;math&gt;\sqrt{N}&lt;/math&gt; izango da, algoritmo klasiko batek batez beste beharko lituzkeen &lt;math&gt;\frac{N}{2}&lt;/math&gt;en aldean.

= Gaur egungo hardwarea =

Orain arte modu abstraktuan hitz egin da qubiteez eta ateez, fisikoki nola inplementatzen diren zehaztu gabe. Ordenagailu kuantiko bat eraikitzeko, qubit gisa jokatzeko gai den sistema fisiko jakin bat aukeratu behar da, eta, eremuaren azken garapena dela eta, hainbat proposamen daude:

[[File:IBM Quantum System One.jpg|thumb|300px|'''IBM Quantum System One.''' Egituraren zati handiena hozte-sistema kriogenikoa da, txipa gutxieneko zero absolutuaren inguruko tenperaturan mantentzeko; qubit-txip kuantikoa oso txikia da eta behealdean dago. Autor: OJB Quantum. Lizentzia: CC BY 4.0.]]

;Zirkuitu supereroaleak
:Qubita korrontean edo karga elektrikoan kodetzen dute, zero absolutu inguruko tenperaturetan hoztutako zirkuituetan. Gaur egun qubit erabilgarri gehien dituen teknologia da.

;Ioi harrapatuak
:Atomo ionizatuak eta eremu elektromagnetikoekin harrapatuta daudenak, horien energia-mailek qubit gisa jokatzen dute; doitasun-laserrekin kontrolatzen dira.

;Fotonika kuantikoa
:Banakako fotoiak erabiltzen ditu, adibidez qubitak; giro-tenperaturan funtzionatzen du, eta egokia da informazioa urrutitik transmititzeko.

;Atomo neutroak
:Harrapatutako ioien antzekoa, baina kargarik gabeko atomoekin, fokalizatutako laserren bidez harrapatuta.

;Spin-puntu kuantikoak
:Elektroiaren spina erdieroaleetan aprobetxatzen dute, industrian lehendik dauden fabrikazio-teknikak berrerabili ahal izatearen abantailarekin.

;Qubit topologikoak
:Proposamen esperimental honek materiaren propietate topologikoei buruzko informazioa kodetzen du, teorian zaratarekiko askoz erresistenteagoa dena.


{{koadro-berde|
== Zarata kuantikoa ==
Aurreko azalpen guztiak qubitak eta ateak perfektuak direla suposatu du, baina, praktikan, oso sistema delikatuak dira, eta zaratarekiko oso sentikorrak;&lt;ref&gt;Preskill, J. (2018). Quantum Computing in the NISQ era and beyond. Quantum, 2, 79. https://doi.org/10.22331/q-2018-08-06-79 (arXiv:1801.00862)&lt;/ref&gt;. Jatorri nagusia de-koherentzia da: qubit bat ez dago inoiz erabat isolatuta, eta bere inguruarekin kontrolatu gabeko edozein interakziok (bibrazioak, hondar-eremuak, beroa...) nahi gabeko neurketa gisa jokatzen du, bere gainjartzea galaraziz. Horri beste errore-iturri batzuk gehitu behar zaizkio, hala nola ateek ezartzen dituzten pultsu fisikoen inperfekzioak edo qubitaren azken neurketan bertan dauden akatsak.

Zaratari aurre egiteko bi estrategia daude:

#'''Errore kuantikoen zuzenketa''': Qubit logiko bat kodetzen du, bere informazioa qubit fisiko erredundante batzuen artean banatuz, eta erroreak detektatzeko eta zuzentzeko aukera ematen du, informazio kuantikoa suntsitu gabe. Ikuspegirik sendoena da, baina gaur egun baino askoz qubit gehiago behar ditu.

#'''Akatsak arintzea''': Hainbat aldiz errepikatzen du kalkulu bera baldintza desberdinetan, eta teknika estatistikoak erabiltzen ditu zaratak emaitzan duen eragina konpentsatzeko, hainbeste hardwareren beharrik gabe.
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>2rtmgwejnpp7ft1y8plyl58pdw7f002</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Sare sozialak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7322</id>
    <revision>
      <id>44655</id>
      <parentid>44403</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:21:03Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44655</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8595" sha1="30szakk9n9yy0snzd5po92x4ud54jjl" xml:space="preserve">[[File:EHUko Informatika Fakultateko sare sozial bat.png|thumb|200px|EHUko Informatika Fakultateko sare sozial baten kaptura.]]
'''[[w:Sare sozialak|Sare sozialak]]''' edo '''gizarte sareak''' gizakien arteko harremanetarako zerbitzuak eskaintzen dituzten [[w: Internet|internet]]-zerbitzuak dira, [[w: World Wide Web|web]] plataformetan, edo aplikazio konkretuetan integratuta, adibidez, jokuetan. Helduek sare sozialetan egiten dituzten gauza asko egin ditzakete haurrek jokoen bitartez, aldi berean lagunekin jolastuz eta lagun berriak eginez.
Erabilera [[w:ordenagailu|ordenagailu]], [[w: Tableta (ordenagailua)|tableta]] edo [[w: telefono adimendun|telefono adimendun]]en bitartez egin ohi da. Gaur egun, aldiz, bestelako gailuak ere erabiltzen dira, erloju adimendunak, esaterako.

Berez, lehen sare sozialak 1990eko hamarkadan sortu ziren, Internetekin batera. Harrezkero izugarri zabaldu da sare sozialen erabilera, batez ere azken hamarkada honetan. Eta horrela, esaterako, 2024ko datuen arabera Facebook-ek, sare erabiliena, mundu mailan 3.000 miloi erabiltzaile zituen. &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Wikipedia|izenburua=Social Networking Service |hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Social_networking_service|sartze-data=2026-07-14}}&lt;/ref&gt; Eta, 2025eko urrirako, Instagram eta Whatsapp nahikoa hurbildu zitzaizkion lehenengo posturako lehian.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|url=https://www.statista.com/statistics/272014/global-social-networks-ranked-by-number-of-users/|izenburua=Most popular social networks worldwide as of February 2025, by number of monthly active users|sartze-data=2026-07-14|sitioweb=Statista|idioma=en}}&lt;/ref&gt;

== Funtzionamendua==
Sare sozialetan erabiltzaileen arteko kontaktua '''birtuala''' da. Bertan, gai edo gertaera baten inguruko ikuspuntua, iritzia edo analisia hainbat erabiltzaileren artean partekatzeko aukera izaten da. Partekatze horretan berezko argumentuak edo iritziak eman ditzake partehartzaileak, ideiak elkarbanatzeko eta garatzeko konpetentzia bultzatuz. Sare konkretu baten zerbitzuak erabili ahal izateko kontua sortu beharko du erabiltzaileak, baita bere profila ere. Hala ere, kasu batzuetan, konturik ez izan arren, sarearen informazioa bisitatzeko aukera ematen dute, bertako edukiak atzituz.  

Kontaktu birtualerako zerbitzuak irekiak edo pribatuak izan daitezke. Hori dela eta, honako bereizketa egin daiteke:
* Barne gizarte-sare pribatuak (ISN ingelesez): enpresa, elkarte, sozietate, erakunde edota hezkuntza hornitzaileen barneko pertsonek osatzen dute.
* Kanpo gizarte-sareak: (ESN ingelesez): eskuragarri dagoen sare irekia, iragarleak erakartzeko diseinatua. Erabiltzaileek, askotan, aldez aurreko harremanik ez dute izaten elkarren artean. Eta, sare hauetan ere, kasu batzuetan, era &quot;pribatuan&quot; komunikatzeko aukera egoten da azpitalde baten barruan. Elkarrekiko konexioa eskakizun edo gonbidapenaren bitartez egiten da. 

Azpimarratzekoa da sare sozialetan oso zabalduta dagoen '''like''' baliabidea. Zerbait gustatu ala ez, txuri edo beltz, tarteko grisarik ez duen iritzi sistema ezarri da sare sozialen funtzionamenduan.

[[Fitxategi:Ikusgela-Algoritmoak.webm|start=88|thumbtime=94|thumb|[[w:Atari:Hezkuntza/Ikusgela|Ikusgelako]] bideoa: Sare sozialak eta algoritmoak.]]
== Eragile sozialak==
Eragin, mugiarazi, salatu, zabaldu, bultzatu, ... Eraldaketa soziala ekarri dute, gizartean, mundu mailan.

Sare sozialek era nabarmen batean '''eragin''' dute pertsonen arteko eguneroko komunikazioan. Lagun talde askok, hitzordua sare sozialen bitartez egiten dute, askotan eztabaidak ere bertan modu &quot;birtualean&quot;, ematen direlarik.
 
Kontzientziak '''mugiarazteko''' tresna aparta ere bihurtu dira. Interes politiko eta komertzialetik at norbanako edota talde antolatuen aktibismoa zabaltzeko aukera ematen baitute, denbora laburrean protestarako gune bihur daitezkeelarik, herrialde askotako jende ugariengana iritsiz. Beraz, kontu etikoak '''salatzeko''' tresna apartak dira. 

Gertaerak berehala '''zabaltzeko''' aukera ematen dutenez, komunikabide handiek aplika dezaketen manipulazioa zailagoa da sare sozialetan. Horrek kazetaritza munduari erronka handia jartzeaz gain, politika munduari ere kexka handia sortzen dio. Ikusi besterik ez dago enpresa teknologiko handien presentzia gero eta agerikoagoa dela politika arloan.

Eta, hezkuntza arloan, ikasle eta irakasleen arteko komunikaziorako tresna erabilgarria da, taldelana '''bultzatzeko''' aukera ugari eta askotarikoak eskaintzen baititu. Izan ere, ezagutza eta konpetentzien eraikuntza kolektibo sinkrono zein asinkronorako oso lagungarriak izan daitezke sare sozialak.

== Informazio iturri==
Azken urteetan sare sozialak komunikazio iturri ere bihurtu dira, informazioa demokratizatzeko aukera emanez, bertan sortzen diren giza komunitateen bitartez. Aldi berean, besteak beste, blog-ekin batera, kazetaritzari erronka handia aurrez aurre jarri diote. Hala ere, bestalde, isuri kognitibo sozialaren eta algoritmikoaren arteko interakzioak desinformazioaren aurrean zaurgarri ere bihurtzen gaitu.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Itziar|abizena=Aldabe|izenburua=Sare sozialak informazio iturri, 10 galdera errazetan {{!}} GAUR8|hizkuntza=eu|data=2020-10-03|url=https://www.naiz.eus/eu/hemeroteca/gaur8/editions/gaur8_2020-10-03-07-00/hemeroteca_articles/sare-sozialak-informazio-iturri|sartze-data=2026-07-14}}&lt;/ref&gt; Hori dela eta, une honetan, Europa mailan, haur eta nerabeen sare sozialetarako atzipen graduala erregulatzeko legea eztabaidatzen ari da, sare sozialak kontrolatzen dituzten enpresei eskakizunak gero eta zorrotzagoak direlarik, batez ere, adikzioa sortzen duten elementuei dagokienez, horietako bat da [[w: Korritze_(ikus-entzunezko_komunikazioa) |scroll]] infinitoa.

== Arriskuak==
[[Fitxategi:Social networking services.jpg|thumb|Sare sozial ezagun batzuk]]
* Pribatutasuna: Sare sozial batera igotako datu, informazio, argazki, bideo edo artxiboen jabetza ez kontrolatzea. Bestalde, sareak gaizki erabiltzeak norberaren, senideen edo lagunen datuak aurkitzeko erraztasuna ekar dezake. 
* Eduki desegokietarako sarbidea: Era guztietako informazioa dagoenez, batzuek erabiltzen dute mota guztietako edukiak zabaltzeko (indarkeria, fanatismoa, gorrotoa bultzatzea, etab.)
* Cyberbullying: Ikaskideek edo ezezagunek sareen bidez egindako jazarpena, mehatxu, irain eta abarrekin.
* Cybergrooming: helduek adingabeekin harremanetan jartzeko egiten dute, haien argazkiak eta informazioa lortzeko, haien onurarako erabiltzeko.
* Mendekotasuna: &quot;informatuta&quot;&quot; egoteko dopamina geldiezina batzuentzat negozio den bitartean &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Kepa|abizena=Ugarte|izenburua=Dopamina dosia sare sozialetan, arreta diru bihurtzeko|hizkuntza=eu|data=2026-05-17|url=https://www.berria.eus/ekonomia/datu-zentroak-gero-eta-gehiago_2134706_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-09-11}}&lt;/ref&gt;, etengabeko arreta murrizketa dakar, pertsonen arteko interakzioen kalitatea gutxituz &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Julen|abizena=Linazasoro|izenburua=Smartphoneak, harremanak eta garapen intelektuala|hizkuntza=eu|data=2025-03-20|url=https://www.berria.eus/ekonomia/datu-zentroak-gero-eta-gehiago_2134706_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-09-11}}&lt;/ref&gt;. 
* Legea ez betetzea: beste pertsona batzuen datuak, argazkiak eta bideoak argitaratzea, pribatutasuna urratuz, haien baimenik gabe; edo beste pertsona baten itxura hartzea, profil faltsu bat sortuz. Copyright-arauak, egile-eskubidea eta legez kanpoko deskargak ez betetzea, eduki babestuak lortuz edo trukatuz. Horietako batzuk ezjakintasunez ere egin daitezke.


{{koadro-berde|
== Sare deszentralizatuak ere badira ==
Alde batetik badira hainbat sare sozial enpresa handien [[w: zerbitzari |zerbitzari]] erraldoietan fisikoki kokaturik daudenak, [[w: algoritmo|algoritmo]]etan &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=''&quot;Zer da algoritmo bat?&quot;'' Sare sozialak 2023an, 10 galdera errazetan {{!}} Teknopataren txokoa|hizkuntza=eu|data=2023-07-08|url=https://www.teknopata.eus/2023/07/sare-sozialak-2023an-10-galdera-errazetan/|sartze-data=2023-08-09}}&lt;/ref&gt; oinarrituta eta modu  zentralizatuan antolatzen direnak; horrelakoetan  erabiltzaileen datuak erraz bildu ditzakete eta datu horiekin negozioa egin. 

Baina, beste alde batetik, badira deszentralizatutako zerbitzari txikietan kudeatzen diren hainbat sare sozial herrialde desberdinetan sortuak, batzuk Euskal Herrian ere kudeatzen direlarik, esaterako, [[w: PixelFed |PixelFed]], [[w:PeerTube | PeerTube]] edo [[w: Mastodon (sare soziala)|Mastodon]].
}}

== Erreferentziak==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>30szakk9n9yy0snzd5po92x4ud54jjl</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/ARM arkitektura</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7325</id>
    <revision>
      <id>44661</id>
      <parentid>44357</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:33:13Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44661</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="10276" sha1="0rlnpn6ix18824jhdu4ddqg7jfcj2uw" xml:space="preserve">[[Fitxategi:ARM-HP-PRINTER.JPG|thumb|'''ARM''' prozesadore bat HP PSC-1315 inprimagailu batean.]]

== ARM arkitektura ==
'''[[w:ARM arkitektura|ARM arkitektura]]''' [[Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/RISC arkitektura|RISC]] (Reduced Instruction Set Computer) motako [[w:Mikroprozesadore|mikroprozesadoreen]] arkitektura da. Kostu urria eta energia-kontsumo eta bero-sorkuntza txikia dituenez, oso erabilgarria da bateriarekin dabiltzan gailu arinetan eta txikietan, hala nola [[w:Telefono_adimendun|smartphoneak]], [[w:Ordenagailu_eramangarri|eramangarriak]], [[w:Tableta_(ordenagailua)|tabletak]] edota [[w:Sistema_txertatu|sistema txertatuak]]. Hala ere,  ARM arkitekturak mahaigaineko [[w:Ordenagailu|ordenagailuetan]] eta [[w:Zerbitzari|zerbitzarietan]] ere erabiltzen dira, adibidez, Fugaku superkonputagailuan&lt;ref&gt; {{Erreferentzia|izenburua=Fugaku (supercomputer)|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Fugaku_(supercomputer)|sartze-data=2026-07-10|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt;, 2020tik 2022ko maiatzera bitartean munduko superordenagailurik azkarrena izan zena.&lt;ref&gt;https://top500.org/lists/ &lt;small&gt;Noiz kontsultatua: 2026-07-10&lt;/small&gt;&lt;/ref&gt;

Arm enpresak ez ditu txipak fabrikatzen, bere negozioa arkitektura eta [[w:Prozesatzeko%20unitate%20zentral|Prozesatzeko Unitate Zentral, PUZ]] [[w:Nukleo%20(informatika)|nukleoak]] diseinatzea da, hau da, alde batetik prozesadoreak ulertuko dituen aginduen multzoa definitzen du, adibidez, ARMv8-A, ARMv9-A&lt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Arm|abizena=Ltd|izenburua=Armv9-A – CPU Architecture for AI|hizkuntza=en|url=https://www.arm.com/architecture/cpu/a-profile/armv9|aldizkaria=Arm {{!}} The Architecture for the Digital World|sartze-data=2026-07-20}}&lt;/ref&gt;... eta bestetik, [[w:Txip|txipetan ]] integratuko diren nukleoak diseinatzen ditu, adibidez, Cortex edo Neoverse nukleoak gero [[w:Samsung%20Electronics|Samsung-ek]] edo [[w:Apple%20Inc.|Apple-ek]] erabiliko dituenak.

