পৃথিবীর বুদ্ধিমত্তা স্কেল করা: কেন আর্কিটেকচার, অ্যালগরিদম নয়, ভবিষ্যতকে রূপ দেবে
কয়েক মাস আগে, আমাদের বৃহত্তম ভূ-স্থানিক পাইপলাইনগুলির মধ্যে একটি মাঝপথে আটকে গিয়েছিল। কোনো ত্রুটি নেই। কোনো বিজ্ঞপ্তি নেই। শুধু নীরবতা। মডেল ভালো ছিল। তথ্য ভাল ছিল। কিন্তু অর্কেস্ট্রেশন স্তরে গভীর কোথাও, সংস্করণের অমিল এবং মেমরির সীমাবদ্ধতা শান্তভাবে প্লাগটিকে টেনে নিয়েছিল। এটি যখন আমাদের আঘাত করে—এটি স্কেলে AI আসলে এমন দেখায়। বুদ্ধিমত্তার গ্ল্যামার নয়, বুদ্ধিমত্তা বজায় রাখার রুটিন ওয়ার্ক। সবাই AI মডেল উদযাপন করছে—GPT, ভিশন ট্রান্সফরমার এবং মাল্টিমোডাল এজেন্ট। কিন্তু আসল গল্পটা মডেলে নেই; এটা তার চারপাশে গাড়ির মধ্যে আছে। অর্কেস্ট্রেশন, মেমরি ম্যানেজমেন্ট, টেলিমেট্রি এবং পাইপলাইন যা নীরবে বুদ্ধিমত্তাকে সমর্থন করে। বড় মডেলগুলি কেবল AI কী করতে পারে তা নতুন করে সংজ্ঞায়িত করেনি – তারা আমাদের প্রযুক্তি তৈরির উপায় পরিবর্তন করেছে। তারা সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিংকে বুদ্ধিমত্তার অংশ বানিয়েছে। দ্রুত রাউটিং, কনটেক্সট ক্যাশিং, লেটেন্সি কন্ট্রোল, স্কেলিং – এগুলো মেশিন লার্নিংয়ে কোনো অগ্রগতি নয়; এগুলো ইঞ্জিনিয়ারিং এর কৃতিত্ব।
এখন ভাবুন যে একই প্ল্যাটফর্মের শৃঙ্খলা ভূ-স্থানিক AI-তে প্রয়োগ করা যেতে পারে? যে যেখানে পরবর্তী লাফ। যেখানে জিওস্পেশিয়াল এআই এখনও পিছিয়ে আছে। পৃথিবী পর্যবেক্ষণ করার সময়, প্রতিটি নতুন প্রকল্প স্ক্র্যাচ থেকে শুরু বলে মনে হয়। একই ডেটা সেট প্রতিবার আলাদাভাবে পরিষ্কার করা হয়। একই মডেলগুলি নতুন অঞ্চল বা রেজোলিউশনের জন্য পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। প্রতিটি স্যাটেলাইটের জন্য একই পাইপলাইন পুনর্নির্মাণ করা হয়। এটি একটি রান্নাঘর চালানোর মতো যা প্রতিদিন তার রেসিপিগুলি পুনরায় লিখতে পারে। খাবার ঠিক আছে, কিন্তু কিছুই চুলকায় না। আমাদের মডেল কাজ। আমাদের বিজ্ঞান নির্ভরযোগ্য। কিন্তু আমাদের সিস্টেমগুলি স্কেল করে না-এবং এটি এখনই একটি বাস্তব বাধা। মৌলিকভাবে, ভূ-স্থানিক এআই-এর ভবিষ্যৎ নির্ভুলতার উপর কম এবং স্থাপত্যের উপর বেশি নির্ভর করে।
ইতিমধ্যে আরও বেশ কিছু শিল্প এই সেতু পার হয়ে গেছে। Fintechs ইভেন্ট-চালিত সিস্টেমের সাথে স্কেল করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে যা বাস্তব সময়ে ঋণের সিদ্ধান্ত নেয়। ই-কমার্স ফিচার স্টোর তৈরি করেছে যা প্রতিটি মিথস্ক্রিয়া থেকে শেখে এবং বিভিন্ন প্রসঙ্গে তথ্য পুনঃব্যবহার করে। বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি ক্রমাগত শেখার চক্র চালায়, প্রতিদিন কোটি কোটি সংকেত অপ্টিমাইজ করে। তারা কেবল স্মার্ট অ্যালগরিদম তৈরি করেনি – তারা প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে। সিস্টেম যা একবার শিখে তারপর চিরতরে স্কেল করে। এখানেই ভূ-স্থানিক প্রযুক্তিগুলি এগিয়ে চলেছে: প্রকল্প-ভিত্তিক পরীক্ষা থেকে প্ল্যাটফর্ম-ভিত্তিক আর্থ ইন্টেলিজেন্স পর্যন্ত, যেখানে ডেটা, মডেল এবং APIগুলি একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য ভিত্তি তৈরি করে৷
