sihabbintoriqexploration

[sihabbintoriqexploration]

কাল্পনিক চেতনায় ভার্চুয়াল রিয়েলিটি

অপ্রকৃত বাস্তবতা বা অসদ বাস্তবতা (Virtual Reality(VR), ভার্চুয়াল রিয়ালিটি ) হচ্ছে প্রকৃতপক্ষে বাস্তব নয়, কিন্তু বাস্তবের ধারণা সৃষ্টি করতে সক্ষম এমন কল্পনানির্ভর বিষয় অনুভব করার ত্রিমাত্রিক অবস্থা উপস্থাপন। এটি এক ধরনের কম্পিউটার-নিয়ন্ত্রিত ব্যবস্থা যাতে প্রতিমা নির্মাণ (Modelling) ও ছদ্মায়ন (Simulation) পদ্ধতি প্রয়োগের মাধ্যমে মানুষ কৃত্রিম ত্রিমাত্রিক ইন্দ্রিয়গ্রাহ্য পরিবেশের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে পারে বা উপলব্ধি করতে পারে। অপ্রকৃত বাস্তবতাতে ছদ্মায়িত পরিবেশ হুবহু বাস্তব পৃথিবীর মত হতে পারে। এক্ষেত্রে অনেক সময় অপ্রকৃত বাস্তবতা থেকে বাস্তব অভিজ্ঞতা পাওয়া যায়। আবার অনেক সময় ছদ্মায়িত পরিবেশ বাস্তব থেকে আলাদা হতে পারে। যেমন: অপ্রকৃত বাস্তবতানির্ভর কম্পিউটার খেলাসমূহ।

অপ্রকৃত বাস্তুবতা প্রযুক্তির বাজার ইতিমধ্যে একটি শত কোটি মার্কিন ডলারের বাজার হয়ে উঠেছে।

কর্মপদ্ধতি

অপ্রকৃত বাস্তবতাতে ব্যবহারকারী সম্পূর্ণরূপে একটি কম্পিউটার নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে নিমজ্জিত হয়ে যায়। তথ্য আদান-প্রদানকারী বিভিন্ন ধরনের ডিভাইস বা যান্ত্রিক উপকরণ সংবলিত চশমা, মস্তকাবরক, হাতমোজা, বিশেষ পোশাক বা সুট, ইত্যাদি পরিধান করার মাধ্যমে ব্যবহারকারী অপ্রকৃত বাস্তবতাতে বাস্তবকে উপলব্ধি করতে পারে। একটি "সাধারণ" অপ্রকৃত বাস্তবতাতে একজন ব্যবহারকারী স্টেরিওস্কোপিক (Stereoscopic) বা ত্রিমাত্রিক চিত্র-প্রক্ষেপণ পর্দা (screen) সংবলিত একটি শিরোস্ত্রাণ (helmet) পরে এবং তার মধ্যে দিয়ে বাস্তব থেকে ছদ্মায়িত প্রাণবন্ত (অ্যানিমেটেড) ছবি দেখে। দূর-অবস্থিতি (Telepresence) বা কৃত্রিম ত্রিমাত্রিক জগতে উপস্থিত থাকার ভ্রমণ একটি গতি নিয়ন্ত্রণকারী তথ্য সংবেদক (সেন্সর) দ্বারা প্রভাবিত করা হয়। গতি নিয়ন্ত্রণকারী সংবেদকের মাধ্যমে পর্দাতে প্রদর্শিত ছবির গতিকে অপ্রকৃত বাস্তবতা ব্যবহারকারীর গতির সাথে মেলানো হয়। যখন অপ্রকৃত বাস্তবতা ব্যবহারকারীর গতির পরিবর্তন হয় তখন পর্দাতে প্রদর্শিত দৃশ্যের গতিও পরিবর্তিত হয়। এভাবে অপ্রকৃত বাস্তবতা ব্যবহারকারী কৃত্রিম ত্রিমাত্রিক জগতের সাথে মিশে যায় এবং সেই জগতের একটি অংশে পরিণত হয়। আবার বল-প্রত্যুত্তর (force-feedback) সম্বলিত উপাত্ত হাতমোজা (data gloves) পরিধান করলে তা স্পর্শের অনুভূতি প্রদান করে এবং এসময় ব্যবহারকারী নিজের ইচ্ছা অনুযায়ী অপ্রকৃত বাস্তবতার পরিবেশের কোনো বস্তু তুলতে বা ধরতেও তা ব্যবহার করতে পারে।

প্রাত্যহিক জীবনে অপ্রকৃত বাস্তবতার প্রভাব

বর্তমান জীবনে যদিও অপ্রকৃত বাস্তবতা কেবলমাত্র বিকশিত হতে শুরু করেছে, ধারণা করা হচ্ছে যে আগামী প্রাত্যহিক জীবনে এটি প্রচণ্ড প্রভাব ফেলবে। ভবিষ্যতে যখন অপ্রকৃত বাস্তবতা অনেক বেশি সহজলভ্য হয়ে যাবে তখন তা বিনোদন থেকে শুরু করে যোগাযোগ পর্যন্ত প্রায় সকল ক্ষেত্রেই প্রভাব ফেলবে। বিভিন্ন পেশা ও গবেষণায় অপ্রকৃত বাস্তবতার প্রয়োগের ফলে সমাজে এর ইতিবাচক ও নেতিবাচক এবং উভয় ধরনের প্রভাব পড়বে বলে ধারণা করছেন বিশেষজ্ঞরা।

ইতিবাচক দিক

চিকিৎসাক্ষেত্রে অপ্রকৃত বাস্তবতা প্রয়োগ করে বিভিন্ন ধরনের ভুল ও ঝুঁকি এড়ানো সম্ভব। যেমন- ছদ্মায়িত শল্যচিকিৎসার (Simulated Surgery সিম্যুলেটেড সার্জারি) মাধ্যমে নতুন ডাক্তার ও চিকিৎসাবিজ্ঞানের শিক্ষার্থীদের প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব। আবার ছদ্মায়িত রোগীর উপর নতুন চিকিৎসা পদ্ধতি পরীক্ষামূলকভাবে প্রয়োগ করাও সম্ভব। সামরিক বাহিনীতে অনেক বছর যাবৎ সামরিক প্রশিক্ষণে উড্ডয়ন ছদ্মায়ক (Flight Simulator ফ্লাইট সিমুলেটর) ব্যবহৃত হয়ে আসছে। অপ্রকৃত বাস্তবতা ব্যবহার করে প্রচলিত উড্ডয়ন ছদ্মায়কগুলির আরও উন্নতি সাধন করা সম্ভব। এছাড়াও অপ্রকৃত বাস্তবতার মাধ্যমে ছদ্মায়িত যুদ্ধ (Simulated War) দ্বারা সৈন্যদের অনেক বেশি বাস্তব ও উন্নত প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব। ব্যবসা বাণিজ্যেও অপ্রকৃত বাস্তবতা ব্যবহার করে তথ্য ও যোগাযোগ ব্যবস্থাকে আরও সহজ করা সম্ভব। অপ্রকৃত বাস্তবতা ব্যবহারকারী নথি দেরাজ (File Cabinet ফাইল ক্যাবিনেট) দিয়ে কম্পিউটার ডেস্কটপে তথ্য খুঁজতে হবে না। ব্যবহারকারী নিজেই নথির দেরাজ খুলতে পারবে এবং নিজের হাতে নথিগুলো সাজাতে পারবে।

নেতিবাচক দিক

ইতিবাচক প্রভাবের পাশাপাশি অপ্রকৃত বাস্তবতার কিছু নেতিবাচক প্রভাবও রয়েছে। অপ্রকৃত বাস্তবতার সরঞ্জামের চড়া দাম ও জটিলতা হচ্ছে বর্তমানে বিজ্ঞানীদের প্রধান দুটি সমস্যা। যেমন- কখনও কখনও মস্তকাবরকের গতি ব্যবহারকারীর স্বাভাবিক গতির সাথে সামঞ্জস্য রক্ষা করতে পারে না।

