সামুদ্রিক হাতির গতিবিধি পূর্বাভাসে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: নতুন দিগন্ত উন্মোচন

13:42, 04 ডিসেম্বর

সম্পাদনা করেছেন: Inna Horoshkina One

স্পেস টেকনোলজি কীভাবে আমাদের মহাসাগরকে বাঁচিয়ে তুলতে পারে—আশ্চর্যজনক পথসমূহ | Jake Levenson | TEDxFoggyBottom

আধুনিক সমুদ্রবিজ্ঞান এক যুগান্তকারী পদক্ষেপ গ্রহণ করেছে, যা মাত্র কয়েক বছর আগেও ছিল কল্পনার অতীত। বিজ্ঞানীরা এখন গভীর শিক্ষণ মডেল—Temporal Fusion Transformer (TFT)—ব্যবহার করে সামুদ্রিক প্রাণীদের পরিযান বা মাইগ্রেশন ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হচ্ছেন। এই মডেল অতীতের তথ্যের উপর নির্ভর না করে, বরং সমুদ্রের বর্তমান ও জীবন্ত গতিপ্রকৃতি বিশ্লেষণ করে এই পূর্বাভাস দিচ্ছে।

এই অগ্রগতি প্রমাণ করে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেবল সংখ্যা গণনা বা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়; এটি এখন জীবন্ত জগতের গতির অন্তর্নিহিত ছন্দ বা 'রিদম' উপলব্ধি করতে শুরু করেছে। এটি বৈজ্ঞানিক গবেষণায় এক নতুন মাত্রা যোগ করেছে।

৪৩৪টি স্যাটেলাইট ট্র্যাকিং ডেটা থেকে নতুন উপলব্ধির জন্ম

গবেষকরা দক্ষিণ গোলার্ধের সামুদ্রিক হাতিদের উপর TFT মডেল প্রয়োগ করেন। এই ডেটাসেটটি ছিল বিশাল—মোট ৪৩৪টি প্রাণীর গতিবিধির হাজার হাজার ঘণ্টার তথ্য এবং লক্ষ লক্ষ সংকেত এর অন্তর্ভুক্ত ছিল। এই বিপুল পরিমাণ তথ্য বিশ্লেষণের ফলস্বরূপ বেশ কিছু গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি সাধিত হয়েছে:

অবস্থান নির্ণয়ের ত্রুটি প্রায় ১৫% হ্রাস পেয়েছে। জীব-পর্যবেক্ষণের মানদণ্ডে এটি একটি বিশাল উল্লম্ফন হিসেবে বিবেচিত হচ্ছে।

সম্ভাব্য উপস্থিতির ক্ষেত্রফল পাঁচ গুণ সংকুচিত হয়েছে। এর অর্থ হলো, মডেলটি সমুদ্রের বিশালতাকে আক্ষরিক অর্থেই প্রয়োজনীয় গতিপথের মধ্যে সীমাবদ্ধ করে এনেছে।

পরিযানের ক্ষেত্রে প্রভাব বিস্তারকারী দুটি প্রধান কারণ চিহ্নিত করা সম্ভব হয়েছে: সমুদ্রের তলদেশের গভীরতা বা ব্যাথিমেট্রি এবং জলের তাপমাত্রা।

এই ফলাফলগুলি বহু দশক ধরে প্রাণিবিজ্ঞানীরা যা স্বজ্ঞাতভাবে অনুভব করতেন, তা নিশ্চিত করেছে—সামুদ্রিক হাতিরা যেন সমুদ্রের এক অদৃশ্য মানচিত্র অনুসরণ করে উষ্ণতা ও গভীরতার রেখা বরাবর চলাচল করে। প্রথমবারের মতো, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সেই মানচিত্রটি সফলভাবে 'পাঠ' করতে পেরেছে।

এই আবিষ্কার কেবল বিজ্ঞানের জন্য কেন গুরুত্বপূর্ণ নয়?

