কিভাবে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায় | কোয়ান্টা ম্যাগাজিন

চালকবিহীন গাড়ি এবং বিমান আর ভবিষ্যতের জিনিস নয়। শুধুমাত্র সান ফ্রান্সিসকো শহরে, দুটি ট্যাক্সি কোম্পানি সম্মিলিতভাবে 8 মিলিয়ন মাইল স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং অগাস্ট 2023 পর্যন্ত লগ ইন করেছে। এবং 850,000 এরও বেশি স্বায়ত্তশাসিত আকাশযান, বা ড্রোন, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে নিবন্ধিত রয়েছে - সামরিক মালিকানাধীন গাড়িগুলিকে গণনা করা হয়নি।

কিন্তু নিরাপত্তা নিয়ে বৈধ উদ্বেগ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, 10 সালের মে মাসে শেষ হওয়া 2022 মাসের সময়কালে, ন্যাশনাল হাইওয়ে ট্রাফিক সেফটি অ্যাডমিনিস্ট্রেশন রিপোর্ট স্বায়ত্তশাসিত নিয়ন্ত্রণের কিছু ফর্ম ব্যবহার করে অটোমোবাইল জড়িত প্রায় 400 ক্র্যাশ। এই দুর্ঘটনার ফলে ছয়জন মারা যায়, এবং পাঁচজন গুরুতর আহত হয়।

এই সমস্যাটি মোকাবেলার স্বাভাবিক উপায় - কখনও কখনও "ক্লান্তির দ্বারা পরীক্ষা" বলা হয় - এই সিস্টেমগুলিকে পরীক্ষা করা জড়িত যতক্ষণ না আপনি সন্তুষ্ট হন যে সেগুলি নিরাপদ। তবে আপনি কখনই নিশ্চিত হতে পারবেন না যে এই প্রক্রিয়াটি সমস্ত সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি উন্মোচন করবে। "লোকেরা তাদের সম্পদ এবং ধৈর্য শেষ না হওয়া পর্যন্ত পরীক্ষা চালায়," বলেছেন সায়ান মিত্র, ইউনিভার্সিটি অফ ইলিনয়, আরবানা-চ্যাম্পেইনের একজন কম্পিউটার বিজ্ঞানী। তবে একা টেস্টিং গ্যারান্টি দিতে পারে না।

মিত্রা ও তার সহকর্মীরা পারেন। তার দল পেরেছে প্রমাণ করা দ্য নিরাপত্তা গাড়ির জন্য লেন-ট্র্যাকিং ক্ষমতা এবং অবতরণ সিস্টেম স্বায়ত্তশাসিত বিমানের জন্য। তাদের কৌশলটি এখন বিমানবাহী জাহাজে ড্রোন অবতরণে সহায়তা করার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে এবং বোয়িং এই বছর একটি পরীক্ষামূলক বিমানে এটি পরীক্ষা করার পরিকল্পনা করছে। "এন্ড-টু-এন্ড নিরাপত্তা গ্যারান্টি প্রদানের তাদের পদ্ধতি খুবই গুরুত্বপূর্ণ," বলেন করিনা পাসরেনু, কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটি এবং নাসার আমেস রিসার্চ সেন্টারের একজন গবেষণা বিজ্ঞানী।

তাদের কাজ মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির ফলাফলের গ্যারান্টি জড়িত যা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলিকে জানাতে ব্যবহৃত হয়। একটি উচ্চ স্তরে, অনেক স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের দুটি উপাদান থাকে: একটি অনুধাবন ব্যবস্থা এবং একটি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা। উপলব্ধি সিস্টেম আপনাকে বলে, উদাহরণস্বরূপ, আপনার গাড়িটি লেনের কেন্দ্র থেকে কত দূরে, বা একটি বিমান কোন দিকে যাচ্ছে এবং দিগন্তের সাপেক্ষে এর কোণটি কী। সিস্টেমটি নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে ক্যামেরা এবং অন্যান্য সংবেদনশীল সরঞ্জাম থেকে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে কাঁচা ডেটা খাওয়ানোর মাধ্যমে কাজ করে, যা গাড়ির বাইরে পরিবেশকে পুনরায় তৈরি করে।

এই মূল্যায়নগুলি তারপর একটি পৃথক সিস্টেমে পাঠানো হয়, নিয়ন্ত্রণ মডিউল, যা সিদ্ধান্ত নেয় কি করতে হবে। যদি কোনও আসন্ন বাধা থাকে, উদাহরণস্বরূপ, এটি ব্রেক প্রয়োগ করবে বা এর চারপাশে স্টিয়ার করবে কিনা তা সিদ্ধান্ত নেয়। অনুসারে লুকা কার্লোন, ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির একজন সহযোগী অধ্যাপক, যখন নিয়ন্ত্রণ মডিউলটি সুপ্রতিষ্ঠিত প্রযুক্তির উপর নির্ভর করে, "এটি উপলব্ধির ফলাফলের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে এবং সেই ফলাফলগুলি সঠিক কিনা তার কোন গ্যারান্টি নেই।"

একটি নিরাপত্তা গ্যারান্টি প্রদান করতে, মিত্রের দল গাড়ির উপলব্ধি সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য কাজ করেছে। তারা প্রথমে ধরে নিয়েছিল যে বাইরের বিশ্বের একটি নিখুঁত রেন্ডারিং উপলব্ধ হলে নিরাপত্তার নিশ্চয়তা দেওয়া সম্ভব। তারপরে তারা নির্ধারণ করেছিল যে উপলব্ধি সিস্টেমটি গাড়ির আশেপাশের পুনর্নির্মাণের ক্ষেত্রে কতটা ত্রুটি প্রবর্তন করে।