বর্তমান সমাজের বিমানবিকীকরণ (Dehumanization) বিষয়টি হচ্ছে অপ্রকৃত বাস্তবতার আরও একটি নেতিবাচক দিক। পৃথিবীতে আমাদের অস্তিত্ব টিকিয়ে রাখতে হলে আমাদেরকে মনুষ্যত্ব ধরে রাখতে হবে এবং একই সাথে খেয়াল রাখতে হবে যেন আমরা প্রযুক্তি দ্বারা চালিত না হই। কিন্তু বিজ্ঞানীদের ধারণা অনুযায়ী যদি অপ্রকৃত বাস্তবতা বিস্তৃতি লাভ করতে থাকে তাহলে মানুষের পারস্পারিক ক্রিয়া উল্লেখ্যযোগ্য হারে হ্রাস পাবে। কারণ মানুষ তখন অপ্রকৃত বাস্তবতা বাস্তব জীবনের চেয়েও অনেক ভাল এবং মনের মত সঙ্গী পাবে। আর মানুষ যদি এভাবে চশমা goggles আর হাতমোজাকে gloves মানুষ ও সমাজের বিকল্প হিসেবে বেছে নেয় তাহলে মানব সমাজ বিলুপ্ত হতে আর বেশি সময় লাগবে না।

অপ্রকৃত বাস্তবতার মাধ্যমে মানুষ তার কল্পনার রাজ্যে ইচ্ছেমত বিচরণ করতে পারে। ফলে দেখা যাবে মানুষের বেশিরভাগ সময় কাটবে তার কল্পনার জগতে এবং খুব কম সময় বাস্তব জগতে। কিন্তু এভাবে মানুষ যদি কল্পনা ও বাস্তবের মধ্যে পার্থক্য করতে না পারে তাহলে এই পৃথিবী চরম অনিশ্চয়তার সম্মুখীন হবে।

এছাড়াও গবেষণায় দেখা গেছে যে অপ্রকৃত বাস্তবতা মানুষের স্বাস্থের জন্যও হানিকর। এটি মানুষের দৃষ্টিশক্তি ও শ্রবণশক্তির ক্ষতিসাধন করে।

ধারণা

মাইকেল হাইম তার বিখ্যাত গ্রন্থ দ্য মেটাফিজিক্‌স অফ ভার্চুয়াল রিয়ালিটি (The Metaphysics of Virtual Reality, "অপ্রকৃত বাস্তবতার অধিবিদ্যা") গ্রন্থে সাতটি ভিন্ন ধারণার কথা নির্দিষ্ট করেছেন ৷ যেমন :-

ছদ্মায়ন (simulation)

মিথস্ক্রিয়া (interaction)

কৃত্রিমতা (artificiality)

নিমজ্জন (immersion)

কৃত্রিম ত্রিমাত্রিক জগৎ বা দূর-উপস্থিতি (telepresence)

সমগ্র দেহের নিমজ্জন (full-body immersion)

নেটওয়ার্ক সংযুক্তি (network communication)

#virtual reality #metaverse #technology #massachusetts institute of technology #science #virtual world

[sihabbintoriqexploration]

প্রেমের রাসায়নিক ক্রিয়া-বিক্রিয়া!😅💗

কথায় বলে ভালোলাগা থেকেই ভালোবাসার উৎপত্তি। আবার এটাও সত্যি যে মুখে বললেই ভালোবাসা হয় না।এর জন্য প্রয়োজন মনের গভীর অনুভ‍ূতি। তবে সেই অনুভূতি কেমন? কীভাবে হয় তার শুরু? আর উৎপত্তিস্থল? সেটাই বা কোথায়? ভালোবাসা শুধু দুটি মনের বন্ধনই নয়। এর ফলে দুটি মনেরই পরিবর্তন ঘটে। আর এই পরিবর্তনের আছে যৌক্তিক বৈজ্ঞানিক ব্যাখ্যা।যখন কারো অন্য কাউকে ভালোলাগে তখন মস্তিষ্কে রাসায়নিক পদার্থের নিঃসরণ হয়। ফলে ব্যক্তির মনে সৃষ্টি হয় সুখানুভূতির। মনোবিজ্ঞানীদের মতে, একজন ব্যক্তি অন্য কারও প্রতি আকৃষ্ট হওয়ার ক্ষেত্রে মস্তিষ্ক মোট চার মিনিট ৯০ সেকেন্ড সময় নেয়। গবেষকরা এটাও দেখেছেন, মানুষের মস্তিষ্ক প্রেমে পড়ার ক্ষেত্রে ব্যক্তির কিছু বিষয় বিবেচনা করে। তার মধ্যে ৫৫ শতাংশ হলো তার অঙ্গভঙ্গি বা বাহ্যিক রূপ, ৩৮ শতা���শ কণ্ঠস্বর ও কথা বলার ভঙ্গি এবং মাত্র ৭ শতাংশ তাদের মূল বক্তব্য শোনে।

প্রেমের তিনটি স্তর!🙄😝 যুক্তরাষ্ট্রের রটার্স বিশ্ববিদ্যালয় থেকে হেলেন ফিসার জানান, প্রেমের তিনটি স্তর রয়েছে। এই তিনটি স্তরের প্রতিটি স্তরই ভিন্ন ভিন্ন হরমোন ও রাসায়নিক পদার্থ দ্বারা পরিচালিত হয়। স্তরগুলো হলো- ভালোবাসার ইচ্ছে, আকর্ষণ ও সংযুক্তি।

ভালোবাসার ইচ্ছে এটি প্রেমের প্রথম স্তর। যখন কাউকে ভালোলাগে তখন তাকে ভালোবাসার ইচ্ছে থেকে ছেলেদের ক্ষেত্রে টেসট্রোন ও মেয়েদের ক্ষেত্রে ইস্ট্রোজেন হরমোন নিঃসৃত হয়।

আকর্ষণ কাউকে দীর্ঘদিন ধরে ভালোলাগার ফলে তার প্রতি এক ধরনের আকর্ষণবোধ সৃষ্টি হয়। বিজ্ঞানীদের মতে এই স্তরের সঙ্গে তিনটি নিউরোট্রান্সমিটার জড়িত। এড্রিনালিন, ডোপামিন ও সেরোটোনিন। নিউরোট্রান্সমিটার হলো এক ধরনের এন্ডোজেন রাসায়নিক যা এক স্নায়ুকোষ থেকে অপর স্নায়ুকোষে সংকেত দেয়। এড্রিনালিন প্রেমে পড়ার প্রাথমিক পর্যায়ে এড্রিনালিন গ্রন্থি ও কর্টিসলে রক্ত সঞ্চালন বাড়ে। ��লে প্রিয় মানুষটিকে দেখলে বা তার সঙ্গে কথা বলার সময় ঘাম ঝরে, হৃদপিণ্ডের গতি বেড়ে যায় ও গলা শুকিয়ে আসে। ডোপামিন হেলেন ফিসার সদ্য প্রেমে পড়া ছেলেমেয়েদের মস্তিষ্ক পরীক্ষা করে দেখেছেন যে ভালোবাসার উত্তেজনার ফলে তাদের মধ্যে উচ্চমানের ডোপামিন নিঃসরণ হয়েছে। এই রাসায়নিক পদার্থটি ব্যক্তির মধ্যে পাওয়ার আকাঙ্ক্ষা তৈরি করে। এক ফোঁটা কেকেন মস্তিষ্কে যে পরিমাণ উত্তেজনা সৃষ্টি করে ডোপামিনও এর ব্যতিক্রম নয়। ফিসার জানান, ডোপামিনের নিঃসরণ বেশি হলে শক্তি বাড়ে, ঘুম ও খাওয়ার চাহিদা কমে যায় ও মনযোগ বাড়ে। সেরোটোনিন সর্বশেষ ও গুরুত্বপূর্ণ এই হরমোনটিই নির্ধারণ করে যে কেন ও কখন আপনি প্রেমে পড়বেন!ভালোবাসা কি ভাবনার পরিবর্তন ঘটায়? ইতালির পিজাতে একটি গবেষণায় দেখা গেছে, প্রথম প্রেম সত্যিই ব্যক্তির ভাবনার পরিবর্তন ঘটায়। পিজা বিশ্ববিদ্যালয়ের মনোরোগ বিশেষজ্ঞ ডোনাটেলা মারাজ্জিতি বিশজন সদ্য প্রেমে পড়া যুগলের ওপর একটি গবেষণা চালন।

