প্রযুক্তি সর্বব্যাপী, চিকিৎসা হোক বা শিক্ষা, প্রতিটি বিভাগই নিয়ন্ত্রিত এবং প্রযুক্তির মাধ্যমে উন্নত। যদিও, বিগত কয়েক বছরে আমাদের জীবনকে আরও সুবিধাজনক করতে সাহায্য করেছে এমন বড় সংস্কার এবং উন্নয়ন হয়েছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং চিকিৎসা গবেষণায় প্রযুক্তির ক্ষেত্রে কিছু বড় পরিবর্তন দেখা গেছে। এগুলি ছাড়াও, প্রায় প্রতিটি সেক্টর নিজস্ব প্রযুক্তির বিকাশে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি পেয়েছে। যাইহোক, আপনি যদি সবচেয়ে আলোচিত এবং জনপ্রিয় প্রযুক্তির কথা বলেন, তাহলে আপনি আপনার মাথা ঘুরিয়ে ডেটা বিশ্লেষণ করতে চাইতে পারেন।
আজ, আমরা আমাদের জীবনকে আরও সহজ করার জন্য এক বছরে আবির্ভূত সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রযুক্তিগুলি সম্পর্কে কথা বলতে যাচ্ছি:
1. গভীর শিক্ষা
ডিপ লার্নিং হল কম্পিউটারকে শেখানোর একটি পদ্ধতি যা স্বাভাবিকভাবে মানুষের কাছে আসে। এটি একটি কম্পিউটারের ভিতরে একজন মানুষকে জ্বালানোর মতো যা একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে মানুষের মতো আচরণ করবে বলে মনে করা হয়। গভীর শিক্ষা হল স্ব-চালিত গাড়িগুলির পিছনে মৌলিক প্রযুক্তি যা থামার চিহ্নগুলি পড়তে পারে এবং একজন পথচারীকে ল্যাম্পপোস্ট থেকে আলাদা করতে পারে। প্রযুক্তিটি মোবাইল, ট্যাবলেট, টিভি এবং ল্যাপটপের মতো বিভিন্ন ডিভাইসে ভয়েস কন্ট্রোল বৈশিষ্ট্যের একটি মূল চালক৷
ডিপ লার্নিং হল একটি সফল প্রযুক্তি যেখানে একটি কম্পিউটার মডেল পাঠ্য, চিত্র এবং শব্দ থেকে শ্রেণীবিভাগের কাজগুলি সম্পাদন করতে শেখে। এই মডেলগুলি লেবেলযুক্ত ডেটার একটি বড় সেট এবং একাধিক স্তর ধারণকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের সাহায্যে প্রশিক্ষিত হয়। আপনি যদি এই কম্পিউটার মডেলগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হন, তবে আপনাকে অবশ্যই জানতে হবে যে ডিপ লার্নিং মডেলগুলি শিল্পের নির্ভুলতা আয়ত্ত করতে সক্ষম এবং কখনও কখনও সেগুলি মানুষের স্তরের নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতাকেও ছাড়িয়ে যায়৷ কোন অস্পষ্টতা নেই যে এটি মেশিনগুলিকে কার্য সম্পাদন এবং তাদের ফলাফলের ক্ষেত্রে মানুষের মতো নির্ভরযোগ্য করে তুলেছে৷