ARM arkitektura eta nukleoak oso erabiliak dira gaur egun, smartphonetan esaterako, ARM arkitektura da nagusi, % 99a arkitektura horretan oinarrituak izanik.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=arm-20240331|url=https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1973239/000197323924000012/arm-20240331.htm|aldizkaria=www.sec.gov|sartze-data=2026-07-20}}&lt;/ref&gt; Kontuan izan behar da Android eta Apple iPhone guztiek hori erabiltzen dutela. Bestalde, kopuru orokorrei begiratuta, 1980. urtetik, ARMn oinarritutako 280.000 milioi txip baino gehiago komertzializatu dira.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Beth|abizena=Kindig|izenburua=Arm Stock: Buy Its Customers, Not The Stock|hizkuntza=en|url=https://www.forbes.com/sites/bethkindig/2024/08/15/arm-stock-buy-its-customers-not-the-stock/|aldizkaria=Forbes|sartze-data=2026-07-20}}&lt;/ref&gt;

== Diseinua ==
ARM arikitekturak, Berkeley RISC&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Berkeley RISC|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_RISC|sartze-data=2026-07-10|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt; diseinua du oinarrian, eta haren ezaugarriak barneratu ditu, [[w:Load%E2%80%93store_arkitektura|load/store]] memoriako aginduak edota [[w:Erregistro%20(hardware)|erregistro]] erabilera handia esate baterako. Horiei, baina, bestelako ezaugarri batzuk gehitu zizkieten eraginkortasuna hobetzeko, horietako garrantzitsuena, etenen&lt;ref&gt; {{Erreferentzia|izenburua=Interrupt|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Interrupt|sartze-data=2026-07-10|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt; trataera azkarra izanik. Horri esker, sarrera/irteera&lt;ref&gt; {{Erreferentzia|izenburua=Input/output|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/input/output|sartze-data=2026-07-10|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt; eragiketetan abiadura handia lortu zuten hardware bereziren beharrik gabe. Beste aldaketa inportantea izan zen, [[w:DRAM|DRAM memoria]] modu azkarrean atzitzeko agindu multzoan egindako egokitzapena.

== Historia ==
1983an, Acorn Computers&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Acorn Computers|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Acorn_Computers|sartze-data=2026-07-15|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt; enpresa britaniarrak RISC prozesadore berri baten diseinua hasi zuen ordura arteko ordenagailuek erabiltzen zituzten mikroprozesadoreak ordezkatzeko. Bi urte beranduago, 1985ean, ARM1 (Acorn RISC Machine) izeneko 32 biteko prozesadorearen diseinua amaitu zuen.  VLSI Technology, Inc&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=VLSI_Technology|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/VLSI_Technology|sartze-data=2026-07-15|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt; enpresa izan zen prototipoa silizioan inplementatu zuena. Handik gutxira, lehen sistema komertziala merkaturatu zen, ARM2 izenekoa. 

[[Fitxategi:GPS ARM610 die.JPG|thumb|ARM610 prozesadorearen diseinuaren argazkia (''die shot'')]]

1992ko hasieran ARM6 prozesadorea sortu zuten 35.000 transistoreekin inplementatua eta, aurrekoen antzera, sinpletasuna helburu izanik. Applek diseinu horretan oinarritutako ARM610 txipa&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=ARM610|hizkuntza=en|url=http://www.home.marutan.net/arcemdocs/ARM610.pdf|sartze-data=2026-07-15|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt;  erabili zuen bere Apple Newton PDAn&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Apple_Newton|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton|sartze-data=2026-07-15|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt;.

2000ko hamarkadan telefono mugikorren % 90 baino gehiagok ARM prozesadoreen bat zuten barnean. Arrakastatsuena ARM7TDMI&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=ARM7|hizkuntza=en|url=https://en.wikipedia.org/wiki/ARM7|sartze-data=2026-07-15|encyclopedia=Wikipedia|argitaletxea=Ingelesezko Wikipedia}}&lt;/ref&gt; inplementazioa izan zen, milioika unitate erabiliak izan baitziren telefono mugikorretan eta bideo-joko eramangarrien sistemetan.

2016 urtean, Arm-k &quot;Built on ARM Cortex Technology&quot; lizentzia iragarri zuen enpresei aukera ematen, Arm-kin batera, ARM Cortex diseinuei aldaketak egiteko. Diseinu-aldaketa horiek ez dira beste enpresekin partekatzen. Urte berean, SoftBank Group talde japoniarrak Arm Holding enpresa erosi zuen, eta urte batzuk beranduago, 2020 urtean,  NVIDIAk erosketa saiakera egin bazuen ere, ezin izan zuen gauzatu.


{{koadro-berde|
== RISC-V arkitektura==
[[Fitxategi:RISC-V-logo.svg|thumb|400px|RISC-V logoa]]
[[RISC-V]] [[w:Kaliforniako Unibertsitatea Berkeleyn|Kaliforniako Unibertsitatean]] (Berkeley) garatutako [[w:Instrukzio-joko|agindu-multzoen]] arkitektura (ISA) ireki bat da, [[RISC]] filosofian oinarritzen dena eta [[w:Kode irekiko hardware|kode irekiko hardware-]]aren mugimenduan mugarri bihurtu dena&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{erreferentzia|abizena = Asanović | izena = Krste | abizena2 = Patterson | izena2 = David A. | izenburua = Instruction Sets Should be Free | lana = U.C. Berkeley Technical Reports | erakundea = Regents of the University of California | url = http://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2014/EECS-2014-146.pdf | data = 2014-08-06 | hizkuntza = en}}&lt;/ref&gt;. Beste arkitektura nagusi gehienak ez bezala ([[ARM txipal|ARM]] bera edo [[w:X86-64|X86-64]], adibidez), RISC-V kode irekiko lizentzien bidez banatzen da, eta horrek esan nahi du edonork erabili edo alda dezakeela, eta fabrikatzaile bati egile-eskubiderik (royalty) ordaindu gabe inplementa dezakeela. [[w:Calista Redmond|C. Redmond-en]] hitzetan &quot;hardware irekiaren nukleoa&quot; izan nahi baitu, [[w:Linux|Linux]] software librearentzat den moduan. 

2023an, Europar Batasunak 270 milioi euro ematekoa zen superkonputagailuei, zerbitzariei eta datu-zentroei zuzendutako RISC-V CPU garapen-proiektu bat egiteko gai zen eta prest zegoen enpresa bakar bati, subiranotasun digitala eta estandarrak indartzeko helburuarekin.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Heise|abizena=Online|izenburua=270 Millionen Euro für CPUs und Beschleuniger: EuroHPC fördert RISC-V-Technik|hizkuntza=|url=https://www.heise.de/news/EuroHPC-foerdert-RISC-V-Technik-270-Millionen-Euro-fuer-CPUs-und-Beschleuniger-7434898.html|aldizkaria=heise online|sartze-data=2026-08-04}}&lt;/ref&gt;

=== RISC-V arkitekturaren historia ===
[[Fitxategi:RISC V prototype chip - closeup.jpg|thumb|2013ko RISC-V  prototipo baten gertuko irudia]]
Proiektua 2010ean hasi zen [[w:Kaliforniako Unibertsitatea Berkeleyn|Kaliforniako Unibertsitatean]] (Berkeley), Krste Asanović eta [[w:David Patterson (informatikaria)|David Patterson]] irakasleen zuzendaritzapean.  Hasiera batean unibertsitateko barne-ikerketarako eta ikasgaietarako sortu zen, baina kanpoko interesak bultzatuta, estandar ireki gisa argitaratzea erabaki zuten. Proiektua kudeatzeko, RISC-V Foundation sortu zen 2015ean. 2019an, fundazioak egoitza Suitzara aldatzea erabaki zuen, neutraltasun politiko eta ekonomikoa ziurtatzeko eta AEBko merkataritza-erregulazioen kezkak saihesteko. Gaur egun RISC-V International izena du erakundeak eta ehunka kide ditu mundu osoan, tartean [[w:Google|Google]], [[w:Nvidia|Nvidia]] eta [[w:Western Digital|Western Digital]] bezalako enpresa erraldoiak.

=== RISC-V arkitekturaren diseinua: modularitatea eta sinpletasuna ===
RISC-Vren ezaugarririk garrantzitsuena bere diseinu modularra da. Beste arkitektura inkrementalak ez bezala RISC-V oinarrizko multzo finko batean eta aukerako luzapenetan oinarritzen da. Diseinu horri esker, prozesadore berbera egokitu daiteke [[w:Gauzen Internet|Gauzen Internet]]erako gailu txikietarako (IoT) zein [[Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Klusterrak eta superkonputazioa|superkonputagailu]] ahaltsuetarako. 

RISC-V arkitekturak sinpletasuna lehenesten du (&quot;Simplicity favors regularity&quot;). Dokumentazioaren tamainan nabari da aldea: RISC-Vren eskuliburuak 236 orrialde inguru ditu, ARM-32arenak 2.700 baino gehiago dituen bitartean. Sinpletasun horrek ahalbidetzen du hardwarea merkeagoa izatea, energia gutxiago kontsumitzea eta errendimendu hobea lortzea.

Softwareari dagokionez, azkar hazten ari da ekosistema: Linux, FreeBSD, NetBSD eta OpenBSD bezalako sistema eragileek badute jada bertsio bat arkitektura honetarako.
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda|30em}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>0rlnpn6ix18824jhdu4ddqg7jfcj2uw</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/TensorFlow</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7327</id>
    <revision>
      <id>44653</id>
      <parentid>44296</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:16:12Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44653</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="5761" sha1="ihr2x7oamkx9qcl3t5dbghwxmabsrck" xml:space="preserve">= TensorFlow =

[[Fitxategi:TensorFlow logo.svg|thumb]]
'''[[w:TensorFlow|TensorFlow]]''' [[w:kode irekiko software|kode irekiko software]]-liburutegi bat da, [[w:ikaskuntza automatiko|ikaskuntza automatiko]]ko ereduak sortu, entrenatu eta exekutatzeko erabiltzen dena.&lt;ref&gt;[https://www.tensorflow.org/ TensorFlow - webgune ofiziala]&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;Abadi, M. et al. (2016). ''TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning''. 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 16), 265–283. USENIX Association.&lt;/ref&gt; Eredu horiek [[w:adimen artifiziala|adimen artifizialeko]] sistemak dira, datuetatik ataza konplexuak automatikoki ebazten ikasteko ahalmena dutenak, programatzaile batek idatzitako arauak soilik jarraitu beharrean. [[w:Google|Google]]k garatu zuen, eta 2015ean argitaratu zen jendaurrean.

TensorFlowren agerpena bat etorri zen [[w:ikaskuntza sakon|ikaskuntza sakon]]aren hedapenarekin. Ikaskuntza sakona ikaskuntza automatikoaren adar bat da, geruza ugariko neurona-sareetan oinarritua (giza garuneko neuronen antolaketan modu sinplifikatuan inspiratutako eredu matematikoak).&lt;ref&gt;LeCun, Y.; Bengio, Y.; Hinton, G. (2015). ''Deep learning''. Nature, 521, 436–444. DOI: 10.1038/nature14539.&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;Goodfellow, I.; Bengio, Y.; Courville, A. (2016). ''Deep Learning''. MIT Press.&lt;/ref&gt; Garai hartan, sare horiek emaitza onak lortzen hasi ziren irudien ezagutzan, hizkuntzaren prozesamenduan eta ahotsaren analisian, adibidez. Hala ere, haien entrenamenduak eragiketa matematiko ugari eta hainbat prozesadoreren arteko koordinazioa eskatzen zuen. TensorFlowek kalkulu horiek antolatu eta exekutatzeko azpiegitura bateratu bat eskaini zuen. Horrek ikerketa, eredu berrien garapena eta ikaskuntza automatikoaren aplikazio praktikoa bizkortu zituen, bai unibertsitateetan bai industrian.

== Funtzionamendua ==

TensorFlow izena ingelesezko tensor («tentsorea») eta flow («fluxua») hitzetatik dator.

[[w:Tentsore|Tentsore]] bat dimentsio batean edo gehiagotan datu zenbakizkoak adierazten dituen egitura matematikoa da. 
Zenbaki bakar bat dimentsiorik gabeko (0 dimentsioko) tentsorea da; balio zerrenda bat dimentsio bateko (1D) tentsorea da; eta taula bat bi dimentsioko (2D) tentsorea. Irudi digital bat, adibidez, normalean hiru dimentsioko (3D) tentsore gisa adierazten da: altuera × zabalera × kanal kopurua (pixelen kolore-osagaiak, adibidez gorria, berdea eta urdina). Ikaskuntza automatikoan, irudiak, soinuak, hitzak eta bestelako informazio motak horrelakoen bidez erabiltzen dira.

TensorFlowk tentsore batzuk hartuta beste tentsore batzuk sortzen dituzten eragiketa matematikoak (eragiketa-fluxua) definitzea ahalbidetzen du. Eragiketa horietako asko elkartuta, eredu bat eraikitzen da. Ereduak sarrerako datuak jasotzen ditu, kalkulu-segida baten bidez prozesatzen ditu, eta emaitza bat sortzen du, hala nola sailkapen bat edo iragarpen bat.

TensorFlowk, gainera, ereduak entrenatzeko behar diren tresnak ere eskaintzen ditu. Datuetatik ikastean eredu bat entrenatzen da bere barne-parametroak doituz. Garatzaileak kalkulu-fluxua eta ikasketa-metodoa zehazten ditu; TensorFlowk, berriz, parametro horiek eguneratzeko eta errorea murrizteko behar diren kalkulu matematikoak automatikoki egiteko baliabideak eskaintzen ditu. Horri esker, errazagoa da ikaskuntza automatikoko sistema konplexuak garatzea eta entrenatzea.

Adibidez, katuen eta txakurren irudiak bereizteko sistema batean, entrenamendu-multzoan argazkiak biltzen dira, bakoitzari dagokion kategoriaren etiketarekin. Ereduak irudi bakoitza prozesatzen du eta iragarpen bat egiten du. Ondoren, iragarpen hori espero den emaitzarekin alderatzen da, eta errorea kalkulatzen da. TensorFlowk errore hori murrizteko behar diren eragiketa gehienak automatizatzen ditu. Ereduaren barne-parametroak pixkanaka egokitzen dira, eta prozesua adibide askorekin errepikatzen da zehaztasun-maila jakin batera iritsi arte. Behin entrenatuta, sistema hasierako datuetan ez zeuden irudiei aplika dakieke.

== Garrantzia ==

TensorFlowren ekarpen nagusia ikaskuntza automatikoko sistemak garatzeko beharrezkoak diren hainbat zeregin plataforma bakarrean biltzea izan zen. Ereduak definitzea, entrenatzea, kalkuluak hainbat prozesadoreren artean banatzea eta aplikazio errealetan erabiltzeko prestatzea ahalbidetzen zuen.

Era berean, erabilera orokorreko prozesadoreak, prozesamendu grafikoko unitateak (GPUak) eta hainbat ordenagailuz osatutako sistemak baliatzeko gai zen. Gaitasun hori bereziki garrantzitsua zen neurona-sare sakonentzat, haien entrenamenduak milioika eragiketa eta datu-kopuru handiak eska baititzake. Eredu bat ordenagailu pertsonal batean garatzen has zitekeen, eta gero azpiegitura indartsuagoetara eraman, programatzeko modua erabat aldatu beharrik gabe.

{{koadro-berde|
== Software librea izatearen garrantzia ==
TensorFlow kode irekiko software gisa argitaratzeak ordura arte batez ere enpresa handiek eta ikerketa-zentroek erabiltzen zituzten tresnak eskuragarriago bihurtu zituen. Ikertzaileek, ikasleek eta garatzaileek azpiegitura bera erabili, haren funtzionamendua aztertu eta hedapen berriak sortu ahal izan zituzten. Proiektuaren erabilgarritasun publikoak dokumentazioa eta material didaktikoak garatzea ere bultzatu zuen.

