What is Crypto Currency?

What is Crypto Currency?

Cryptocurrency a form of digital currency that can be stored and traded electronically without having to purchase it or have a physical wallet. It is used to store information such as bank accounts, payment methods, etc. The term cryptocurrency was coined by an anonymous person known as Satoshi Nakamoto in 2008, when he first proposed the concept for the first time. As discussed below, Bitcoins have become one the most popular cryptocurrencies out there and are used as an alternative to fiat currencies for electronic transactions. The main use for cryptocurrency revolves around decentralized finance (DeFi) and private exchanges. For more information on Bitcoin, here is an article on how Bitcoin works.

کریپٹو کرنسی ڈیجیٹل کرنسی کی ایک شکل ہے جسے خریدے بغیر یا فزیکل پرس رکھے بغیر الیکٹرانک طور پر اسٹور اور ٹریڈ کیا جا سکتا ہے۔ یہ معلومات کو ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جیسے کہ بینک اکاؤنٹس، ادائیگی کے طریقے وغیرہ۔ کریپٹو کرنسی کی اصطلاح 2008 میں ساتوشی ناکاموتو کے نام سے جانے والے ایک گمنام شخص نے بنائی تھی، جب اس نے پہلی بار یہ تصور پیش کیا تھا۔ جیسا کہ ذیل میں بحث کی گئی ہے، بٹ کوائنز وہاں کی سب سے مشہور کرپٹو کرنسی بن چکے ہیں اور الیکٹرانک لین دین کے لیے فیاٹ کرنسیوں کے متبادل کے طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ کریپٹو کرنسی کا بنیادی استعمال وکندریقرت مالیات (DeFi) اور نجی تبادلے کے گرد گھومتا ہے۔ بٹ کوائن کے بارے میں مزید معلومات کے لیے، یہاں ایک مضمون ہے کہ بٹ کوائن کیسے کام کرتا ہے۔

Define Briefly Crypto

Crypto combines digital technology with cryptography, making it possible to create secure communications. Digital money is stored in computer systems around the world, making it far easier to track, store, and trace than traditional financial systems. Crypto has led to the creation of several virtual worlds, and has created new ways of interacting with the real world. With all these benefits comes a great risk some of which may be unknown at this point in history.

The biggest risks are due to government involvement and regulation, while others stem from cyber security threats and malware attacks. DeFi is where many different projects come together, creating new communities and sharing valuable capabilities and experiences, using blockchain networks on top of cryptocurrencies. Many people fear decentralization, due to various reasons. One of the essential worries is security. While users would rather keep their personal data secure from hackers, they also want to have full control over what happens to their bitcoins, so they can sell them easily to anyone. If something goes wrong then it could result in millions of dollars in lost value.

Crypto ڈیجیٹل ٹیکنالوجی کو خفیہ نگاری کے ساتھ جوڑتا ہے، جس سے محفوظ مواصلات کی تخلیق ممکن ہوتی ہے۔ ڈیجیٹل پیسہ دنیا بھر کے کمپیوٹر سسٹمز میں ذخیرہ کیا جاتا ہے، جس سے اسے ٹریک کرنا، ذخیرہ کرنا اور ٹریس کرنا روایتی مالیاتی نظاموں سے کہیں زیادہ آسان ہوتا ہے۔ کرپٹو نے کئی مجازی دنیاوں کی تخلیق کا باعث بنی ہے، اور حقیقی دنیا کے ساتھ تعامل کے نئے طریقے بنائے ہیں۔ ان تمام فوائد کے ساتھ ایک بہت بڑا خطرہ بھی آتا ہے جن میں سے کچھ شاید تاریخ کے اس موڑ پر نامعلوم ہیں۔

