গুগল ডিপমাইন্ড "ব্রেকথ্রু" বৈজ্ঞানিক এআই ঘোষণা করেছে

গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের বড় সমস্যার সমাধান বের করার জন্য গুগল ডিপমাইন্ড চ্যাটবট মডেল ব্যবহার করেছে। আলফাইভলভ নামক এই সিস্টেমটি একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) এর সৃজনশীলতাকে অ্যালগরিদমের সাথে একত্রিত করে যা সমাধানগুলিকে পরিমার্জন এবং উন্নত করার জন্য মডেলের পরামর্শগুলি পরীক্ষা করতে পারে। গবেষণাটি ১৪ মে কোম্পানি কর্তৃক প্রকাশিত একটি প্রযুক্তিগত গবেষণাপত্রে বর্ণনা করা হয়েছে।

"এই গবেষণাপত্রটি বেশ চিত্তাকর্ষক," জার্মানির এরলানজেনে অবস্থিত ম্যাক্স প্ল্যাঙ্ক ইনস্টিটিউট ফর দ্য সায়েন্স অফ লাইটের কৃত্রিম আলোক বিজ্ঞানী গবেষণাগারের প্রধান মারিও ক্রেন বলেন। "আমি মনে করি আলফাইভলভ হল বহুমুখী এলএলএম-এর উপর ভিত্তি করে নতুন আবিষ্কারের প্রথম সফল প্রদর্শন।"

ডিপমাইন্ডের প্রধান বিজ্ঞানী পুষ্মিত কোহলির মতে, ওপেন-এন্ডেড সমস্যার সমাধান খুঁজে বের করার জন্য সিস্টেমটি ব্যবহার করার পাশাপাশি, ডিপমাইন্ড এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) কৌশলটি তার নিজস্ব বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলিতে প্রয়োগ করেছে। আলফাইভলভ পরবর্তী প্রজন্মের টেনসর প্রসেসর - বিশেষভাবে এআই-এর জন্য তৈরি কম্পিউটার চিপগুলির নকশা উন্নত করতে সাহায্য করেছে এবং গুগলের বিশ্বব্যাপী কম্পিউটিং শক্তিকে আরও দক্ষতার সাথে কাজে লাগানোর একটি উপায় খুঁজে পেয়েছে, যার ফলে এর মোট সম্পদের 0.7% সাশ্রয় হয়েছে।

বহুমুখী এআই

ক্রেন বলেন, বিজ্ঞানে এআই-এর সবচেয়ে সফল প্রয়োগ - যার মধ্যে রয়েছে আলফাফোল্ড প্রোটিন ডিজাইন টুল - - একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য হাতে তৈরি অ্যালগরিদম শেখার সাথে জড়িত। কিন্তু আলফাইভলভ একটি সাধারণ উদ্দেশ্য, যা বিভিন্ন ক্ষেত্রে সমস্যা সমাধানের জন্য কোড তৈরি করার LLM-এর ক্ষমতাকে কাজে লাগায়।

ডিপমাইন্ড আলফাইভলভকে একটি 'এজেন্ট' হিসেবে বর্ণনা করে, কারণ এতে ইন্টারেক্টিভ এআই মডেল ব্যবহার করা হয়। তবে, এটি বৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়ার একটি ভিন্ন বিন্দুকে লক্ষ্য করে, যা অন্যান্য অনেক 'এজেন্ট' এআই বৈজ্ঞানিক সিস্টেমের তুলনায়, যা সাহিত্য পর্যালোচনা এবং অনুমান প্রস্তাব করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

AlphaEvolve কোম্পানির Gemini LLM লাইনের উপর ভিত্তি করে তৈরি। প্রতিটি কাজ শুরু হয় ব্যবহারকারীর একটি প্রশ্ন, মূল্যায়নের মানদণ্ড এবং একটি প্রস্তাবিত সমাধান প্রবেশের মাধ্যমে, যেখান থেকে LLM শত শত বা হাজার হাজার সংশোধনের পরামর্শ দেয়। তারপর একটি 'মূল্যায়ন' অ্যালগরিদম একটি ভাল সমাধানের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে সংশোধনগুলি মূল্যায়ন করে।

সেরা হিসেবে বিবেচিত সমাধানগুলির উপর ভিত্তি করে, LLM নতুন ধারণার পরামর্শ দেয় এবং সময়ের সাথে সাথে সিস্টেমটি আরও শক্তিশালী অ্যালগরিদমিক সমষ্টি তৈরি করে। "আমরা সমস্যা সমাধানের সম্ভাবনার একটি বৈচিত্র্যময় সেট অন্বেষণ করি ," ডিপমাইন্ডের একজন AI বিজ্ঞানী এবং গবেষণার সহ-প্রধান মাতেজ বালোগ বলেন।

সংকীর্ণ প্রয়োগ

যুক্তরাজ্যের অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতবিদ এবং এআই গবেষক সাইমন ফ্রাইডারের মতে, গণিতে, আলফাইভলভ কিছু সমস্যা সমাধানে উল্লেখযোগ্য গতি প্রদান করে বলে মনে হচ্ছে। তবে এটি সম্ভবত কেবলমাত্র "সংকীর্ণ উপসেট" কাজের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হবে যা কোডের মাধ্যমে সমাধানের জন্য সমস্যা হিসাবে তৈরি করা যেতে পারে, তিনি বলেন।

অন্যান্য গবেষকরা ডিপমাইন্ডের বাইরে পরীক্ষা না করা পর্যন্ত এই টুলের কার্যকারিতা সম্পর্কে সতর্ক। "যতক্ষণ না বৃহত্তর সম্প্রদায়ের দ্বারা সিস্টেমগুলি পরীক্ষা করা হয়, ততক্ষণ পর্যন্ত আমি সন্দেহবাদী থাকব এবং রিপোর্ট করা ফলাফলগুলিকে লবণের দানা দিয়ে নেব," কলম্বাসের ওহিও স্টেট ইউনিভার্সিটির একজন এআই গবেষক হুয়ান সান বলেন।

যদিও AlphaEvolve চালানোর জন্য AlphaTensor এর তুলনায় কম কম্পিউটিং শক্তি প্রয়োজন হয়, তবুও এটি DeepMind এর সার্ভারে বিনামূল্যে উপলব্ধ করার জন্য খুব বেশি সম্পদ-নিবিড়, কোহলি বলেন। তবে, কোম্পানি আশা করে যে সিস্টেমটি প্রকাশের ফলে গবেষকরা AlphaEvolve প্রয়োগের জন্য বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রগুলি প্রস্তাব করতে উৎসাহিত হবেন। "আমরা নিশ্চিত করতে সম্পূর্ণরূপে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ যে এটি বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের সর্বাধিক সম্ভাব্য দর্শকদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য," কোহলি বলেন।

ভিএনএ

সূত্র: https://nhandan.vn/google-deepmind-cong-bo-ai-khoa-hoc-dot-pha-post879748.html