TensorFlowk ikerketa akademikoaren eta aplikazio praktikoen garapenaren arteko aldea murrizten lagundu zuen. [[w:Ikusmen artifizial|Ikusmen artifizial]]ean, ahots-ezagutzan, [[w:itzulpen automatiko|itzulpen automatiko]]an, testuen analisian, robotikan eta medikuntzan erabili izan da. Haren hedapena bat etorri zen ikaskuntza automatikoa produktu eta zerbitzu digital ugaritan txertatzearekin.
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>ihr2x7oamkx9qcl3t5dbghwxmabsrck</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/GAN Sareak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7328</id>
    <revision>
      <id>44652</id>
      <parentid>44395</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:14:32Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44652</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8622" sha1="8xk78zm9mol8ddymbb6ub78al6btapy" xml:space="preserve">= Sare Sortzaile Aurkaria =

[[Fitxategi:Generative Adversarial Network illustration.svg|400px|thumb|[[w:Sare Sortzaile Aurkari|Sare Sortzaile Aurkaria]]]]
'''Generative Adversarial Network''' ('''GAN''') edo '''Sare Sortzaile Aurkaria''' [[w:ikaskuntza sakona|ikasketa sakonean]] erabiltzen den [[w:eredu sortzaile|eredu sortzaile]] bat da. Bere helburua entrenamendu-datuen antzeko datu berriak sortzea da, hala nola irudiak, audioak edo bideoak. Eredua bi neurona-sarek osatzen dute: '''sortzailea''' eta '''diskriminatzailea'''. Bi sareek elkarren aurka ikasten dute joko antagoniko baten bidez, emaitza oso errealistak lortuz.

GAN batek, adibidez, aurpegi errealen bilduma batekin entrenatzen bada, existitzen ez diren baina benetakoen oso antzekoak diren aurpegi berriak sor ditzake. Printzipio bera beste irudi, bideo, audio edo datu-mota batzuetara ere aplika daiteke.

== Historia ==

'''GAN''' eredua 2014an proposatu zen &lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=Goodfellow|izena=Ian|izenburua=Generative Adversarial Networks|urtea=2014}}&lt;/ref&gt;, nahiz eta ikerlari batzuk ereduaren jatorria 1990ko hamarkadan kokatzen duten.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=Schmidhuber|izena=Jürgen|izenburua=Generative adversarial networks are special cases of artificial curiosity (1990) and also closely related to predictability minimization (1991)|aldizkaria=Neural Networks|urtea=2020|liburukia=127|orrialdeak=58–66}}&lt;/ref&gt; Artikuluak adimen artifizial sortzailearen garapenean mugarri bat ezarri zuen, lehen aldiz kalitate handiko datu sintetikoak sortzeko metodo eraginkor bat eskainiz. Ordutik, GANen aldaera ugari garatu dira, hala nola '''DCGAN''', '''CycleGAN''', '''Pix2Pix''', '''WGAN''' eta '''StyleGAN''', bakoitza aplikazio zehatzetarako optimizatuta.

== Funtzionamendua ==

GAN baten funtzionamendua ulertzeko, bi neurona-sare bereizi behar dira:

=== Sortzailea (Generator) ===

'''Sortzaileak''' datu berriak sortzen ditu. Normalean, ausazko bektore bat edo '''zarata (noise)''' hartzen du sarrera gisa eta entrenamendu-datuen antzeko lagin bat sortzen du.

'''Ausazko zarata → Sortzailea → Aurpegi sintetikoa'''

Hasieran, sortzaileak sortzen dituen irudiak oso txarrak izaten dira. Entrenamenduarekin, ordea, bereizlea engainatzeko beharrezko ezaugarriak ikasten ditu.

=== Bereizlea (Discriminator) ===

'''Bereizleak''' bi motatako irudiak jasotzen ditu:

* entrenamendu-datuetako '''benetako irudiak'''
* sortzaileak sortutako '''irudi faltsuak'''

Bere lana bi talde horiek bereiztea da.

'''Irudia → Bereizlea → Benetakoa / Faltsua'''

=== Bien arteko lehia ===

Entrenamenduan, bi sareek kontrako helburuak dituzte:

* Sortzaileak '''bereizlea engainatu''' nahi du.
* Bereizleak '''sortzailearen iruzurra detektatu''' nahi du.

Sortzailea hobetzen denean, bereizleak ere hobetu behar du. Eta alderantziz. Prozesu horren bidez, sortzaileak gero eta datu errealistagoak sortzen ikasten du.

== Aplikazioak ==
[[Fitxategi:GAN deepfake white girl.jpg|thumb|Neska erretratu faltsu bat '''GAN''' bidez sortutakoa.]]
GANak hainbat arlotan erabiltzen dira:

GANek aplikazio ugari izan dituzte ordenagailu bidezko ikusmenean, adimen artifizial sortzailean, eta bertze hainbat arlotan. Haien gaitasun nagusietako bat datu sintetiko eta errealistak sortzea denez, irudiak sortzeko, aldatzeko eta hobetzeko erabili izan dira.&lt;ref name=&quot;Goodfellow2014&quot;&gt;Goodfellow, Ian et al. (2014). ''Generative Adversarial Networks''. [https://arxiv.org/abs/1406.2661 arXiv].&lt;/ref&gt;

=== Irudi sintetikoen sorrera ===

GANen erabilerarik ezagunenetako bat irudi sintetikoak sortzea da. Eredua irudi errealen datu-multzo batekin entrenatu ondoren, existitzen ez diren baina benetakoen oso antzekoak diren irudi berriak sor ditzake. Adibidez, giza aurpegiak, animaliak, paisaiak, objektuak edo eraikinak sor daitezke.

Aplikazio horren adibide ezagunetako bat StyleGAN da. Eredu horrek kalitate handiko giza aurpegi sintetikoak sortzeko gaitasuna erakutsi zuen, eta sortutako aurpegiak benetako argazkietatik bereiztea zaila izan daiteke.&lt;ref name=&quot;StyleGAN2019&quot;&gt;Karras, Tero; Laine, Samuli; Aila, Timo (2019). ''A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks''. ''Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition''. [https://arxiv.org/abs/1812.04948 arXiv].&lt;/ref&gt;

[[Fitxategi:StyleGAN.png|thumb|StyleGAN bidez sortutako aurpegi sintetikoen adibideak. Irudietan agertzen diren pertsonak ez dira benetakoak, sare neuronal batek sortutako irudiak baizik.]]

=== Irudien itzulpena ===

GANak irudi bat beste irudi mota batera bihurtzeko ere erabil daitezke. Horretarako, irudi baten ezaugarriak beste domeinu batera transferitzen dira.

'''Pix2Pix''' ereduak irudi baten eta haren helburuko bertsioaren arteko erlazioa ikasten du, eta, horrela, sarrerako irudi batetik dagokion irudi berria sortzen du.&lt;ref name=&quot;Pix2Pix2017&quot;&gt;Isola, Phillip et al. (2017). ''Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks''. ''Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition''. [https://arxiv.org/abs/1611.07004 arXiv].&lt;/ref&gt;

'''CycleGAN''' sistemak, berriz, bi irudi-domeinuren arteko itzulpena egiteko aukera ematen du, domeinuetako irudiak elkarren artean zuzenean parekatu beharrik gabe. Adibide ezaguna zaldien irudiak zebren irudietara bihurtzea da.&lt;ref name=&quot;CycleGAN2017&quot;&gt;Zhu, Jun-Yan et al. (2017). ''Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks''. ''Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision''. [https://arxiv.org/abs/1703.10593 arXiv].&lt;/ref&gt;

=== Super-resolution ===

GANak bereizmen txikiko irudiak hobetzeko ere erabil daitezke. Teknika horri super-resolution deritzo.

Horren adibide ezaguna '''SRGAN''' da. Eredu horrek GANen arkitektura erabiltzen du bereizmen txikiko irudietatik kalitate handiko irudiak sortzeko, eta bereziki xehetasun finak eta testurak berreskuratzen saiatzen da.&lt;ref name=&quot;SRGAN2017&quot;&gt;Ledig, Christian et al. (2017). ''Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network''. ''Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition''. [https://arxiv.org/abs/1609.04802 arXiv].&lt;/ref&gt;

=== Medikuntza ===

GANek gero eta erabilera handiagoa izan dute irudi medikoen prozesamenduan. Besteak beste, irudien berreraikuntzarako, zarata kentzeko, segmentaziorako, irudi-modalitate desberdinen arteko bihurketarako eta datu sintetikoak sortzeko erabili dira.&lt;ref name=&quot;Yi2019&quot;&gt;Yi, Xin; Walia, Ekta; Babyn, Paul (2019). ''Generative adversarial network in medical imaging: A review''. ''Medical Image Analysis'', 58, 101552. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31521965/ PubMed].&lt;/ref&gt;

Azkenak, batez ere, datu mediko errealak lortzea zaila, garestia edo mugatua denean, adibidez, entrenamendu-datuen kopurua handitzeko. Horri ''data augmentation'' deritzo.&lt;ref name=&quot;Sorin2020&quot;&gt;Sorin, Vera et al. (2020). ''Creating Artificial Images for Radiology Applications Using Generative Adversarial Networks (GANs) – A Systematic Review''. ''Academic Radiology'', 27(8), 1175–1185. [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32035758/ PubMed].&lt;/ref&gt;

=== Diseinua eta artea ===

GANak, arte eta diseinu digitalaren arloan, artista edo diseinatzaile batek sortutako edukia aldatzeko edo zabaltzeko erabil daitezke, adibidez, estilo artistiko desberdinak konbinatzeko, irudi baten ezaugarriak aldatzeko edo existitzen ez diren objektu eta pertsonen irudiak sortzeko.

== Erronkak ==

GAN ereduek hainbat muga dituzte:

* Entrenamendua zaila eta ezegonkorra izan daiteke.
* ''Mode collapse'' izeneko arazoa gerta daiteke; kasu horretan, sortzaileak datu multzo osoko azpimultzo txiki bat baino ez du erreproduzitzen.
* Baliabide konputazional handiak behar dituzte.

{{koadro-berde|
== Garrantzia ==
GANek adimen artifizial sortzailearen garapena bizkortu zuten, eta urte askotan izan dira irudi sintetiko errealistak sortzeko teknikaririk eraginkorrenetako bat. Azken urteotan, [[difusio-eredu]]ek aplikazio askotan protagonismo handiagoa hartu badute ere, GANak oraindik ere oso erabilgarriak dira hainbat atazatan, bereziki denbora errealeko irudi-sorkuntzan eta irudi-transformazioan.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

== Ikus, gainera ==
* [[w:Adimen artifiziala|Adimen artifizial]]
* [[w:Ikaskuntza automatiko|Ikaskuntza automatikoa]]
* [[w:Ikaskuntza sakona|Ikaskuntza sakona]]
* [[w:Autoenkodetzaile aldakorra|Autoenkodetzaile aldakorra]]
* [[w:Difusio-eredu|Difusio-eredu]]
* [[w:Transformer|Transformer]]
* [[w:Datu sintetiko|Datu sintetiko]]

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>8xk78zm9mol8ddymbb6ub78al6btapy</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Telefono adimenduna eta Tableta</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7329</id>
    <revision>
      <id>44651</id>
      <parentid>44252</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:13:06Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>k</comment>
      <origin>44651</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8977" sha1="prherb1jzmdi8etsu4ff7b4a0al1g35" xml:space="preserve">=Telefono adimenduna eta Tableta=
[[Fitxategi:Commercial Mobile Technology (140214-F-CE345-001).jpg|thumb| Tableta eta telefono adimenduna]]
'''Telefono adimenduna''' (''smartphone'' ingelesez'')''  [[w:telefono mugikor|telefono mugikor]]raren eta [[w:Ordenagailu pertsonal|PC]]&lt;nowiki/&gt;aren elementuak konbinatzen dituen gailua da. Oinarrizko telefonoek baino gaitasun handiagoa daukate, [[w:ordenagailu|ordenagailu]] baten antzeko jarduerak egiten dituzte eta konektagarritasun handia dute.  Azken ezaugarriari esker [[w:Internet|Internet]] konexioa eskain dezakete (ia) edonon. [[w:Ukipen-pantaila|Ukipen-pantaila]] bat dute erabiltzaileak aplikazioak hautatu eta erabiltzeko.

'''Tableta''' [[w:ordenagailu eramangarri|ordenagailu eramangarri]] txikia da, eta telefono adimendunak bezala ukipen-pantaila eta konektagarritasun handia ditu. 

Biak ala biak funtsezko dispositiboak izan dira mugikortasunari begira, baita ikus-entzunezko alorrean aritzeko ere, zeren dituzten [[w:kamera|kamera]], [[w:GPS|GPS]], [[w:mikrofono|mikrofono]] eta [[w:Bozgorailu|bozgorailuak]] sare-konektibitatearekin ([[w:wifi|wifi]], sare telefonikoa, [[w:bluetooth|bluetooth]]...) konbinatuta iraultza ekarri baitute. Haien bitartez testuak, irudiak, soinuak eta bideoak edonondik atzitu daitezke, baita edonon sortu eta bidali ere. 

Telefono adimendun eta tableta gehienetan, bezeroak programa gehigarriak ([[w:Aplikazio informatiko|aplikazio]] izenekoak) deskarga eta instala ditzake. Horretarako, [[w:sistema eragile|sistema eragile]] nagusiek aplikazio-dendak sortu dituzte, hala nola [[w:Android|Androiden]] [[w:Google Play|Google Play]], [[w:IOS|iOSen]] [[w:App Store|App Store]] edo [[w:Windows Phone|Windows Phoneren]] [[w:Windows Phone Store|Windows Phone Store]].

Gailu horien ezaugarri nagusiak hauek dira: multiataza funtzioa, [[w:Wifi|WiFi]] edota [[w:2G|2G]], [[w:3G|3G]], [[w:4G|4G]] nahiz [[w:5G|5G]] sareen bidezko [[w:internet|Internet]] konexioa, multimedia funtzioak, argazki-kamera, eta musika zein bideoak erreproduzitzeko programak, agenda eta kontaktuen kudeaketa, [[w:GPS|GPSa]] eta mapen gaineko nabigaziorako programak, baita hainbat motatako dokumentu irakurri ahal izatekoak ere (hala nola, [[w:PDF|PDF]] eta [[w:Microsoft Office|Microsoft Office]]).

== Historia eta bilakaera ==
1990eko hamarkadaren erdialdean, telefono mugikorrak zituzten pertsona askok PDA gailu bat ere erabiltzen zuten, Palm OS,  [[w:Symbian|Symbian]] edo [[w:Windows CE|Windows CE]]/Pocket PC  sistema eragileen aurreneko bertsioak exekutatzen zituztenak. 

Garai hartako &quot;telefono adimendun&quot; primitibo gehienak gailu hibridoak ziren, eta familiako PDA sistema eragile horiek telefonoaren oinarrizko hardwarearekin konbinatzen zituzten. 1996 eta 2000 artean, [[w:Nokia|Nokia]], [[w:Ericsson|Ericsson]] eta Japoniako enpresa batzuk PDA eta telefono mugikorra fusionatu zituzten, baina ez zuten arrakasta handirik izan hainbat faktorerengatik, prezioa, datuetako tarifak eta interfaze traketsak besteak beste. 2000tik aurrera, Synbian sistema zuten Nokia telefonoek eta [[w:BlackBerry|Blackberryek]] arrakasta handia izan zuten.  Baina egun ezagutzen ditugun telefono adimendunak ez ziren 2007ra arte nagusitu. 

2007an, Applek historiako lehen [[w:IPhone|IPhone]] telefonoa kaleratu zuen, eta, horrela, telefonia mugikorraren erabileraren estandarrak betiko aldatu zituen. «Urteko asmakizuna» izendatu zuen [[w:Time|Time]] aldizkariak 2007an. Lehen IPhonearekin [[w:IOS|IOS sistema eragile]] mugikorra zetorren, urtebete geroago, 2008an, sortuko zen [[w:Android|Androiderekin]] lehian aritu dena gaur arte&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Igor Leturia|abizena=Azkarate|izenburua=Sistema eragileen guda berria|hizkuntza=eu|data=2010-10-01|url=https://zientzia.eus/artikuluak/sistema-eragileen-guda-berria/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-06-29}}&lt;/ref&gt;. 2010 arte Synbian izan zen sistema erabiliena, baina hortik aurrera Nokiak porrot egin zuen.

Tableten historiari dagokionez, hainbat film eta diseinutan agertu arren, lehen dispositiboa 2001ean agertu zen, Microsoften eskutik eta Tablet PC zuen izena. Hainbat fabrikatzaileri lizentzia eman zion eta hainbat produktu sortu ziren (Nokia 510 webtablet esaterako) baina ez zuten arrakasta handirik izan. Aldaketa 2010ean gertatu zen, Apple iPad tableta aurkeztu zuenean iPhone telefonoan oinarrituta. Horren aurrean, telefonoen eta PCen ekoizle askok erreakzionatu zuten Android-en oinarritutako tabletak merkaturatzen.