سب سے بڑے خطرات حکومت کی شمولیت اور ضابطے کی وجہ سے ہیں، جبکہ دیگر سائبر سیکیورٹی کے خطرات اور میلویئر حملوں سے پیدا ہوتے ہیں۔ DeFi وہ جگہ ہے جہاں بہت سے مختلف پروجیکٹس اکٹھے ہوتے ہیں، نئی کمیونٹیز بناتے ہیں اور قیمتی صلاحیتوں اور تجربات کا اشتراک کرتے ہیں، کرپٹو کرنسیوں کے اوپر بلاک چین نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہیں۔ بہت سے لوگ مختلف وجوہات کی بنا پر وکندریقرت سے ڈرتے ہیں۔ ایک ضروری پریشانی سیکورٹی ہے۔ اگرچہ صارفین اپنے ذاتی ڈیٹا کو ہیکرز سے محفوظ رکھنا چاہتے ہیں، وہ یہ بھی چاہتے ہیں کہ ان کے بٹ کوائنز کے ساتھ کیا ہوتا ہے اس پر مکمل کنٹرول ہو، تاکہ وہ انہیں آسانی سے کسی کو بھی فروخت کر سکیں۔ اگر کچھ غلط ہوجاتا ہے تو اس کے نتیجے میں لاکھوں ڈالر کی قیمت ضائع ہوسکتی ہے۔

What is DeFi?

Decentralized Finance is a form of finance where companies are allowed to set up funds online without any interference from banks and governments. This allows the creation of loans, payments, and funds that are secured in a large database, allowing anyone to access assets. In its simplest form, DeFi deals with two types of cryptocurrencies. There is fiat currency, known as official currencies. Most of these can be traced back over 300 years, but some still hold significant value because their creation is very difficult and expensive. These funds are often linked to larger corporate institutions. Each coin has a fixed supply, meaning the coins must be minted somewhere. Once issued with the right amount of bitcoins, cryptocurrencies are easy to mine and trade. Unlike other forms of finance, though, bitcoin, Ethereum, and other cryptocurrencies are backed by real-world assets. Funds can be deposited into different services and then sent between them with no restrictions on who can invest.

ڈی سینٹرلائزڈ فنانس فنانس کی ایک شکل ہے جہاں کمپنیوں کو بینکوں اور حکومتوں کی مداخلت کے بغیر آن لائن فنڈز قائم کرنے کی اجازت ہے۔ یہ قرضوں، ادائیگیوں، اور فنڈز کی تخلیق کی اجازت دیتا ہے جو ایک بڑے ڈیٹا بیس میں محفوظ ہیں، کسی کو بھی اثاثوں تک رسائی کی اجازت دیتا ہے۔ اپنی آسان ترین شکل میں، DeFi دو قسم کی کرپٹو کرنسیوں سے نمٹتا ہے۔ فیاٹ کرنسی ہے جسے سرکاری کرنسیوں کے نام سے جانا جاتا ہے۔ ان میں سے زیادہ تر کا پتہ 300 سال پرانا ہے، لیکن کچھ اب بھی اہم اہمیت رکھتے ہیں کیونکہ ان کی تخلیق بہت مشکل اور مہنگی ہے۔ یہ فنڈز اکثر بڑے کارپوریٹ اداروں سے منسلک ہوتے ہیں۔ ہر سکے کی ایک مقررہ سپلائی ہوتی ہے، یعنی سکوں کو کہیں ٹکڑا ہونا چاہیے۔ ایک بار بٹ کوائنز کی صحیح مقدار کے ساتھ جاری ہونے کے بعد، کریپٹو کرنسیوں کو میرا اور تجارت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ فنانس کی دیگر اقسام کے برعکس، اگرچہ، بٹ کوائن، ایتھرئم، اور دیگر کرپٹو کرنسیوں کو حقیقی دنیا کے اثاثوں کی حمایت حاصل ہے۔ فنڈز مختلف خدمات میں جمع کیے جا سکتے ہیں اور پھر ان کے درمیان بھیجے جا سکتے ہیں بغیر کسی پابندی کے کہ کون سرمایہ کاری کر سکتا ہے۔

How do I get involved?

