এআই কতদূর যাবে?

জালোর বার্ষিক এআই ইভেন্টে, বক্তারা দৈনন্দিন জীবনে এআই প্রয়োগের ক্ষেত্রে তাদের যাত্রা ভাগ করে নেন এবং এজেন্টিক এআই এবং ভৌত এআই-এর আশেপাশে নতুন প্রবণতার পূর্বাভাস দেন।

২০১৭ সালে প্রথম অনুষ্ঠিত জালো এআই সামিট হল এমন একটি ইভেন্ট যা এআই ক্ষেত্রের বিখ্যাত বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করে। "এআই-ইফিকেশনের যুগে ভিয়েতনাম" প্রতিপাদ্য নিয়ে, জালো এআই সামিট ২০২৫ দৈনন্দিন জীবনে এআই প্রয়োগের সমাধান উপস্থাপন করবে, এআই প্রবণতা পূর্বাভাস দেবে এবং ব্যবহারকারীদের কাছে এআই নিয়ে আসার ক্ষেত্রে জালোর অর্জনগুলি প্রদর্শন করবে।

জালোর প্রযুক্তি পরিচালক মিঃ নগুয়েন মিন তু তার উদ্বোধনী বক্তব্যে বলেন যে, ২০১৮-২০১৯ সালে প্রথম ট্রান্সফরমার মডেলের মাধ্যমে এআই যুগের আবির্ভাব শুরু হয়। তবে, ২০২২ সালে GPT-3.5 এবং ChatGPT আবির্ভূত হওয়ার আগেই এই ভাষা মডেলগুলি উচ্চমানের হয়ে ওঠে এবং বৃহত্তর দর্শকদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে ওঠে।

"সেই সময় থেকেই AI যুগ শুরু হয়েছিল, যখন মানুষ ChatGPT ব্যবহার শুরু করেছিল," মিঃ তু জোর দিয়ে বলেন।

ভিয়েতনামের জন্য ইতিবাচক সংকেত

গুগল, অ্যানথ্রপিক এবং ডিপসিকের মতো কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে বৃহৎ ভাষা মডেলিং (এলএলএম) উন্নত করার সাথে সাথে, এআই বাজার এজেন্টিক এআই নামক একটি টার্নিং পয়েন্টের সাক্ষী হচ্ছে।

প্রচলিত এআই-এর বিপরীতে, যা শুধুমাত্র একক কাজ সমাধান করতে পারে, এজেন্টিক এআই হল একটি স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম যা জটিল সমস্যাগুলি পরিচালনা করার জন্য একাধিক এজেন্টকে সংযুক্ত করতে সক্ষম।

"এজেন্টিক এআই আমাদের কর্মীদের মতোই কাজ করে। এটি আমাদের কমান্ডের উপর ভিত্তি করে বিশ্লেষণ করতে, যুক্তি দিতে, কাজ সম্পাদন করতে এবং প্রতিবেদন লিখতে পারে," মিঃ তু আরও বলেন।

ভিয়েতনামে, জালো এমন একটি কোম্পানি যা ব্যবহারকারীদের সেবা প্রদানের জন্য অনেক AI বৈশিষ্ট্য সংহত করে। ২০২৫ সালের মধ্যে, এই পরিষেবাগুলির ব্যবহারকারীর সংখ্যা ১ কোটি ৭০ লক্ষেরও বেশি হবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা ২০০% এরও বেশি বৃদ্ধি পাবে। ৭৫ লক্ষেরও বেশি মানুষ ডিক্টেশন বৈশিষ্ট্য (বক্তৃতাকে টেক্সটে রূপান্তর) ব্যবহার করে।

"এই বৈশিষ্ট্যটি অনেক লোকের জালো ব্যবহারের পদ্ধতি বদলে দিয়েছে। টেক্সট টাইপ করার পরিবর্তে, ভয়েস ব্যবহার করা অনেক দ্রুত এবং আরও সুবিধাজনক," মিঃ তু জোর দিয়ে বলেন।

ভিয়েতনামী থেকে ইংরেজিতে বার্তা অনুবাদের বৈশিষ্ট্যটিও বিপুল সংখ্যক ব্যবহারকারীকে আকৃষ্ট করেছে। মিঃ তু প্রকাশ করেছেন যে জালো কলের জন্য লাইভ অনুবাদ শীঘ্রই যুক্ত করা হবে।