=== Telefono adimenduen merkatua ===
&lt;div class=&quot;floatright&quot;&gt;
&lt;timeline&gt;
ImageSize=width:270 height:400
PlotArea=left:60 bottom:45 top:10 right:16
AlignBars=justify
Period=from:0 till:1700
TimeAxis=orientation:horizontal

Colors=
 id:gray value:gray(0.5)
 id:line1 value:gray(0.9)
 id:line2 value:gray(0.7)

BarData=
 bar:2007 text:2007
 bar:2008 text:2008
 bar:2009 text:2009
 bar:2010 text:2010
 bar:2011 text:2011
 bar:2012 text:2012
 bar:2013 text:2013
 bar:2014 text:2014
 bar:2015 text:2015
 bar:2016 text:2016
 bar:2017 text:2017
 bar:2018 text:2018
 bar:2019 text:2019
 bar:2020 text:2020
 bar:2021 text:2021
 bar:2022 text:2022

PlotData=
 color:tan1 width:10

 bar:2007 from:start till:122 text:122
 bar:2008 from:start till:139 text:139
 bar:2009 from:start till:172 text:172
 bar:2010 from:start till:296 text:296
 bar:2011 from:start till:472 text:472
 bar:2012 from:start till:680 text:680
 bar:2013 from:start till:969 text:969
 bar:2014 from:start till:1244 text:1,244
 bar:2015 from:start till:1423 text:1,423
 bar:2016 from:start till:1495 text:1,495
 bar:2017 from:start till:1536 text:1,536
 bar:2018 from:start till:1556 text:1,556
 bar:2019 from:start till:1540 text:1,540
 bar:2020 from:start till:1351 text:1,351
 bar:2021 from:start till:1433 text:1,433
 bar:2022 from:start till:1395 text:1,395

TextData=
 pos:(40,20) textcolor:gray fontsize:M text: Telefono adimendunen salmentak munduan (milioitan)
TextData=
 pos:(40,5) textcolor:gray fontsize:M text:Iturburua: gartner.com
&lt;/timeline&gt;&lt;/div&gt;

Smartphonen salmentek beste telefonoen salmentak gainditu zituzten 2013 hasieran. Irudian ikus daitekeenez, 2014an 1.000 milioi unitatetik gora saldu ziren ziren. 2018an salmentek goia jo zuten, 1.500 milioi ale baino gehiago salduta, baina hortik aurrera, maila apalean bada ere, jaisten joan dira, erabiltzaileek ez dituztelako gailuak hain maiz berritzen. [[w:Apple Inc.|Apple]] eta [[w:Samsung Electronics|Samsung]] dira gehien saltzen dituztenak, paretsu dabiltza urteko 250 milioi ale inguruan salduta, eta [[w:Xiaomi|Xiaomi]] da hirugarrena.


{{koadro-berde|
== Telefonoaren eragina osasunean eta eskolan ==
Azken urteetan egindako ikerkuntzen arabera telefono adimendunak gehiegi erabiltzeak buruko mina, loaren nahasmendua eta behar adina lo ez egitea ekar ditzake. [[w:Adikzio|Mendekotasun]] oso larria denean osasun fisikoan ere eragin dezakete.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=S. Barani|abizena=Shankar|izenburua=Comparison study of factors associated with smartphone addiction among college students.|orrialdeak=1165|hizkuntza=en|abizena2=Rani|abizena3=Brundha|izena2=S. Leslie|izena3=M. P.|data=2020-07-15|url=https://openurl.ebsco.com/contentitem/gcd:144741328?sid=ebsco:plink:crawler-gcd&amp;id=ebsco:gcd:144741328&amp;crl=c&amp;jrnl=09757619|aldizkaria=Drug Invention Today|alea=7|zenbakia=14|issn=0975-7619|sartze-data=2026-07-25}}&lt;/ref&gt; 

Eskolaren eremuan ikaskuntza-prozesuetan zailtasunak eta [[w:Arreta|arreta-galtzea]] detektatu dira. Gauzak horrela, mundu osoan gora doa ikasleen arteko erabilerari muga jarri nahi dizkioten ekimenak:

* Hego Korean 2026ko martxotik aurrera erabateko debekua ezarri da eskoletan. Salbuespenak behar berezietako ikasleen erabilera eta larrialdiak dira.
* Italian, Herbehereetan, Frantzian eta Finlandian gero eta debeku zabalagoak ezartzen ari dira. 
* Australiako zenbait estatuetan ere erabateko debekua ere onartu dute

Gure artean ere azken urteotan bizi-bizi dago eztabaida: eskoletan eskuko telefonoak bai ala ez; eta baiezkoan, noiz, nola eta zertarako. Eusko Jaurlaritzak ikastetxe bakoitzaren esku utzi zuen erabakia, urtea amaitzerako arautzeko eskatu zuen, eta berriki ezagutarazi dituzte prozesuaren emaitzak: Lehen Hezkuntzan, %83k eskolako eremu osoan debekatu dituzte sakelakoak, erabat; %14k, berriz, erabilera pedagogikorako onartu dituzte, horretarako baino ez. DBH Derrigorrezko Bigarren Hezkuntzako lehenengo eta bigarren mailetan, eskola publikoen %36k jarduera guztietarako erabateko debekua ezarri dute, baita itunpekoen %47k ere.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Irati Urdalleta|abizena=Lete|izenburua=Sakelakorik gabeko arnasguneak xede|hizkuntza=eu|data=2025-03-30|url=https://www.berria.eus/euskal-herria/sakelakorik-gabeko-arnasguneak-xede_2138882_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-07-25}}&lt;/ref&gt; Beste ondorioen artean asko hedatu den [[w:Ziberjazarpen|ziberjazarpena]] ere murriztu nahi da debeku eta muga horiekin.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>prherb1jzmdi8etsu4ff7b4a0al1g35</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Bideokonferentzia sistemak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7332</id>
    <revision>
      <id>44657</id>
      <parentid>44416</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:25:43Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44657</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8105" sha1="s1pzycrep832xvjhiyqvsorfazddevi" xml:space="preserve">= Bideokonferentzia-sistemak=
[[Fitxategi:Tandberg Image Gallery - telepresence-t3-side-view-hires.jpg|thumb|400x400px|Bideokonferentzia-saio bat.]]

'''Bideokonferentzia''' [[w:audio|audio]] eta [[w:bideo|bideoa]] batera transmititzen dituen aldibereko komunikazio-sistema da.

== Historia eta bilakaera ==
1970eko hamarkadaren hasieran merkaturatu zen lehen aldiz, [[w:telefono|telefono]]-teknologia baliatuta. Hasieran, oso sistema konplexu eta garestiak ziren eta dispositibo zein sare-protokolo bereziak erabiltzen ziren; gaur egun, berriz, ohiko dispositiboak ([[w:Telefono adimendun|telefono adimendunak]], [[w:Tableta (ordenagailua)|tabletak]], [[w:Ordenagailu|ordenagailuak]], [[w:Bideo-kamera|bideo-kamerak]]...) erabiltzen dira ohiko sare lokal eta Internet gainean. 

[[w:Internet|Interneteko]]  eta [[w:Sare lokal|sare lokaletako]] ahalmenak handitu ahala, azken urtetan asko ugaldu dira bideo-deiak eta bideokonferentziak, eta alor askotarako funtsezko tresna bihurtu dira: lan-bilerak, irakaskuntza, [[w:telemedikuntza|telemedikuntza]]... [[w:Telelan|Telelanaren]] funtsezko osagaia ere bihurtu da.
[[Fitxategi:Jitsi Meet gallery view.jpg|thumb|500x500px|Jitsi Meet saio baten galeria ikuspegia]]
[[w:Skype|Skype]] izan zen urte askotan, alde handiz, gehien erabili zen programa, baina COVID garaian eztanda bat gertatu zen, eta sistema asko zabaldu ziren, [[w:Zoom (sofwarea)|Zoom]], Google Meet eta [[w:Jitsi|Jitsi Meet]] besteak beste.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Iñaki|abizena=Alegria|izenburua=Bideokonferentziak nonahi: Skypetik BigBlueButtonera|hizkuntza=eu|data=2020-12-01|url=https://www.sarean.eus/bideokonferentziak-nonahi-skypetik-bigbluebuttonera/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-08-02}}&lt;/ref&gt; Jitsiren kasua aipagarria da, Europan ([[w:Estrasburgoko Unibertsitatea|Estrasburgoko Unibertsitatean]]) sortua delako eta software librea duelako oinarri.

== Alderdi teknikoak ==
[[w:ITU H.264|ITU H.264]] estandarra da gakoetako bat teknologia honetan.  [[w:MPEG-4|MPEG-4n]] oinarritutako SVC kodeketari ([[w:Scalable Video Coding|Scalable Video Coding]]) esker bideo-seinalea modu egokian kodetzen da [[w:Internet Protokolo|IP ohiko protokoloan]] zerbitzuaren kalitatea bermatuta.

Segurtasunaren aldetik funtsezkoa da muturretik muturrera [[w:Zifratze|zifratzea]], eta, hala ere, ohikoak dira saio-hasierako erasoak. Hori dela eta, komeni da [[w:Faktore anitzeko kautotze|bi urratseko kautotzea]] erabiltzea komunikazio seguruak ziurtatzeko.

== Telelanaren ondorioak ==
Bideokonferentzia-sistemei esker telelana asko zabaldu da, eta horrek eragin handia izan du eguneroko bizitzan. Aurrerapen handia izan da magultasunari begira, baina eragin kaltegarriak ere detektatu dira. Hori dela-eta ondo erabiltzeko hainbat jarraibide jarraitzea proposatu dute.
&lt;blockquote&gt;Telelanaren gako nagusia mugak jartzean dago: ordutegi zehatz bat finkatzean; posta elektronikoa etengabe ez irekitzean; distrakzioak, sakelako notifikazioak ondo antolatzean ezinbestekoak edota lanari lotutakoak baino ez jasotzeko; ahal dela, lan espazio berezitu bat definitzean; asteburuak eta jai egunak errespetatzean; errutina berriak diseinatzean... Horiekin batera, zenbait pertsonak nekea, zailtasunak, ezin egona... sentitzen dute. Bideokonferentzia bat ez da aurrez aurreko komunikazio arrunt bat. Askorentzat, publikoan hitz egitearen parekoa da. Arreta asko eskatzen du ikusle bezala, eta hizlari bezala zer esan, jendearen erreakzioak interpretatzen saiatu behar baita pantaila lau baten aurrean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Gorka|abizena=Julio|izenburua=Tele-errealitate berria|hizkuntza=eu|data=2020-05-09|url=https://www.berria.eus/komunikazioa/analisia-komunikazioa/tele-errealitate-berria_1271999_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-08-02}}&lt;/ref&gt;&lt;/blockquote&gt;


{{koadro-berde|
==  On-line ikaskuntza ==
[[w:E-learning|Online ikaskuntza]] edo e-learning, [[w:1990|1990.eko]] hamarkadan sortu eta ordutik hona garapen handia izan duen ikas-moldea da. Termino ezberdinen bitartez izendatu ohi da, hala nola on-line irakaskuntza, irakaskuntza birtuala, irakaskuntza telematikoa edo prestakuntza birtuala. Irakasleek eta ikasleek ingurune digital batean parte hartzen dute [[w:Konputagailu-sare|ordenagailuek]], [[w:Internet|Internetek]] eta teknologia digitalek eskaintzen dituzten erraztasunak modu intentsiboan erabiliz. [[w:Urrutiko hezkuntza|Urruneko irakaskuntza]] zena ordezkatu du, teknologiari esker, irakasle-ikasle zein ikasleen arteko komunikazioa hobetu eta eredu pedagogiko aktiboagoak aplikatu daitezkeelako.

==== Abantailak eta mugak irakaskuntzaren erabileran ====
Azken urteotan, hezkuntza-erakunde askok txertatu dituzte informazioaren eta komunikazioaren teknologiak beren jardueran, batez ere irakaskuntza-ikaskuntza prozesuak hobetzeko eta online ikastaroak eskaintzeko. Aurrez-aurreko ikaskuntzarekin konparatuta gabeziak dituen arren, batez ere ikasle gazteei begira, abantailak ere baditu:

* Irekiera: prestakuntzarako sarbidea errazten da, batez ere oztopo geografikoak gaindituz.
* Malgutasuna: komunikazio asinkrono eta nonahikoak dedikazio denboraren autogestioa errazten dute.
* Eraginkortasuna: ikaslearen autonomia garatzea sustatzen dute
* Laguntza pertsonalizatua: ikaslearen jardueran zentratua da.
* Ekonomia: espazio eta material fisikoen erabilerarekin eta garraioarekin lotutako gastuak murriztu egiten dira.
* Ikaskuntza-komunitate bat eraikitzea.
* Aholkularitza: aholkulari baten laguntza izatea, gidatu eta ikastaroaz aholkuak emango dizkiona.

Bestalde, mugak ere badira: &lt;blockquote&gt;
Aurrez aurrekoan ñabardura pila bat daude: begiradak, keinuak... Hitzezkoa ez den komunikazioak garrantzi handia hartzen du. Zer gertatzen da ''online'' ingurunean? Hori dena galdu edo lausotu egiten da. Hortaz, eskatzen diguna ez da bakarrik arreta berezia jartzea: joko eremuaren arauak ulertzea eta benetan ''online'' inguruneetan gertatzen den komunikazioa zer den ulertzea ere bai.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Irati|abizena=Urdalleta Lete|izenburua=«'Online' ingurunean, nolabait itsutu egiten gara gailuekin»|hizkuntza=eu|data=2021-06-26|url=https://www.berria.eus/euskal-herria/online-ingurunean-nolabait-itsutu-egiten-gara-gailuekin_1296390_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-08-02}}&lt;/ref&gt;&lt;/blockquote&gt;

==== Aukerak irakaskuntzan ====
Online ikaskuntzak aurrez aurrekoa ordezkatu dezake, baina askotan modu osagarrian erabiltzen da. ''Blended'' terminoa erabiltzen da bi modalitateen konbinazioari.

Online irakasteko bi bide nagusi daude, '''sinkronoa''' eta '''asinkronoa'''. Modu sinkronoan irakaslea eta ikaslea denbora berean aritzen dira elkarrekin. Asinkronoan, berriz, norberak bere ordutegia antolatzen du beste parte-hartzaileengandik modu independentean. [[w:Informazioaren eta komunikazioaren teknologiak|IKT]] tresnak bi bideetan erabiltzen dira, baina bideokonferentzia-sistema dira lehen bidearen ezinbesteko lanabesa. Biak konbinatu ohi dira, baina asinkronoa nagusia da autoikaskuntzan eta etengabeko ikaskuntzan.

==== Tresnak irakaskuntzarako ====
Online ikaskuntza bideratzeko aplikazioei LMS ([[w:Ikaskuntza Kudeatzeko Sistema|''Learning Management System'']], Ikaskuntza Kudeatzeko Sistema) izena ematen zaie, eta helburu nagusia ikasgela birtualak kudeatzea da. Eduki mota guztiak kudeatzen dituzte, komunikazioa, bideoak, ikastaroak eta dokumentuak barne. 
[[Fitxategi:MoodleMobile 3.3.1 Released-1.png|thumb|500x500px|Moodle bezeroa ]]
[[w:Moodle|Moodle]] Europan gehien erabiltzen den LMSa da, software librea da, eta hizkuntza askotara dago lokalizatuta (euskarara ere bai). Moodlek pedagogia konstruktibista-soziala sustatzen du, eta, hori bideratzeko, ikasleak ere hezkuntzako esperientzian ekarpen garrantzitsuak egin dezake: ikasleak forotan galdetu eta erantzun dezake, glosarioan terminoak gehitu ditzake, tailerretan ikaskideekin elkarlanean aritu, autoebaluatu eta koebaluatu dezakete, edo wiki batean elkarrekin lan egin dezakete.