You need to decide a project you will work on. Some of these include trading, lending, mining, social media, and design. If your goal is to make money through buying cryptocurrency, this is a good path towards success. Buying cryptocurrency requires resources, including computers, electrical power, bandwidth, and hardware. Even with those requirements met, you will have to use high-end GPUs, CPU power, and network interfaces. However, if your goal is to gain control over your cryptocurrency, and potentially earn passive income by holding it in your account, it’s best to start with smaller exchanges, or even try to find an investment platform that matches your goals. That way you will not end up spending all of your hard-earned money without making some extra profit by selling and exchanging it.

Crypto has had immense growth since its inception. From $20 million to nearly $1 billion in January 2018. To date, this market cap makes it the second largest business asset in the United States and the third worldwide. When it came to April 2020, Bitcoin rose as high as $2.5 billion and its value has reached more than $25 billion by now, giving it an approximate net present value of $11.8 billion. This figure includes its recent price rises. Over the past few months, it’s been worth more than half that, reaching close to $38 billion in mid-April, and almost doubling to $89 billion in May 2020. The current figures are likely to change throughout the year and in the future. Regardless, the entire stock market value of Bitcoin currently exceeds over $200 billion, indicating high demand for the product. So, how much is left to be mined and how much will we own?

آپ کو اس منصوبے کا فیصلہ کرنے کی ضرورت ہے جس پر آپ کام کریں گے۔ ان میں سے کچھ میں تجارت، قرض دینا، کان کنی، سوشل میڈیا اور ڈیزائن شامل ہیں۔ اگر آپ کا مقصد cryptocurrency خرید کر پیسہ کمانا ہے، تو یہ کامیابی کی طرف ایک اچھا راستہ ہے۔ کریپٹو کرنسی خریدنے کے لیے وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول کمپیوٹر، برقی طاقت، بینڈوتھ اور ہارڈ ویئر۔ یہاں تک کہ ان ضروریات کو پورا کرنے کے باوجود، آپ کو اعلی درجے کے GPUs، CPU پاور، اور نیٹ ورک انٹرفیس استعمال کرنا ہوں گے۔ تاہم، اگر آپ کا مقصد اپنی کریپٹو کرنسی پر کنٹرول حاصل کرنا ہے، اور اسے اپنے اکاؤنٹ میں رکھ کر ممکنہ طور پر غیر فعال آمدنی حاصل کرنا ہے، تو بہتر ہے کہ چھوٹے تبادلے کے ساتھ شروعات کریں، یا یہاں تک کہ ایک سرمایہ کاری پلیٹ فارم تلاش کرنے کی کوشش کریں جو آپ کے اہداف سے مماثل ہو۔ اس طرح آپ اپنی محنت سے کمائی گئی رقم کو بیچ کر اور اس کا تبادلہ کرکے کچھ اضافی منافع کمائے بغیر خرچ نہیں کریں گے۔

کرپٹو میں اپنے آغاز سے ہی بے پناہ ترقی ہوئی ہے۔ جنوری 2018 میں $20 ملین سے تقریباً $1 بلین تک۔ آج تک، یہ مارکیٹ کیپ اسے ریاستہائے متحدہ میں دوسرا سب سے بڑا کاروباری اثاثہ بناتا ہے اور دنیا بھر میں تیسرا۔ جب یہ اپریل 2020 میں آیا، Bitcoin میں 2.5 بلین ڈالر تک کا اضافہ ہوا اور اس کی قیمت اب تک $25 بلین سے زیادہ ہو چکی ہے، جس سے اس کی کل موجودہ قیمت $11.8 بلین ہے۔ اس اعداد و شمار میں اس کی حالیہ قیمتوں میں اضافہ بھی شامل ہے۔ پچھلے کچھ مہینوں میں، اس کی مالیت نصف سے زیادہ رہی ہے، اپریل کے وسط میں 38 بلین ڈالر کے قریب پہنچ گئی، اور مئی 2020 میں تقریباً دوگنا ہو کر 89 بلین ڈالر تک پہنچ گئی۔ موجودہ اعداد و شمار سال بھر اور مستقبل میں تبدیل ہونے کا امکان ہے۔ قطع نظر، Bitcoin کی پوری سٹاک مارکیٹ ویلیو فی الحال $200 بلین سے زیادہ ہے، جو کہ پروڈکٹ کی زیادہ مانگ کو ظاہر کرتی ہے۔ تو، کتنی کان کنی باقی ہے اور ہم کتنے کے مالک ہوں گے؟

