পরিবহন স্বর্গে তৈরি একটি ম্যাচ: এআই এবং স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আমাদের গাড়ি চালানো এবং পণ্য এবং মানুষ পরিবহনের পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে। স্ব-চালিত গাড়ি, যা স্বায়ত্তশাসিত যান হিসাবেও পরিচিত, হল এক ধরনের যান যা AI এবং অন্যান্য উন্নত প্রযুক্তি ব্যবহার করে রাস্তা ও মহাসড়কে চলাচলের জন্য মানব চালকের প্রয়োজন ছাড়াই।

স্ব-চালিত গাড়ির বেশ কিছু সুবিধা রয়েছে। একের জন্য, মানব ত্রুটির কারণে দুর্ঘটনার সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার সম্ভাবনা রয়েছে তাদের। এটি রাস্তায় কম মৃত্যু এবং আহত হতে পারে। স্ব-চালিত গাড়িগুলি ট্রাফিক প্রবাহকে উন্নত করতে পারে এবং যানজট কমাতে পারে, কারণ তারা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে এবং তাদের রুট এবং গতিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য বাস্তব সময়ে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়।

এছাড়াও, স্ব-চালিত গাড়িগুলি জ্বালানী খরচ এবং নির্গমন হ্রাস করে পরিবেশের উপর ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। বয়স, অক্ষমতা বা অন্যান্য কারণের কারণে যারা গাড়ি চালাতে অক্ষম তাদের জন্য তারা গতিশীলতা বাড়াতে পারে।

স্ব-চালিত গাড়িতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে ব্যবহৃত হয়?

স্ব-চালিত গাড়িগুলি ব্যাপক হওয়ার আগে এখনও অনেক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে হবে। প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল AI সিস্টেমগুলি তৈরি করা যা নির্ভরযোগ্য এবং সর্বজনীন রাস্তায় ব্যবহারের জন্য যথেষ্ট নিরাপদ। এছাড়াও নিয়ন্ত্রক, আইনি এবং নৈতিক বিষয়গুলি বিবেচনা করা যেতে পারে, যেমন কিভাবে যাত্রী এবং পথচারীদের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায় এবং দুর্ঘটনার ক্ষেত্রে কীভাবে দায়বদ্ধতা পরিচালনা করা যায়।

এই চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, স্ব-চালিত গাড়ির বিকাশ দ্রুত গতিতে এগিয়ে চলেছে। ঐতিহ্যবাহী অটোমেকার এবং প্রযুক্তি সংস্থাগুলি সহ অনেক সংস্থাগুলি প্রযুক্তিতে প্রচুর বিনিয়োগ করছে এবং কিছু এলাকায় স্ব-চালিত গাড়ি ইতিমধ্যেই পাবলিক রাস্তায় পরীক্ষা করা হচ্ছে। সম্ভবত আমরা অদূর ভবিষ্যতে রাস্তায় স্ব-চালিত গাড়িগুলি দেখতে পাব, যদিও সেগুলি কখন সাধারণ হয়ে উঠবে তা সঠিকভাবে অনুমান করা কঠিন।

মোটরগাড়ি শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

স্ব-চালিত গাড়িতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করার কয়েকটি উপায় এখানে রয়েছে:

সংবেদন এবং উপলব্ধি

স্ব-চালিত গাড়িগুলি তাদের চারপাশের তথ্য সংগ্রহ করতে ক্যামেরা, লিডার, রাডার এবং অতিস্বনক সেন্সরগুলির মতো বিভিন্ন সেন্সর ব্যবহার করে। পরিবেশের একটি বিশদ মানচিত্র তৈরি করতে এবং পথচারী, অন্যান্য যানবাহন, ট্র্যাফিক লাইট এবং রাস্তার চিহ্নের মতো বস্তু শনাক্ত করতে AI অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়।

সিদ্ধান্ত তৈরি

স্ব-চালিত গাড়িগুলি তাদের সেন্সর থেকে সংগ্রহ করা ডেটার উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি স্ব-চালিত গাড়ি রাস্তা পার হওয়া একজন পথচারীকে শনাক্ত করে, তাহলে এটি AI ব্যবহার করবে কর্মের সর্বোত্তম পথ নির্ধারণ করতে, যেমন গতি কমানো বা থামানো।