জনাব নগুয়েন মিন তু, জালোর প্রযুক্তি পরিচালক।

শেষ ব্যবহারকারীদের সেবা প্রদানের পাশাপাশি, AI জালোর কার্যক্রমকেও সমর্থন করে। কোম্পানিটি একটি গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবট তৈরি করেছে, যা অতিরিক্ত কর্মী নিয়োগ করা কঠিন হয়ে পড়লে, ব্যস্ত সময়কালে স্কেল-আপ সমস্যা সমাধানে সহায়তা করে।

৩ মাস বাস্তবায়নের পর, জালোতে চ্যাটবট সিস্টেমটি ৯০% সাড়া দেওয়ার হার অর্জন করেছে, যা মানুষের তুলনায় বেশি। মাত্র ২-৩% ক্ষেত্রে চ্যাটবট থেকে মানুষের সহায়তার প্রয়োজন হয়েছিল।

জালোর একজন প্রতিনিধি স্বীকার করেছেন যে গোপনীয়তা এবং সুরক্ষার চারপাশে আবর্তিত অভ্যন্তরীণভাবে AI প্রয়োগের ক্ষেত্রে এখনও কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। এই কারণেই প্ল্যাটফর্মটি একটি নমনীয় পদ্ধতি বেছে নেয়, সংবেদনশীল ডেটার জন্য একটি স্ব-উন্নত মডেল প্রয়োগ করে এবং কম সংবেদনশীল ডেটার জন্য বহিরাগত চ্যাটবট ব্যবহার করে।

মিঃ তু জালো এআই চ্যালেঞ্জ ২০২৫-এর কথাও উল্লেখ করেছেন, যা দৈনন্দিন জীবনে এআই অ্যাপ্লিকেশন সমাধান বিকাশের জন্য একটি প্রতিযোগিতা। তরুণ এবং ছাত্রদের পাশাপাশি, এই বছরের প্রতিযোগিতাটি বেশ কয়েকজন উচ্চ বিদ্যালয়ের ছাত্রকে আকৃষ্ট করেছিল, এমনকি কেউ কেউ শীর্ষ ৫-এও স্থান করে নিয়েছে।

"এটি দেখায় যে AI সমাজের সকল ক্ষেত্রে ছড়িয়ে পড়েছে, এমনকি এমন স্কুলেও ছড়িয়ে পড়েছে যেখানে শিশুরা খুব অল্প বয়সে AI-এর সংস্পর্শে আসে। 'AI রূপান্তরের' যুগে এটি ভিয়েতনামের জন্য একটি ইতিবাচক লক্ষণ," জালোর একজন প্রতিনিধি জোর দিয়ে বলেন।

এআই এজেন্টদের ঢেউ

প্রথম অধিবেশনে, হো চি মিন সিটি টেকনোলজি বিশ্ববিদ্যালয়ের সহযোগী অধ্যাপক কোয়ান থান থো মাল্টিমোডাল এআই কীভাবে বিশ্বকে বদলে দেবে সেই প্রশ্ন উত্থাপন করেন। তিনি যুক্তি দেন যে এলএলএম তার শেষ চক্রে পৌঁছেছে এবং প্রযুক্তির প্রবণতা ধীরে ধীরে মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম (এমএএস) এর দিকে ঝুঁকছে।

সহযোগী অধ্যাপক ডঃ GPT-3.5 প্রবর্তনের মাধ্যমে LLM-এর উল্লেখযোগ্য মাইলফলক সম্পর্কে মিঃ তু-এর সাথে একমত পোষণ করেন, তিনি বলেন যে চ্যাটবটগুলির সাধারণ লক্ষ্য হল যতটা সম্ভব ঘনিষ্ঠভাবে মানুষের অনুকরণ করা। AI এজেন্টের ধারণা আগেও বিদ্যমান ছিল, কিন্তু LLM কাঠামোর অধীনেই তা সত্যিকার অর্থে বিকশিত হয়েছিল।

"এজেন্ট একটি মোটামুটি ক্লাসিক স্থাপত্য, এবং LLM এর সাথে মিলিত হলে, এটি মডেলদের মধ্যে যোগাযোগের ক্ষমতা প্রদান করে," মিঃ থো বলেন। "AI Agents" এবং "Agentic AI" কীওয়ার্ডগুলি 2024 সালের শেষ থেকে এখন পর্যন্ত Google Trends-এ সর্বাধিক অনুসন্ধান করা শব্দগুলির মধ্যে একটি।