Mining

Like many businesses, Google’s cloud computing services help power hundreds of thousands of servers across hundreds of countries. By connecting these machines to the internet, you can use artificial intelligence powers to crunch numbers and perform computations based on algorithms to generate additional output. According to researchers that machine learning is a system of software tools inspired by the biological brain that learns from experience and improves over time, making it a thought that is quickly advancing and acquiring consideration regarding the two technologists and financial backers alike. Data science has made it possible to analyze these massive amounts of data using statistical inference models as opposed to traditional mathematics. Machine learning is especially effective to predict and anticipate complex tasks for the sake of reducing costs and effort. An example of ML applied today is self-driving cars. They use deep learning, neural networks, reinforcement learning, and natural language processing (NLP).

In addition, ML is used to understand unstructured data. A machine learning algorithm can detect abnormalities in images or text, and recognize patterns and trends that may be missed by humans. Image Recognition uses a model trained on millions of data points to identify patterns in an image, for instance, faces. At the moment, AI is able to recognize dogs and cats, despite their differences in size, shape, color, hair length, and eye color. Companies such as Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Facebook, IBM, Apple, and Nvidia are among the leaders of this industry.

بہت سے کاروباروں کی طرح، Google کلاؤڈ کمپیوٹنگ سروسز سینکڑوں ممالک میں لاکھوں سرورز کو طاقتور بنانے میں مدد کرتی ہیں۔ ان مشینوں کو انٹرنیٹ سے جوڑ کر، آپ مصنوعی ذہانت کی طاقتوں کو استعمال کر سکتے ہیں تاکہ نمبروں کو کم کر سکیں اور اضافی آؤٹ پٹ پیدا کرنے کے لیے الگورتھم کی بنیاد پر کمپیوٹیشن کر سکیں۔ محققین کے مطابق مشین لرننگ بائیولوجیکل دماغ سے متاثر سافٹ ویئر ٹولز کا ایک ایسا نظام ہے جو تجربے سے سیکھتا ہے اور وقت کے ساتھ ساتھ بہتری لاتا ہے، یہ ایک ایسی سوچ بناتا ہے جو تیزی سے آگے بڑھ رہا ہے اور دونوں تکنیکی ماہرین اور مالی مدد کرنے والوں کے بارے میں یکساں غور کر رہا ہے۔ ڈیٹا سائنس نے روایتی ریاضی کے برعکس اعداد و شمار کے انفرنس ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی ان بڑی مقدار کا تجزیہ کرنا ممکن بنایا ہے۔ مشین لرننگ خاص طور پر لاگت اور کوشش کو کم کرنے کی خاطر پیچیدہ کاموں کی پیشین گوئی اور ان کا اندازہ لگانے کے لیے مؤثر ہے۔ آج لاگو ہونے والی ML کی ایک مثال سیلف ڈرائیونگ کاریں ہیں۔ وہ گہری سیکھنے، نیورل نیٹ ورکس، کمک سیکھنے، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کا استعمال کرتے ہیں۔