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং

স্ব-চালিত গাড়িগুলি পথচারী এবং অন্যান্য যানবাহনের মতো অন্যান্য রাস্তা ব্যবহারকারীদের আচরণের পূর্বাভাস দিতে AI ব্যবহার করে। এটি গাড়িটিকে সম্ভাব্য সমস্যাগুলি অনুমান করতে এবং সেগুলি এড়াতে যথাযথ পদক্ষেপ নিতে সহায়তা করে৷

স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ

কিছু স্ব-চালিত গাড়ি ভয়েস রিকগনিশন প্রযুক্তি দিয়ে সজ্জিত যা যাত্রীদের প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে গাড়ির সাথে যোগাযোগ করতে দেয়। এই প্রযুক্তি কথ্য কমান্ড বুঝতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে AI ব্যবহার করে।

সামগ্রিকভাবে, এআই হল স্ব-চালিত গাড়িগুলির একটি মূল উপাদান, যা তাদের পরিবেশকে উপলব্ধি করতে, উপলব্ধি করতে এবং নেভিগেট করতে সক্ষম করে, সেইসাথে সিদ্ধান্ত নিতে এবং বাস্তব সময়ে পরিবর্তিত পরিস্থিতিতে সাড়া দেয়।

স্ব-ড্রাইভিং গাড়িতে গভীর শিক্ষা

ডিপ লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং যাতে বড় ডেটাসেটে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ডেটাতে নিদর্শনগুলি শিখতে এবং চিনতে সক্ষম হয় এবং চিত্র এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং সহ বিস্তৃত কাজ সম্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

স্ব-চালিত গাড়ির প্রেক্ষাপটে, গভীর শিক্ষা প্রায়ই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থার নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে ব্যবহৃত হয় যা গাড়িকে নেভিগেট করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে চিত্র এবং ভিডিওর বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যাতে গাড়িটি তার পরিবেশে, যেমন পথচারী, অন্যান্য যানবাহন এবং ট্রাফিক চিহ্নগুলির মতো বস্তুগুলিকে চিনতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে সক্ষম করে।

---

প্যাডেলপ্যাডেল ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক এআইকে শিল্প অ্যাপ্লিকেশনে প্রসারিত করে

---

স্ব-ড্রাইভিং গাড়িতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের নির্ভুলতা উন্নত করতেও গভীর শিক্ষা ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, গাড়িটি তার সেন্সর থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করতে গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে এবং একটি নির্দিষ্ট স্থানে পথচারীর রাস্তা পার হওয়ার সম্ভাবনা বা অন্য কোনো গাড়ির হঠাৎ লেন পরিবর্তনের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে পারে।

স্ব-চালিত গাড়ির জন্য GDDR6 এর গুরুত্ব

GDDR6 (গ্রাফিক্স ডাবল ডেটা রেট 6) হল এক ধরনের মেমরি যা গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিটে (GPUs) গ্রাফিক্স রেন্ডারিং এবং অন্যান্য গণনামূলকভাবে নিবিড় কাজের জন্য ডেটা সঞ্চয় ও প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়। স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের প্রেক্ষাপটে, GDDR6 গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় প্রচুর পরিমাণে ডেটার উচ্চ-গতি প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে।

স্ব-চালিত গাড়িগুলি তাদের আশেপাশের তথ্য সংগ্রহ করতে ক্যামেরা, লিডার, রাডার এবং অতিস্বনক সেন্সরের মতো বিভিন্ন সেন্সরের উপর নির্ভর করে। পরিবেশের একটি বিশদ মানচিত্র তৈরি করতে এবং পথচারী, অন্যান্য যানবাহন, ট্র্যাফিক লাইট এবং রাস্তার চিহ্নের মতো বস্তু শনাক্ত করতে AI অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই ডেটা প্রক্রিয়া করা হয় এবং বিশ্লেষণ করা হয়। এই কাজগুলি সক্ষম করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণটি গণনামূলকভাবে নিবিড়, এবং দ্রুত ডেটা সংরক্ষণ এবং অ্যাক্সেস করার জন্য GDDR6 এর মতো উচ্চ-গতির মেমরির প্রয়োজন।