*এই গবেষণায় তিনি যাদের সম্পর্কের বয়স ছয় মাসেরও কম তাদের আহ্বান জানান। গবেষণায় তিনি দেখতে চেয়েছেন যে সারাক্ষণ ভালোবাসার মানুষটির কথা ভাবার ফলে মস্তিষ্কের কার্যক্ষমতা কেমন হতে পারে। গবেষণায় মারাজ্জিতি ছেলেমেয়েদের রক্ত পরীক্ষা করে দেখেছেন সদ্য প্রেমে পড়া তরুণ-তরুণীদের ও নেশাগ্রস্ত ব্যক্তির রক্তের সেরোটোনিনের পরিমাণ একই মাত্রায় রয়েছে।ভালোবাসা তো অন্ধই হয়এলেন বারসাইড দীর্ঘদিন ধরেই ভালোবাসা নিয়ে গবেষণা করছেন। তার মতে প্রত্যেকেই প্রেমের ক্ষেত্রে আদর্শ মেনে চলে। তিনি জানান, নতুন যুগলরা স্বাভাবিকভাবে তাদের সম্পর্ককে অন্য যেকোনো সম্পর্কের তুলনায় আলাদা ও গুরুত্বপূর্ণ ভাবে। এই দৃষ্টিভঙ্গিই তাদের ভালোবাসাকে পরিণতি দিতে সাহায্য করে।

সংযুক্তি এটি ভালোবাসার শেষ স্তর। দীর্ঘকাল একসঙ্গে থাকার পর দু’জনই দুজনের প্রতি আনুগত্য প্রকাশ করে। এ সময়টাতেই মূলত তারা ঘর বাঁধে। বিজ্ঞানীদের মতে এই অনুভূতি দুটি হরমোনের কারণে হয়। অক্সিটোসিন ও ভ্যাসোপ্রেসিন। তাহলে ব্যাপারটা কি দাঁড়াচ্ছে? ভালোবাসাও এক ধরনের বিজ্ঞান তাইতো!😁🎉

#love #reactions #dopamine #serotonin #adrenaline #chemistry #research #analysis #chemical reactions

[sihabbintoriqexploration]

টাইম ট্রাভেলের সাধ মেটাবে রামজেট বুসার্ড

আন্তঃনাক্ষত্রিক যাত্রা বা গ্রহাণু থেকে গ্রহান্তর ভ্রমণ কি আসলেই সম্ভব?এমন সব প্রশ্ন মানুষের মনে দীর্ঘদিনের। তাছাড়া সময় কমিয়ে অতিত দেখে আসা বা সময় বাড়িয়ে ভবিষ্যতে ভ্রমণের সেই কাল্পন���ক যান টাইম মেশিন নিয়ে কমবেশি সবার মাঝেই আছে কিছুটা আকাঙ্খা! তবে কাল্পনিক এই সম্ভাবনা নিয়ে বেশ কিছু সময় ধরেই চলছে গবেষণা। বিভিন্ন সময়ে নানা মত দ্বিমত ও উঠেছে। তবে বাস্তবতা যতটাই কঠিন হোক না কেন, কল্পনার রাজ্যে কিন্তু এসব চিন্তাভাবনার দৃশ্যতা অন্যরকম। বিভিন্ন কাল্পনিক কাহিনীর পাশাপাশি এসব নিয়ে তৈরি হয়েছে বেশ কিছু সায়েন্স ফিকশন মুভি ও কার্টুন সিরিজও। বিভিন্নসময়ের এমন দারুণসব কল্পকাহিনী কিছুটা হলেও ধারণা দেয় কেমন হতে পারে ভবিষ্যতের সেই আন্তঃনাক্ষত্রিক যাত্রা অথবা কাঙ্খিত টাইম মেশিন! গবষেণা তো হচ্ছিল বেশ সময় ধরেই। কিন্তু এতদিন আলোর মুখ দেখছিলনা কোনো প্রচেষ্টাই। তবে সাম্প্রতিক সময়ে এ নিয়ে উঠে এসেছে কিছু সম্ভাবনার চিত্র। সাধারণ ভাবে কোন যান্ত্রিক বস্তু কে যদি আলোর সমান বা তার চেয়ে ও গতি সম্পন্ন বেগ প্রদান করা সম্ভব হয় তাহলেই হয়তো আন্তঃনাক্ষত্রিক অভিযান সম্ভব হবে। এমনটাই বলে, থিওরি অব এভরিথিং। আলো সেকেন্ডে ১ লাখ ৮৬ হাজার মাইল পথ অতিক্রম করে। এই গতিতে পৃথিবী কে সেকেন্ডে ৭বার প্রদক্ষিণ করা যায়। প্রশ্ন হচ্ছেঃ আলোর গতিসম্পন্ন মহাকাশযান কী নির্মাণ করা সম্ভব? এ নিয়ে বিজ্ঞানিরা বলছেন, আন্তঃনাক্ষত্রিক অভিযানের জন্য শত শত বছর নয় হাজার হাজার বছর অপেক্ষা করতে হতে পারে। তবে এটি নীতিগত ভাবে সম্ভব। তবে কেমন হতে পারে সেই যান? এ নিয়ে এক্ষুনি পরিকল্পনা করছেন,, আর.ডাব্লিউ. বুসার্ড। তার প্রনয়ণ কৃত মডেলটির নাম রামজেট বুসার্ড। মূলত বিখ্যাত আইন স্টাইন তত্ত্ব E=mc2 এর ভিত্তিতে পরিচালিত হবে এ মহাকাশযান। দূরের মহাকর্ষহীন মহাকাশ যানের ভেতর থাকলে এবং সেই মহাকাশ যানকে 1g- তে সরণারিত করলে হয়তো মনে হবে আমরা পৃথিবীর পরিবেশে আছি। পৃথিবীতে লিফটে যদি 1g ত্বরণে নিচের দিকে নামে তাহলে লিফটের ভেতরের সকল কিছু ওজনহীনতা অনুভব করবে। এভাবেই পরিবেশগত ভাবে মাধ্যাকর্ষণ শক্তি বা মহাকর্ষ শক্তি বিলুপ্ত করে দেওয়া যায়। আর আন্তঃগঠিত এই ত্বরণ হালকা ভারী সমস্ত পদার্থের ক্ষেত্রে একই ভাবে কার্যকর। বাস্তবিক অর্থেই মহাকর্ষ জনিত ত্বরণ এর বল এবং মহাশূন্যে যানের তোরণের ফলে অনুভূত বলের সমতুল্যতাই হলো আইন স্টাইনের সাধারণ আপেক্ষিক তত্ত্বের সবচেয়ে বড়ো বৈশিষ্ট্য গুলোর একটি। 1g ত্বরণে রামজেট বুসার্ডের মতো মহাকাশযানের গতি বাড়তে থাকলে আলোর খুবই কাছাকাছি গতিবেগে আসতে এক বছর সময় লাগতে পারে। [(0.01km/sec2)×(3×107sec)= 3×105 km/sec] 1g ত্বরণ সম্পন্ন মহাকাশযানটি আলোর গতির কাছাকাছি যেতে থাকবে অর্ধেকটা যাত্রাপথ পর্যন্ত। আর এর পরের বাকিটা পথ মন্দন হতে থাকবে,যতক্ষণ  না গন্তব্যে পৌঁছাচ্ছে। ভ্রমণকালে মহাকাশযানটি আলোর কাছাকাছি বেগে ছুটতে থাকবার কারণে ভীষণভাবে সময় হ্রাস পাবে। এর ফলে আইনস্টাইন তত্ত্বের ভিত্তিতে অদ্ভুতসব ঘটনা ঘটবে। আমাদের গ্যালাক্সি হতে মাত্র ছয় আলোকবর্ষ দূরের বার্নাড নক্ষত্রের উদ্দেশ্যে যদি যাত্রা করে তবে মহাকাশযানের ঘড়ির সময়ে সেখানে যেতে সময় লাগবে ৮ বছর।অথচ পৃথিবীবাসী তাদের ঘড়ির কাঁটায় দেখবে ৩০ হাজার বছর পার হয়ে গেছে। এম-১৩ অ্যান্ড্রোমিডা গ্যালাক্সিতে যেতে রামজেট বুসার্ডের সময় লাগবে ২৮ বছর। অথচ পৃথিবীর মানুষ দেখবে (যদি বেঁচে থাকে) ৪০ লাখ বছর পার হয়ে গেছে। কিন্তু রামজেটে ভ্রমণকারীরা মাত্র কয়েক বছর কাটাবে তাদের ভ্রমণকালে। আসলে, আলোর গতির কাছাকাছি বেগে চলে পরিচিত এই মহাবিশ্ব ভ্রমণ করা সম্ভব মাত্র ৫৬ বছরে।

