Tensor Networks are a technology applicable with today's resources with many use cases. They allow us to improve the quality of the methods and processes that we want to carry out, or to explore much larger problems that we could not even look at before. They allow us to bring to a small company what would previously have been available only to large multinationals.
Moreover, in many cases they allow us to reduce the amount of information to store and process. Imagine training ChatGPT on your smartwatch or solving the Black-Scholes equation in 1000 dimensions with your mobile phone.
On the other hand, they can be a way to combat excessive consumption of energy and resources thanks to their efficiency, helping to preserve the environment.
And for the best performance you only need a GPU or a TPU, but even with a old CPU from 2010 you can beat an HPC if you think about it right. Just think that with Google Colab's free processors you can solve O(10^1000) problems.
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Las Tensor Networks son una tecnología aplicable con los recursos actuales con muchos casos de uso. Permiten desde mejorar la calidad de los métodos y procesos que queremos realizar, hasta permitirnos explorar problemas mucho más grandes que no podíamos ni mirar antes. Con ello podemos llevar hasta a una pequeña empresa lo que antes estaría disponible solo para las grandes multinacionales.
Además, en muchos casos nos permiten reducir la cantidad de información a guardar y procesar. Imagínate entrenar a ChatGPT en tu smartwatch o resolver la ecuación de Black-Scholes en 1000 dimensiones con tu móvil.
Por otro lado, pueden ser una vía para combatir el consumo excesivo en energía y recursos gracias a su eficiencia, ayudando a la preservación del medio ambiente.
Y para su mejor performance solo necesitas una GPU o una TPU, pero hasta con una CPU cutre del 2010 puedes llegar a superar a un HPC si lo planteas bien. Pensad que con los procesadores gratuitos de Google Colab ya puedes resolver problemas de O(10^1000).
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