ডিপ লার্নিং মডেলকে কখনও কখনও ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবেও উল্লেখ করা হয় কারণ শেখার পদ্ধতিগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যবহার করে। আপনি যদি ভাবছেন কেন কেউ এটিকে গভীর শিক্ষা বলে, তাহলে আপনার সচেতন হওয়া উচিত যে "গভীর" শব্দটি নেটওয়ার্কে লুকানো স্তরগুলির মোট সংখ্যাকে বোঝায়। যেখানে প্রচলিত নিউরাল নেটওয়ার্কে শুধুমাত্র 2 - 3টি লুকানো স্তর থাকে, সেখানে ডিপ লার্নিং-এ মাঝে মাঝে 150টি লুকানো স্তর থাকতে পারে।
ডিপ লার্নিং মডেলের কাজটি আশ্চর্যজনক কারণ এটি ম্যানুয়াল বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের প্রয়োজন ছাড়াই সরাসরি ডেটা থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি শেখানো হয়। ডিপ লার্নিং মডেলগুলি লেবেলযুক্ত ডেটা এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের বড় সেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হওয়ার কারণে এটি সম্ভব। কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (ConvNet বা CNN) হল সবচেয়ে জনপ্রিয় ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে একটি যা ইনপুট ডেটার সাথে শেখা বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংহত করে এবং 2D কনভোল্যুশনাল লেয়ার ব্যবহার করে। এটিই এই আর্কিটেকচারটিকে ছবির মতো 2D ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত করে তোলে৷
৷
2. অগমেন্টেড রিয়েলিটি এবং ভার্চুয়াল রিয়েলিটি
অসম্ভবকে সম্ভাবনায় পরিণত করাই এই প্রযুক্তির বিষয়। যখন অগমেন্টেড রিয়েলিটির কথা আসে, তখন এটি আপনার কম্পিউটারের সাথে যোগাযোগের নতুন উপায় খুলে দেয়। অগমেন্টেড রিয়েলিটি বা AR বাস্তবতার উপর স্তরযুক্ত মেশিন-জেনারেটেড গ্রাফিক্সের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার আপনার ক্ষমতার মাধ্যমে এটিকে আরও অর্থবহ করে আপনার অভিজ্ঞতাকে বাড়িয়ে তোলে। সহজ ভাষায়, AR হল সেই প্রযুক্তি যেখানে কম্পিউটার ভিত্তিক গ্রাফিক্স আপনার পরিবেশকে উন্নত করতে ব্যবহার করা হয়।
AR-তে, প্রযুক্তিটি আপনার বাস্তব জীবনের পরিবেশকে তার প্ল্যাটফর্ম হিসাবে পর্যবেক্ষণ করে এবং ব্যবহার করে এবং এটির উপরে তৈরি করে। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনার ঘরের দেয়াল একটি বড় পর্দায় রূপান্তরিত হয় বা আপনার খাবার টেবিলটি একচেটিয়া বোর্ডে পরিণত হয়। এটি সবই ঘটে AR প্রযুক্তির কারণে যা বাস্তব জীবনের বস্তুগুলিকে আপনার স্ক্রিনে ভার্চুয়ালে পর্যবেক্ষণ ও চিত্রিত করার ক্ষমতা রাখে। অগমেন্টেড রিয়েলিটির জনপ্রিয় উদাহরণগুলির মধ্যে কয়েকটি হল পোকেমন গো গেম এবং স্ন্যাপচ্যাট ফিল্টার।.