اس کے علاوہ، ML کا استعمال غیر ساختہ ڈیٹا کو سمجھنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ایک مشین لرننگ الگورتھم تصاویر یا متن میں اسامانیتاوں کا پتہ لگا سکتا ہے، اور ایسے نمونوں اور رجحانات کو پہچان سکتا ہے جو انسانوں سے چھوٹ سکتے ہیں۔ تصویر کی شناخت ایک تصویر میں نمونوں کی شناخت کے لیے لاکھوں ڈیٹا پوائنٹس پر تربیت یافتہ ماڈل کا استعمال کرتی ہے، مثال کے طور پر، چہرے۔ اس وقت، AI کتوں اور بلیوں کو پہچاننے کے قابل ہے، ان کے سائز، شکل، رنگ، بالوں کی لمبائی اور آنکھوں کے رنگ میں فرق کے باوجود۔ گوگل، فیس بک، ایمیزون، مائیکروسافٹ، فیس بک، آئی بی ایم، ایپل اور نیوڈیا جیسی کمپنیاں اس صنعت کے لیڈروں می

The basic algorithms of ML are divided into three parts, each of which interacts with all of its components. Algorithms process the input data, collect and interpret the results, process the information further and draw conclusions. Deep learning is one part that is particularly successful. It analyses data in multiple levels using layers of algorithms in a manner similar to how our brains work. Understanding the structure of information can help determine what it should look like, and what type of information is relevant to answer a question. You don’t need thousands of hours of training to begin detecting object and scene recognition, or classifying videos from Netflix or YouTube. Just a few examples, from an initial dataset of 10,000 photos of dogs or cats, can give an excellent understanding of what they represent.

Machine learning can then be used to learn and adapt to certain tasks. Today, it is increasingly being replaced by artificial intelligence. The evolution of AI is constantly changing, however, as the underlying technologies continue to evolve. A few examples of this technology are driverless cars, virtual assistants like Siri from Apple and Alexa from Google Assistant for phones. Currently, even companies with less sophisticated tech systems, such as Google, are applying AI technologies and techniques. However, even companies such as Uber and Lyft have begun deploying intelligent vehicles that are autonomous, capable of driving themselves. These advancements in AI have led to the emergence of some interesting partnerships, like Waymo’s partnership with Alphabet. Their cars receive frequent updates and improvements based on feedback from drivers.

While this development gives consumers an unprecedented level of freedom to drive, it also raises security concerns because of the potential loss of data that could be stolen by individual equipment. Nowadays, everyone wants their cars to function seamlessly and efficiently. But this is not always guaranteed. Driverless cars often lack traffic signals and require high infrastructure investments. They are also vulnerable to accidents, road conditions, theft, or hacking, and these problems increase when drivers lack a proper backup plan. Fortunately, the solution exists, and it is called predictive maintenance, designed to prevent unexpected breakdowns before they occur, thus keeping drivers and passengers secure. Allowing car owners the freedom to choose whichever car they want, regardless of their condition, without oversight, is probably the greatest perk of the ride.

ML

 کے بنیادی الگورتھم کو تین حصوں میں تقسیم کیا گیا ہے، جن میں سے ہر ایک اپنے تمام اجزاء کے ساتھ تعامل  کرتا ہے۔ الگورتھم ان پٹ ڈیٹا پر کارروائی کرتے ہیں، نتائج کو جمع کرتے اور اس کی تشریح کرتے ہیں، معلومات پر مزید کارروائی کرتے ہیں اور نتائج اخذ کرتے ہیں۔ گہری تعلیم ایک ایسا حصہ ہے جو خاص طور پر کامیاب ہے۔ یہ الگورتھم کی پرتوں کا استعمال کرتے ہوئے متعدد سطحوں میں ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے جیسا کہ ہمارے دماغ کیسے کام کرتے ہیں۔ معلومات کی ساخت کو سمجھنے سے اس بات کا تعین کرنے میں مدد مل سکتی ہے کہ اسے کیسا نظر آنا چاہیے، اور کسی سوال کا جواب دینے کے لیے کس قسم کی معلومات متعلقہ ہے۔ آپ کو شے اور منظر کی شناخت شروع کرنے، یا Netflix یا YouTube سے ویڈیوز کی درجہ بندی کرنے کے لیے ہزاروں گھنٹے کی تربیت کی ضرورت نہیں ہے۔ کتوں یا بلیوں کی 10,000 تصاویر کے ابتدائی ڈیٹا سیٹ سے صرف چند مثالیں، اس بات کی بہترین تفہیم دے سکتی ہیں کہ وہ کس چیز کی نمائندگی کرتے ہیں۔