এআই স্কেলিং শুধুমাত্র জিপিইউ সম্পর্কে নয়। আমরা একবার একটি 900 টেরাবাইট ড্রোন ইমেজিং প্রকল্প সম্পন্ন করেছি। কাগজে, সবকিছু সহজ বলে মনে হয়েছিল: প্রক্রিয়া, বিশ্লেষণ, বিতরণ। কিন্তু বাস্তবে ছিল বিশৃঙ্খলা। ডেটা একটি জগাখিচুড়ি ছিল, লেবেলবিহীন, এবং একটি বিন্যাসে কেউ পছন্দ করেনি। এক সপ্তাহের মধ্যে, GPU কাজ করা বন্ধ করে দিয়েছে, একটি মেমরি লিক হয়েছে, এবং কাজের প্রক্রিয়াগুলি লুপ হয়ে গেছে। তখনই আমরা সবচেয়ে কঠিন সত্যটি শিখেছি: একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ; এটি একটি বৃহৎ পরিসরে চলমান রাখা একটি বাস্তব চ্যালেঞ্জ। শীট বিতরণ, বেলিং, পরিদর্শন, ড্রিফ্ট সনাক্তকরণ, খরচ অপটিমাইজেশান-এটি উত্তেজনাপূর্ণ শোনাচ্ছে না, তবে এটি ডেমোকে পণ্য থেকে আলাদা করে। প্রকল্প চলাকালীন, পাঁচটি ভিন্ন দল—AI, প্ল্যাটফর্ম, DevOps, QA এবং পণ্য — সমান্তরালভাবে কাজ করেছে এবং পাঁচটি ভিন্ন সিস্টেম তৈরি করেছে যা একসঙ্গে মানায় না। পরবর্তী পাঠ। সিস্টেম ডিজাইন একটি ওভারহেড নয় – এটি ভিত্তি।
তাই আমরা আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করেছি। সিস্টেম আর্কিটেকচার এখন আমাদের কোডের আগে। মান নিয়ন্ত্রণ অন্তর্নির্মিত, যোগ করা হয় না। ক্রস-টিম ডিজাইন পর্যালোচনা আমলাতান্ত্রিক লাল ফিতা সম্পর্কে নয়, তবে আমরা কীভাবে দ্রুত এগিয়ে যেতে পারি সে সম্পর্কে। শেষ পর্যন্ত, মৃত্যুদন্ড, গতি নয়, আমাদের পার্থক্যকারী হয়ে উঠেছে। মৌলিক মডেলগুলি আমাদের কিছু গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা দিয়েছে: অবকাঠামো না হওয়া পর্যন্ত বুদ্ধিমত্তা পরিমাপ করে না। জিওস্পেশিয়াল এআই এখন একই রকম ইনফ্লেকশন পয়েন্টে রয়েছে। ডেটা প্রচুর, মডেলগুলি শক্তিশালী, কিন্তু সিস্টেমগুলি এখনও পিছিয়ে রয়েছে। EarthGPT থেকে আর্থ সিস্টেমে। আমাদের এমন একটি বিশাল মডেলের প্রয়োজন নেই যা প্রতিটি গ্রহ সংক্রান্ত প্রশ্নের উত্তর দেয়। আমাদের মডুলার, ডোমেন-সচেতন স্থানিক মডেলগুলির একটি নেটওয়ার্ক দরকার যা একটি সাধারণ, শক্তিশালী অবকাঠামোর মাধ্যমে সংযোগ করে।
এটিকে একটি অর্কেস্ট্রা হিসাবে চিন্তা করুন যাতে:
* প্রতিটি মডেল একটি আলাদা যন্ত্র বাজায় – জমি, জল, গাছপালা, অবকাঠামো৷
* প্ল্যাটফর্মটি ছন্দ সমর্থন করে – ইনজেশন, ইনডেক্সিং, ড্রিফ্ট ট্র্যাকিং এবং খরচ নিয়ন্ত্রণ।
* এপিআই কর্মক্ষমতা প্রদান করে – কাঁচা পিক্সেলকে দরকারী তথ্যে রূপান্তর করে।
এটি একটি গ্রহের স্কেলে একটি উন্নয়ন। SatSure, আমরা আমাদের AI-চালিত ব্যাঙ্কিং ইন্টেলিজেন্স প্ল্যাটফর্ম SatSure Sage-এর মাধ্যমে এটি সক্ষম করি। এটি আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে স্যাটেলাইট ডেটা এবং মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে কৃষি ঋণের ঝুঁকি মূল্যায়ন ও পরিচালনা করতে সহায়তা করে। কিন্তু এর আসল মূল্য প্ল্যাটফর্মে রয়েছে যা এটি সমর্থন করে। একটি প্ল্যাটফর্ম, অনেক উল্লম্ব। একই মূল সিস্টেম বীমা, অবকাঠামো এবং জলবায়ু খাতে পণ্যগুলিকে শক্তি দেয়। আমরা একবার ইনজেশন, মেটাডেটা এবং অর্কেস্ট্রেশন লেয়ার তৈরি করেছি এবং সেগুলি জুড়ে আবার ব্যবহার করি। এভাবেই স্কেলেবিলিটি অর্জিত হয়।