এই কৌশলটির চাবিকাঠি হল জড়িত অনিশ্চয়তার পরিমাপ করা, যা এরর ব্যান্ড নামে পরিচিত — বা "জানা অজানা" হিসাবে মিত্র বলেছেন৷ সেই হিসাবটি আসে যাকে তিনি এবং তার দল একটি উপলব্ধি চুক্তি বলে। সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং-এ, একটি চুক্তি একটি প্রতিশ্রুতি যা, একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামে প্রদত্ত ইনপুটের জন্য, আউটপুট একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে পড়বে। এই পরিসীমা খুঁজে বের করা সহজ নয়। গাড়ির সেন্সর কতটা সঠিক? একটি ড্রোন কতটা কুয়াশা, বৃষ্টি বা সৌর ঝলক সহ্য করতে পারে? কিন্তু আপনি যদি গাড়িটিকে অনিশ্চয়তার একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে রাখতে পারেন এবং যদি সেই পরিসরের নির্ণয় যথেষ্ট সঠিক হয়, তবে মিত্রার দল প্রমাণ করেছে যে আপনি এর নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে পারেন।

এটি একটি অপরিবর্তিত স্পিডোমিটার সহ যে কারও জন্য একটি পরিচিত পরিস্থিতি। আপনি যদি জানেন যে ডিভাইসটি কখনই প্রতি ঘন্টায় 5 মাইলের বেশি গতিতে বন্ধ হয় না, তবে আপনি সর্বদা গতি সীমার নীচে 5 মাইল প্রতি ঘন্টা অবস্থান করে গতি এড়াতে পারেন (যেমন আপনার অবিশ্বস্ত স্পিডোমিটার দ্বারা নির্দেশিত)। একটি উপলব্ধি চুক্তি একটি অসম্পূর্ণ সিস্টেমের নিরাপত্তার অনুরূপ গ্যারান্টি দেয় যা মেশিন লার্নিংয়ের উপর নির্ভর করে।

"আপনার নিখুঁত উপলব্ধির প্রয়োজন নেই," কার্লোন বলেছিলেন। "আপনি কেবল এটি যথেষ্ট ভাল হতে চান যাতে নিরাপত্তা ঝুঁকিতে না পড়ে।" দলের সবচেয়ে বড় অবদান, তিনি বলেন, "উপলব্ধি চুক্তির সম্পূর্ণ ধারণা প্রবর্তন করা" এবং সেগুলি নির্মাণের পদ্ধতি প্রদান করা। তারা আনুষ্ঠানিক যাচাইকরণ নামক কম্পিউটার বিজ্ঞানের শাখা থেকে কৌশলগুলি অঙ্কন করে এটি করেছে, যা নিশ্চিত করার একটি গাণিতিক উপায় সরবরাহ করে যে একটি সিস্টেমের আচরণ প্রয়োজনীয়তার একটি সেটকে সন্তুষ্ট করে।

"যদিও আমরা জানি না যে নিউরাল নেটওয়ার্ক এটি কী করে তা কীভাবে করে," মিত্র বলেন, তারা দেখিয়েছে যে এখনও সংখ্যাগতভাবে প্রমাণ করা সম্ভব যে একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুটের অনিশ্চয়তা নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে রয়েছে। এবং, যদি এটি হয়, তবে সিস্টেমটি নিরাপদ হবে। "তখন আমরা একটি পরিসংখ্যানগত গ্যারান্টি প্রদান করতে পারি যে একটি প্রদত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক আসলে সেই সীমাগুলি পূরণ করবে কিনা (এবং কোন ডিগ্রিতে)।"

মহাকাশ সংস্থা সিয়েরা নেভাদা বর্তমানে একটি বিমানবাহী রণতরীতে ড্রোন অবতরণের সময় এই সুরক্ষা গ্যারান্টিগুলি পরীক্ষা করছে। এই সমস্যাটি কিছু উপায়ে গাড়ি চালানোর চেয়ে জটিল কারণ উড়ন্ত অতিরিক্ত মাত্রা জড়িত। "অবতরণ, দুটি প্রধান কাজ আছে," বলেন ড্রাগোস মার্জিনান্তুবোয়িং-এর এআই চিফ টেকনোলজিস্ট, “বিমানটিকে রানওয়ের সাথে সারিবদ্ধ করা এবং রানওয়েটি বাধামুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করা। সায়ানের সাথে আমাদের কাজের মধ্যে সেই দুটি ফাংশনের গ্যারান্টি পাওয়া জড়িত।

"সায়ানের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সিমুলেশনগুলি দেখায় যে [অবতরণ করার আগে একটি বিমানের] প্রান্তিককরণ উন্নত হয়," তিনি বলেছিলেন। পরবর্তী পদক্ষেপ, এই বছরের শেষের জন্য পরিকল্পনা করা হয়েছে, আসলে একটি বোয়িং পরীক্ষামূলক বিমান অবতরণের সময় এই সিস্টেমগুলিকে নিয়োগ করা। সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি, মার্জিনান্টু উল্লেখ করেছেন, আমরা কী জানি না তা খুঁজে বের করা - "আমাদের অনুমানে অনিশ্চয়তা নির্ধারণ করা" - এবং এটি কীভাবে নিরাপত্তাকে প্রভাবিত করে তা দেখা। "বেশিরভাগ ত্রুটি ঘটে যখন আমরা এমন কিছু করি যা আমরা মনে করি আমরা জানি - এবং দেখা যাচ্ছে যে আমরা তা করি না।"