Beste LMS ezagun batzuk Canvas, Blackboard eta D2L Brightspace dira.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>s1pzycrep832xvjhiyqvsorfazddevi</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/Hodei-konputazioa</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7340</id>
    <revision>
      <id>44646</id>
      <parentid>44411</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:00:41Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44646</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="8843" sha1="jmfn7tkkbxx4gg5fshxr3jbgdrw2v6u" xml:space="preserve">[[Fitxategi:Cloud computing-es.svg|thumb|Hodei-konputazioa]]
'''Hodei-konputazioa''' datuak eta softwarea urruneko [[w:Zerbitzari|zerbitzarietan]] biltegiratzea eta prozesatzea da. Hodeia [[w:Datu zentro|datu-zentroetan]] oinarritutako zerbitzariak dira eta [[w:Internet|Internetera]] konektatutako gailuetatik (telefono mugikor, konputagailu, tablet...) atzigarria da.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=|abizena=Rosa Arruabarrena Santos|urtea=2018|izenburua=Hodeiaren esku|argitaletxea=naiz.eus|hizkuntza=eu|data=2018-06-16|url=https://www.naiz.eus/eu/hemeroteca/gaur8/editions/gaur8_2018-06-16-07-00/hemeroteca_articles/hodeiaren-esku|aldizkaria=GAUR8|sartze-data=2026-08-24}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=|abizena=Ana Arruarte Lasa|urtea=2018|izenburua=Datuak hodeian gordetzen|argitaletxea=naiz.eus|hizkuntza=eu|data=2018-03-17|url=https://www.naiz.eus/eu/hemeroteca/gaur8/editions/gaur8_2018-03-17-06-00/hemeroteca_articles/datuak-hodeian-gordetzen|aldizkaria=GAUR8|sartze-data=2026-08-24}}&lt;/ref&gt;

Egunero erabiltzen ditugun aplikazio asko hodeian gorde eta prozesatzen dira: [[w:streaming]] plataformen film eta musika audioak, [[w:Bideojoko|bideojokoen]] Internet modalitateko prozesamendu grafiko astuna, [[w:Google Drive|Google Drive]], [[w:Microsoft OneDrive|Microsoft OneDrive]] edo [[w:Dropbox|Dropbox]] moduko plataformak, [[w:Sare sozialak|sare sozialen]] elkarrekintzak, [[w:Google Maps|Google Maps-en]] irudiak eta informazioa... [[w:Adimen artifizial|Adimen Artifiziala]] eta [[w:Hizkuntza Eredu Handiak (LLM)|hizkuntza eredu handiak]] ere hodeian oinarritzen dira erabat.

== Historia ==
1961ean [[w:John McCarthy|John McCarthy-k]] baliabide informatikoak zerbitzu gisa emango zirela eta konputazioa egunen batean erabilera publikorako antolatu ahal izango zela iragarri zuen.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|urtea=2023|izenburua=John McCarthy, a ‘Father’ of AI and Cloud Computing|hizkuntza=en-US|url=https://gigacloud.eu/articles/john-mccarthy-a-father-of-ai-and-cloud-computing/|aldizkaria=GigaСloud|sartze-data=2026-08-24}}&lt;/ref&gt; 1962an Joseph Carl Robnett Licklider-ek modu globalean konektatutako ordenagailu-sarearen ideia eman zuen, hau da, edonork edonondik programak eta datuak eskuratzeko mundu baten eskema kontzeptuala eman zuen, Interneten eta hodei-konputazioaren garapenari bide emanez. Biak hodei-konputazioaren guraso direla esan ohi da.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=Arif Mohamed|urtea=2018|izenburua=A history of cloud computing|argitaletxea=Computer Weekly|hizkuntza=en|url=https://www.computerweekly.com/feature/A-history-of-cloud-computing|aldizkaria=ComputerWeekly.com|sartze-data=2026-08-24}}&lt;/ref&gt; 1990eko hamarkadan [[w:Banda zabala|banda zabalak]] eta 2000.eko hamarkadan [[w:ADSL|ADSL-ak]] izan zuten garapenari esker, Interneteko konexioen abiadura asko azkartu zen eta hodei-konputazioaren erabilera zabaldu zen. 

Hodei-konputazioa [[w:birtualizazio|birtualizazio]] teknologiari esker gauzatu zen. Zerbitzari fisiko batean ingurune simulatuak ([[w:Makina birtual|Makina Birtuala]]) sortzean, zerbitzariaren hardwarea modu eraginkorrean parteka daiteke hainbat sistema eragile erabiliz. Horrela, [[w:Datu zentro|datu-zentro]] bat erabiltzaile askori zerbitzua emateko gai den hainbat datu-zentroren baliokidea bihurtzen da. 

== Zerbitzuak ==
Enpresek beren informatika zerbitzuak eta datuak hodeian ostatatzean, azkartasuna, eskalagarritasuna eta malgutasuna lortzeko eta hardwarearen eta softwarearen mantenu-kostuak murrizteko helburua izan ohi dute. Lan-karga aldakorra duten erakundeentzat, inbertsio berriei aurre egiteko zailtasunak dituztenentzat edo [[w:Telelan|telelana]] eta lankidetza birtuala lehenesten dituztenentzat bereziki egokia da. Hala ere, datuen konfidentzialtasuna dela eta, badira modu lokalean lan egitea nahiago dutenak, datuen kontrol eta subiranotasun handiagoa izateko.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Igor|abizena=Leturia|izenburua=Nextcloud: izan zure hodei propioa eta berreskuratu zure datu eta fitxategien kontrola|hizkuntza=eu|data=2020-09-17|url=https://www.sarean.eus/nextcloud-izan-zure-hodei-propioa-eta-berreskuratu-zure-datu-eta-fitxategien-kontrola/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-08-26}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=Stephen J. Bigelow|urtea=2025|izenburua=The Pros and Cons of Cloud Computing Explained|argitaletxea=Informa TechTarget|hizkuntza=en|url=https://www.techtarget.com/it-infrastructure/tip/Pros-and-cons-of-cloud-computing-explained|aldizkaria=Techtarget, IT Infrastructure|sartze-data=2026-08-24}}&lt;/ref&gt;&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|abizena=|urtea=2026|izenburua=Las 15 principales amenazas a la seguridad en la nube en 2026|argitaletxea=SentinelOne|hizkuntza=es|data=2026-04-27|url=https://www.sentinelone.com/es/cybersecurity-101/cloud-security/cloud-security-threats/|aldizkaria=SentinelOne|sartze-data=2026-08-25}}&lt;/ref&gt;  [[Fitxategi:Comparison of on-premise, IaaS, PaaS, and SaaS.png|thumb|Hodeiko 3 zerbitzu-eredu nagusien arteko erlazioa: IaaS (azpiegitura), PaaS (plataforma) eta SaaS (softwarea)]]

Azpiegituraren jabea nor den eta sarbidea nola partekatzen den kontuan hartuta, hodeiaren lau inplementazio-eredu nagusi daude: publikoa, pribatua, komunitarioa eta hibridoa.  

Hodeiko zerbitzuen hornitzaile handienak [[w:Amazon Web Services|Amazon Web Services (AWS)]], [[w:Microsoft Azure|Microsoft Azure]] eta Google Cloud dira.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=  Veronika|abizena=Vilgis|argitaletxea=PUNTUEUS|=zenburua=Hiru enpresa dira web-ostatatzearen merkatuaren jaun eta jabe|hizkuntza=eu|data=2023-02-16|url=https://www.sarean.eus/hiru-enpresa-dira-web-ostatatzearen-merkatuaren-jaun-eta-jabe/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-08-26}}&lt;/ref&gt; Hiru zerbitzu-eredu nagusi eskaintzen dituzte&lt;ref&gt;{{erreferentzia|abizena=Peter Mell, Timothy Grance|urtea=2011|izenburua=The NIST Definition of Cloud Computing. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology (NIST)|argitaletxea=NIST|hizkuntza=en|url=https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/legacy/sp/nistspecialpublication800-145.pdf|zenbakia=Special Publication 800-145}}&lt;/ref&gt;:

* Softwarea zerbitzu gisa (SaaS, ''Software as a Service''): Hodeiko azpiegitura batean exekutatzen diren [[w:Aplikazio informatiko|aplikazioak]] eskaintzen dira, bezeroak zuzenean erabiltzeko prest daudenak. Adibideak: Webean oinarritutako [[w:Posta elektroniko|posta elektronikorako]] aplikazioak, bideokonferentziarako [[w:Zoom (sofwarea)|Zoom softwarea]]. 

* Plataforma zerbitzu gisa (PaaS, ''Platform as a Service''): Bezeroak [[w:Hardware|hardwarearen]], [[w:Sistema eragile|sistema eragileen]] eta garapenerako tresna informatikoen erabilera kontrata dezake, bere aplikazio propioen garapenean erabiltzeko. Adibideak: Heroku, Google App Engine, AWS Elastic Beanstalk, [[w:Microsoft Azure|Microsoft Azure App Service]], OpenShift.

* Azpiegitura zerbitzu gisa (IaaS, ''Infrastructure as a Service''): Funtsezko baliabide informatikoak eskaintzen zaizkio bezeroari: biltegiratzea, konputazioa, sare-azpiegiturak. Adibideak: Amazon Elastic Compute Cloud (AWS EC2), Microsoft Azure Virtual Machines (Azure VMs), Google Compute Engine (GCE).

{{koadro-berde|
== Eragina gizartean==
Hodei-konputazioak gizartean eragiteko ahalmen handia du, ongizatearen eta giza garapenaren oinarrizko eskubideak (hezkuntza, osasungintza...) norbanako guztiei gerturatzeko gaitasuna eskaintzen duelako. Alde horretatik, indar demokratizatzaile gisa jarduten du. Baina zerbitzuak erabili ahal izateko behar den trebakuntza digitala gero eta handiagoa da eta horrek arrakala digitala areagotzeko arriskua dakar, adinekoak edo alfabetizazio digitalerako aukera nahikoa ez duten kolektiboak zenbitzuetatik kanpo geratzeko arriskua areagotuz.

Bestalde, datuen kontrola enpresa teknologiko erraldoi gutxi batzuren eskuetan zentralizatzea eragin du hodeiak eta horrek datuen zaintzari eta pribatutasunari buruzko kezka handitu du. Horrez gain, [[w:ingurumen|ingurumen]]-kostua itzela da, datu-zentroetan kontsumitzen diren ur, mineral, metal eta energia elektriko kantitateak izugarriak direlako. [[w:Greenpeace|Greenpeace-ek]] hodeiko zerbitzuen hornitzaileen gardentasun eza salatu izan du.&lt;ref&gt;{{erreferentzia|urtea=2026|izenburua=Amazon's Toxic Web Services. Amazon’s Cloud as a Driver of Environmental Destruction and Human Rights Violations|argitaletxea=Greenpeace|hizkuntza=en|url=https://www.greenpeace.de/pdf/Amazons_Toxic_Web_Services_engl.pdf|aldizkaria=Greenpeace}}&lt;/ref&gt;  Eta, zer gertatzen da hodeiko konputazioa erortzen denean? Mundu osoko milaka enpresa, zerbitzu eta erabiltzaile berehala geldiarazten dituen itzaltze digitala gertatzen da...

Erronka horien aurrean, gizarteak elkarlanean eta modu inklusiboan lan egin beharko luke, hodei-konputazioa gizarte osoaren onurarako izan dadin.
}}

== Erreferentziak ==
{{erreferentzia zerrenda|30em}}

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>jmfn7tkkbxx4gg5fshxr3jbgdrw2v6u</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/AlphaGo (Deep Reinforcement Learning)</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7368</id>
    <revision>
      <id>44654</id>
      <parentid>44449</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T12:18:41Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>koadro berdea eta kategoriak</comment>
      <origin>44654</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="6858" sha1="l8c88w3kvrs7m180e1wmojrfe1zauyb" xml:space="preserve">[[Fitxategi:Alphago_logo_Reversed.svg|thumb|290x290px|AlphaGo programaren logoa.]]
'''AlphaGo''' [[w:Google DeepMind|DeepMind]] enpresak garatutako [[w:Adimen artifizial|adimen artifizial]] programa bat da, [[w:Go|Go]] jokoan jokatzeko eta maila goreneko jokalariak garaitzeko sortua. [[w:Ikasketa automatiko|Ikasketa sakona]] eta [[w:Montecarlo metodo|Monte Carlo]] zuhaitz-bilaketaz baliatzen da. 2016an nazioarteko ospea lortu zuen [[w:Lee Sedol|Lee Sedol]] munduko Go jokalaririk onenetako bat 4-1eko emaitzaz garaitu ondoren.

AlphaGo-ren arrakastak erakutsi zuen [[w:Neurona-sare artifizial|neurona sare]] sakonetan oinarritutako sistemek arazo oso konplexuei aurre egiteko ahalmena dutela. Honen ondorioz, adimen artifizialaren garapena bizkortu egin zen hainbat arlotan.

&lt;gallery mode=&quot;packed&quot; heights=&quot;200&quot; &gt;
Fitxategi:AlphaGo Fan Huiren aurka (2).png|thumb|285x285px|Lehen 99 mugimenduak.
Fitxategi:AlphaGo Fan Huiren aurka.png|thumb|288x288px|100. mugimendutik 165. mugimendura.
&lt;/gallery&gt;

== Historia ==

AlphaGo proiektua [[w:Google DeepMind|DeepMind]] ikerketa-enpresak garatu zuen, 2014 inguruan, Go jokoan lehiatzeko gai izango zen sistema bat sortzeko helburuarekin. 2015eko urrian, lehen aldiz garaitu zuen maila profesionaleko Go jokalari bat, Fan Hui europar txapelduna, bost partidetatik bost irabazita.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia
|abizena=Silver
|izena=David
|izenburua=Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
|aldizkaria=Nature
|urtea=2016
|libk=10.1038/nature16961
}}&lt;/ref&gt;

2016ko martxoan, AlphaGo-k Lee Sedol hego korearraren aurka jokatu zuen bost partidako neurketa historikoa. Garai hartan, Lee Sedol munduko jokalaririk onenetakoa zen, eta aditu askok uste zuten makinek oraindik ez zutela Go jokoaren konplexutasuna gainditzeko gaitasunik. Hala ere, AlphaGo-k lau partida irabazi eta bakarra galdu zuen. Neurketa hark oihartzun handia izan zuen nazioarteko hedabideetan, eta adimen artifizialaren garapenaren ikur bihurtu zen.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia
|izenburua=Google's AI beats Go master Lee Sedol
|argitaletxea=BBC News
|data=2016-03-15
}}&lt;/ref&gt;

Ondoren, DeepMind-ek sistema hobetu zuen eta AlphaGo Master izeneko bertsioa aurkeztu zuen. 2017an, berriz, '''AlphaZero''' argitaratu zuen. Bertsio horrek ez zuen giza jokalarien partidarik erabili entrenamendurako; jokoaren arauak baino ez zituen ezagutzen, eta bere buruaren aurka milioika partida jokatuz ikasi zuen (''self-play'' deritzon teknikaz baliatuta). Denbora gutxian aurreko bertsio guztiak gainditu zituen.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia
|abizena=Silver
|izena=David
|izenburua=Mastering the game of Go without human knowledge
|aldizkaria=Nature
|urtea=2017
|libk=10.1038/nature24270
}}&lt;/ref&gt;

== Funtzionamendua ==

Go jokoa oso konplexua da. Adibidez, Xakearekin alderatuta, Go jokoan dauden jokaldi posibleak askoz gehiago dira. Horregatik, ez da nahikoa aukera guztiak aztertzea; estrategia onak identifikatzeko gaitasuna ere behar da.

AlphaGo-k bi osagai nagusi uztartzen ditu:

* '''Politika-sare neuronala''' (''policy network''), une bakoitzean jokatzeko mugimendurik egokienak aurreikusteko.
* '''Balio-sare neuronala''' (''value network''), taulako egoera jakin batek garaipena lortzeko duen probabilitatea kalkulatzeko.

Bi sare horiek [[w:Monte Carlo bilaketa-zuhaitza|Monte Carlo bilaketa-zuhaitza]] (MCTS ingelesez) algoritmoarekin konbinatzen dira. Bilaketa horrek etorkizuneko jokaldi posibleak modu adimentsuan aztertzen ditu, aukera guztiak aztertu beharrik gabe. Horri esker, AlphaGo-k erabaki estrategiko sendoak har ditzake denbora mugatuan.

Lehenengo bertsioetan, sistemak milaka giza partida aztertuz ikasi zuen. Ondoren, bere buruaren aurka etengabe jokatuz hobetu zuen bere maila. AlphaGo Zero bertsioak urrats bat harago jo zuen: ez zuen giza adibiderik behar izan, eta autoikaskuntzaren bidez aurkitu zituen estrategiarik eraginkorrenak.

== Garrantzia ==

AlphaGo-ren garaipenak inflexio-puntua markatu zuen adimen artifizialaren historian. Aurretik, ordenagailuek arrakasta handia izan zuten joko arautuagoetan, hala nola xakean edo dametan, baina Go jokoaren konplexutasunak erronka askoz handiagoa planteatzen zuen.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Gorka|abizena=Julio|izenburua='AlphaGO'|hizkuntza=eu|data=2016-01-30|url=https://www.berria.eus/komunikazioa/analisia-komunikazioa/alphago_1006909_102.html|aldizkaria=Berria|sartze-data=2026-09-18}}&lt;/ref&gt;

AlphaGo-k erakutsi zuen ikasketa sakonaren eta sare neuronalen bidez posible zela esperientziatik ikastea eta intuizioaren antzeko erabakiak hartzea. Lorpen horrek ikerketa ugari bultzatu zituen adimen artifizialaren arloan, eta antzeko teknikak erabiltzen hasi ziren beste hainbat diziplinatan.

