প্রধান টেকওয়ে
- নিত্যদিনের বাধাগুলি কীভাবে নেভিগেট করতে হয় তা স্ব-চালিত গাড়িকে শেখানোর জন্য অটোমেকাররা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দিকে ঝুঁকছে৷
- টেসলা সম্প্রতি তার নতুন সুপার কম্পিউটার উন্মোচন করেছে যা টেসলার অটোপাইলটকে শক্তি প্রদানকারী নিউরাল নেটকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা হবে৷
- পর্যবেক্ষকরা বলছেন, গাড়ি প্রশিক্ষিত করার জন্য AI ব্যবহার করা নিরাপত্তা বাড়াতে পারে৷
স্ব-চালিত গাড়ির জন্য শিক্ষকদেরও প্রয়োজন, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) দক্ষতার সাথে সেই যানগুলোকে দুর্ঘটনা এড়াতে শেখাতে পারে-সম্ভবত মানুষের চেয়ে ভালো।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে ড্রাইভারের এডিতে গাড়ি পাঠানোর অন্যতম সেরা উপায়। টেসলা সম্প্রতি তার নতুন সুপার কম্পিউটার উন্মোচন করেছে যা টেসলার অটোপাইলট এবং আসন্ন স্ব-ড্রাইভিং এআইকে শক্তি প্রদানকারী নিউরাল নেটকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হবে। এবং গাড়িগুলি আরও স্বায়ত্তশাসিত হওয়ার সাথে সাথে দেখা যাচ্ছে যে তাদের প্রচুর প্রশিক্ষণের প্রয়োজন৷
"কার ড্রাইভিং সম্পর্কিত ডেটাতে AI প্রকাশ করার মাধ্যমে, AI নিদর্শনগুলি চিনতে শুরু করতে পারে," ক্রিস নিকলসন, পাথমাইন্ডের সিইও, একটি কোম্পানি যা শিল্প কার্যক্রমে AI প্রয়োগ করে, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন৷ "এটি চিত্রগুলি দেখান, এবং এটি পথচারীদের দেখতে কেমন তা শিখতে পারে৷ এটিকে রাস্তায় ক্রিয়াকলাপের ক্রম দেখান এবং এটি কী দুর্ঘটনার দিকে পরিচালিত করে এবং কীভাবে সেগুলি এড়াতে হয় তা শিখতে পারে৷"
"সঠিক ডেটার সাহায্যে, AI এটি কী দেখছে সে সম্পর্কে খুব সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে," নিকলসন যোগ করেছেন। "এবং একটি প্রদত্ত কর্মের পরিণতিগুলি কী হতে পারে, যেমন বাম দিকে বাঁকানো বা বৃষ্টিতে ত্বরান্বিত হওয়া।"
এআই শিক্ষকদের ক্রমবর্ধমান সংখ্যা
টেসলা, অডি, টয়োটা, জিএম-এর ক্রুজ-প্রায় প্রতিটি বড় অটোমেকার তাদের স্ব-ড্রাইভিং ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য কোনো না কোনো আকারে AI ব্যবহার করছে, নিকলসন বলেছেন। এবং কিছু নন-অটোমেকার, যেমন Google-এর Waymo, Crysler Fiat-এর মতো গাড়ি নির্মাতাদের সাথে কাজ করছে স্ব-ড্রাইভিং AI তৈরি ও পরীক্ষা করতে।
Andrej Karpathy, Tesla-এর AI-এর প্রধান, সম্প্রতি 2021 কনফারেন্স অন কম্পিউটার ভিশন এবং প্যাটার্ন রিকগনিশনে একটি উপস্থাপনা চলাকালীন কোম্পানির সর্বশেষ সুপার কম্পিউটার উন্মোচন করেছেন৷
এআই ড্রাইভিং পরিস্থিতিতে লোকেদের চেয়ে বেশি নির্ভুল বলে দেখানো হয়েছে, এবং এটি খুব সম্ভব যে এটি দুর্ঘটনার সংখ্যা ব্যাপকভাবে হ্রাস করবে।
কর্মক্ষমতার 1.8 এক্সাফ্লপ অর্জন করতে ক্লাস্টারটি 8x NVIDIA A100 টেনসর কোর GPUs (মোট 5, 760 GPUs) এর 720 নোড ব্যবহার করে। প্রতিটি এক্সফ্লপ প্রতি সেকেন্ডে ১ কুইন্টিলিয়ন ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশনের সমান।
"এটি সত্যিই একটি অবিশ্বাস্য সুপার কম্পিউটার," কার্পাথি বলেছেন, একটি সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে। "আমি আসলে বিশ্বাস করি যে ফ্লপের পরিপ্রেক্ষিতে, এটি মোটামুটিভাবে বিশ্বের 5 নম্বর সুপার কম্পিউটার।"
একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক পর্যবেক্ষণ করে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে যখন গাড়িটি আসলে গাড়িটিকে নিয়ন্ত্রণ না করেই ড্রাইভ করছে৷ ভবিষ্যদ্বাণী রেকর্ড করা হয়, এবং কোনো ভুল বা ভুল শনাক্তকরণ লগ করা হয়. টেসলার প্রকৌশলীরা তখন এই উদাহরণগুলিকে নিউরাল নেটওয়ার্ক পরিমার্জন করার জন্য কঠিন এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করতে ব্যবহার করেন, ফলাফলটি প্রায় 1 মিলিয়ন 10-সেকেন্ডের ক্লিপগুলির একটি সংগ্রহ যা প্রতি সেকেন্ডে 36 ফ্রেমে রেকর্ড করা হয়েছে, মোট প্রায় 1.5 পেটাবাইট ডেটা। নিউরাল নেটওয়ার্কটি এই পরিস্থিতিতে বারবার চালানো হয় যতক্ষণ না এটি একটি ভুল ছাড়াই কাজ করে। অবশেষে, এটি গাড়িতে ফেরত পাঠানো হয় এবং আবার প্রক্রিয়া শুরু হয়।
স্কুলে গাড়ি ফেরত পাঠানো হচ্ছে
এআই ব্যবহার করে যে কোনও মানুষের চেয়ে দ্রুত গাড়িগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়, পেশাদার পরিষেবা সংস্থা কগনিজ্যান্টের পরিবহন বিশেষজ্ঞ আদিত্য পাঠক একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছিলেন৷
"স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের উন্নয়ন প্রক্রিয়ায়, একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হল ডেটা টীকা," তিনি যোগ করেছেন। "অন্য কথায়, কীভাবে মানুষ, স্থান এবং জিনিসগুলিকে ট্যাগ করা হয় যাতে তারা যানবাহন দ্বারা চিনতে পারে?"
ম্যানুয়ালি করা হয়েছে, ডেটা দেখার প্রক্রিয়াটি সময়সাপেক্ষ এবং শ্রম-নিবিড় হবে। "এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের সাথে, প্রক্রিয়াটি অনেক দ্রুত এবং আরও দক্ষ," পাঠক বলেছেন৷
এআই-কে স্ব-চালিত গাড়ি শেখাতে হবে কীভাবে যেকোনো ধরনের অবস্থায় কাজ করতে হয়, আন্তন স্লেসারেভ, স্ব-চালনাকারী গাড়ি কোম্পানি ইয়ানডেক্সের ইঞ্জিনিয়ারিং প্রধান, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন। আবহাওয়া, রাস্তার কাজ, দুর্ঘটনা, এবং অন্যান্য চালকদের অসামঞ্জস্যপূর্ণ আচরণ এবং প্রতিক্রিয়া একটি যাত্রার অনির্দেশ্যতায় অবদান রাখতে পারে, এমনকি সেই চালকদের জন্য যারা প্রতিদিন একই স্থানে যাতায়াত করেন।
Yandex ইউরোপের প্রথম রোবট ট্যাক্সি পরিষেবা পরিচালনা করে এবং ইতিমধ্যেই স্বয়ংক্রিয় ডেলিভারি রোবট, ইয়ানডেক্স রোভার ব্যবহার করে, রেস্তোরাঁ এবং মুদি দোকান থেকে গ্রাহকের অর্ডার ডেলিভারির জন্য। কোম্পানি তার রোবটকে ঘুরে দাঁড়াতে সাহায্য করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।
"উদাহরণস্বরূপ, এটি রাস্তার চিহ্নগুলি সনাক্ত করার মতো গুরুত্বপূর্ণ উপলব্ধি ফাংশন সম্পাদন করতে সহায়তা করে, এমনকি যখন সেগুলি বৃষ্টি বা গাছের ডালের মতো জিনিস দ্বারা অস্পষ্ট হয়, " স্লেসারেভ বলেছেন৷"অথবা কোনও পথচারীকে রাস্তা পার হওয়ার দিকে নজর দেওয়ার মতো সুরক্ষা কার্যগুলি প্রদান করা, এমনকি রাতে বা যখন পথচারী আংশিকভাবে পার্ক করা গাড়ির মতো জিনিস দ্বারা লুকিয়ে থাকে।"
আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ব্যবহার করে গাড়িকে প্রশিক্ষণ দেওয়া নিরাপত্তা বাড়াতে পারে, পর্যবেক্ষকরা বলছেন।
"এআই ড্রাইভিং পরিস্থিতিতে মানুষের চেয়ে বেশি নির্ভুল বলে দেখানো হয়েছে, এবং এটা খুবই সম্ভব যে এটি দুর্ঘটনার সংখ্যা ব্যাপকভাবে কমিয়ে দেবে, " নিকলসন বলেন৷
