কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কারণে সেমিকন্ডাক্টর শিল্প দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে।

এনডিও - ১২ মার্চ সকালে হ্যানয়ে আইটোম্যাটিক (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) এবং ন্যাশনাল ইনোভেশন সেন্টার (এনআইসি) আয়োজিত আন্তর্জাতিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সেমিকন্ডাক্টর সম্মেলন (এআইএসসি) ২০২৫-এ, প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং সেমিকন্ডাক্টরগুলির বিকাশে সিম্বিওটিক সম্পর্ক নিয়ে আলোচনা করেছেন।

সম্মেলনে, মতামতগুলি নিশ্চিত করা হয়েছে যে AI এবং সেমিকন্ডাক্টরগুলি বর্তমানে ডিজিটাল অর্থনীতির ভবিষ্যতের স্তম্ভ। বিশেষ করে, "AI" এবং "সেমিকন্ডাক্টর" দুটি উপাদান একসাথে চলে। সবচেয়ে স্পষ্টতই, AI সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে, পণ্যের ত্রুটিগুলি পূর্বাভাস এবং সনাক্ত করতে, উৎপাদনের মান এবং দক্ষতা উন্নত করতে সহায়তা করে।

উদাহরণস্বরূপ, আইটোম্যাটিকের সিইও মিঃ ক্রিস্টোফার নগুয়েন, ২০৩০ সালের মধ্যে, কিছু উৎপাদন কেন্দ্র, বিশেষ করে উন্নত উৎপাদন সুবিধাগুলির জন্য আরও কঠোর মানদণ্ডের প্রয়োজন হবে। উদাহরণস্বরূপ, প্লাজমা প্রক্রিয়াকরণ প্রক্রিয়ায়, প্রায় নিখুঁত নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য জ্বালানির ব্যাস, চাপ, তাপমাত্রা এবং আরও কয়েক ডজন অন্যান্য বিষয়ের মতো পরামিতি। এই নির্ভুলতা নিশ্চিত করতে AI অবদান রাখবে।

"সেমিকন্ডাক্টর ছাড়া AI বিকশিত হতে পারে না, এবং বিপরীতে, AI-এর অগ্রগতির জন্য সেমিকন্ডাক্টর শিল্প দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। এটি একটি সিম্বিওটিক সম্পর্ক যেখানে উভয়ই একে অপরকে এগিয়ে নিয়ে যায়," তিনি বলেন।

কর্মশালায় বক্তব্য রাখেন আইটোম্যাটিকের সিইও মিঃ ক্রিস্টোফার নগুয়েন।

সাধারণ প্রযুক্তির চিত্র সম্পর্কে, মিঃ ক্রিস্টোফার নগুয়েন মুরের সূত্র উদ্ধৃত করে নিশ্চিত করেছেন যে এআই এবং সেমিকন্ডাক্টরের বিকাশের গতি খুব দ্রুত। প্রতি ১৮ মাস অন্তর, মাইক্রোপ্রসেসর প্রযুক্তিতে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়।

বাজারের কথা বলতে গেলে, বিশ্ব উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং আগামী বছরগুলিতে AI প্রক্রিয়াকরণ চিপের চাহিদা তীব্রভাবে বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, চীন, জাপান এবং দক্ষিণ কোরিয়ার মতো দেশগুলি এই ক্ষেত্রে বিনিয়োগ বাড়িয়ে তুলছে। প্রযুক্তিতে শীর্ষস্থানীয় দেশগুলির মধ্যে প্রতিযোগিতা অত্যন্ত তীব্র।

চিপ উৎপাদনের ক্ষেত্রে, গুগলের সিনিয়র রিসার্চ সায়েন্টিস্ট মিসেস আনা গোল্ডি মন্তব্য করেছেন যে, এআই-এর কম্পিউটিং চাহিদা দ্রুতগতিতে বৃদ্ধি পাচ্ছে, কিন্তু হার্ডওয়্যার ক্ষমতা তা পূরণ করছে না, যা ক্রমবর্ধমান ব্যবধান তৈরি করছে। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, আলফাচিপের মতো নতুন এআই প্রযুক্তি - একটি এআই চিপ ডিজাইন পদ্ধতি - চালু করা হয়েছে। তিনি বলেন যে এআই প্রয়োগের জন্য ধন্যবাদ, চিপ ডিজাইন প্রক্রিয়া অবিশ্বাস্যভাবে ত্বরান্বিত হয়, একই সাথে খরচ কমাতে এবং কর্মক্ষমতা সর্বোত্তম করতে সহায়তা করে।

