এআই প্রযুক্তি বস্তু ও ঘটনার প্রকৃত স্বরূপ উন্মোচন করতে সাহায্য করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) থেকে উদ্ভাবিত একটি কৌশল বিজ্ঞানীদেরকে তাদের পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে নির্দিষ্ট বিষয় ও ঘটনার কারণ খুঁজে বের করতে সাহায্য করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে উদ্ভাবিত নতুন কৌশল বিজ্ঞানীদেরকে তাদের পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে নির্দিষ্ট কিছু ঘটনার কারণ উদঘাটনে সাহায্য করতে পারে। (সূত্র: শাটারস্টক)

যুক্তরাষ্ট্রের পেনসিলভানিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের স্কুল অফ ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড অ্যাপ্লায়েড সায়েন্সেসের বিজ্ঞানীরা একটি নতুন এআই কৌশল উদ্ভাবন করেছেন, যা মানুষকে প্রকৃতির কার্যপ্রণালী আরও ভালোভাবে বুঝতে সাহায্য করতে পারে। এই পদ্ধতির উল্লেখযোগ্য দিকটি হলো, এআই শুধু ভবিষ্যতে কী ঘটবে তার পূর্বাভাসই দেয় না, বরং এর অন্তর্নিহিত কারণগুলো উদ্ঘাটনেও সহায়তা করতে পারে।

গবেষণাটির প্রধান লেখক, অধ্যাপক বিবেক শেনয়, একটি সহজ উপমা দেন: যদি আপনি একটি পুকুরের জলে ঢেউ দেখতে পান, তবে আপনি ধরে নিতে পারেন যে এইমাত্র একটি নুড়ি জলে পড়েছে। কিন্তু নুড়িটি কোথায় পড়েছে, কীভাবে পড়েছে এবং এর ফলে কী প্রভাব পড়েছে—এগুলো আরও কঠিন প্রশ্ন। বিজ্ঞানেও অনুরূপ ঘটনা ঘটে। গবেষকরা প্রায়শই বাহ্যিক ফলাফল পর্যবেক্ষণ করেন, কিন্তু এর অন্তর্নিহিত কারণগুলো সহজে শনাক্ত করা যায় না।

নতুন এই পদ্ধতিটিকে বলা হয় “মলিফায়ার লেয়ার”। জটিল গাণিতিক সূত্রে প্রবেশ করার পরিবর্তে, এটিকে এমন একটি প্রসেসিং লেয়ার হিসেবে বোঝা যেতে পারে যা বিশ্লেষণের আগে এআই-কে ডেটাকে “মসৃণ” করতে সাহায্য করে। এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ বাস্তব জগতের ডেটা প্রায়শই অসম্পূর্ণ থাকে। এটি কোলাহলপূর্ণ, অস্থিতিশীল বা অতিরিক্ত জটিল হতে পারে, যার ফলে কম্পিউটারের পক্ষে সঠিক প্যাটার্নটি খুঁজে বের করা কঠিন হয়ে পড়ে।

এই কৌশলের একটি প্রাথমিক প্রয়োগ হলো কোষের অভ্যন্তরে ডিএনএ নিয়ে গবেষণা করা। প্রতিটি কোষের ভেতরে ডিএনএ বিচ্ছিন্নভাবে থাকে না, বরং ক্রোমাটিন নামক একটি কাঠামোর মধ্যে প্রোটিনের সাথে আবদ্ধ থাকে। এই কাঠামোটি জিনের কার্যকলাপ নিয়ন্ত্রণ, কোষীয় পরিচয়কে প্রভাবিত করা, বার্ধক্য এবং রোগের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই নতুন এআই পদ্ধতির মাধ্যমে বিজ্ঞানীরা কোষের ভেতরের অতি সূক্ষ্ম পরিবর্তনগুলো আরও ভালোভাবে বুঝতে পারবেন বলে আশা করছেন, যার ফলে জিনগুলো কেন ভিন্ন ভিন্ন উপায়ে কাজ করে তার ব্যাখ্যাও পাওয়া যাবে।

এই পদ্ধতিটি শুধু জীববিজ্ঞানেই নয়, বরং পদার্থ গবেষণা, আবহাওয়ার পূর্বাভাস বা প্রবাহ সিমুলেশনের মতো আরও অনেক ক্ষেত্রেও উপযোগী। এই সবই এমন ক্ষেত্র যেখানে জটিল ডেটা, অনেক চলক রয়েছে এবং যার অন্তর্নিহিত কারণগুলো সহজে সরাসরি পর্যবেক্ষণ করা যায় না।

গবেষণা দলটির মতে, এই কৌশলের বৃহত্তর লক্ষ্য হলো বিজ্ঞানকে কেবল ঘটনা বর্ণনা করার গণ্ডি পেরিয়ে সেগুলোর সৃষ্টিকারী নিয়মগুলো বুঝতে সাহায্য করা, যার ফলে আরও উন্নত পূর্বাভাস, আরও সুনির্দিষ্ট হস্তক্ষেপ এবং গবেষণার নতুন দিগন্ত উন্মোচিত হবে।

উৎস: https://baoquocte.vn/ky-thuat-ai-giup-tim-ra-ban-chat-su-vat-hien-tuong-392997.html