#aerospace #astronomy #astrophysics #quantum physics #mathematics

[sihabbintoriqexploration]

থিওরিটিক্যাল মেশিন লার্নিং

শিরোনাম থেকেই নিশ্চইয় বুঝে গিয়েছেন আজকে আমরা মেশিন লার্নিং নিয়ে কথা বলবো। মেশিন শিখে কিভাবে বা কিভাবে মেশিনকে কোন একটা কাজ করার জন্য ট্রেইন করা যায়? এই সব নিয়েই আমাদের আজকের আলোচনা। তবে আপাতত সব কিছু ভুলে যান। আমরা এখন কয়েকটা অমীমাংসিত রহস্য মানে Unsolved Case নিয়ে আলোচনা করবো। অনেকটা হুমায়ূন আহমেদের মিসীর আলী স্টাইলে!

অমীমাংসিত রহস্য -১: আপনি নিশ্চয়ই ইমেইল ব্যবহার করেন। ধরে নিচ্ছি কালে-ভদ্রে আপনি মেইল চেক করেন। তো একদিন চেক করতে গিয়ে দেখলেন একি স্প্যাম! মানে  আপনি খেয়াল করেছেন যে ইমেইল এ একটা Spam নামক ফোল্ডার থাকে যেখানে স্প্যাম ইমেইলগুলো জমা হয়। যে খটকা প্রথমেই আসে তা হচ্ছে এত মেইলের মধ্যে কিভাবে স্প্যাম মেইল বাছাই করা হয়! কি মনে হয় গুগল তার প্রতিটা ক্লায়েন্টের জন্য একজন করে বাছাইকারী নিয়োগ দিয়ে রাখেছে? না, এটা কিভাবে সম্ভব। এত জনবল তো গুগলের নেই। তাহলে How man, how!

অমীমাংসিত রহস্য ২: গুগলের নতুন অ্যাপস Google Allo'র সম্পর্কে  আপনার হয়তো অনেক কিছুই কিছুটা জানেন। না জানলে এই লিংক থেকে জেনে নিতে পারেন। তো এই Google Allo আপনার মোবাইল ফোনের পুরো স্ক্রীন রিড করে অর্থাৎ আপনার টাইপের স্টাইল দেখে কিংবা বন্ধুর থেকে পাওয়া টেক্সটের ধরণ দেখে বুঝতে পারে আপনি কি লিখছেন কিংবা কি লিখবেন। আজব না! জানতে বড়ই ইচ্ছা করে এটা কিভাবে হলো? Google Allo কিভাবে আমার ইমোশন বুঝতে পারলো? তাহলে কি গুগল ছ���টখাটো টাইপের জ্যোতিষী হয়ে গেল? My God!

অমীমাংসিত রহস্য -৩: আপনি প্রতিদিন কোন না কোন কাজে ইউটিউব ব্রাউজ করে থাকেন। সাধারণ ইউটিউবের হোমপেজে গেলেই দেখতে পান Recommanded for you, তাই না! আবার দেখা গেলো শাহরুখের গান প্লে করলেন। দেখবেন সাজেশন লিস্টে শাহরুখের সব গান। কেম্নে সম্ভব ম্যান! ইউটিউব ও পুরো মানুষের মাথার মতো আচরণ করে। অন্যদিকে অনলাইন মার্কেট প্লেস গুলোতে একই অবস্থা। আমাজনে গেলেন, একটা পণ্য তে ক্লিক করার সাথে সাথে দেখবেন এই রিলেটেড সব পণ্য হাজির। এবার গোলকধাঁধায় পড়ে যাবেন। ভাবতে থাকবেন কোনটা বাদ দিয়ে কোনটা নিই! হাহা, এবার হুমায়ূন আহমেদের হিমুর মতো অনলাইন সাইটগুলোও আপনাকে কনফিউসড করে দিলো।

উপরের ঘটনাগুলো আমাদের খুব পরিচিত। প্রতিদিনই আমরা কমবেশি এসব জিনিষের সম্মুখীন হই। হয়তো আমরা জানতে চেষ্টা করি না এসব কিভাবে হয় এবং কেন হয়! আসলে এটাই মেশিন লার্নিং  । তো এই  মেশিন লার্নিং কে আমরা মোটামুটি আমাদের অভিজ্ঞতার সাথে তুলনা করতে পারি।।

এখন নিজে ভাবুন তো,

অধিকাংশ অকাজের মেইলগুলো স্প্যাম ফোলডারে কিভাবে জমে?

ইউটিউব কিভাবে আমাদের পছন্দের গান সাজেস্ট করতে পারে ?

*এবার মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে উপরের রহস্যের সমাধান দেয়ার চেষ্টা করি,

১। আসলে এখানে একটা জাদু আছে। আপনি যেমন জানেন কোনটা শুদ্ধ, কোনটা ভুল। ঠিক মেশিন ও লার্নিং এর মাধ্যমে বুঝে গেছে কোনটা শুদ্ধ, কোনটা ভুল। জয় হোক মেশিনের

২। মেশিন লার্নিং এর কারণে গুগল অ্যালো আপনার বন্ধুর টেক্সটকে অ্যানালাইসিস করে বুঝে গিয়েছে আপনি কি ধরণের রিপ্লাই দিতে পারেন। যেমনটা আমরা আন্দাজ করতে পারি। অর্থাৎ মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে মেশিন ও মানুষের মতো চিন্তা করতে শিখে গিয়েছে।

৩। ইউটিউব কিংবা আমাজন সাইটে আপনি যেসব পণ্য কিংবা লিংকে ক্লিক করেছেন সেসব টপিক ওয়েবসাইট পর্যবেক্ষণ করে আপনার পছন্দ অনুমান করতে পারে। আর এই অনুমানের উপর ভিত্তি করেই আপনাকে বিভিন্ন সাজেশন সে দিয়ে থাকে। ( একদম আপন ভাইয়ের মতো )