پھر مشین لرننگ کو کچھ کاموں کو سیکھنے اور ان کے مطابق ڈھالنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آج اس کی جگہ مصنوعی ذہانت تیزی سے لے رہی ہے۔ AI کا ارتقاء مسلسل بدل رہا ہے، تاہم، جیسا کہ بنیادی ٹیکنالوجیز تیار ہوتی رہتی ہیں۔ اس ٹیکنالوجی کی چند مثالیں بغیر ڈرائیور والی کاریں، ورچوئل اسسٹنٹس جیسے ایپل سے سری اور فون کے لیے گوگل اسسٹنٹ سے الیکسا۔ فی الحال، گوگل جیسے کم نفیس ٹیک سسٹم والی کمپنیاں بھی AI ٹیکنالوجیز اور تکنیکوں کا اطلاق کر رہی ہیں۔ تاہم، یہاں تک کہ Uber اور Lyft جیسی کمپنیوں نے بھی ذہین گاڑیوں کو تعینات کرنا شروع کر دیا ہے جو خود مختار ہیں، خود چلانے کے قابل ہیں۔ AI میں یہ پیشرفت کچھ دلچسپ شراکتوں کے ظہور کا باعث بنی ہے، جیسے Waymo کی Alphabet کے ساتھ شراکت داری۔ ان کی کاروں کو ڈرائیوروں کے تاثرات کی بنیاد پر بار بار اپ ڈیٹس اور بہتری ملتی ہے۔

اگرچہ یہ ترقی صارفین کو گاڑی چلانے کی بے مثال آزادی فراہم کرتی ہے، لیکن اس سے ڈیٹا کے ممکنہ نقصان کی وجہ سے سیکیورٹی خدشات بھی بڑھ جاتے ہیں جو انفرادی آلات کے ذریعے چوری کیے جا سکتے ہیں۔ آج کل، ہر کوئی چاہتا ہے کہ ان کی کاریں بغیر کسی رکاوٹ اور مؤثر طریقے سے چلیں۔ لیکن یہ ہمیشہ گارنٹی نہیں ہے. بغیر ڈرائیور والی کاروں میں اکثر ٹریفک سگنلز کی کمی ہوتی ہے اور ان کے لیے بنیادی ڈھانچے میں زیادہ سرمایہ کاری کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ حادثات، سڑک کی حالت، چوری، یا ہیکنگ کا بھی خطرہ رکھتے ہیں اور یہ مسائل اس وقت بڑھ جاتے ہیں جب ڈرائیوروں کے پاس مناسب بیک اپ پلان نہ ہو۔ خوش قسمتی سے، حل موجود ہے، اور اسے پیشین گوئی کی دیکھ بھال کہا جاتا ہے، جو غیر متوقع طور پر خراب ہونے سے پہلے ان کو روکنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، اس طرح ڈرائیوروں اور مسافروں کو محفوظ رکھا جاتا ہے۔ گاڑی کے مالکان کو اپنی حالت سے قطع نظر، بغیر کسی نگرانی کے، اپنی مرضی کے مطابق جو بھی کار منتخب کرنے کی آزادی کی اجازت دینا شاید سواری کا سب سے بڑا فائدہ ہے۔

AI in the Metaverse

A visionized, developed, or envisioned space where everything can connect at once. In the video game genre, it has already been implemented in games, although not as fully as one could imagine. The Metaverse allows players to travel and interact with the world as a whole, by riding ships in space and flying taxis. Although seemingly endless, this environment may seem daunting due to the sheer number of things available to explore.