অন্যদিকে, ভার্চুয়াল রিয়েলিটি বা ভিআর, প্রযুক্তিটি আপনাকে যোগাযোগ করতে সাহায্য করার জন্য তার নিজস্ব ভার্চুয়াল বিশ্ব তৈরি করার ক্ষমতাপ্রাপ্ত। VR প্রযুক্তির জন্য আপনাকে VR হেলমেট বা VR গগলসের মতো পর্যাপ্ত গ্যাজেট পরতে হবে যা তৈরি করা ভার্চুয়াল জগতে আপনার উপস্থিতি নিশ্চিত করে। ভার্চুয়াল রিয়েলিটি প্রাথমিকভাবে আপনার শ্রবণশক্তি এবং দৃষ্টিশক্তিকে উদ্দীপিত করে আপনাকে বিশাল করতে যথেষ্ট সক্ষম। এটি আপনাকে বিশ্বাস করে যে আপনি সেই পরিবেশে বসবাস করছেন যা আপনাকে দেখানো হয়েছে।
যদিও, অগমেন্টেড রিয়েলিটি এবং ভার্চুয়াল রিয়েলিটির মধ্যে অনেক পার্থক্য রয়েছে। যাইহোক, তাদের মধ্যে একটি সাধারণ তথ্য হল যে তারা উভয়েই একই প্রযুক্তি ব্যবহার করে একটি উন্নত অভিজ্ঞতার সাথে আপনাকে পরিবেশন করে। হেড ট্র্যাকিং হল প্রধান আন্দোলন যা তারা উভয়ই অনুসরণ করে আপনার প্রকৃত পদক্ষেপ নির্ধারণ করতে। যতদূর প্রক্রিয়াকরণ শক্তি উদ্বিগ্ন, অগমেন্টেড রিয়েলিটি ভার্চুয়াল রিয়েলিটির তুলনায় কম প্রক্রিয়াকরণ শক্তি ব্যবহার করে কারণ এটিকে সম্পূর্ণ ভিন্ন পরিবেশ রেন্ডার করার প্রয়োজন নেই।
3. গ্রাফিক্স অ্যাক্সিলারেটর
গ্রাফিক্স এক্সিলারেটর হল একটি মাইক্রোইলেক্ট্রনিক্স চিপসেট যা একটি কম্পিউটারের মাদারবোর্ডের সাথে সংযুক্ত থাকে যাতে ছবি লোডিংয়ে আরও ভাল এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায়। এই চিপসেটটি তারপরে একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের সাথে সংযুক্ত থাকে যা আপনার প্রদর্শনকারী স্ক্রিনে চিত্রগুলিকে রিফ্রেশিং এবং প্রেরণ এবং 3D এবং 2D বিশেষ প্রভাবের চিত্রগুলির গণনা অফলোড করতে পারে। একটি গ্রাফিক্স এক্সিলারেটর, যেমন এর নাম ইঙ্গিত করে, আপনার স্ক্রিনে চিত্রগুলি প্রদর্শনের প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করে এমন প্রভাবগুলি অর্জন করা সম্ভব করে যা অন্য উপায়ে সম্ভব নয়৷
এটি ভালভাবে বোঝার জন্য, আপনি যে কোনও গেমের উদাহরণ নিতে পারেন যার জন্য বিশিষ্ট পদক্ষেপের প্রয়োজন হয় নেওয়া যদি আপনার চিপসেট আপনার স্ক্রিনে এই ইন্টারেক্টিভ ছবিগুলি লোড করতে ব্যর্থ হয়, আপনি সময়মতো গেমটিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম হবেন না। আপনার স্ক্রিনে এই ছবিগুলি লোড করার প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করতে, কম্পিউটারে গ্রাফিক্স এক্সিলারেটর চিপসেটগুলি ব্যবহার করা হয়৷ বর্তমানে, বেশিরভাগ ব্যক্তিগত কম্পিউটারগুলি এই গ্রাফিক্স এক্সিলারেটরগুলির সাথে প্রস্তুত যা আপনাকে গেমপ্লের আরও ভাল অভিজ্ঞতা প্রদান করে। এটা জানা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রতিটি অ্যাক্সিলারেটর প্রদান করে এবং অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রাম ইন্টারফেস বা API।
সামগ্রিকভাবে, প্রযুক্তি ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান হয় এবং ভবিষ্যতে কিছু সময়ে আপনি বর্তমান প্রযুক্তি পুরানো দেখতে পারেন। তবে, বিভিন্ন ক্ষেত্রে বৈজ্ঞানিক জ্ঞানের একটি নির্দিষ্ট প্রয়োগ বিকাশের জন্য বর্তমান অধ্যয়ন এবং প্রচেষ্টা অবশ্যই প্রশংসা করা উচিত। বর্তমান প্রযুক্তি ছাড়া আপনি আর এগোনোর কথা ভাবতে পারবেন না। আপনি যদি আরও কিছু আকর্ষণীয় প্রযুক্তি জানেন যা মানুষকে সাহায্য করতে পারে, তাহলে নীচের মন্তব্যে আমাদের জানান৷