হো চি মিন সিটি টেকনোলজি বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞান ও প্রকৌশল বিভাগের প্রধান সহযোগী অধ্যাপক ডঃ কোয়ান থান থো।

সহযোগী অধ্যাপক বলেন যে এজেন্টিক এআই হল এমন একটি সিস্টেম যা একাধিক এজেন্ট একসাথে কাজ করে। ব্যবহারকারীর কাছ থেকে একটি কমান্ড পাওয়ার পর, এজেন্টরা অনুরোধটি ভেঙে ফেলবে, কাজ বরাদ্দ করবে, উপযুক্ত সরঞ্জাম নির্বাচন করবে এবং ধাপে ধাপে সেগুলি কার্যকর করবে যাতে একটি একক মডেলের তুলনায় উচ্চ দক্ষতা অর্জন করা যায়।

মিঃ থো দেশীয় ব্যবসায় MAS-এর কিছু ব্যবহারিক প্রয়োগও উপস্থাপন করেন। বিশেষ করে, AI এজেন্টরা একই সাথে PDF ফাইল, ছবি এবং নথি প্রক্রিয়া করতে পারে, যার ফলে দক্ষতা ৪০-৬০% বৃদ্ধি পায়। বীমা খাতে, এই প্রযুক্তি একটি কোম্পানিকে তার কাজের চাপের ২০-৪০% স্বয়ংক্রিয় করতে সাহায্য করে।

অধিকন্তু, এআই এজেন্টদের রিয়েল-টাইম তথ্য সংগ্রহ করার ক্ষমতা রয়েছে, যা তাৎক্ষণিক বাজার মূল্য প্রদানে সহায়তা করে। কর্মক্ষেত্রে, সহযোগী অধ্যাপক ডঃ [নাম] বলেছেন যে এআই এজেন্ট সিস্টেম একটি বুদ্ধিমান সহকারী হিসেবে কাজ করে, যা অভিভাবক এবং শিক্ষার্থীদের স্কুল-সম্পর্কিত প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম। শিক্ষার ক্ষেত্রে, এআই এজেন্টরা প্রতিটি শিক্ষার্থীর শেখার পথের সাথে মানানসই ব্যক্তিগতকৃত শেখার মডেল তৈরি করতে সহায়তা করে।

জালো এআই সামিট ২০২৫ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে আগ্রহী বিপুল সংখ্যক অংশগ্রহণকারীকে আকৃষ্ট করেছিল।

সামগ্রিকভাবে, MAS-এর সুবিধা হলো এর একাধিক জটিল সমস্যা সমান্তরালভাবে পরিচালনা করার ক্ষমতা। যুক্তি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, এজেন্টরা স্বাধীনভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে, একে অপরের কাছ থেকে শিখতে পারে এবং ব্যবহারকারীর কাছ থেকে শিখতে পারে ত্রুটি কমাতে, সঠিক এবং ব্যক্তিগতকৃত ফলাফল তৈরি করতে।

আধুনিক এজেন্ট আর্কিটেকচারগুলি প্রায়শই ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস সহ সরঞ্জাম এবং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যা এগুলিকে সাধারণ জনগণের কাছে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

এই সুবিধাগুলির উপর ভিত্তি করে, মিঃ থো ব্যবসার মধ্যে প্রযুক্তি প্রয়োগ এবং অভ্যন্তরীণ কর্মপ্রক্রিয়া সমন্বয়ের গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছিলেন। সহযোগী অধ্যাপকের মতে, বিশ্বব্যাপী শক্তিশালী উদ্ভাবনী প্রবণতার প্রেক্ষাপটে, এটি এমন একটি তরঙ্গ যার দিকে ব্যবসার বিশেষ মনোযোগ দেওয়া উচিত।

এজেন্টিক এআই-এর পরে কী আসে?