তো যে কথা বলছিলাম, খুব বিখ্যাত মাহীনের ঘোড়াগুলি ব্যান্ড তাদের একটি গানে বলেছিলো পৃথিবীটা নাকি ড্রয়িংরুমে রাখা বোকাবাক্সে বন্দী। আমরা সহজেই বুঝতে পারি সেই বোকাবাক্স বলতে টেলিভিশনকে বুঝানো হয়েছে। এখন যুগ পাল্টেছে। সব কিছুতে এসেছে প্রযুক্তি নামক পরশ পাথরের ছোঁয়া। টেলিভিশনের সাদা কালো পর্দা- রঙিন পর্দাকে ছাপিয়ে এখন কম্পিউটার পুরোটা আসন পাকা করে বসেছে। কিন্তু আমরা কি জানি যে কম্পিউটারও একটি বোকা বাক্স! উহু, আপনি ভুল পড়েননি এবং আমিও ভুল বলিনি। আসলে ব্যাপারটা হচ্ছে কম্পিউটার নিজে থেকে কিছু করতে পারেনা। আপনি, আমি কিংবা যারা কম্পিউটার নিয়ে ভাবে অথবা কম্পিউটারের জন্য বিভিন্ন নির্দেশনা তথা প্রোগ্রাম লিখেন, তাদের নির্দেশনা মেনেই কম্পিউটার বিভিন্ন জটিল জটিল গাণিতিক সমস্যা নিমিষেই সমাধান করতে পারে। আমাদের কম্পিউটার অনেক ফাস্ট এবং এটার প্রচন্ড রকমের প্রসেসিং ক্ষমতা তাকে কিন্তু কম্পিউটার কখনোই মানুষের মতো বুদ্ধি এবং কৌশল খাটাতে পারে না। যেমন ধরুন আপনি কম্পিউটারকে কোন গাণিতিক সমস্যা দিলেন। দেখবেন সে অতিদ্রুত সমাধান করে দিবে অথবা আপনি চাঁদে যাবেন কিংবা মঙ্গল গ্রহে রকেট পাঠাবেন তাহলে সেখানকার যাবতীয় সব হিসাব যে নিমিষেই করতে পারবে। এসব হিসাব সে করতে পারে কারণ তার ভেতরে এসব হিসাব করার জন্য যাবতীয় নির্দেশনা এবং ফর্��ূলা দেয়া হয়েছে। আসল সত্য এই যে কম্পিউটার বুদ্ধি খাটাতে জানে না। কিন্তু সময় পরিবর্তন হয়েছে। কিছুদিন আগে রোবট সোফিয়াকে সৌদিআরব নাগরিকত্ব দিয়েছে। তাই মানুষ ও চাচ্ছে কম্পিউটার তাদের মতো করে ভাবুক, তাদের মত করে চিন্তা করুক এবং সমস্যা সমাধানে পূর্বলব্ধ জ্ঞান ব্যবহার করুক। আর এই সমগ্র প্রসেস অর্থাৎ কম্পিউটারকে মানুষের মতো করে চিন্তা করার জন্য যাবতীয় সব কর্মকান্ডই মেশিন লার্নিং :)।

আজকাল আমরা সবাই কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে জানি। যারা জানেননা তারাও ‘কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা’ শব্দটি দেখে আন্দাজ করতে পারছেন ব্যপারটা কি। আমরা সবাই মোটামুটিভাবে রোবটের কথা জানি (তামিল সুপারস্টারের রোবট মুভি অনেকেই ��েখে থাকতে পারেন কিংবা হালের টপিক ঢাকাই হোটেলের রোবট ওয়েটার)। কি সুন্দরভাবে মানুষের মত হাটাহাটি করে, কাজ করে। আবার কথা বার্তাও বলে। রোবটের এসব মানুষের মতো আচরণ করার ‘বুদ্ধি’ কেই বলা হয় কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা। তবে কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা যে খালি রোবটেরই থাকে সেটা না। ওয়েবসাইট, মোবাইল, বিভিন্ন সফটওয়্যার ইত্যাদিতেও কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তা থাকে। কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তার পরিধি অনেক বিশাল। আর সেই পরিধির একটা অংশ হচ্ছে মেশিন লার্নিং।

সুতরাং যখন কোন একটা সমস্যার সমাধানের জন্য প্রোগ্রামিংয়ের মাধমে এমন একটা অ্যালগরিদম ইমপ্লিমেন্ট করানো হয় যাতে কম্পিউটার নিজেই পরিবেশ এবং পূর্বের ঘটনা থেকে শিখতে পারে তখন এটাই মেশিন লার্নিং।।

মনে করুণ আপনাকে বেশ কয়েক ধরণের আমের ছবি দেখানো হলো। এরপর আপনাকে আরেকটা আমের ছবি দেখিয়ে জিজ্ঞাসা করা হল এটা কিসের ছবি। এখন যদি আপনি আগের গুলোকে আম বলতে পারেন কিন্তু নতুন ছবিটিকে আমের ছবি বলতে পারেননি। তার মানে এই দাঁড়ালো যে আপনি মেমোরাইজ করছেন। অর্থাৎ এক্ষেত্রে আপনি আপনার বুদ্ধিমত্তা খাটাতে পারেননি। যদি আপনি আগের ছবিগুলোর মধ্যে কমন বৈশিষ্ট্য খুঁজে বের করে নতুন ছবিটির ক্ষেত্রে ব্যবহার করতেন তবে আপনি ঠিকই বুঝতে পারতেন যে এটি একটি আমের ছবি। আপনি আসলে ছবির বিষয়গুলো মুখস্ত করেছেন কিন্তু তাদের বৈশিষ্ট্য গুলো ভালো ভাবে লক্ষ্য করেননি। মেশিন এই ভালো ভাবে লক্ষ্য করার কাজটিই করে থাকে। বিষয়টা হচ্ছে কোন অ্যাপ্সে আপনি যদি মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেন তাহলে অ্যাপ্সটি যত বেশি ব্যবহৃত হবে তত বেশি বুদ্ধিমান হবে। অনেকটা বয়স যত বাড়ে, তার সাথে বুদ্ধি বাড়ে টাইপের।

যদি এখনো মেশিন লার্নিং ব্যাপারটি বুঝতে অসুবিধা হয়ে থাকে, তবে এক ঝলক দেখে নিন ভিডিওটি-

[youtube youtubeurl="f_uwKZIAeM0" ][/youtube]

তাহলে এবার সিরিয়াস আলোচনায় চলে আসা যাক। প্রথমে দেখে নিবো  মেশিন লার্নিং বলতে আসলে কি বুঝায়। মানে আমরা কিভাবে মেশিন লার্নিংকে সংজ্ঞায়িত করবো?

মেশিন লার্নিং হল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সেয়র একটি বিশেষ ধরণের সাবফিল্ড। এটা এমন এক ধরণের প্রসেস যেটা কোন মেশিন বা সফটওয়্যরকে কোন কিছু নিজে নিজে শিখতে সাহায্য করে আর বেশি আপডেট হতে সাহায্য করে।

এই ব্যাপারে Arthur Samuel বলেন,

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

অর্থাৎ, কম্পিউটারের যদি এমন কোন অলৌকিক ক্ষমতা থাকে যার জন্য সে যেকোন কিছু আগে থেকে ওই বিষয়ক প্রোগ্রাম লেখা ছাড়াই শিখতে পারে।

যদি কোন নির্দিষ্ট হাঁটার প্রোগ্রাম ছাড়াই একটা বাইপেডাল (হ��উম্যানয়েড বা দুই পা ওয়ালা) রোবট  নিজে নিজে হাঁটা শিখতে পারে  তবে বলা যাবে রোবটে লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছে। আমরা একটা বাইপেডাল রোবটের হাঁটার জন্য সহজেই প্রোগ্রাম লিখে দিতে পারি। কিন্তু সেই হাঁটাকে ইন্টেলিজেন্ট বলা যাবে না কোনভাবেই, একটা এমবেডেড সিস্টেম যে জন্য প্রোগ্রাম করা হয় সে যদি শুধু ওই নির্দিষ্ট কাজটাই করে তাহলে সেটা ইন্টেলিজেন্ট কীভাবে? পরিবর্তনের সাথে যদি ডিভাইসের আচরণ পরিবর্তিত হয় তাহলেই তাকে ইন্টেলিজেন্ট বলা যেতে পারে।

Tom Michel এর মতে,

A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

মাথার উপর দিয়েগেছে তাই না ! :p আচ্ছা এবার তাহলে একটু ব্যাখ্যা দেয়া যাক, মনে করি আমি এমন একটা মেশিন বানালাম যা খুব ভালো  লুডু স্টার খেলতে পারে। (এটা ছাড়া আর  কোন খেলার নাম মাথায় আসেনি  )

তাহলে আমরা ধরে নিই,

E= মেশিনটি ১০০ টা গেম খেললো।

T= লুডু খেলাটাই মেশিনের কাজ, মানে টাস্ক।

P= খেলায় জিতা কিংবা হারার পরিমাপ।

সুতরাং সংজ্ঞামতে, যদি মেশিনের খেলার সংখ্যার বৃদ্ধির (E) পাশাপাশি তার জেতার হার বেড়ে যায় (P) তাহলে বুঝতে হবে সেই মেশিন আসলেই শিখছে।

