Technology · · 3 min read

এআই ইঞ্জিনিয়ারদের সক্ষমতা বাড়াতে পারে, কিন্তু মৌলিক বিষয়ের বিকল্প নয়: গোপি

মাইলিন ফাউন্ড্রির প্রতিষ্ঠাতা গোপীচন্দ কাট্রাগাড্ডা বলেছেন, এআই প্রযুক্তিগত কাজের গতি বাড়ানোর সঙ্গে সঙ্গে ইঞ্জিনিয়ারদের আরও শক্তিশালী ব্যবহারিক দক্ষতা, সিস্টেম-ভিত্তিক চিন্তাভাবনা ও নথিবদ্ধকরণে জোর দিতে হবে।

গোপীচন্দ কাট্রাগাড্ডার যুক্তি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের পরিসর ও গতি বদলে দিচ্ছে, কিন্তু ভালো ইঞ্জিনিয়ারিং যে ভিত্তির ওপর নির্ভর করে, তা বদলাচ্ছে না। দ্য টাইমস অব ইন্ডিয়া-তে প্রকাশিত এক সাক্ষাৎকারে তিনি বলেছেন, ইঞ্জিনিয়ারদের এখনও শক্তিশালী কারিগরি ভিত্তি, বিভিন্ন উপাদান কীভাবে একসঙ্গে কাজ করে তার বোঝাপড়া এবং কার্যকর পণ্য তৈরি, পরীক্ষা ও নথিবদ্ধ করার শৃঙ্খলা প্রয়োজন।

কাট্রাগাড্ডা জিই এবং টাটা সন্সে প্রযুক্তি ক্ষেত্রে শীর্ষপদে কাজ করেছেন। তিনি বেঙ্গালুরুতে জিই-র ইন্ডিয়া টেকনোলজি সেন্টারের ম্যানেজিং ডিরেক্টর ছিলেন, পরে টাটা সন্সের প্রথম গ্রুপ চিফ টেকনোলজি অফিসার ও ইনোভেশন হেড হন এবং এখন মাইলিন ফাউন্ড্রির নেতৃত্ব দিচ্ছেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক এই সংস্থাটি মিডিয়া ও বিনোদন, ইন্ডাস্ট্রিয়াল আইওটি এবং অটোমোটিভ প্রয়োগক্ষেত্রে কাজ করে।

তাঁর মতে, ইঞ্জিনিয়ারিংকে তিনটি পরস্পর-সংযুক্ত ক্ষেত্রের মাধ্যমে বোঝা যায়: তত্ত্ব ও ব্যবহারিক জ্ঞান; কম্পোনেন্ট-স্তরের দক্ষতার সঙ্গে সিস্টেম-ভিত্তিক চিন্তাভাবনা; এবং বাস্তবায়ন। শেষেরটির মধ্যে রয়েছে দক্ষতার সঙ্গে পণ্য তৈরি করা, সেগুলো প্রকৃত বাণিজ্যিক মূল্য দেবে কি না তা বিচার করা এবং পরবর্তী দলগুলোর কাজটি বোঝা ও উন্নত করার জন্য যথেষ্ট তথ্য নথিবদ্ধ করা।

ভারতীয় ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে যেখানে উন্নতি প্রয়োজন

কাট্রাগাড্ডা বলেছেন, গণিত, তত্ত্ব এবং পৃথক কম্পোনেন্টের নকশায় ভারত যথেষ্ট শক্তি তৈরি করেছে। তবে তাঁর বিশ্বাস, হাতে-কলমে ইঞ্জিনিয়ারিং, সম্পূর্ণ সিস্টেমের বোঝাপড়া, গবেষণা ও নথিবদ্ধকরণে দেশটির আরও কাজ করা দরকার।