সম্প্রতি, প্রযুক্তি জগতে হিউম্যানয়েড রোবটগুলি মনোযোগ আকর্ষণের একটি প্রবণতা হয়ে উঠেছে। এটি ভৌত ​​কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে সাধারণ প্রয়োগও।

এই বিষয়ে তার চিন্তাভাবনা ভাগ করে নিতে গিয়ে, এনভিডিয়া ভিয়েতনামের সিনিয়র ডেভেলপার টেকনোলজিস্ট ডঃ ট্রান মিন কোয়ান জোর দিয়ে বলেন যে, জেনারেটিভ এআই বা এজেন্টিক এআই-এর যুগের পর, এআই ট্রেন্ডের মধ্যে ভৌত এআই হল সবচেয়ে উন্নত উন্নয়ন।

"এই AI মডেলগুলি কমান্ড বা ইনপুট ডেটা গ্রহণ করতে সক্ষম, তারপর নির্দিষ্ট ক্রিয়া তৈরি করতে সক্ষম যা মোটর বা রোবোটিক অস্ত্র, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, কারখানা ইত্যাদির মতো রোবটের নিয়ন্ত্রণ উপাদানগুলিকে প্রভাবিত করে," মিঃ কোয়ান ভৌত AI-এর একটি সারসংক্ষেপ তুলে ধরেন।

এনভিডিয়ার ডঃ ট্রান মিন কোয়ান ভৌত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রবণতা সম্পর্কে তার অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করেছেন।

এনভিডিয়া প্রতিনিধিদের মতে, ভবিষ্যতে ভৌত এআই একটি ট্রিলিয়ন ডলারের শিল্পে পরিণত হতে পারে। বর্তমান বৈশ্বিক হার্ডওয়্যার অবকাঠামোতে প্রায় ২ বিলিয়ন শিল্প ক্যামেরা, ১ কোটি কারখানা, ২০০,০০০ গুদাম এবং ১.৫ বিলিয়ন যানবাহন রয়েছে, এবং ভবিষ্যতে মোতায়েন করা যেতে পারে এমন কোটি কোটি হিউম্যানয়েড রোবটের কথা তো বাদই দেওয়া যাক, এই বিষয়ে ভৌত এআই ব্যবহারের সম্ভাবনা প্রচুর।

"যদি প্রতিটি ডিভাইসে বর্তমান কাজের চাপ সামলানোর জন্য একটি AI 'মস্তিষ্ক' সজ্জিত করা হত, তাহলে আজকের তুলনায় অনেক ভিন্ন স্কেলে কাজগুলি করা যেত," মিঃ কোয়ান আরও যোগ করেন।

অনেক শিল্পে কর্মীর অভাবের কারণেই ভৌত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজনীয়তা দেখা দেয়। কঠোর পরিবেশে, যেমন ঘেরা, অন্ধকার স্থানে ঢালাই করা, উচ্চ দক্ষ কাজ মানুষের জন্য কঠিন হয়ে উঠছে।

রোবট এখন এমন একটি সমাধান যা কর্মী এবং পরিচালনার খরচের ভারসাম্য বজায় রাখে। খরচ অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে কারণ রোবট এখন কেবল পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ করার পরিবর্তে স্বাধীনভাবে নতুন কাজ শেখার ক্ষমতা রাখে।

"এই কারণেই রোবোটিক্সের জন্য ChatGPT 'মুহূর্ত' এই বছর বা পরের বছর আসতে পারে," মিঃ কোয়ান জোর দিয়ে বলেন।

জেনারেটিভ এআই এবং এজেন্টিক এআই-এর পরে ভৌত এআইকে পরবর্তী ধাপ হিসেবে বিবেচনা করা হয়।

এই দৃষ্টিভঙ্গি বাস্তবায়নের জন্য, এনভিডিয়া প্রতিনিধিরা তিনটি কম্পিউটারের একটি মডেল প্রস্তাব করেছিলেন, যা ভৌত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের তিনটি মূল পর্যায়ের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

তদনুসারে, প্রথম পর্যায়ে সার্ভারের ভিত্তি তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়। প্রশিক্ষণের পরে, মডেলটিকে কার্যকারণ মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে শেখার জন্য একটি সিমুলেশন পরিবেশে স্থাপন করা যেতে পারে, যা মডেলটিকে বাস্তব জগতে আরও ভাল আচরণ বিকাশে সহায়তা করে।