Be that as it may, there are a lot of conceivable outcomes to enhance it. First, one important feature is transportation. Subsequent to investigating the universe players can wander onto another aspect perhaps fly to another planet. Second, there may be advanced augmented reality (AR) features that allow characters to see and interact with objects within the world; in other words seeing and feeling it. Third, as VR continues to develop, it will be able to provide gameplay options that simulate places and events such as war, colonization, destruction, disease, famine, drought, or other large scale occurrences. And, lastly, there may be virtual assistants like Robinhood that assist gamers in managing their finances, helping them earn more cash.

Although the Metaverse seems distant and too big to visit, it still provides a unique opportunity for developers everywhere. Players, especially avid fans, benefit immensely when they play in it. New players get a chance to immerse themselves in stories and create a better understanding of the world, while older fans get the opportunity to build up a deeper library of content or add items that were never released, which increases player retention rates. 

ایک وژن شدہ، ترقی یافتہ، یا تصور شدہ جگہ جہاں ہر چیز ایک ساتھ جڑ سکتی ہے۔ ویڈیو گیم کی صنف میں، اسے گیمز میں پہلے ہی لاگو کیا جا چکا ہے، حالانکہ اتنا مکمل نہیں جتنا کوئی تصور کر سکتا ہے۔ Metaverse کھلاڑیوں کو خلا میں بحری جہازوں کی سواری اور اڑان بھری ٹیکسیوں کے ذریعے سفر کرنے اور پوری دنیا کے ساتھ بات چیت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اگرچہ بظاہر لامتناہی معلوم ہوتا ہے، لیکن دریافت کرنے کے لیے دستیاب چیزوں کی سراسر تعداد کی وجہ سے یہ ماحول پریشان کن معلوم ہو سکتا ہے۔

جیسا کہ یہ ہو سکتا ہے، اس کو بڑھانے کے لئے بہت سے قابل فہم نتائج ہیں. سب سے پہلے، ایک اہم خصوصیت نقل و حمل ہے. کائنات کی چھان بین کرنے کے بعد کھلاڑی کسی اور پہلو پر بھٹک سکتے ہیں شاید کسی دوسرے سیارے پر پرواز کر سکتے ہیں۔ دوسرا، ایڈوانسڈ Augmented Reality (AR) خصوصیات ہو سکتی ہیں جو کرداروں کو دنیا کے اندر موجود اشیاء کو دیکھنے اور ان کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ دوسرے لفظوں میں اسے دیکھنا اور محسوس کرنا۔ تیسرا، جیسا کہ VR ترقی کرتا جا رہا ہے، یہ گیم پلے کے اختیارات فراہم کرنے کے قابل ہو جائے گا جو جنگ، نوآبادیات، تباہی، بیماری، قحط، خشک سالی، یا دیگر بڑے پیمانے پر ہونے والے واقعات جیسے مقامات اور واقعات کی تقلید کرتے ہیں۔ اور، آخر میں، رابن ہڈ جیسے ورچوئل اسسٹنٹس ہوسکتے ہیں جو گیمرز کو ان کے مالیات کا انتظام کرنے میں مدد کرتے ہیں، اور انہیں مزید نقد رقم کمانے میں مدد کرتے ہیں۔

اگرچہ میٹاورس دور دراز اور دیکھنے کے لیے بہت بڑا لگتا ہے، پھر بھی یہ ہر جگہ ڈویلپرز کے لیے ایک منفرد موقع فراہم کرتا ہے۔ کھلاڑی، خاص طور پر شوقین شائقین، جب وہ اس میں کھیلتے ہیں تو بے حد فائدہ اٹھاتے ہیں۔ نئے کھلاڑیوں کو کہانیوں میں غرق ہونے اور دنیا کی بہتر تفہیم پیدا کرنے کا موقع ملتا ہے، جبکہ پرانے شائقین کو مواد کی ایک گہری لائبریری بنانے یا ایسی اشیاء شامل کرنے کا موقع ملتا ہے جو کبھی ریلیز نہیں ہوئے تھے، جس سے کھلاڑیوں کو برقرار رکھنے کی شرح میں اضافہ ہوتا ہے۔