তাঁর মতে, কেউ টারবাইন ব্লেড কীভাবে নকশা করতে হয় তা জানলেও পুরো একটি উইন্ড ফার্ম কীভাবে বিন্যস্ত করা উচিত, তা নির্ধারণ করার মতো প্রস্তুতি তার নাও থাকতে পারে। এই বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গির জন্য ইঞ্জিনিয়ারদের পৃথক কম্পোনেন্ট, পরিচালন পরিস্থিতি এবং চূড়ান্ত সিস্টেমের উদ্দেশ্যের পারস্পরিক সম্পর্ক বুঝতে হয়।

সফল বাস্তবায়নের প্রধান মাপকাঠি হিসেবে কম খরচকে বিবেচনা করার প্রবণতা নিয়েও তিনি প্রশ্ন তোলেন। কোনো কিছু কম খরচে তৈরি করাই যথেষ্ট নয়, যদি শেষ পর্যন্ত পণ্যটি বাণিজ্যিকভাবে কার্যকর না হয় বা অর্থবহ মূল্য না দেয়। তাঁর মতে, বাস্তব জগতে ভালো ফল দেয় এমন কাজ তৈরি করতে ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলোর প্রয়োজনীয় বিনিয়োগ করা উচিত।

নথিবদ্ধকরণও আরেকটি দুর্বল দিক। ইঞ্জিনিয়াররা ব্যক্তিগতভাবে বিপুল পরিমাণ জ্ঞান ধরে রাখতে পারেন, কিন্তু তা লিখে না রাখলে সহযোগিতা কঠিন হয়ে উঠতে পারে এবং ভবিষ্যৎ দলগুলো আগের সিদ্ধান্তগুলোর পেছনের যুক্তি থেকে বঞ্চিত হতে পারে। কাট্রাগাড্ডা মনে করেন, ইঞ্জিনিয়ারদের নিজস্ব বোঝাপড়ার বিকল্প হিসেবে নয়, বরং নথিবদ্ধকরণকে আরও ধারাবাহিক করার সম্ভাব্য উপায় হিসেবে এআইকে দেখা যেতে পারে।

এআইয়ের যুগে অভিজ্ঞতা কেন গুরুত্বপূর্ণ

কাট্রাগাড্ডা তরুণ ইঞ্জিনিয়ারদের সতর্ক করে বলেছেন, এআইকে যেন তারা দক্ষতার প্রথম উৎস না বানান। কর্মজীবনের শুরুতে, তিনি বলেন, শর্টকাটের ওপর নির্ভর না করে মানুষকে সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রের মৌলিক বিষয়গুলো শিখতে হবে। ডেটা, হার্ডওয়্যার এবং পরিচালন পরিবেশের অভিজ্ঞতাই একজন ইঞ্জিনিয়ারকে আরও ভালো প্রশ্ন করতে এবং কোনো উত্তর যথার্থ কি না তা বুঝতে সাহায্য করে।

কঠিন তত্ত্ব ব্যাখ্যা করা, প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পেতে সহায়তা করা এবং ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা অর্জনের পথ সাজেস্ট করার মাধ্যমে এআই সেই শিক্ষাকে সহায়তা করতে পারে। এটি কোডিং, বিশ্লেষণ এবং লিখিত নথি তৈরিতেও সাহায্য করতে পারে। কিন্তু সমস্যা চিহ্নিত করা, ব্যর্থতার গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলো বোঝা এবং আগের সিস্টেমগুলোর তুলনায় কী উন্নত করা দরকার তা নির্ধারণের দায়িত্ব ইঞ্জিনিয়ারেরই থাকে।

কোনো সিস্টেমে হার্ডওয়্যার ও সফটওয়্যার একত্রিত হলে এই দায়িত্ব আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। শুরুতে ইঞ্জিনিয়াররা প্রতিটি খুঁটিনাটি না-ও জানতে পারেন, কিন্তু তাঁদের কারিগরি নথি পড়তে, ত্রুটির কারণ অনুসন্ধান করতে এবং যে ডিভাইসের জন্য অ্যালগরিদমটি তৈরি হয়েছে তাতে সেটি কাজ করে কি না পরীক্ষা করতে সক্ষম হওয়া উচিত। কাট্রাগাড্ডার অবস্থান হলো, ইঞ্জিনিয়ারদের শুধু এআই-উৎপাদিত ফলাফল মেনে নেওয়া উচিত নয়; তাঁদের তা যাচাই করে ফলাফলের দায়িত্ব নিতে হবে।