সিমুলেশন রোবটদের বস্তুগুলি সঠিকভাবে চিনতে এবং কীভাবে সেগুলি পরিচালনা করতে হয় তা সাহায্য করে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, সিমুলেশন একাধিক রোবটকে একই সাথে একসাথে কাজ করার সুযোগ দেয়, বাস্তব-বিশ্বের হার্ডওয়্যারের খরচ ছাড়াই সংঘর্ষের পরিস্থিতি পরীক্ষা করে। অবশেষে, এটি হার্ডওয়্যারে সরাসরি স্থাপনের সুযোগ করে দেয়।

বৃহৎ পরিসরে AI মোতায়েনের চ্যালেঞ্জ।

"এআই-করণ" প্রক্রিয়া, যার মধ্যে দক্ষতা উন্নত করতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করার জন্য দৈনন্দিন কার্যক্রমে প্রযুক্তিকে একীভূত করা জড়িত, বিশ্বব্যাপী ত্বরান্বিত হচ্ছে।

জালো এআই-এর গবেষণা পরিচালক ডঃ চাউ থানহ ডাকের মতে, ভিয়েতনামে এআই-এর গতি অনেক কারণের উপর নির্ভরশীল, যার মধ্যে উল্লেখযোগ্য হল এআই মডেলের উন্নয়ন, হার্ডওয়্যার এবং ডেটা অবকাঠামোর দ্রুত উন্নতি এবং ডিজিটাল রূপান্তর প্রক্রিয়া।

ভিয়েতনামকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উন্নয়নের জন্য উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনাময় দেশগুলির মধ্যে একটি হিসেবে বিবেচনা করা হয়, যা প্রতিভা অর্জন কর্মসূচি, প্রযুক্তি সম্প্রদায় গঠন এবং সরকারি সহায়তা দ্বারা প্রমাণিত হয়। তদুপরি, ভিয়েতনামী নাগরিকদের ডিজিটাল রূপান্তরের জন্য উচ্চ স্তরের প্রস্তুতি রয়েছে বলে মূল্যায়ন করা হয়।

জালো এআই-এর গবেষণা পরিচালক ডঃ চাউ থানহ ডাক।

এই রূপান্তরের মাধ্যমে, জালো কিকি ভার্চুয়াল সহকারীর মতো অনেক এআই-সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য চালু করেছে। কোম্পানির লক্ষ্য এমন সরঞ্জাম তৈরি করা যা কাজের দক্ষতা বৃদ্ধি করে এবং বিশেষ করে সকলের জন্য ব্যবহার করা সহজ। জালোর সরঞ্জামগুলি কোডিং, প্রোগ্রামিং এবং গবেষণা থেকে শুরু করে যোগাযোগ, অনুবাদ এবং চিত্র অনুসন্ধানের মতো দৈনন্দিন কার্যকলাপ পর্যন্ত সবকিছু সমর্থন করে।

তবে বিশেষজ্ঞরা মনে করেন এটি কেবল শুরু, এবং AI রূপান্তর প্রক্রিয়ায় এখনও অনেক অসুবিধা রয়েছে। জালো এআই-এর বিজ্ঞান পরিচালক ডঃ নগুয়েন ট্রুং সন বলেছেন যে নিরাপত্তা, খরচের সমস্যা এবং ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে উচ্চ চাহিদার কারণে এই অসুবিধাগুলি তৈরি হয়। এগুলি কেবল জালোর জন্য নয়, ব্যবহারকারী এবং ব্যবসার জন্যও অসুবিধা।

প্রথম বাধাটি এমন একটি AI মডেল নির্বাচনের চারপাশে ঘোরে যা একটি নির্দিষ্ট স্তরের স্বায়ত্তশাসন নিশ্চিত করে। তৃতীয় পক্ষের মডেলগুলি প্রায়শই আরও ভাল কর্মক্ষমতা এবং আউটপুট গুণমান প্রদান করে, যখন অভ্যন্তরীণ মডেলগুলিতে তথ্য নিয়ন্ত্রণের সুবিধা থাকে তবে স্থিতিশীলতা এবং দক্ষতার দিক থেকে সীমিত।

জালো এআই প্রতিনিধিদের দ্বারা ভাগ করা তথ্য।

অধিকন্তু, বেশিরভাগ বর্তমান মডেলের সাধারণ দুর্বলতা রয়েছে যেমন অসম্পূর্ণ নির্ভুলতা এবং অসঙ্গত আউটপুট। অনেক চ্যাটবটের ভিয়েতনামী ভাষা বোঝার এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা সীমিত, নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা বা প্রেক্ষাপট পূরণ করতে ব্যর্থ হয়।