== Ondorengo garapenak ==

AlphaGo-ren ondoren, DeepMind-ek '''AlphaZero''' sistema garatu zuen. Honek ez zuen Go bakarrik ikasi; algoritmo bera erabiliz [[w:Xake|xakean]] eta [[w:Shogi|shogi]]n ere maila gorena lortu zuen. Horrek erakutsi zuen ikasketa-sistema bera hainbat joko eta arazo konplexutara molda zitekeela.

Ondoren garatutako '''MuZero''' sistemak beste urrats bat eman zuen: jokoaren arauak aurrez ezagutu gabe ere ikasteko gaitasuna erakutsi zuen.

{{koadro-berde|
== AlphaGo-ren inplikazioak ==

AlphaGo garatzeko erabilitako metodoek aplikazio ugari izan dituzte Go jokotik harago. Antzeko teknikak erabiltzen dira gaur egun, besteak beste:

* proteinen egitura aurresateko;
* roboten kontrol-sistemetan;
* baliabideen optimizazioan;
* energia-kontsumoa murrizteko sistemetan;
* eta medikuntzako diagnostiko-laguntzaileetan.

Inplikazio sozialen aldetik, [[w:Gari Kasparov|Kasparov]] xake-txapeldunari [[w:IBM|IBMko]] [[w:Deep Blue|DeepBlue-k]] makinak 1997an irabazi zionean bezala, '''AlphaGoren''' arrakasta mugarri berri bat izan zen makinek giza-ahalmenak gainditzeko bidean. Horrek adimen artifizialaren garapenari buruzko eztabaida berpiztu zuen. Eztabaida horretan gardentasuna, kontrola eta erabilera arduratsua bermatzeko neurriak azpimarratu ziren orduan. 

Eta eztabaida hori areagotu egin da gero, 2026an, LLM [[w:Hizkuntza-eredu handi|hizkuntza-eredu handien]] hedapenarekin.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=Delia|abizena=Rodríguez|izenburua=La IA, las lágrimas de Strogatz y el momento Kaspárov|hizkuntza=es|data=2026-09-17|url=https://elpais.com/opinion/2026-09-17/la-ia-las-lagrimas-de-strogatz-y-el-momento-kasparov.html|aldizkaria=El País|sartze-data=2026-09-18}}&lt;/ref&gt;
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda}}

== Kanpo estekak ==

* [https://deepmind.google/discover/blog/alphago-the-story-so-far/ AlphaGo: The Story So Far] (DeepMind)
* [https://www.nature.com/articles/nature16961 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search] (*Nature*, 2016)
* [https://www.nature.com/articles/nature24270 Mastering the game of Go without human knowledge] (*Nature*, 2017)

[[Kategoria:Informatika]]
[[Kategoria:DIF50]]</text>
      <sha1>l8c88w3kvrs7m180e1wmojrfe1zauyb</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>Informatikaren 50 urte 50 teknologiatan/AA agenteak</title>
    <ns>0</ns>
    <id>7391</id>
    <revision>
      <id>44666</id>
      <timestamp>2026-10-10T19:20:22Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>lehen bertsioa</comment>
      <origin>44666</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="9717" sha1="5tjpou446cdm2t0w7nqz83drfx2y3ce" xml:space="preserve">== AA agenteak ==
'''Adimen artifizial agentiboa''' ('''AA argentiboa''', '''AA agenteak''') sistema autonomoetan zentratzen den [[w:adimen artifizial|adimen artifizial]] mota bat da. Sistema horiek erabakiak har ditzakete eta erabakietatik eratorritako ekintzak giza-gainbegiraketarik gabe gauzatu ditzakete.&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Igor Leturia|abizena=Azkarate|izenburua=Adimen Artifizialeko agenteen aroa, ez arazorik gabea|hizkuntza=eu|data=2026-09-01|url=https://zientzia.eus/artikuluak/adimen-artifizialeko-agenteen-aroa-ez-arazorik-gabea/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Sistema independenteek automatikoki erantzuten diete prozesuko egoerei, horretan emaitzak sortzeko. Eremua estuki lotuta dago automatizazio agentiboarekin, hau da, agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistemekin, prozesuen automatizazioan aplikatzen denean. Aplikazioen artean hauek sartzen dira: [[w:Software-garapen|softwarearen garapena]], [[w:Bezeroaren arretarako zerbitzu|bezeroaren arretarako zerbitzua]], [[w:Zibersegurtasun|zibersegurtasuna]] eta enpresa-adimena.&lt;ref&gt;{{Cite web|izenburua=intel·ligència artificial agentiva - Terminologia de la intel·ligència artificial {{!}} TERMCAT|url=https://www.termcat.cat/ca/diccionaris-en-linia/347/fitxa/NDg3Nzg3Nw==|accessdate=2026-06-16}}&lt;/ref&gt;

== Oinarrizko kontzeptua ==
AA agentiboaren oinarrizko kontzeptua da, gizakiaren esku-hartzerik gabe zeregin automatizatuak egiteko AAren agenteak erabiltzea barneratzen duena.&lt;ref name=&quot;WE&quot;&gt;{{Cite web|izena=Ron|abizena=Miller|izenburua=What exactly is an AI agent?|data=December 15, 2024|url=https://techcrunch.com/2024/12/15/what-exactly-is-an-ai-agent/}}&lt;/ref&gt; [[w:Robotic process automation|Robot-prozesuen automatizazioa]] (RPA) eta AAren agenteak programatu daitezke zeregin espezifikoak automatizatzeko edo erregeletan oinarritutako erabakiei laguntzeko, baina arauak finkoak izan ohi dira.&lt;ref name=&quot;BB&quot;&gt;{{Cite web|izenburua=Battle bots: RPA and agentic AI|url=https://www.cio.com/article/3632304/battle-bots-rpa-and-agentic-ai.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt; AA agentiboak modu independentean funtzionatzen du, eta erabakiak hartzen ditu etengabeko ikasketaren bidez eta kanpoko datuak zein datu konplexuak aztertuz.&lt;ref name=&quot;NB&quot;&gt;{{Cite web|izena=Hendrik|abizena=Leitner|izenburua=What Is Agentic AI &amp; Is It The Next Big Thing?|data=July 15, 2024|url=https://www.ssonetwork.com/intelligent-automation/articles/what-is-agentic-ai|lana=SSON}}&lt;/ref&gt; Funtzionatzen duten agenteek AAren arloko teknika bat baino gehiago eska ditzakete, hala nola [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamendua]], [[w:ikasketa automatikoa|ikasketa automatikoa]] (''Machine Learning'') eta [[w:w:ordenagailu bidezko ikusmena|ordenagailu bidezko ikusmena]], ingurunearen arabera.&lt;ref name=&quot;WE&quot; /&gt;

Bereziki, [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|Indargarri bidezko ikasketa]] (''Reinforcement learning'', RL) funtsezkoa da AA agentiboan. Erabaki autobideratuak hartzerakoan ''saiakuntza eta errore'' metodoaren bidez agenteari laguntzen dio ekintza egokienak zein diren ikasten. Beren ingurua esploratzeko RL etengabe erabiltzen duten agenteek sariak edo zigorrak jasotzen dituzte beren ekintzengatik, eta horrek denboran zehar hobetu egiten du erabakiak hartzeko duten gaitasuna.

== Historia ==
Ikerlari batzuek AA agentiboaren kontzeptuaren sustraiak ikusten dituzte [[w:Alan Turing|Alan Turingek]] XX. mendearen erdialdean makinen adimenarekin egindako lanetan eta [[w:Norbert Wiener|Norbert Wienerrek]] atzeraelikatze-sistemen inguruan egindako lanetan.&lt;ref name=&quot;CR&quot;&gt;{{Cite web|izenburua=The Evolution of Agentic AI: From Concept to Reality|data=January 22, 2025|url=https://aiworldjournal.com/the-evolution-of-agentic-ai-from-concept-to-reality/}}&lt;/ref&gt; 'Agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistema' terminoa 1998az geroztik erabili zen enpresa-prozesuak kudeatzeko agente autonomoak deskribatzeko.&lt;ref&gt;{{Cite aldizkari|izena=P. D.|abizena=O'Brien|orrialdeak=161–174|abizena2=Wiegand|izena2=M. E.|data=July 1998|kazeta=The Knowledge Engineering Review|liburukia=13|alea=2|doi=10.1017/S0269888998002070}}&lt;/ref&gt;

Azken hamarkadan, AAren aurrerapen nabarmenek AA agentiboaren garapena sustatu dute. [[w:Ikaskuntza sakon|Ikasketa sakonean]], [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|indargarri bidezko ikaskuntzan]] eta [[w:Neurona-sare artifizial|neurona-sareetan]] izandako aurrerapenei esker, AAren sistemek beren kabuz ikasi ahal izan zuten, eta erabakiak hartu gutxieneko giza-gida batekin. AA agentiboaren baliagarritasuna frogatu da garraio autonomoan, automatizazio industrialean eta neurrirako osasun-arretan ere. 

2025ean, [[w:Forrester Research|Forrester]] ikerketa-enpresak adimen artifizial agentibo izendatu zuen 2025erako teknologia berri nabarmenena.&lt;ref name=&quot;UC&quot;&gt;{{Cite web|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;

== Aplikazioak ==
AA agentea erabiltzen duten aplikazioek honakoak barne hartzen dituzte:

* Software-garapena: AAren kodetze-agenteek kode-zati handiak idatz ditzakete eta berrikusi. Agenteek kodearekin zerikusirik ez duten atazak ere egin ditzakete, adibidez, kodearen [[w:Alderantzizko ingeniaritza|alderantzizko ingeniaritzako]] zehaztapenak.&lt;ref name=&quot;UC2&quot;&gt;{{Cite web|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;
* Bezero-arretaren automatizazioa: AAren agenteek bezeroarentzako zerbitzua hobetu dezakete, txatbot-ek galdera sorta zabalago bati erantzuteko duten gaitasuna hobetuz, gizakiek aurrez programaturiko erantzun multzo mugatu bat izan beharrean.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* Enpresako lan-fluxuak: AAren agenteek automatikoki automatiza ditzakete ohiko zereginak, datu multzokatuak prozesatuz; enpresa batek, ordea, [[w:API|API]] aurreprogramatuak behar ditu zeregin espezifikoetarako.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* [[w:Zibersegurtasun|Zibersegurtasuna]] eta mehatxuen detekzioa&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;, baina ez da ahaztu behar erasoak egitera ere bideratu daitezkeela AA agenteak. 
* Industria eta merkataritza: fabrikazio eta mantentze prediktiboa (Siemens)&lt;ref name=&quot;f[a]&quot;&gt;{{Cite web|izenburua=AI-based predictive maintenance|url=https://www.siemens.com/global/en/products/automation/topic-areas/artificial-intelligence-in-industry/usecases/ai-based-predictive-maintenance.html|lana=siemens.com Global Website|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;, Finantzak eta merkataritza algoritmikoa (JPMorgan &amp; Chase)&lt;ref name=&quot;f[b]&quot;&gt;{{Cite web|izena=Gizel|abizena=Gomes|izenburua=AI in Banking: JP Morgan Leads the AI Sphere|data=2024-09-03|url=https://ctomagazine.com/jp-morgan-chase-accelerates-ai-adoption/|lana=CTO Magazine|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;...


{{koadro-berde|
== AA agenteen arriskuak eta kontsiderazio etikoak ==
''Agentzia'' (AA agenteak) da gaur egun AAren arrisku-iturri nagusia Yoshua Bengioren ustez.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt; Txostenean diotenez LLM batzuek jokabide maltzurrak edo autopreserbaziozkoak erakutsi izan dituztela, eta zalantzarik ez dute horrek gora jarraituko duela eta etorkizuneko sistemek kalte egiteko adinako gaitasun intelektuala izango dutela. 

Arrisku horren adibide larri bat ezaguna egin da 2026 urtean [[w:OpenAI|OpenAIk]] [[w:Hugging Face]] gainean egindako eraso zabaldu denean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Anatomía de un hackeo|hizkuntza=es|data=2026-10-10|url=https://www.lavanguardia.com/vida/20261010/11648162/anatomia-hackeo.html|aldizkaria=La Vanguardia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Agenteek kanpoalderako sarbide mugatua zuten, baina aukera hori baliatuta kanpora askatasunaz joateko aukera bilatu zuten, irudiak trukatzeko zuten aukera testuak trukatzeko modu bitxi bat asmatuta. Atzipena baliatuta Hugging Faceko makinetan sarbidea lortu, bertako makinetan kodea exekutatu eta babes-prozedurak gainditu zituzten.

Bestalde, AA agentiboaren garapenak eztabaidak eragin ditu alborapenaren, kontuak ematearen eta gardentasunaren inguruan, sistema autonomoek arrisku handiko erabakiak hartzen baitituzte gizakiaren esku-hartzerik gabe. 2024an, AEBetako EEOC Batzordeak (Equal Employment Opportunity Commission) AAk bultzatutako [[w:HireVue|HireVue]] kontratazio plataformaren aurkako ikerketa bat abiatu zuen, bere AA agenteak genero eta arraza arrazoiengatik pertsonak diskriminatzen zituen kexak agertu ostean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI Screening Systems Face Fresh Scrutiny: 6 Key Takeaways From Claims Filed Against Hiring Technology Company|hizkuntza=en|url=https://www.fisherphillips.com/en/insights/insights/ai-screening-systems-face-fresh-scrutiny-6-key-takeaways-from-claims-filed-against-hiring-technology-company|aldizkaria=Fisher Phillips|sartze-data=2026-10-08}}&lt;/ref&gt; Alborapena entrenamendu-datu eskasei egotzi zitzaien zuzenean. 

Kezka horien aurrean egon daitezkeen irtenbideen artean, araudia gainbegiratzea eta berme teknikoak daude. Europar Batasuneko 2025eko AAren Legeak, AAri buruzko lehen lege integralak, behartu egiten du AA agentearen arriskuak ebaluatzera arrisku handiko sektoreetan, hala nola osasun-laguntzan.  AA arloko enpresak ere (adibidez, OpenAI eta [[w:Anthropic|Anthropic]]) erregulatzeko asmoa azaldu dute, &quot;AA konstituzional&quot; eta &quot;guardrail&quot; etikoak (adib. adibidez, ekitate-egiaztapenak) moduko kontzeptuak aipatuz. Adituek ohartarazi dute, baina, estandar globalik gabe, mosaiko-erregulazioek kontuak ematea zaildu lezaketela. Zillow-ren aurkako 2023ko AAren ardura-salaketan ikusi zen bezala, non bere prezioetarako algoritmo agenteak etxebizitzaren diskriminazioa larritu omen zuen
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda|30em}}</text>
      <sha1>5tjpou446cdm2t0w7nqz83drfx2y3ce</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>44667</id>
      <parentid>44666</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T19:38:12Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <comment>erreferentziak</comment>
      <origin>44667</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="9762" sha1="9uaduhs2urjqzlelijqw8ke3h69mb70" xml:space="preserve">== AA agenteak ==
'''Adimen artifizial agentiboa''' ('''AA argentiboa''', '''AA agenteak''') sistema autonomoetan zentratzen den [[w:adimen artifizial|adimen artifizial]] mota bat da. Sistema horiek erabakiak har ditzakete eta erabakietatik eratorritako ekintzak giza-gainbegiraketarik gabe gauzatu ditzakete.&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Igor Leturia|abizena=Azkarate|izenburua=Adimen Artifizialeko agenteen aroa, ez arazorik gabea|hizkuntza=eu|data=2026-09-01|url=https://zientzia.eus/artikuluak/adimen-artifizialeko-agenteen-aroa-ez-arazorik-gabea/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Sistema independenteek automatikoki erantzuten diete prozesuko egoerei, horretan emaitzak sortzeko. Eremua estuki lotuta dago automatizazio agentiboarekin, hau da, agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistemekin, prozesuen automatizazioan aplikatzen denean. Aplikazioen artean hauek sartzen dira: [[w:Software-garapen|softwarearen garapena]], [[w:Bezeroaren arretarako zerbitzu|bezeroaren arretarako zerbitzua]], [[w:Zibersegurtasun|zibersegurtasuna]] eta enpresa-adimena.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=intel·ligència artificial agentiva - Terminologia de la intel·ligència artificial {{!}} TERMCAT|url=https://www.termcat.cat/ca/diccionaris-en-linia/347/fitxa/NDg3Nzg3Nw==|accessdate=2026-06-16}}&lt;/ref&gt;

== Oinarrizko kontzeptua ==
AA agentiboaren oinarrizko kontzeptua da, gizakiaren esku-hartzerik gabe zeregin automatizatuak egiteko AAren agenteak erabiltzea barneratzen duena.&lt;ref name=&quot;WE&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Ron|abizena=Miller|izenburua=What exactly is an AI agent?|data=December 15, 2024|url=https://techcrunch.com/2024/12/15/what-exactly-is-an-ai-agent/}}&lt;/ref&gt; [[w:Robotic process automation|Robot-prozesuen automatizazioa]] (RPA) eta AAren agenteak programatu daitezke zeregin espezifikoak automatizatzeko edo erregeletan oinarritutako erabakiei laguntzeko, baina arauak finkoak izan ohi dira.&lt;ref name=&quot;BB&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Battle bots: RPA and agentic AI|url=https://www.cio.com/article/3632304/battle-bots-rpa-and-agentic-ai.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt; AA agentiboak modu independentean funtzionatzen du, eta erabakiak hartzen ditu etengabeko ikasketaren bidez eta kanpoko datuak zein datu konplexuak aztertuz.&lt;ref name=&quot;NB&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Hendrik|abizena=Leitner|izenburua=What Is Agentic AI &amp; Is It The Next Big Thing?|data=July 15, 2024|url=https://www.ssonetwork.com/intelligent-automation/articles/what-is-agentic-ai|lana=SSON}}&lt;/ref&gt; Funtzionatzen duten agenteek AAren arloko teknika bat baino gehiago eska ditzakete, hala nola [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamendua]], [[w:ikasketa automatikoa|ikasketa automatikoa]] (''Machine Learning'') eta [[w:w:ordenagailu bidezko ikusmena|ordenagailu bidezko ikusmena]], ingurunearen arabera.&lt;ref name=&quot;WE&quot; /&gt;

Bereziki, [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|Indargarri bidezko ikasketa]] (''Reinforcement learning'', RL) funtsezkoa da AA agentiboan. Erabaki autobideratuak hartzerakoan ''saiakuntza eta errore'' metodoaren bidez agenteari laguntzen dio ekintza egokienak zein diren ikasten. Beren ingurua esploratzeko RL etengabe erabiltzen duten agenteek sariak edo zigorrak jasotzen dituzte beren ekintzengatik, eta horrek denboran zehar hobetu egiten du erabakiak hartzeko duten gaitasuna.

