কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্রুত বিকাশের সঙ্গে সঙ্গে বিভিন্ন ধরনের এআই মডেল ও অ্যালগরিদমের সংখ্যা বেড়েই চলেছে। টেক্সট, ছবি, অডিও ও ভিডিও বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মাল্টিমোডাল এআই প্রযুক্তি এখন বহু ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। তবে নির্দিষ্ট কাজের জন্য কোন অ্যালগরিদম সবচেয়ে কার্যকর হবে, তা নির্ধারণ করা ডেভেলপারদের জন্য একটি জটিল চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়িয়েছে।
এই জটিলতা দূর করতে যুক্তরাষ্ট্রের এমোরি ইউনিভার্সিটির একদল গবেষক নতুন একটি গাণিতিক কাঠামো তৈরি করেছেন, যা এআইয়ের জন্য একটি ‘পর্যায় সারণি’ হিসেবে কাজ করবে। এই কাঠামোর মাধ্যমে বিভিন্ন এআই পদ্ধতিকে তাদের বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে শ্রেণিবদ্ধ করা যাবে, ফলে সঠিক মডেল বেছে নেওয়া সহজ হবে।
গবেষণায় বলা হয়েছে, এআই মডেলের কার্যকারিতার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হলো ‘লস ফাংশন’, যা নির্ধারণ করে কোনো মডেলের পূর্বাভাস কতটা সঠিক। বর্তমানে শত শত লস ফাংশন থাকায় নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য উপযুক্তটি নির্বাচন করা কঠিন হয়ে পড়ে। নতুন এই পদ্ধতি সেই সমস্যার সমাধান দেবে।
গবেষকরা তাদের কাঠামোর নাম দিয়েছেন ভ্যারিয়েশনাল মাল্টিভ্যারিয়েট ইনফরমেশন বটলনেক ফ্রেমওয়ার্ক। এর মাধ্যমে ডেভেলপাররা নির্ধারণ করতে পারবেন, একটি সমস্যার সমাধানে কতটুকু তথ্য রাখা প্রয়োজন এবং কতটুকু বাদ দেওয়া উচিত।
এই আবিষ্কার এআই গবেষণায় নতুন দিগন্ত খুলে দিতে পারে বলে মনে করছেন সংশ্লিষ্টরা। এতে শুধু মডেলের কার্যকারিতা বাড়বে না, বরং কম্পিউটেশনাল শক্তির ব্যবহারও কমবে, যা পরিবেশের জন্য ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে।
ভবিষ্যতে এই কাঠামো মানুষের মস্তিষ্কের কাজ বোঝার ক্ষেত্রেও সহায়ক হতে পারে বলে ধারণা করা হচ্ছে। গবেষকরা জানতে চান, মানুষের মস্তিষ্ক কীভাবে বিপুল তথ্য দক্ষতার সঙ্গে প্রক্রিয়াজাত করে এবং তার সঙ্গে এআইয়ের কোনো মিল রয়েছে কি না।
সিএ/এমআর