এই সমস্যা সমাধানের জন্য, জালোর বিশেষজ্ঞরা বেশ কয়েকটি সমাধান প্রস্তাব করেছেন, যেমন উন্নত মডেল ডেভেলপমেন্ট প্রযুক্তি প্রয়োগ করা এবং চ্যাটবট প্রশিক্ষণের সময় নির্ভরযোগ্য ডেটা উৎস একত্রিত করা। একই সাথে, ডেভেলপমেন্ট টিম অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার মাধ্যমে মডেলটি ক্রমাগত মূল্যায়ন করেছে।

আরেকটি চ্যালেঞ্জ হলো খরচ, কর্মক্ষমতা এবং নিরাপত্তার ভারসাম্য বজায় রাখা। ডঃ নগুয়েন ট্রুং সনের মতে, জটিল অনুরোধগুলি পরিচালনা করার জন্য একটি ছোট মডেল ব্যবহার করলে প্রক্রিয়াকরণের সময় এবং পরিচালনা খরচ বৃদ্ধি পেতে পারে, এবং বিপরীতভাবে।

ডাঃ নগুয়েন ট্রুং সন, জালো এআই-এর বিজ্ঞানের পরিচালক।

তিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে কমান্ড ইনপুট পর্যায় থেকেই অপ্টিমাইজেশন শুরু করা যেতে পারে। ব্যবহারকারীরা অপ্রয়োজনীয় দৈর্ঘ্য সীমিত করে এবং চ্যাটবটের জন্য স্পষ্ট, সংক্ষিপ্ত প্রসঙ্গ প্রদান করে টোকেন খরচ কমাতে পারেন।

সিস্টেম স্তরে, জালো টিম বিভিন্ন সমাধান বাস্তবায়ন করে যেমন উপযুক্ত কমান্ডের পরামর্শ দেওয়া এবং ব্যবহারকারীর তথ্যের নিরাপত্তা এবং সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য নিয়ন্ত্রণের স্তর স্থাপন করা।

সামগ্রিকভাবে, ভিয়েতনামকে বিশ্বব্যাপী AI তরঙ্গের জন্য ভালোভাবে প্রস্তুত বলে মনে করা হয়। জালো এই রূপান্তরের প্রাথমিক অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে একটি, বৃহৎ পরিসরে AI মোতায়েনের সময় খরচ, গুণমান এবং নিরাপত্তার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার উপর মনোযোগ দেয়।

ভয়ঙ্কর চিপ দৌড়

হার্ডওয়্যার বা চিপের অগ্রগতির ফলেই AI-এর বিস্ফোরণ ঘটেছে। OpenAI-এর ডঃ ফাম হাই হিউ জোর দিয়ে বলেন যে ChatGPT-এর উত্থান চিপসে বিপ্লব এনেছে, যার ফলে Nvidia অল্প সময়ের মধ্যে দ্রুত বৃদ্ধি পেতে সক্ষম হয়েছে।

যখন ChatGPT প্রথম চালু হয়েছিল, তখন এর কার্যক্রম প্রায় সম্পূর্ণরূপে Nvidia চিপসের উপর নির্ভর করত। এর ফলে অ্যানথ্রপিক এবং মেটার মতো টেক জায়ান্টদের কাছ থেকে হার্ডওয়্যার ক্রয় বৃদ্ধি পায়।

তবে, গেমটি কেবল এনভিডিয়ার জন্য নয়। এএমডি এবং গুগলের মতো প্রতিযোগীরাও এআই মডেলিং ডেভেলপারদের জন্য সর্বোত্তম হার্ডওয়্যার সমাধান অফার করছে।

"চিপস এবং চিপ-সম্পর্কিত মূলধনের প্রবাহ অর্থনৈতিক প্রবাহকেও প্রভাবিত করে, অন্তত মার্কিন অর্থনীতির প্রবৃদ্ধিকে।"

অধিকন্তু, AI বিকাশে আগ্রহী কোম্পানিগুলির নিজস্ব চিপ বিকাশের উচ্চাকাঙ্ক্ষাও রয়েছে কারণ চিপ কেনার খরচ বাড়ছে, তাই সামান্য সঞ্চয়ও একটি বিশাল সুবিধা। এই কারণেই প্রতিটি কোম্পানি চিপ সম্পদে স্বয়ংসম্পূর্ণ হতে চায়, "মিঃ হিউ যোগ করেন।