== Historia ==
Ikerlari batzuek AA agentiboaren kontzeptuaren sustraiak ikusten dituzte [[w:Alan Turing|Alan Turingek]] XX. mendearen erdialdean makinen adimenarekin egindako lanetan eta [[w:Norbert Wiener|Norbert Wienerrek]] atzeraelikatze-sistemen inguruan egindako lanetan.&lt;ref name=&quot;CR&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=The Evolution of Agentic AI: From Concept to Reality|data=January 22, 2025|url=https://aiworldjournal.com/the-evolution-of-agentic-ai-from-concept-to-reality/}}&lt;/ref&gt; 'Agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistema' terminoa 1998az geroztik erabili zen enpresa-prozesuak kudeatzeko agente autonomoak deskribatzeko.&lt;ref&gt;{{Cite aldizkari|izena=P. D.|abizena=O'Brien|orrialdeak=161–174|abizena2=Wiegand|izena2=M. E.|data=July 1998|kazeta=The Knowledge Engineering Review|liburukia=13|alea=2|doi=10.1017/S0269888998002070}}&lt;/ref&gt;

Azken hamarkadan, AAren aurrerapen nabarmenek AA agentiboaren garapena sustatu dute. [[w:Ikaskuntza sakon|Ikasketa sakonean]], [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|indargarri bidezko ikaskuntzan]] eta [[w:Neurona-sare artifizial|neurona-sareetan]] izandako aurrerapenei esker, AAren sistemek beren kabuz ikasi ahal izan zuten, eta erabakiak hartu gutxieneko giza-gida batekin. AA agentiboaren baliagarritasuna frogatu da garraio autonomoan, automatizazio industrialean eta neurrirako osasun-arretan ere. 

2025ean, [[w:Forrester Research|Forrester]] ikerketa-enpresak adimen artifizial agentibo izendatu zuen 2025erako teknologia berri nabarmenena.&lt;ref name=&quot;UC&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;

== Aplikazioak ==
AA agentea erabiltzen duten aplikazioek honakoak barne hartzen dituzte:

* Software-garapena: AAren kodetze-agenteek kode-zati handiak idatz ditzakete eta berrikusi. Agenteek kodearekin zerikusirik ez duten atazak ere egin ditzakete, adibidez, kodearen [[w:Alderantzizko ingeniaritza|alderantzizko ingeniaritzako]] zehaztapenak.&lt;ref name=&quot;UC2&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;
* Bezero-arretaren automatizazioa: AAren agenteek bezeroarentzako zerbitzua hobetu dezakete, txatbot-ek galdera sorta zabalago bati erantzuteko duten gaitasuna hobetuz, gizakiek aurrez programaturiko erantzun multzo mugatu bat izan beharrean.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* Enpresako lan-fluxuak: AAren agenteek automatikoki automatiza ditzakete ohiko zereginak, datu multzokatuak prozesatuz; enpresa batek, ordea, [[w:API|API]] aurreprogramatuak behar ditu zeregin espezifikoetarako.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* [[w:Zibersegurtasun|Zibersegurtasuna]] eta mehatxuen detekzioa&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;, baina ez da ahaztu behar erasoak egitera ere bideratu daitezkeela AA agenteak. 
* Industria eta merkataritza: fabrikazio eta mantentze prediktiboa (Siemens)&lt;ref name=&quot;f[a]&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI-based predictive maintenance|url=https://www.siemens.com/global/en/products/automation/topic-areas/artificial-intelligence-in-industry/usecases/ai-based-predictive-maintenance.html|lana=siemens.com Global Website|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;, Finantzak eta merkataritza algoritmikoa (JPMorgan &amp; Chase)&lt;ref name=&quot;f[b]&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Gizel|abizena=Gomes|izenburua=AI in Banking: JP Morgan Leads the AI Sphere|data=2024-09-03|url=https://ctomagazine.com/jp-morgan-chase-accelerates-ai-adoption/|lana=CTO Magazine|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;...


{{koadro-berde|
== AA agenteen arriskuak eta kontsiderazio etikoak ==
''Agentzia'' (AA agenteak) da gaur egun AAren arrisku-iturri nagusia Yoshua Bengioren ustez.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt; Txostenean diotenez LLM batzuek jokabide maltzurrak edo autopreserbaziozkoak erakutsi izan dituztela, eta zalantzarik ez dute horrek gora jarraituko duela eta etorkizuneko sistemek kalte egiteko adinako gaitasun intelektuala izango dutela. 

Arrisku horren adibide larri bat ezaguna egin da 2026 urtean [[w:OpenAI|OpenAIk]] [[w:Hugging Face]] gainean egindako eraso zabaldu denean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Anatomía de un hackeo|hizkuntza=es|data=2026-10-10|url=https://www.lavanguardia.com/vida/20261010/11648162/anatomia-hackeo.html|aldizkaria=La Vanguardia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Agenteek kanpoalderako sarbide mugatua zuten, baina aukera hori baliatuta kanpora askatasunaz joateko aukera bilatu zuten, irudiak trukatzeko zuten aukera testuak trukatzeko modu bitxi bat asmatuta. Atzipena baliatuta Hugging Faceko makinetan sarbidea lortu, bertako makinetan kodea exekutatu eta babes-prozedurak gainditu zituzten.

Bestalde, AA agentiboaren garapenak eztabaidak eragin ditu alborapenaren, kontuak ematearen eta gardentasunaren inguruan, sistema autonomoek arrisku handiko erabakiak hartzen baitituzte gizakiaren esku-hartzerik gabe. 2024an, AEBetako EEOC Batzordeak (Equal Employment Opportunity Commission) AAk bultzatutako [[w:HireVue|HireVue]] kontratazio plataformaren aurkako ikerketa bat abiatu zuen, bere AA agenteak genero eta arraza arrazoiengatik pertsonak diskriminatzen zituen kexak agertu ostean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI Screening Systems Face Fresh Scrutiny: 6 Key Takeaways From Claims Filed Against Hiring Technology Company|hizkuntza=en|url=https://www.fisherphillips.com/en/insights/insights/ai-screening-systems-face-fresh-scrutiny-6-key-takeaways-from-claims-filed-against-hiring-technology-company|aldizkaria=Fisher Phillips|sartze-data=2026-10-08}}&lt;/ref&gt; Alborapena entrenamendu-datu eskasei egotzi zitzaien zuzenean. 

Kezka horien aurrean egon daitezkeen irtenbideen artean, araudia gainbegiratzea eta berme teknikoak daude. Europar Batasuneko 2025eko AAren Legeak, AAri buruzko lehen lege integralak, behartu egiten du AA agentearen arriskuak ebaluatzera arrisku handiko sektoreetan, hala nola osasun-laguntzan.  AA arloko enpresak ere (adibidez, OpenAI eta [[w:Anthropic|Anthropic]]) erregulatzeko asmoa azaldu dute, &quot;AA konstituzional&quot; eta &quot;guardrail&quot; etikoak (adib. adibidez, ekitate-egiaztapenak) moduko kontzeptuak aipatuz. Adituek ohartarazi dute, baina, estandar globalik gabe, mosaiko-erregulazioek kontuak ematea zaildu lezaketela. Zillow-ren aurkako 2023ko AAren ardura-salaketan ikusi zen bezala, non bere prezioetarako algoritmo agenteak etxebizitzaren diskriminazioa larritu omen zuen
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda|30em}}</text>
      <sha1>9uaduhs2urjqzlelijqw8ke3h69mb70</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>44668</id>
      <parentid>44667</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T19:39:16Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <minor />
      <comment>esteka</comment>
      <origin>44668</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="9775" sha1="04wjclcytpvs5m8rrpsnrbota4ouvbi" xml:space="preserve">== AA agenteak ==
'''Adimen artifizial agentiboa''' ('''AA argentiboa''', '''AA agenteak''') sistema autonomoetan zentratzen den [[w:adimen artifizial|adimen artifizial]] mota bat da. Sistema horiek erabakiak har ditzakete eta erabakietatik eratorritako ekintzak giza-gainbegiraketarik gabe gauzatu ditzakete.&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Igor Leturia|abizena=Azkarate|izenburua=Adimen Artifizialeko agenteen aroa, ez arazorik gabea|hizkuntza=eu|data=2026-09-01|url=https://zientzia.eus/artikuluak/adimen-artifizialeko-agenteen-aroa-ez-arazorik-gabea/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Sistema independenteek automatikoki erantzuten diete prozesuko egoerei, horretan emaitzak sortzeko. Eremua estuki lotuta dago automatizazio agentiboarekin, hau da, agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistemekin, prozesuen automatizazioan aplikatzen denean. Aplikazioen artean hauek sartzen dira: [[w:Software-garapen|softwarearen garapena]], [[w:Bezeroaren arretarako zerbitzu|bezeroaren arretarako zerbitzua]], [[w:Zibersegurtasun|zibersegurtasuna]] eta enpresa-adimena.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=intel·ligència artificial agentiva - Terminologia de la intel·ligència artificial {{!}} TERMCAT|url=https://www.termcat.cat/ca/diccionaris-en-linia/347/fitxa/NDg3Nzg3Nw==|accessdate=2026-06-16}}&lt;/ref&gt;

== Oinarrizko kontzeptua ==
AA agentiboaren oinarrizko kontzeptua da, gizakiaren esku-hartzerik gabe zeregin automatizatuak egiteko AAren agenteak erabiltzea barneratzen duena.&lt;ref name=&quot;WE&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Ron|abizena=Miller|izenburua=What exactly is an AI agent?|data=December 15, 2024|url=https://techcrunch.com/2024/12/15/what-exactly-is-an-ai-agent/}}&lt;/ref&gt; [[w:Robotic process automation|Robot-prozesuen automatizazioa]] (RPA) eta AAren agenteak programatu daitezke zeregin espezifikoak automatizatzeko edo erregeletan oinarritutako erabakiei laguntzeko, baina arauak finkoak izan ohi dira.&lt;ref name=&quot;BB&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Battle bots: RPA and agentic AI|url=https://www.cio.com/article/3632304/battle-bots-rpa-and-agentic-ai.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt; AA agentiboak modu independentean funtzionatzen du, eta erabakiak hartzen ditu etengabeko ikasketaren bidez eta kanpoko datuak zein datu konplexuak aztertuz.&lt;ref name=&quot;NB&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Hendrik|abizena=Leitner|izenburua=What Is Agentic AI &amp; Is It The Next Big Thing?|data=July 15, 2024|url=https://www.ssonetwork.com/intelligent-automation/articles/what-is-agentic-ai|lana=SSON}}&lt;/ref&gt; Funtzionatzen duten agenteek AAren arloko teknika bat baino gehiago eska ditzakete, hala nola [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamendua]], [[w:ikasketa automatikoa|ikasketa automatikoa]] (''Machine Learning'') eta [[w:w:ordenagailu bidezko ikusmena|ordenagailu bidezko ikusmena]], ingurunearen arabera.&lt;ref name=&quot;WE&quot; /&gt;

Bereziki, [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|Indargarri bidezko ikasketa]] (''Reinforcement learning'', RL) funtsezkoa da AA agentiboan. Erabaki autobideratuak hartzerakoan ''saiakuntza eta errore'' metodoaren bidez agenteari laguntzen dio ekintza egokienak zein diren ikasten. Beren ingurua esploratzeko RL etengabe erabiltzen duten agenteek sariak edo zigorrak jasotzen dituzte beren ekintzengatik, eta horrek denboran zehar hobetu egiten du erabakiak hartzeko duten gaitasuna.

== Historia ==
Ikerlari batzuek AA agentiboaren kontzeptuaren sustraiak ikusten dituzte [[w:Alan Turing|Alan Turingek]] XX. mendearen erdialdean makinen adimenarekin egindako lanetan eta [[w:Norbert Wiener|Norbert Wienerrek]] atzeraelikatze-sistemen inguruan egindako lanetan.&lt;ref name=&quot;CR&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=The Evolution of Agentic AI: From Concept to Reality|data=January 22, 2025|url=https://aiworldjournal.com/the-evolution-of-agentic-ai-from-concept-to-reality/}}&lt;/ref&gt; 'Agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistema' terminoa 1998az geroztik erabili zen enpresa-prozesuak kudeatzeko agente autonomoak deskribatzeko.&lt;ref&gt;{{Cite aldizkari|izena=P. D.|abizena=O'Brien|orrialdeak=161–174|abizena2=Wiegand|izena2=M. E.|data=July 1998|kazeta=The Knowledge Engineering Review|liburukia=13|alea=2|doi=10.1017/S0269888998002070}}&lt;/ref&gt;

Azken hamarkadan, AAren aurrerapen nabarmenek AA agentiboaren garapena sustatu dute. [[w:Ikaskuntza sakon|Ikasketa sakonean]], [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|indargarri bidezko ikaskuntzan]] eta [[w:Neurona-sare artifizial|neurona-sareetan]] izandako aurrerapenei esker, AAren sistemek beren kabuz ikasi ahal izan zuten, eta erabakiak hartu gutxieneko giza-gida batekin. AA agentiboaren baliagarritasuna frogatu da garraio autonomoan, automatizazio industrialean eta neurrirako osasun-arretan ere. 

2025ean, [[w:Forrester Research|Forrester]] ikerketa-enpresak adimen artifizial agentibo izendatu zuen 2025erako teknologia berri nabarmenena.&lt;ref name=&quot;UC&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;

== Aplikazioak ==
AA agentea erabiltzen duten aplikazioek honakoak barne hartzen dituzte:

* Software-garapena: AAren kodetze-agenteek kode-zati handiak idatz ditzakete eta berrikusi. Agenteek kodearekin zerikusirik ez duten atazak ere egin ditzakete, adibidez, kodearen [[w:Alderantzizko ingeniaritza|alderantzizko ingeniaritzako]] zehaztapenak.&lt;ref name=&quot;UC2&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;
* Bezero-arretaren automatizazioa: AAren agenteek bezeroarentzako zerbitzua hobetu dezakete, txatbot-ek galdera sorta zabalago bati erantzuteko duten gaitasuna hobetuz, gizakiek aurrez programaturiko erantzun multzo mugatu bat izan beharrean.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* Enpresako lan-fluxuak: AAren agenteek automatikoki automatiza ditzakete ohiko zereginak, datu multzokatuak prozesatuz; enpresa batek, ordea, [[w:API|API]] aurreprogramatuak behar ditu zeregin espezifikoetarako.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* [[w:Zibersegurtasun|Zibersegurtasuna]] eta mehatxuen detekzioa&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;, baina ez da ahaztu behar erasoak egitera ere bideratu daitezkeela AA agenteak. 
* Industria eta merkataritza: fabrikazio eta mantentze prediktiboa (Siemens)&lt;ref name=&quot;f[a]&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI-based predictive maintenance|url=https://www.siemens.com/global/en/products/automation/topic-areas/artificial-intelligence-in-industry/usecases/ai-based-predictive-maintenance.html|lana=siemens.com Global Website|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;, Finantzak eta merkataritza algoritmikoa (JPMorgan &amp; Chase)&lt;ref name=&quot;f[b]&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Gizel|abizena=Gomes|izenburua=AI in Banking: JP Morgan Leads the AI Sphere|data=2024-09-03|url=https://ctomagazine.com/jp-morgan-chase-accelerates-ai-adoption/|lana=CTO Magazine|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;...