ডেটার উচ্চ-গতির প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করার পাশাপাশি, GDDR6 শক্তি সাশ্রয়ী, যা স্ব-চালিত গাড়িগুলির পরিচালনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ, কারণ তাদের রিচার্জ করার প্রয়োজন ছাড়াই দীর্ঘ সময়ের জন্য কাজ করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন।

সামগ্রিকভাবে, GDDR6 হল স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং-এর ভবিষ্যতের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি, কারণ এটি স্ব-চালিত গাড়ি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় বিপুল পরিমাণ ডেটার দ্রুত এবং দক্ষ প্রক্রিয়াকরণকে সক্ষম করে।

স্বয়ংচালিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যালগরিদম এবং স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি

স্বয়ংচালিত এআই অ্যালগরিদমে তত্ত্বাবধান করা এবং তত্ত্বাবধানহীন উভয় শিক্ষা পদ্ধতিই ব্যবহার করা হয়।

তত্ত্বাবধান শেখা

সুপারভাইজড লার্নিং হল এক ধরণের মেশিন লার্নিং যেখানে একটি মডেলকে লেবেলযুক্ত ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যার অর্থ সঠিক আউটপুট সহ ডেটা লেবেল করা হয়েছে। তত্ত্বাবধানে শিক্ষার লক্ষ্য হল এমন একটি ফাংশন শেখা যা লেবেলযুক্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে আউটপুটগুলিতে ইনপুটগুলিকে ম্যাপ করে।

প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেলটিকে ইনপুট/আউটপুট জোড়ার একটি সেটের সাথে উপস্থাপন করা হয় এবং এটির অভ্যন্তরীণ প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করার জন্য একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যাতে এটি একটি নতুন ইনপুট দেওয়া আউটপুটের সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে। মডেলটি প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, এটি নতুন, অদেখা তথ্যের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

তত্ত্বাবধানে শিক্ষা সাধারণত শ্রেণীবিন্যাস (একটি শ্রেণী লেবেল ভবিষ্যদ্বাণী), রিগ্রেশন (একটি ক্রমাগত মান ভবিষ্যদ্বাণী করা), এবং কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণী (একটি ক্রম বা একটি গাছ-গঠিত আউটপুট পূর্বাভাস) এর মতো কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়।

তত্ত্বাবধানে শেখা বিভিন্ন উপায়ে স্ব-ড্রাইভিং গাড়িতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এখানে কিছু উদাহরণ আছে:

• বস্তুর স্বীকৃতি: তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি একটি স্ব-চালিত গাড়ির সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত ডেটাতে বস্তুগুলি সনাক্ত করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মডেলকে পথচারী, অন্যান্য যানবাহন, ট্রাফিক লাইট এবং চিত্র বা লিডার পয়েন্ট ক্লাউডে রাস্তার চিহ্ন চিনতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
• মডেলিং: তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি পরিবেশে কিছু ঘটনা ঘটার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মডেলকে একটি নির্দিষ্ট স্থানে পথচারীর রাস্তা পার হওয়ার সম্ভাবনা বা অন্য গাড়ির হঠাৎ লেন পরিবর্তনের সম্ভাবনা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে।
• আচরণের পূর্বাভাস: তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি অন্যান্য রাস্তা ব্যবহারকারীদের আচরণ যেমন পথচারী এবং অন্যান্য যানবাহনের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, কোনও পথচারী কোনও নির্দিষ্ট স্থানে রাস্তা পার হওয়ার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে বা অন্য কোনও গাড়ি হঠাৎ লেন পরিবর্তন করার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে।