ওপেনএআই-এর প্রতিনিধিত্ব করছেন ড. ফাম হাই হিউ।

এআই চিপ বাজার বর্তমানে তাদের উদ্দেশ্যপ্রণোদিত ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে দুটি প্রধান বিভাগে বিভক্ত। প্রথম বিভাগটি হল প্রশিক্ষণ চিপ, যার জন্য হাজার হাজার চিপ একসাথে সংযুক্ত করার জন্য বৃহৎ ম্যাট্রিক্স গুণন, অভিন্ন মাত্রা এবং উচ্চ ব্যান্ডউইথ সম্পাদন করার ক্ষমতা প্রয়োজন।

দ্বিতীয় প্রকারটি হল ইনফারেন্স চিপ, যার জন্য আরও কম সংখ্যক লিঙ্কের প্রয়োজন হয় (প্রায় ৫০-১০০ চিপ) এবং ছোট, অনিয়মিত আকারের ম্যাট্রিক্স সমস্যার উপর ফোকাস করে। তবে, ইনফারেন্স চিপগুলির টেকসই অপারেশনের জন্য ভাল পাওয়ার অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন।

উন্নয়নের ইতিহাসের দিকে ফিরে তাকালে, যদি ২০১৯-২০২৩ সময়কাল জিপিটি মডেলগুলির জন্য প্রশিক্ষণ এবং ডেটা সংকোচনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তাহলে ২০২৪ সাল থেকে, যুক্তির ক্ষমতার দিকে মনোযোগ স্থানান্তরিত হচ্ছে। এই পরিবর্তনের ফলে ইনফারেন্স চিপের চাহিদা বৃদ্ধি পাচ্ছে।

"চিপ উৎপাদনের ক্ষেত্রে ভিয়েতনাম কী ভূমিকা পালন করে? যদিও চিপ শিল্প একটি ট্রিলিয়ন ডলারের শিল্প, আমাদের অংশগ্রহণের জন্য কয়েক বিলিয়ন ডলারের প্রয়োজন নেই। ভিয়েতনামের মানুষ বিভিন্ন উপায়ে এআই চিপ ল্যান্ডস্কেপে অবদান রাখতে পারে," মিঃ হিউ শেয়ার করেছেন।

এআই অবকাঠামোতে হার্ডওয়্যার সম্পর্কে ডঃ ফাম হাই হিউয়ের অন্তর্দৃষ্টি।

ওপেনএআই প্রতিনিধিরা দুটি প্রধান দিকনির্দেশনা প্রস্তাব করেছেন। বৃহৎ আকারের ভাষা মডেলের জন্য চিপ তৈরির জন্য দৌড়ঝাঁপের পরিবর্তে, ভিয়েতনাম গাড়ি, স্মার্টফোন বা ইমপ্লান্টেবল মেডিকেল ডিভাইসের জন্য কম-পাওয়ার চিপ তৈরিতে মনোনিবেশ করতে পারে। এই বাজারের অংশগুলিতে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধির সম্ভাবনা এবং কম বিনিয়োগ খরচ রয়েছে।

দ্বিতীয়ত, হার্ডওয়্যার এবং সফটওয়্যারের একীকরণ রয়েছে। ফ্ল্যাশ অ্যাটেনশন 2 অ্যালগরিদমের মতো অবদানগুলি দেখায় যে প্রোগ্রামিং এবং হার্ডওয়্যারের একটি চতুর সমন্বয় কীভাবে বিশাল মূলধন বিনিয়োগের প্রয়োজন ছাড়াই সাফল্য আনতে পারে।

"ভবিষ্যৎ তাদের হাতে যারা সুযোগ দেখার সাহস করে, ঝুঁকি নেওয়ার সাহস করে এবং বিপদের মুখোমুখি হওয়ার সাহস করে," মিঃ হিউ উপসংহারে বলেন।

জালো এআই চ্যালেঞ্জ ২০২৫-এ অসাধারণ দলগুলি

বক্তাদের উপস্থাপনার পর, জালো এআই চ্যালেঞ্জ ২০২৫-এ এআই প্রয়োগের জন্য অনেক ব্যবহারিক সমাধান উপস্থাপন করা হয়েছিল। অক্টোবরের শেষের দিকে শুরু হওয়া এই প্রতিযোগিতায় ১,০০০ টিরও বেশি অংশগ্রহণকারী দল অংশগ্রহণ করেছিল।