"এআই-এর সম্ভাবনাকে পুরোপুরি কাজে লাগানোর জন্য, আমাদের চিপ ডিজাইন চক্র সংক্ষিপ্ত করতে হবে, অ্যালগরিদম উন্নত করতে হবে এবং ডেটার সর্বাধিক ব্যবহার করতে হবে। ভবিষ্যতে, এআই কেবল হার্ডওয়্যার উন্নত করতেই সাহায্য করবে না বরং স্বাস্থ্যসেবা, অর্থায়ন থেকে শুরু করে শিল্প উৎপাদন পর্যন্ত অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে অগ্রগতি অর্জনে অবদান রাখবে," বলেন মিসেস আনা গোল্ডি।

বিশেষ করে, মিসেস আনা গোল্ডি আলফাচিপ পদ্ধতি চালু করেছেন যা চিপের উপাদানগুলির লেআউট অপ্টিমাইজ করার জন্য এআই ব্যবহার করে, যা লেটেন্সি কমাতে, শক্তি সঞ্চয় করতে এবং উৎপাদন এলাকা অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে। এআই সময় কমিয়ে এবং পণ্যের কর্মক্ষমতা উন্নত করে চিপ ডিজাইন প্রক্রিয়া উন্নত করতে পারে। সাম্প্রতিক প্রজন্মের গুগল টিপিইউতে আলফাচিপ প্রয়োগ করা হয়েছে, যা ঐতিহ্যবাহী ডিজাইন পদ্ধতির তুলনায় উল্লেখযোগ্য দক্ষতা এনেছে।

ইতিমধ্যে, ওয়ারউইক বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক মিঃ ট্রান থান লং বিশ্বজুড়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সেমিকন্ডাক্টর প্রযুক্তির শক্তি বৃদ্ধিতে সহায়তাকারী প্রচেষ্টা সম্পর্কে আরও ভাগ করে নিয়েছেন। উদাহরণস্বরূপ, তিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) কর্মক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি উন্নত করার জন্য মেমোরি স্টোর এবং বেইস তত্ত্ব কীভাবে ব্যবহার করবেন তা উল্লেখ করেছেন। মেমোরি স্টোরগুলি AI কে দীর্ঘ সময়ের জন্য তথ্য মনে রাখতে এবং সিদ্ধান্তগুলি অনুকূল করার জন্য অতীতের ডেটা ব্যবহার করতে সহায়তা করে।

"বেইসিয়ান তত্ত্ব নতুন তথ্যের উপর ভিত্তি করে AI কে তার ভবিষ্যদ্বাণীর সম্ভাব্যতা সামঞ্জস্য করতে সাহায্য করে, যা সিস্টেমকে দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে শিখতে সাহায্য করে। এই সমন্বয় উচ্চ নির্ভুলতা নিশ্চিত করার সাথে সাথে গণনামূলক সম্পদের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে," মিঃ লং বলেন।

এছাড়াও, এই পদ্ধতিটি স্বাস্থ্যসেবা, শিল্প উৎপাদন এবং অটোমেশনের মতো ক্ষেত্রগুলিতে AI-কে আরও সুচারুভাবে পরিচালনা করতে সহায়তা করে। বিশেষ করে, AI বৃহৎ ডেটা সেন্টারের উপর খুব বেশি নির্ভর না করেই ডেটা আরও ভালভাবে প্রক্রিয়া করতে পারে, খরচ এবং সম্পদ সাশ্রয় করে। ফলস্বরূপ, সিস্টেমগুলি আরও স্মার্ট, আরও দক্ষ এবং বিপুল পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন ছাড়াই স্ব-সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়।

গুগল ডিপমাইন্ডের মিসেস এনগান ভু একটি গবেষণা নির্দেশনা প্রবর্তন করেছেন যা দক্ষ লজিক সার্কিট ডিজাইন তৈরির জন্য সার্কিট নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করার প্রস্তাব করে। সিমুলেটেড অ্যানিলিং এবং অন্যান্য অপ্টিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করে, তার বিশেষজ্ঞদের দল সার্কিট ডিজাইন চক্রকে ধারণা থেকে প্রকৃত পণ্যে সংক্ষিপ্ত করার লক্ষ্যে কাজ করছে।

একটি বড় চ্যালেঞ্জ হল সার্কিটের নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা ভারসাম্য বজায় রাখা, যাতে ডিজাইনগুলি কেবল সঠিকভাবে কাজ করে না বরং সম্পদও সাশ্রয় করে। তবে, যদি AI সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যারের মধ্যে ব্যবধান কমানো যায়, তাহলে এটি সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে অনেক নতুন সুযোগের দ্বার উন্মোচন করবে। "সার্কিট ডিজাইনে AI প্রয়োগ সেমিকন্ডাক্টর শিল্পের পরিচালনার পদ্ধতি পরিবর্তনের প্রতিশ্রুতি দেয়, উন্নয়ন প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করতে এবং আরও সর্বোত্তম ডিজাইন সরবরাহ করতে সহায়তা করে," মিসেস এনগান ভু বলেন।