2. উৎপত্তি নির্দেশকারী ডেটা। প্রতিটি ডেটা সেট ট্র্যাক, সংস্করণ এবং নিরীক্ষিত হয়। প্রতিটি মডেলের আউটপুট ব্যাখ্যা করা হয় এবং মূল্যায়ন করা হয়। ব্যাঙ্কিং-এ, এটি স্যাটেলাইট বুদ্ধিমত্তাকে কেবল দরকারী নয়, বিশ্বস্তও করে তোলে৷
3. ড্যাশবোর্ডের বাইরে ইন্টিগ্রেশন। সেজ শুধু ড্যাশবোর্ড বা অভিনব প্রতিবেদনের সংগ্রহ নয়। এটি বুদ্ধিমান API-এর একটি সেট যা সরাসরি ব্যাঙ্কের ক্রেডিট ম্যানেজমেন্ট এবং আন্ডাররাইটিং সিস্টেমের সাথে সংযোগ করে। একটি কৃষি দৃষ্টিকোণ থেকে, এর অর্থ হল মাঠ-স্তরের ডেটা-ফসলের অবস্থা, ফলন সম্ভাবনা, বা আবহাওয়ার অসঙ্গতিগুলি-ঋণ উদ্ভব, পোর্টফোলিও পর্যবেক্ষণ এবং ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য সরাসরি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিতে প্রবাহিত হয়। এটি প্রতিষ্ঠানগুলিকে গ্রাহক অধিগ্রহণ, ঝুঁকি মূল্য নির্ধারণ এবং পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনায় একটি সুবিধা দেয়, কৃষি ঋণ প্রদান ও পরিচালনার পদ্ধতি পরিবর্তন করে।
4. ক্রমাগত শেখার। প্রতিটি ঋণের ফলাফল মডেলে বিবেচনা করা হয়। সময়ের সাথে সাথে, সেজ সেই নিদর্শনগুলি শিখে যা ফসল, আবহাওয়া এবং ঋণ পরিশোধের আচরণকে সংযুক্ত করে। এটি একটি অভিযোজিত ব্যবস্থা যা অর্থনীতির সাথে বিকশিত হয়।
5. মানচিত্র থেকে বাজার পর্যন্ত যখন ক্ষুদ্র ধারক কৃষক, প্রায়ই আনুষ্ঠানিক ক্রেডিট ইকোসিস্টেমের কাছে অদৃশ্য, স্যাটেলাইট ডেটার মাধ্যমে দৃশ্যমান করা হয়, তখন এটি স্কেলে আর্থিক অন্তর্ভুক্তি সক্ষম করে। এটি তাদের দ্বারা নির্মিত হবে যারা নির্ভরযোগ্য সিস্টেম তৈরি করে, যেগুলি পিক্সেলকে ভবিষ্যদ্বাণীতে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে বিশ্বাসে এবং বিশ্বাসকে অগ্রগতিতে পরিণত করে৷ তখনই AI খবরের শিরোনাম হওয়া বন্ধ করে দেবে এবং নীরব পরিকাঠামোতে পরিণত হবে যা আমরা গ্রহকে কীভাবে বুঝি এবং পরিচালনা করি তা তৈরি করে।
রশমীত সিং সুখমনি হলেন CTO এবং SatSure-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা, একটি মহাকাশ প্রযুক্তি স্টার্টআপ যা পৃথিবীর উন্নতির জন্য পরিমাপযোগ্য এবং কর্মযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। শিল্প সমাধান মধ্যে পর্যবেক্ষণ তথ্য.
(অস্বীকৃতি: এই নিবন্ধে প্রকাশিত মতামত এবং মতামতগুলি লেখকের এবং অগত্যা আপনার স্টোরির মতামতগুলিকে প্রতিফলিত করে না।)
(এআই কীভাবে ভারতীয় স্টার্টআপ ইকোসিস্টেমকে পরিবর্তন করছে সে সম্পর্কে আরও জানুন এবং এই পরিবর্তনের অংশ হোন, শুধুমাত্র টেকস্পার্কস 2025-এ। আমাদের সাথে যোগ দিন তাজ যশবন্তপুর, ব্যাঙ্গালোর-এর ভবিষ্যত 6-8-এর তথ্যের অংশ হয়ে উঠুন। এখানে ক্লিক করুন.)
দ্বারা সম্পাদিত সোহিনী মিত্তর
(ট্যাগসটোট্রান্সলেট)বাংলাদেশ(টি)খবর
প্রকাশিত: 2025-10-28 08:30:00
উৎস: yourstory.com