এই বছর, জালো এআই চ্যালেঞ্জ দুটি বিভাগে বিভক্ত: রোডবাডি (ট্রাফিক সাইন সনাক্ত করার জন্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করে) এবং অ্যারোআইস (ভূমিতে থাকা বস্তু সনাক্ত করার জন্য ড্রোনের জন্য এআই ডিজাইন করা)। বিজয়ী দলগুলি স্পনসরদের কাছ থেকে উপহার সহ মোট $12,000 নগদ পুরস্কার পাবে।

আয়োজকদের মতে, এই বছরের পরীক্ষার প্রশ্নগুলি সবই ব্যবহারিক ছিল, যা গবেষণা পরিবেশের বাইরে বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।

রোডবাডি চ্যালেঞ্জে, প্রতিযোগীরা গাড়ির ড্যাশক্যাম থেকে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের উপর মনোনিবেশ করেছিলেন। দলগুলিকে বিভিন্ন সময় পরিস্থিতিতে রেকর্ড করা 0-15 সেকেন্ডের ভিডিও ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া করতে হয়েছিল। এআই মডেলের কাজ ছিল ভিডিওতে প্রদর্শিত রাস্তার চিহ্ন, ট্র্যাফিক লাইট এবং লেন চিহ্নের মতো বিশদগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করা।

জালো এআই চ্যালেঞ্জ ২০২৫-এর জন্য পুরষ্কার ভাগাভাগি এবং প্রদান।

১,৫০০টি প্রশিক্ষণ নমুনা, ৫০০টি পাবলিক পরীক্ষার নমুনা এবং ৫০০টি বেসরকারি পরীক্ষার নমুনা সমন্বিত একটি ডেটাসেট সহ, প্রতিযোগী দলগুলিকে দুটি মানদণ্ডের ভিত্তিতে মূল্যায়ন করা হয়েছিল: নির্ভুলতা এবং প্রতিক্রিয়া সময়।

মিঃ নগুয়েন ট্রুং সনের মূল্যায়ন অনুসারে, প্রতিযোগীরা ভিশন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (ভিএলএম) এর মতো উন্নত কৌশল প্রয়োগ করেছিলেন। সাধারণ প্রক্রিয়াটিতে ভিডিও থেকে ইনপুট ডেটা হিসাবে ফ্রেমগুলি বের করা, তারপর বস্তুগুলি সনাক্ত করতে এবং যৌক্তিক বিশ্লেষণ প্রদানের জন্য কোয়েন বা ইওলোর মতো মডেলগুলির সাথে সেগুলিকে একত্রিত করা জড়িত।

চূড়ান্ত ফলাফলে, CtelAI দল ৭১.৩% নির্ভুলতার হার নিয়ে প্রথম স্থান অধিকার করেছে, তারপরেই BitterSweet ৭০.৫% হার নিয়ে দ্বিতীয় স্থান অধিকার করেছে।

"AeroEyes" থিম নিয়ে, দলগুলি ফাইনালে যাওয়ার আগে একটি বাছাইপর্বে অংশগ্রহণ করেছিল। ফাইনালে, প্রার্থীদের সরাসরি ড্রোনে মডেলগুলি প্রোগ্রাম করতে হয়েছিল, উড়ানের পথ স্থাপন করতে হয়েছিল এবং বস্তু সনাক্ত করার জন্য বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে ক্যামেরা নিয়ন্ত্রণ করতে হয়েছিল।

অ্যাসাইনমেন্টের জটিলতার কারণে, প্রয়োজনীয়তা পূরণকারী দলের সংখ্যা বেশি ছিল না, তাই আয়োজকরা নমনীয়ভাবে একটি পরিপূরক বিষয় চালু করেছিলেন। প্রতিযোগী দলগুলি প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য দ্রুত তাদের মডেলগুলি সামঞ্জস্য করেছিল। ফলস্বরূপ, AIO_C3A দলটি তাদের সর্বোচ্চ দক্ষতার জন্য জিতেছে। দ্বিতীয় স্থানটি IUH_Alers_K16 এবং AEB দলগুলি ভাগ করে নিয়েছে।

সূত্র: https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html