মেশিন লার্নিং কে একটি উচ্চতর ক্যাটাগরির বিজ্ঞান বলা যেতে পারে যা প্রকৃতপক্ষে কোন মেশিনকে সকল প্রকার সম্ভাব্য কন্ডিশন অ্যানালাইসিস করে সিদ্ধান্ত গ্রহন করতে সহায়তা করে। যেমন আমরা যদি কোন মেশিনকে পূর্বগঠিত বিভিন্ন প্রাকৃতিক দূর্যোগের ডাটা দেই, তাহলে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে মেশিনটি আমাদের দেওয়া ডেটা এনালাইসিস করে ঘূর্ণিঝড় ও জলোচ্ছ্বাসের অবস্থান,প্রকৃতি ইত্যাদির পূর্বাবাস জানাবে। আমাদের আর বারবার করে ডাটা ইনপুট দিতে হবে না ও নিজেই নিজের প্রোগ্রামের সাহায্যে আগের ডেটা এনালাইসিস করে বর্তমান ঘূর্ণিঝড় ও জলোচ্ছ্বাসের অবস্থান, প্রকৃতি দেখে আমাদের বলে দিবে বর্তমান অবস্থা এবং আগামীতে ঘূর্ণিঝড় ও জলোচ্ছ্বাস কতটা সবল বা দুর্বল হবে।

তো আমরা এতক্ষণে যা বুঝলাম মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে মেশিন অভিজ্ঞতা থেকে শিক্ষা লাভ করে এবং নিজে নিজে মাথা খাটায়।

বার তাহলে চলেন একটা সদ্য বিবাহিত দম্পতির গল্প বলি,

আমরা ধরে নিচ্ছি বরের নাম রাহাত। রাহাত তার জীবনে বাজার করেছে বলতে ভার্সিটি থাকাকালীন সময়ে শুধু মুরগি কিনেছে। কিন্তু তার বউ তাকে বলেছে ভালো দেখে মৌসুমী ফল আম কিনে নিতে। রাহাত তো বাজারে গিয়ে পড়লো মহাবিপদে। কারওয়ান বাজারে এত এত আমের দোকান, কোনটা বাদ দিয়ে কোনটা নেই টাইপের। তো সব কিছু চিন্তা করে রাহাত বেশি দামের আম কিনে বাসায় গেল। সে ভেবেছিলো দাম বেশি, কাম বেশি। কিন্তু বিধি বাম আম মুখে দেয়ার সাথে সাথেই রাহাতের বউ ফায়ার! রাহাত ঘটনা না বুঝ আমের পিস মুখে দিয়ে বুঝলো কি বিচ্ছিরি রকমের টক! পরে রাহাতের বউ বলে দিলো উজ্জ্বল হলুদ আম কিনার জন্য, কারণ এই গুলো মিষ্টি হবে। তো পরের বার রাহাত উজ্জ্বল হলুদ আম কিনে আনলো। কিন্তু এবার ও আশানুরুপ ফল পেল না। কারণ কিছু আম মিষ্টি ছিলো আবার কিছু আম খুব টক ছিলো। আম গুলা খাওয়ার পর এবং অনেক চিন্তা ভাবনা করে রাহাত বুঝতে পারলো যে বড় এবং উজ্জ্বল হলুদ আম গুলো মিষ্টি আর ছোট উজ্জ্বল হলুদ আম গুলা ৫০% টাইমস মিষ্টি না ।

মানে ১০০ টি ছোট উজ্জ্বল হলুদ আমের মধ্যে ৫০% মিষ্টি না । তো এইভাবে আম কিনতে কিনতে ধাক্কা খেতে খেতে রাহাত একদিন আদর্শ স্বামী হয়ে গেলো, কারণ তার বউ তাকে হাস বললে সে বাঁশ আনে না

তো বন্ধুগণ ঠিক একইভাবে একটি মেশিন লার্নিং এর মাধ্যমে জ্ঞানী হয়ে যায় এবং তাকে দেয়া কাজ ঠিকমত করতে পার।

এতক্ষণ মেশিন লার্নিংর প্রায়োগিক দিক নিয়ে বেশ আলোচনা করা হলো। এবার চলুন মেশিন লার্নিং সম্পর্কে বেসিক কিছু পড়াশোনা করে আসি।

আমরা মোটামুটিভাবে মেশিন লার্নিংকে বিশেষ চারটি শ্রেণিতে ভাগ করতে পারি। ১. Supervised Learning. (সুপারভাইসড লার্নিং)। ২. Unsupervised learning. (আনসুপারভাইসড লার্নিং)। ৩. Semi-Supervised learning. (সেমি-সুপারভাইসড লার্নিং)। ৪. Reinforcement learning. (রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং)।

১. Supervised Learning. (সুপারভাইসড লার্নিং): একটি প্রোগ্রামকে কতগুলো প্রি-ডিফাইন ডেটাসেটের ভিত্তিতে ট্রেইন করা হয়। আর প্রোগ্রামটিও সংগ্রহকৃত ডাটাসেটের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত গ্রহন করে থাকে। সমগ্র প্রক্রিয়াটিকেই সুপারভাইসড লার্নিং (Supervised Learning) বলা হয়। যেমন আমাদের মেইলের ইনবক্সে আসা মেইলটি স্প্যাম কিনা এই সিদ্ধান্ত আগের কিছু ডাটার উপর নির্ভর করে দেয়া হয়।

২. Unsupervised learning: প্রোগ্রামে কিছু ডেটা ইনপুট দেওয়া হয় এবং প্রোগ্রাম ঐ ডেটার উপর নির্ভর করেই সব ধরনের ডিসিশন দেয়। আর একেই আনসুপারভাইসড লার্নিং(Unsupervised learning) বলা হয়। আনসুপারভাইসড লার্নিং এর ক্ষেত্রে আউটপুট কি সেটা কোথাও বলা থাকে না প্রোগ্রাম নিজ থেকেই সেটা বুঝে বের করে নেয়। যেমন একটি শ্রেণিকক্ষে কিছু ছাত্র ও ছাত্রী বসে রয়েছে। এই প্রোগ্রাম ছাত্র ও ছাত্রী কে ভিন্ন ক্যাটেগরিতে ভাগ করবে, এটা হচ্ছে আনসুপারভাইড লার্নিং ।

৩. Semi-Supervised learning: সুপারভাইসড এবং আনসুপারভাইসড এর কম্বিনেসন হল সেমি সুপারভাইসড লার্নিং।

৪. Reinforcement learning: মেশিন লার্নিং এর এই পর্যায়ে মেশিন তার কিছু কিছু প্রোগ্রামকে ক্রমান্বয়ে আপডেট করতে থাকে। তবে এই প্রোগ্রাম নিজ থেকেই বুঝে যে কখন আপডেট করা বন্ধ করতে হবে। অর্থাৎ সে বুঝতে পারে যে আরও সামনের দিকে আগাতে থাকলে প্রোগ্রামটি নিজে থেকেই শেষ হয়ে যেতে পারে তখন এটা নিজের গতি নিজে থেকেই প্রশমিত হতে থাকে। অর্থাৎ প্রোগ্রামের অবস্থাটি ভাল বুঝলে এগিয়ে চলে বিপদ বুঝলে থেমে যায়। এই ধরণের লার্নিং কে বলা হয় রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (Reinforcement Learning) ।

এতক্ষণ ধরে বকবক করার পর অনেকেই প্রশ্ন করতে পারে ভাই মেশিন লার্নিং কেন শিখবো। তখন আসলেই ভাবতে ইচ্ছে করে, তাইতো মেশিন লার্নিং কেন শিখবো!