{{koadro-berde|
== AA agenteen arriskuak eta kontsiderazio etikoak ==
''Agentzia'' (AA agenteak) da gaur egun AAren arrisku-iturri nagusia Yoshua Bengioren ustez.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt; Txostenean diotenez LLM batzuek jokabide maltzurrak edo autopreserbaziozkoak erakutsi izan dituztela, eta zalantzarik ez dute horrek gora jarraituko duela eta etorkizuneko sistemek kalte egiteko adinako gaitasun intelektuala izango dutela. 

Arrisku horren adibide larri bat ezaguna egin da 2026 urtean [[w:OpenAI|OpenAIk]] [[w:Hugging Face|Hugging Face]] gainean egindako eraso zabaldu denean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Anatomía de un hackeo|hizkuntza=es|data=2026-10-10|url=https://www.lavanguardia.com/vida/20261010/11648162/anatomia-hackeo.html|aldizkaria=La Vanguardia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Agenteek kanpoalderako sarbide mugatua zuten, baina aukera hori baliatuta kanpora askatasunaz joateko aukera bilatu zuten, irudiak trukatzeko zuten aukera testuak trukatzeko modu bitxi bat asmatuta. Atzipena baliatuta Hugging Faceko makinetan sarbidea lortu, bertako makinetan kodea exekutatu eta babes-prozedurak gainditu zituzten.

Bestalde, AA agentiboaren garapenak eztabaidak eragin ditu alborapenaren, kontuak ematearen eta gardentasunaren inguruan, sistema autonomoek arrisku handiko erabakiak hartzen baitituzte gizakiaren esku-hartzerik gabe. 2024an, AEBetako EEOC Batzordeak (Equal Employment Opportunity Commission) AAk bultzatutako [[w:HireVue|HireVue]] kontratazio plataformaren aurkako ikerketa bat abiatu zuen, bere AA agenteak genero eta arraza arrazoiengatik pertsonak diskriminatzen zituen kexak agertu ostean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI Screening Systems Face Fresh Scrutiny: 6 Key Takeaways From Claims Filed Against Hiring Technology Company|hizkuntza=en|url=https://www.fisherphillips.com/en/insights/insights/ai-screening-systems-face-fresh-scrutiny-6-key-takeaways-from-claims-filed-against-hiring-technology-company|aldizkaria=Fisher Phillips|sartze-data=2026-10-08}}&lt;/ref&gt; Alborapena entrenamendu-datu eskasei egotzi zitzaien zuzenean. 

Kezka horien aurrean egon daitezkeen irtenbideen artean, araudia gainbegiratzea eta berme teknikoak daude. Europar Batasuneko 2025eko AAren Legeak, AAri buruzko lehen lege integralak, behartu egiten du AA agentearen arriskuak ebaluatzera arrisku handiko sektoreetan, hala nola osasun-laguntzan.  AA arloko enpresak ere (adibidez, OpenAI eta [[w:Anthropic|Anthropic]]) erregulatzeko asmoa azaldu dute, &quot;AA konstituzional&quot; eta &quot;guardrail&quot; etikoak (adib. adibidez, ekitate-egiaztapenak) moduko kontzeptuak aipatuz. Adituek ohartarazi dute, baina, estandar globalik gabe, mosaiko-erregulazioek kontuak ematea zaildu lezaketela. Zillow-ren aurkako 2023ko AAren ardura-salaketan ikusi zen bezala, non bere prezioetarako algoritmo agenteak etxebizitzaren diskriminazioa larritu omen zuen
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda|30em}}</text>
      <sha1>04wjclcytpvs5m8rrpsnrbota4ouvbi</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>44669</id>
      <parentid>44668</parentid>
      <timestamp>2026-10-10T19:46:27Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Ksarasola</username>
        <id>1603</id>
      </contributor>
      <minor />
      <origin>44669</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="9774" sha1="d3tc4qgd3h5cyfssio362nfpcoad4wj" xml:space="preserve">== AA agenteak ==
'''Adimen artifizial agentiboa''' ('''AA argentiboa''', '''AA agenteak''') sistema autonomoetan zentratzen den [[w:adimen artifizial|adimen artifizial]] mota bat da. Sistema horiek erabakiak har ditzakete eta erabakietatik eratorritako ekintzak giza-gainbegiraketarik gabe gauzatu ditzakete.&lt;ref name=&quot;:1&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Igor Leturia|abizena=Azkarate|izenburua=Adimen Artifizialeko agenteen aroa, ez arazorik gabea|hizkuntza=eu|data=2026-09-01|url=https://zientzia.eus/artikuluak/adimen-artifizialeko-agenteen-aroa-ez-arazorik-gabea/|aldizkaria=Elhuyar Zientzia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Sistema independenteek automatikoki erantzuten diete prozesuko egoerei, horretan emaitzak sortzeko. Eremua estuki lotuta dago automatizazio agentiboarekin, hau da, agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistemekin, prozesuen automatizazioan aplikatzen denean. Aplikazioen artean hauek sartzen dira: [[w:Software-garapen|softwarearen garapena]], [[w:Bezeroaren arretarako zerbitzu|bezeroaren arretarako zerbitzua]], [[w:Zibersegurtasun|zibersegurtasuna]] eta enpresa-adimena.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=intel·ligència artificial agentiva - Terminologia de la intel·ligència artificial {{!}} TERMCAT|url=https://www.termcat.cat/ca/diccionaris-en-linia/347/fitxa/NDg3Nzg3Nw==|accessdate=2026-06-16}}&lt;/ref&gt;

== Oinarrizko kontzeptua ==
AA agentiboaren oinarrizko kontzeptua da, gizakiaren esku-hartzerik gabe zeregin automatizatuak egiteko AAren agenteak erabiltzea barneratzen duena.&lt;ref name=&quot;WE&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Ron|abizena=Miller|izenburua=What exactly is an AI agent?|data=December 15, 2024|url=https://techcrunch.com/2024/12/15/what-exactly-is-an-ai-agent/}}&lt;/ref&gt; [[w:Robotic process automation|Robot-prozesuen automatizazioa]] (RPA) eta AAren agenteak programatu daitezke zeregin espezifikoak automatizatzeko edo erregeletan oinarritutako erabakiei laguntzeko, baina arauak finkoak izan ohi dira.&lt;ref name=&quot;BB&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Battle bots: RPA and agentic AI|url=https://www.cio.com/article/3632304/battle-bots-rpa-and-agentic-ai.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt; AA agentiboak modu independentean funtzionatzen du, eta erabakiak hartzen ditu etengabeko ikasketaren bidez eta kanpoko datuak zein datu konplexuak aztertuz.&lt;ref name=&quot;NB&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Hendrik|abizena=Leitner|izenburua=What Is Agentic AI &amp; Is It The Next Big Thing?|data=July 15, 2024|url=https://www.ssonetwork.com/intelligent-automation/articles/what-is-agentic-ai|lana=SSON}}&lt;/ref&gt; Funtzionatzen duten agenteek AAren arloko teknika bat baino gehiago eska ditzakete, hala nola [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamendua]], [[w:ikasketa automatikoa|ikasketa automatikoa]] (''Machine Learning'') eta [[w:w:ordenagailu bidezko ikusmena|ordenagailu bidezko ikusmena]], ingurunearen arabera.&lt;ref name=&quot;WE&quot; /&gt;

Bereziki, [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|Indargarri bidezko ikasketa]] (''Reinforcement learning'', RL) funtsezkoa da AA agentiboan. Erabaki autobideratuak hartzerakoan ''saiakuntza eta errore'' metodoaren bidez agenteari laguntzen dio ekintza egokienak zein diren ikasten. Beren ingurua esploratzeko RL etengabe erabiltzen duten agenteek sariak edo zigorrak jasotzen dituzte beren ekintzengatik, eta horrek denboran zehar hobetu egiten du erabakiak hartzeko duten gaitasuna.

== Historia ==
Ikerlari batzuek AA agentiboaren kontzeptuaren sustraiak ikusten dituzte [[w:Alan Turing|Alan Turingek]] XX. mendearen erdialdean makinen adimenarekin egindako lanetan eta [[w:Norbert Wiener|Norbert Wienerrek]] atzeraelikatze-sistemen inguruan egindako lanetan.&lt;ref name=&quot;CR&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=The Evolution of Agentic AI: From Concept to Reality|data=January 22, 2025|url=https://aiworldjournal.com/the-evolution-of-agentic-ai-from-concept-to-reality/}}&lt;/ref&gt; 'Agenteetan oinarritutako prozesuen kudeaketa-sistema' terminoa 1998az geroztik erabili zen enpresa-prozesuak kudeatzeko agente autonomoak deskribatzeko.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izena=P. D.|abizena=O'Brien|orrialdeak=161–174|abizena2=Wiegand|izena2=M. E.|data=July 1998|kazeta=The Knowledge Engineering Review|liburukia=13|alea=2|doi=10.1017/S0269888998002070}}&lt;/ref&gt;

Azken hamarkadan, AAren aurrerapen nabarmenek AA agentiboaren garapena sustatu dute. [[w:Ikaskuntza sakon|Ikasketa sakonean]], [[w:Indargarri bidezko ikaskuntza|indargarri bidezko ikaskuntzan]] eta [[w:Neurona-sare artifizial|neurona-sareetan]] izandako aurrerapenei esker, AAren sistemek beren kabuz ikasi ahal izan zuten, eta erabakiak hartu gutxieneko giza-gida batekin. AA agentiboaren baliagarritasuna frogatu da garraio autonomoan, automatizazio industrialean eta neurrirako osasun-arretan ere. 

2025ean, [[w:Forrester Research|Forrester]] ikerketa-enpresak adimen artifizial agentibo izendatu zuen 2025erako teknologia berri nabarmenena.&lt;ref name=&quot;UC&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;

== Aplikazioak ==
AA agentea erabiltzen duten aplikazioek honakoak barne hartzen dituzte:

* Software-garapena: AAren kodetze-agenteek kode-zati handiak idatz ditzakete eta berrikusi. Agenteek kodearekin zerikusirik ez duten atazak ere egin ditzakete, adibidez, kodearen [[w:Alderantzizko ingeniaritza|alderantzizko ingeniaritzako]] zehaztapenak.&lt;ref name=&quot;UC2&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Agentic AI: 6 promising use cases for business|url=https://www.cio.com/article/3603856/agentic-ai-promising-use-cases-for-business.html|lana=CIO}}&lt;/ref&gt;
* Bezero-arretaren automatizazioa: AAren agenteek bezeroarentzako zerbitzua hobetu dezakete, txatbot-ek galdera sorta zabalago bati erantzuteko duten gaitasuna hobetuz, gizakiek aurrez programaturiko erantzun multzo mugatu bat izan beharrean.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* Enpresako lan-fluxuak: AAren agenteek automatikoki automatiza ditzakete ohiko zereginak, datu multzokatuak prozesatuz; enpresa batek, ordea, [[w:API|API]] aurreprogramatuak behar ditu zeregin espezifikoetarako.&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;
* [[w:Zibersegurtasun|Zibersegurtasuna]] eta mehatxuen detekzioa&lt;ref name=&quot;UC2&quot; /&gt;, baina ez da ahaztu behar erasoak egitera ere bideratu daitezkeela AA agenteak. 
* Industria eta merkataritza: fabrikazio eta mantentze prediktiboa (Siemens)&lt;ref name=&quot;f[a]&quot;&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI-based predictive maintenance|url=https://www.siemens.com/global/en/products/automation/topic-areas/artificial-intelligence-in-industry/usecases/ai-based-predictive-maintenance.html|lana=siemens.com Global Website|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;, Finantzak eta merkataritza algoritmikoa (JPMorgan &amp; Chase)&lt;ref name=&quot;f[b]&quot;&gt;{{Erreferentzia|izena=Gizel|abizena=Gomes|izenburua=AI in Banking: JP Morgan Leads the AI Sphere|data=2024-09-03|url=https://ctomagazine.com/jp-morgan-chase-accelerates-ai-adoption/|lana=CTO Magazine|accessdate=2025-04-10}}&lt;/ref&gt;...


{{koadro-berde|
== AA agenteen arriskuak eta kontsiderazio etikoak ==
''Agentzia'' (AA agenteak) da gaur egun AAren arrisku-iturri nagusia Yoshua Bengioren ustez.&lt;ref name=&quot;:1&quot; /&gt; Txostenean diotenez LLM batzuek jokabide maltzurrak edo autopreserbaziozkoak erakutsi izan dituztela, eta zalantzarik ez dute horrek gora jarraituko duela eta etorkizuneko sistemek kalte egiteko adinako gaitasun intelektuala izango dutela. 

Arrisku horren adibide larri bat ezaguna egin da 2026 urtean [[w:OpenAI|OpenAIk]] [[w:Hugging Face|Hugging Face]] gainean egindako eraso zabaldu denean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=Anatomía de un hackeo|hizkuntza=es|data=2026-10-10|url=https://www.lavanguardia.com/vida/20261010/11648162/anatomia-hackeo.html|aldizkaria=La Vanguardia|sartze-data=2026-10-10}}&lt;/ref&gt; Agenteek kanpoalderako sarbide mugatua zuten, baina aukera hori baliatuta kanpora askatasunaz joateko aukera bilatu zuten, irudiak trukatzeko zuten aukera testuak trukatzeko modu bitxi bat asmatuta. Atzipena baliatuta Hugging Faceko makinetan sarbidea lortu, bertako makinetan kodea exekutatu eta babes-prozedurak gainditu zituzten.

Bestalde, AA agentiboaren garapenak eztabaidak eragin ditu alborapenaren, kontuak ematearen eta gardentasunaren inguruan, sistema autonomoek arrisku handiko erabakiak hartzen baitituzte gizakiaren esku-hartzerik gabe. 2024an, AEBetako EEOC Batzordeak (Equal Employment Opportunity Commission) AAk bultzatutako [[w:HireVue|HireVue]] kontratazio plataformaren aurkako ikerketa bat abiatu zuen, bere AA agenteak genero eta arraza arrazoiengatik pertsonak diskriminatzen zituen kexak agertu ostean.&lt;ref&gt;{{Erreferentzia|izenburua=AI Screening Systems Face Fresh Scrutiny: 6 Key Takeaways From Claims Filed Against Hiring Technology Company|hizkuntza=en|url=https://www.fisherphillips.com/en/insights/insights/ai-screening-systems-face-fresh-scrutiny-6-key-takeaways-from-claims-filed-against-hiring-technology-company|aldizkaria=Fisher Phillips|sartze-data=2026-10-08}}&lt;/ref&gt; Alborapena entrenamendu-datu eskasei egotzi zitzaien zuzenean. 

Kezka horien aurrean egon daitezkeen irtenbideen artean, araudia gainbegiratzea eta berme teknikoak daude. Europar Batasuneko 2025eko AAren Legeak, AAri buruzko lehen lege integralak, behartu egiten du AA agentearen arriskuak ebaluatzera arrisku handiko sektoreetan, hala nola osasun-laguntzan.  AA arloko enpresak ere (adibidez, OpenAI eta [[w:Anthropic|Anthropic]]) erregulatzeko asmoa azaldu dute, &quot;AA konstituzional&quot; eta &quot;guardrail&quot; etikoak (adib. adibidez, ekitate-egiaztapenak) moduko kontzeptuak aipatuz. Adituek ohartarazi dute, baina, estandar globalik gabe, mosaiko-erregulazioek kontuak ematea zaildu lezaketela. Zillow-ren aurkako 2023ko AAren ardura-salaketan ikusi zen bezala, non bere prezioetarako algoritmo agenteak etxebizitzaren diskriminazioa larritu omen zuen
}}

== Erreferentziak ==
{{Erreferentzia zerrenda|30em}}</text>
      <sha1>d3tc4qgd3h5cyfssio362nfpcoad4wj</sha1>
    </revision>
  </page>
</mediawiki>