এই প্রযুক্তির গুরুত্ব কেবল গবেষণাগারের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। এর ব্যবহারিক প্রয়োগ মানব সমাজ ও পরিবেশ সুরক্ষার ক্ষেত্রেও সুদূরপ্রসারী প্রভাব ফেলবে। এর মাধ্যমে নিম্নলিখিত কাজগুলি করা সম্ভব হবে:

জাহাজ চলাচলের সঙ্গে সামুদ্রিক প্রাণীর সংঘর্ষ এড়ানো সম্ভব হবে।

মৎস্য আহরণের কারণে সৃষ্ট ক্ষতি হ্রাস করা সম্ভব হবে।

যেসব প্রজাতির পরিযান হাজার হাজার কিলোমিটার বিস্তৃত, তাদের সুরক্ষার ব্যবস্থা আরও জোরদার করা যাবে।

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, সমুদ্রবিজ্ঞানের প্রধান সমস্যা—অর্থাৎ অসম্পূর্ণ ও বিক্ষিপ্ত ডেটা—নিয়ে কাজ করার একটি কার্যকর উপায় আমরা হাতে পেয়েছি। পূর্বে সমুদ্র ছিল এক বিশাল রহস্যময় স্থান। এখন সেই রহস্যের আবছায়া সরে গিয়ে ধীরে ধীরে স্পষ্ট চিত্র ফুটে উঠছে।

সামুদ্রিক হাতি থেকে গ্রহের বাস্তুতন্ত্র পর্যন্ত

TFT মডেল কোনো বিচ্ছিন্ন পরীক্ষা নয়। এটি এক বৃহত্তর নতুন ধারার অংশ, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করছে। এই প্রযুক্তি এখন সমুদ্রের গতিবিধি পর্যবেক্ষণ, জলবায়ু পরিবর্তনের গতিপথ চিহ্নিতকরণ, স্যাটেলাইট চিত্রে আবর্জনা শনাক্তকরণ এবং সর্বোপরি, সমুদ্রের আচরণকে মানুষের বোধগম্য ভাষায় অনুবাদ করার ক্ষেত্রে অপরিহার্য হয়ে উঠছে।

যেখানে পূর্বে ডেটা ম্যানুয়ালি প্রক্রিয়াকরণে কয়েক দশক লেগে যেত, সেখানে এখন নিউরাল নেটওয়ার্কের কাজ কয়েক মিনিটেই সম্পন্ন হচ্ছে। পূর্বে আমরা কেবল প্রাণীদের ফেলে যাওয়া চিহ্ন দেখতে পেতাম, এখন আমরা তাদের গতি, উদ্দেশ্য এবং অন্তর্নিহিত নিয়মাবলী দেখতে পাচ্ছি।

গ্রহের ধ্বনিতে এটি কী নতুন মাত্রা যোগ করল?

সমুদ্রের আওয়াজ এখন অনেক বেশি স্পষ্ট শোনা যাচ্ছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকৃতির পর্যবেক্ষকদের প্রতিস্থাপন করেনি; বরং এটি তাদের জন্য এক নতুন সংবেদনশীল অঙ্গ হিসেবে কাজ করছে। এটি এমন কিছু শুনতে সাহায্য করেছে যা এতদিন কোলাহল, আকস্মিকতা বা হারিয়ে যাওয়া সংকেতের আড়ালে ঢাকা ছিল।

এই প্রযুক্তির মাধ্যমে গ্রহ লাভ করেছে নতুন নির্ভুলতা, নতুন পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা এবং প্রযুক্তি ও জীবন্ত ব্যবস্থার মধ্যে এক নতুন সমন্বয়। এর পাশাপাশি একটি গভীর উপলব্ধিও সামনে এসেছে: সমুদ্রের পরিবর্তন হচ্ছে না—পরিবর্তিত হচ্ছি আমরা, এবং সেই কারণেই অবশেষে আমরা একে বুঝতে পারছি।

#OceanAI