বিমানের ইঞ্জিনের একটি উদাহরণ ক্ষেত্রবিশেষের জ্ঞানের মূল্য তুলে ধরে। টারবাইন ব্লেডে বিভিন্ন ধরনের ছিদ্র থাকে। কিছু ছিদ্র শীতলীকরণে সহায়তা করে, অন্যগুলো ওজন কমায় এবং কাঠামোগত শক্তি ক্ষুণ্ন না করে থ্রাস্ট-টু-ওয়েট অনুপাত উন্নত করতে সাহায্য করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলো কেন রয়েছে তা বুঝতে শুধু বিশ্বাসযোগ্য একটি ব্যাখ্যা তৈরি করাই যথেষ্ট নয়: এর জন্য ইঞ্জিনিয়ারিং সমস্যাটি এবং নকশাটিকে প্রভাবিত করা সীমাবদ্ধতাগুলো সম্পর্কে জ্ঞান প্রয়োজন।

ইতিমধ্যেই ব্যবহৃত এআই প্রয়োগ

মাইলিন ফাউন্ড্রির পণ্যগুলো কাট্রাগাড্ডার বিশ্বাস করা এআই-সমর্থিত ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ধরনটি তুলে ধরে। সংস্থাটির একটি সিস্টেম ভিডিওর ব্যান্ডউইথের প্রয়োজন প্রায় 40% কমায়। বিকল্পভাবে, এটি আধুনিক ডিসপ্লেতে ব্যবহারের জন্য কম-রেজোলিউশনের ভিডিও উন্নত করতে পারে। ব্যান্ডউইথ কমার অর্থ কনটেন্ট সরবরাহের খরচও তুলনীয় মাত্রায় কমে আসা, এবং সিস্টেমটি কয়েকটি আন্তর্জাতিক ওভার-দ্য-টপ স্ট্রিমিং সংস্থা ব্যবহার করছে।

সংস্থাটি এমন একটি গাড়ির রিয়ার-ভিউ ক্যামেরা সিস্টেমও তৈরি করেছে, যা রাতের ছবি দিনের আলোর কাছাকাছি দৃশ্যমান করে তোলার জন্য নকশা করা হয়েছে। এর লক্ষ্য, গাড়ি পেছনে নেওয়ার সময় চালকদের আরও স্পষ্টভাবে দেখতে সাহায্য করা। কাট্রাগাড্ডার বর্ণিত অন্যান্য প্রয়োগের মধ্যে রয়েছে অস্বাভাবিকতা শনাক্ত করা, রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন আগাম অনুমান করা এবং নথি তৈরি করা।

এই উদাহরণগুলো তাঁর বৃহত্তর বক্তব্যটিই জোরালো করে: কার্যকর এআই ইঞ্জিনিয়ারিং কেবল একটি মডেলের কাছে সাধারণ কোনো উত্তর চাওয়ার বিষয় নয়। এর মধ্যে রয়েছে যে ভৌত সরঞ্জাম, সফটওয়্যার, ডেটা ও পরিবেশের সীমাবদ্ধতার মধ্যে প্রযুক্তিটিকে কাজ করতে হবে, সেগুলো বোঝা। এআই একজন ইঞ্জিনিয়ারের সক্ষমতার পরিসর বাড়াতে পারে, কিন্তু মৌলিক জ্ঞান, ব্যবহারিক পরীক্ষা এবং চূড়ান্ত সিস্টেমের দায়িত্ব নেওয়া এখনও অপরিহার্য।

artificial intelligenceengineeringsystems thinkingindiatechnologyautomotiveindustrial iot

Continue reading

Read this in another language