বছর তিনেক আগে আইবিএম একটা অ্যাড বানিয়েছিলো মেশিন লার্নিং নিয়ে। ব্যাপারটা এমন যে কোন একটা দেশের পুলিশ ডিপার্টমেন্টের চেহারাই পাল্টে দিলো এই মেশিন লার্নিং। হিস্ট্রিক্যাল ক্রাইম ডাটা অ্যানালাইজ করে ক্রিমিনালদের প্যাটার্ন বুঝে যেতো ওই দেশের আইন প্রয়োগকারী সংস্থা। সেটা জেনে আগে থেকেই ক্রাইম সিনে হাজির হয়ে যেতো পুলিশ।

[youtube youtubeurl="5n2UjBO22EI " ][/youtube]

অ্যাডে দেখা যাচ্ছে দোকান ডাকাতি করতে গাড়ি থেকে নেমেছে এক মানুষ। দোকানের সামনে গিয়েই দেখা পুলিশের সাথে। দূর থেকেই চোখাচোখি হলো তাদের। পুলিশ একটা ‘ফ্রেন্ডলি জেসচার’ দিলো তার কফির কাপ তুলে। লোকটা ফিরে গেলো নিজের ডেরায় – ডাকাতি ফেলে। মানে, ঘটনাটা না ঘটতে দিয়েই সাহায্য করছে পুলিশ। এখনকার জঙ্গিবাদের উত্পত্তি খুঁজতেও মেশিন লার্নিংকে কাজে লাগাচ্ছে উন্নত দেশগুলো।

বর্তমানে জীবনের প্রায় প্রতিটি ফিল্ডে মেশিন লার্নিং এর ব্যবহার বেড়েই চলছে। ডাক্তার, ইঞ্জিনিয়ার, প্রতিরক্ষা বাহিনী, আবহাওয়াবিদ... কে নেই! রাজনীতিবিদরাও ভোটারদের বিহ্যাভিয়ার অ্যানালাইসিস করতে পারবেন। সামগ্রিকভাবে তারা তাদের জয় কিংবা হারার প্রোভাবিলিটিও বের করে ফেলতে পারবেন। এমনকি কাকে টাকা দিয়ে কেনা যাবে সেটাও

আবহাওয়াবিদ'রা মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করে আরো দ্রুত এবং সঠিকভাবে আবহাওয়ার সতর্কতা প্রদান করতে পারবেন। কৃষিবিদরা পূর্বের ডাটা অ্যানালাইসিস করে সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন। ফলে দেশের খাদ্য ঘাটতি সহ বিভিন্ন দূর্যোগে আগাম সতর্কতা নেয়া সম্ভব হবে।

আমরা অনেকেই সেলফ ড্রাইভ কারের কথা জানি। রাস্তায় যখন সেলফ ড্রাইভ কার চলতে থাকে তখন তার সামনে অনেক গাড়ি, মানুষ, রাস্তার পাশের বৈদ্যুতিক খুঁটি এমনকি গর্তও থাকতে পারে। এই অবস্থায় গাড়িটি সব কিছু স্ক্যান করে এবং তাদের গুরুত্ব নির্ণয় করে থাকে। আপনি কখনো এমনটা দেখবেন না যে খাঁদে পড়া থেকে বাঁচতে গিয়ে গাড়িটি কোন মানুষকে ধাক্কা দিয়ে দেবে। অন্যদিকে ধরুণ রাস্তায় একটি ছোট বোতল পরে আছে দেখে যে গাড়িটি সাইড করে অন্য দিকে চলে যাবে, তাও হবে না!

এক্ষেত্রে গাড়িটিকে সবকিছু অ্যানালাইসিস করতে হয়। রাস্তার বিভিন্ন সাইন অ্যানালাইসিস, এমনকি নষ্ট হয়ে যাওয়া কিংবা রং উঠে যাওয়া রাস্তার সাইন দেখেও মেশিন লার্নিং বলে দিতে পারবে এখানে কিসের সাইন ছিলো। ভাবা যায়!!

[youtube youtubeurl="cdgQpa1pUUE" ][/youtube]

আবার মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্রে আমাদের অবশ্যই খুব সুস্পষ্ট করে ঐ প্রোগ্রামের অ্যালগরিদম ও ডেটা এনালাইসিসের নির্দেশনা দিয়ে দিতেই হবে নতুবা মেশিনটি আশানুরূপ ফলপ্রসূ না ও হতে পারে এবং না হবার সম্ভবনাই বেশি। আজকের দিনে বড়-ছোট প্রায় সব ধরনের অ্যাপেও মেশিন লার্নিং এর বহুল ব্যবহা্র লক্ষ্যনীয়। যেমন, ইমেজ রিকগনিশন, ডেটা মাইনিং, এক্সপার্ট সিস্টেম, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং সহ কম্পিউটার প্রকৌশল বিজ্ঞানসহ এআই এর ভুবনেও এই মেশিন লার্নিং এর ব্যবহার অনস্বীকার্য। মেশিন লার্নিং এর প্রয়োগ দিনকে দিন উত্তর উত্তর বৃদ্ধি হয়েই চলেছে, এবং হবেই।

#machine learning #robotics #artificialintelligence #theory #technology #thesis #science

[sihabbintoriqexploration]

ভবিষ্যত সম্ভাবনায় লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারি

আগামীর শতাব্দীগত চ্যালেঞ্জ মোকাবিলার জন্য বর্তমান বিশ্ব যে প্রশ্নের উপর দাঁড়িয়ে আছে তা হলো, কি হবে ভবিষ্যতের পৃথিবীর জ্বালানি? কিসেই বা থামানো যাবে গ্রীনহাউস দূষণ।এমন সব প্রশ্ন নিয়ে রীতিমতো মুখোমুখি হয়েছে আন্তর্জাতিক জলবায়ু সম্মেলোন গুলোর নেতৃবিন্দরা।সব যুক্তি তর্কের উপরে ছিল ২০৫০ সালের মধ্যে বায়ুমন্ডলে কার্বন নিঃসরণ প্রভাব পরিমিত মাত্রায় নামিয়ে আনা।এ ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি গুরুত্ব পাচ্ছে নবায়নযোগ্য শক্তির বাস্তবসম্মত ব্যবহার আর প্রযুক্তিগত নিশ্লষণে নতুন সব পদ্ধতির উদ্ভাবন।তাই সম্ভাবনার সাথে দেখা হচ্ছে সৌরশক্তির বিপ্লবকে।কারণ এই শক্তিকে টেকনিক্যালি সঞ্চয় করতে পারলে খুব সহজেই সম্ভব হবে বিশাল এক শক্তির স্তুফ তৈরি করা।কিন্তু কথা একটাই, এই শক্তির তো সঞ্চয় প্রয়োজন!

তাহলে উপায়?

এই সমস্যা সমাধানের জন্যই নতুন ভাবে ভাবনা শুরু হয়েছে লিথিয়াম আয়ন ব্যাটারি নিয়ে।গবেষণা হচ্ছে,এটি আগামীতে আরো পরিবেশসম্মত করা যায় কিনা! তাছাড়া বাজারে এর স্বল্পমূল্যে সহজলভ্যতা বাড়ানো নিয়েও কাজ চলছে।এখান অবশ্য সুখবর আছে। টেসলার সিইও- এ্যলেন মাস্ক,আলিবাবার জ্যাক মা ও আমাজনের জেফ বেজাজ রা লিথিয়াম- আয়ন ব্যাটারি নিয়ে নতুন নতুন স্টার্টআপে বিনিয়োগ করছেন।এটাই হয়তো ভরসা।

বর্তমান বিশ্বে সব দিক বিবেচনা করে ধীরে ধীরে জনপ্রিয়তা পাচ্ছে এই লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারি।ট্রান্সপোর্টেশনে ব্যবহারসহ সামরিক ও মহাকাশ এ্যাপ্লিকেশনগুলোতে সেট-আপ, ব্যাক- আপ সুবিধা বাড়াচ্ছে এই ব্যাটারি।

গুডেনো, হুইটিংহাম এবং যোশিনো লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারিগুলির বিকাশের জন্য রসায়নে 2019 সালের নোবেল পুরস্কার পেয়েছিলেন।

লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারির গবেষণা ক্ষেত্রগুলির মধ্যে অন্যদের মধ্যে জীবন বর্ধন, শক্তি ঘনত্ব, সুরক্ষা, ব্যয় হ্রাস এবং চার্জিং গতি অন্তর্ভুক্ত। টিপিক্যাল ইলেক্ট্রোলাইটে ব্যবহৃত জৈব দ্রাবকগুলির জ্বলনীয়তা এবং অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে সুরক্ষা বাড়ানোর পথ হিসাবে অ জ্বলনযোগ্য ইলেক্ট্রোলাইটগুলির ক্ষেত্রে গবেষণা চলছে। কৌশলগুলির মধ্যে জলীয় লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারি, সিরামিক সলিড ইলেক্ট্রোলাইটস, পলিমার ইলেক্ট্রোলাইটস, আয়নিক তরল এবং ভারী ফ্লুরিনেটেড সিস্টেম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে

#technology #lithium ion battery #elon mask #tesla battery #future vehicles

[sihabbintoriqexploration]

আগামীর অগ্রযাত্রায় ইন্টারনেট অব থিংস (IOT)

দৃশ্যপটঃ ঘটনাটি কিছুদিন আগের। একদিন স্বপ্নে ২০৫০ সাল সাফারি তে চলে গিয়েছিলাম। সেখানে গিয়ে দেখি আমি নাসায় কাজ করি।কিন্তু এ যেন অদ্ভূত এক জগৎ। সকাল বেলা এলার্ম রোবট এসে আমার ঘুম ভাঙালো। ঘুম ভেঙে দেখি হাতের স্মার্ট ওয়াচ টি আমার শরীরের ডায়াগনস্টিক, প্রেসার, হার্ট কন্ডিশন, ওয়েট সবকিছুর আপডেট দিয়ে রেখেছে।বিছানা থেকে উঠে গোসলের জন্য বাথরুমে গিয়ে দেখি ওয়াটার কমপ্রেসার দিনের ওয়েদার কন্ডিশন অনুযায়ী পানি বয়েল করে রেখেছে।তাই গোসল টা খুব স্বাচ্ছন্দ্য বোধেই সারা হলো।গোসল সেরে রুমে যেতেই রুম হিটার আমার বডি টেম্পারেচার অনুযায়ী এয়ার ফ্লো করা শুরু করল। কিচেনে গিয়ে দেখি টোস্ট আর জুস মেকার সয়ংক্রিয়ভাবে ব্রেকফাস্ট প্রস্তুত করে রেখেছে। ব্রেকফাস্ট সেরে অফিসের জন্য রেডি হতে গিয়ে দেখি স্মার্ট রিমাইন্ডার দিনের সব কর্মসূচির জন্য কোন পোশাকটি মানানসই হবে তার একটা লিস্ট দিয়ে দিয়েছে বাসা থেকে যখন বের হয়ে দেখলাম ইনডোর ইলেকট্রিসিটি অফ হয়ে গেল। গেটের অটো সিকিউরিটি লক সিস্টেম সয়ংক্রিয় ভাবে অন হয়ে গেল। পাশে স্টোর থেকে গাড়ি এসে হাজির হলো।গাড়িতে উঠে লোকেশন অন করে দিতেই সয়ংক্রিয় আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স প্রযুক্তি সমৃদ্ধ গাড়িটি চলা শুরু করল। যেতে যেতে দিনের সমস্ত এক্টিভিটি গুলো স্মার্ট টকিং ডিভাইসে বেজে উঠল। গাড়ি থেকে নামলে গাড়ি অটো পার্কিং হয়ে গেল। অফিস গেটে রিসিপশন সম্বোধন জানালো। ঢুকতে যাবো এমন সময় কানের কাছে খুব জোরেসোরে এলার্ম বেজে উঠলো। আমার গুড মর্নিং হয়ে গেল।খুব সুন্দর স্বপ্ন ছিল।ঘুম টা না ভাঙলে হয়তো ভালোই হতো। ততক্ষণে বুঝতেই পারলাম আমি স্বপ্নের রাজ্য যা দেখছিলাম তা IOT সম্পৃক্ত।

কিভাবে কাজ কর ইন্টারনেট অব থিংস (IOT): প্রচলিত ডিভাইসের সাথে কোনো আই ও টি সেন্সর আর ইন্টারনেট সংযুক্ত করে সয়ংক্রিয় করে দেওয়ায় হলো মূলত (IOT)। আই ও টি হলো এমন এক প্রযুক্তি যার মাধ্যমে যেকোনো যান্ত্রিক ডিভাইসকে সয়ংক্রিয়ভাবে বেঁধে দেওয়া কিছু এ্যালগরিদমের মাধ্যমে কাজ করতে হয়। ইন্টারনেট সংযুক্ত প্রযুক্তি হবার ফলে নিজের স্মার্টফোনটি দিয়েই এটিকে নিয়ন্ত্রণ করা সম্ভব হয়। উদাহরণ হিডেবে বলা যায়, নিজের বাসার পানির ট্যাংকটিও আই ও টি সিস্টেমের অন্তর্ভুক্ত করে পৃথিবীর যেকোনো জায়গায় বসে পানি তোলা সম্ভব।

IOT এর ইতিহাস: ব্রিটিশ প্রযুক্তিবিদ এবং আমেরিকার ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (MIT) এ কর্মরত গবেষক কেভিন অ্যাশটন RFID (Radio Frequency Identification) এর গবেষণা করা কালে সর্বপ্রথম “Internet Of Things” শব্দটি ব্যবহার করেন।তিনি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে সেন্সরের ব্যবহার প্রসারিত করেন, যা "ইন্টারনেট অব থিংস" নামে পরিচিত হয়।

ভবিষ্যতের (IOT): প্রযুক্তিবিদরা ইন্টারনেট অব থিংস কে 'The Next Industrial Revolution' বলে আখ্যা দিচ্ছে। পৃথিবীব্যপী এই প্রযুক্তির জনপ্রিয়তা নিয়ে রীতিমতো ধুম পড়ে গিয়েছে। প্রযুক্তি নির্ভর ইন্ডাস্ট্রি গুলো ইতিমধ্যেই তাদের কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি ও অধিক পন্য উৎপাদনের জন্য আইওটির উপর ঝুঁকছে।বিভিন্ন সমীক্ষায় দেখা যাচ্ছে যে, ২০২০ সালের মধ্যে পৃথিবী জুড়ে প্রায় ৩৪ বিলিয়ন ডিভাইস ইন্টারনেটের সাথে সম্পৃক্ত হচ্ছে। ২০২৫ সালের মধ্যেই এর পরিমান দাঁড়াতে পারে ৭৫ বিলিয়নে। IHS এর হিসাব মতে ২০৩০ সালের পরে প্রতি বছর ১২-১৪ শতাংশ হারে IOT এর ব্যবহার বাড়বে। যার পরিমান হতে পারে ১২৫ বিলিয়ন ডিভাইস।

সম্প্রতি বাজারে আসা কিছু আইওটি ডিভাইস:

১.স্মার্ট ওয়াচ

*ফিটনেস ট্যাকিং * প্রয়োজনীয় নোটিফিকেশন *স্মার্ট ফোন কানেক্টর

*লোকেশন ট্যাকিং *আউটডোর এক্টিভিটি রেকর্ড

২.গুগল হোম ভয়েস কন্ট্রোলার ৩.অ্যামাজন ইকো প্লাস ভয়েস কন্ট্রোলার

৪.আগস্ট ডোরবেল ক্যাম ৫.আগস্ট স্মার্ট লক

৬.কুড়ি স্মার্ট হোম রোবট ৭.ওয়েমো স্মার্ট লাইট সুইচ

৮. ফুবট এয়ার কোয়ালিটি মনিটর ৯.রোবট ভ্যাকুয়াম ক্লিনার

১০.স্মার্ট বডি এ্যানালাইজার ১১.ওয়ারলেস ডোর সেন্সর

১২.নেস্ট স্মুক এলার্ম ১৩.ফিলিপস হিউ

১৪. বিটডিফেন্ডার বক্স ১৫. রোবট আজুমা হিকারি

#internet of things #massachusetts institute of technology #intelligence #devices #wifi #technology #amazon alexa #google home

[sihabbintoriqexploration]

Maple flavor seems like paradise! (❁´◡`❁)💗

#nature #beauty #japan #travel #hiking #red maple

[sihabbintoriqexploration]

Romanticism in Space❤️

#mars planet #astronout #outer space #science #capsule corp

[sihabbintoriqexploration]

Memories on the kingdom of cherry blossoms

#cherry blossom #winter #spring #cherry flowers #hills and valleys