নিরীক্ষণশিক্ষা

আনসুপারভাইজড লার্নিং হল এক ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে একটি মডেলকে লেবেলবিহীন ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যার অর্থ সঠিক আউটপুট দিয়ে ডেটা লেবেল করা হয় না। তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার লক্ষ্য হল একটি নির্দিষ্ট আউটপুট অনুমান করার পরিবর্তে ডেটাতে নিদর্শন বা সম্পর্কগুলি আবিষ্কার করা।

তত্ত্বাবধানহীন শেখার অ্যালগরিদমগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য নেই এবং পরিবর্তে ডেটাতে নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়। এই অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই ক্লাস্টারিং (একইরকম ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রে গোষ্ঠীবদ্ধ করা), মাত্রা হ্রাস (ডেটাতে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা হ্রাস করা) এবং অসংগতি সনাক্তকরণ (ডেটা পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা যা অস্বাভাবিক বা বাকিগুলির সাথে খাপ খায় না) এর মতো কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা)।

তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষাটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়িতে বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। এখানে কিছু উদাহরণ আছে:

• অসঙ্গতি সনাক্তকরণ: একটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ির সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত ডেটাতে অস্বাভাবিক বা অপ্রত্যাশিত ঘটনা চিহ্নিত করতে তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি অপ্রত্যাশিত স্থানে রাস্তা পার হওয়া পথচারী বা হঠাৎ লেন পরিবর্তন করে এমন একটি যানবাহন সনাক্ত করতে একটি তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে।
• ক্লাস্টারিং: একটি স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত ডেটা ক্লাস্টার করতে, অনুরূপ ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রে গোষ্ঠীবদ্ধ করার জন্য অ-তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন ধরণের রাস্তার পৃষ্ঠের সাথে সম্পর্কিত ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করতে বা বিভিন্ন ট্র্যাফিক অবস্থার সাথে সম্পর্কিত ডেটা পয়েন্টগুলিকে একত্রিত করতে।
• বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন: একটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ির সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত ডেটা থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে একটি লিডার পয়েন্ট ক্লাউডের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে যা পরিবেশের বস্তুর প্রান্তের সাথে মিলে যায় বা দৃশ্যের বস্তুর প্রান্তের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি চিত্রের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে।

স্ব-চালিত গাড়িতে স্বায়ত্তশাসনের স্তর

স্ব-চালিত গাড়িগুলিকে সাধারণত অটোমেশনের স্তর অনুসারে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়, লেভেল 0 (কোন অটোমেশন) থেকে লেভেল 5 (সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত) পর্যন্ত। অটোমেশনের স্তরগুলি সোসাইটি অফ অটোমোটিভ ইঞ্জিনিয়ার্স (SAE) দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে এবং নিম্নরূপ:

স্তর 0: কোনও অটোমেশন নেই

চালক সব সময় গাড়ির সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণে থাকে।

স্তর 1: ড্রাইভার সহায়তা

গাড়ির কিছু স্বয়ংক্রিয় ফাংশন রয়েছে, যেমন লেন রাখা বা অভিযোজিত ক্রুজ নিয়ন্ত্রণ, তবে ড্রাইভারকে অবশ্যই মনোযোগী থাকতে হবে এবং যেকোনো সময় নিয়ন্ত্রণ নিতে প্রস্তুত থাকতে হবে।

লেভেল 2: আংশিক অটোমেশন

গাড়িটির আরও উন্নত স্বয়ংক্রিয় ফাংশন রয়েছে, যেমন গাড়ির ত্বরণ, ব্রেকিং এবং স্টিয়ারিং নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা, তবে চালককে অবশ্যই পরিবেশ পর্যবেক্ষণ করতে হবে এবং প্রয়োজনে হস্তক্ষেপ করতে প্রস্তুত থাকতে হবে।

লেভেল 3: শর্তসাপেক্ষ অটোমেশন

যানবাহনটি নির্দিষ্ট অবস্থার অধীনে সমস্ত ড্রাইভিং কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম, তবে গাড়িটি পরিচালনা করতে পারে না এমন পরিস্থিতির সম্মুখীন হলে চালককে নিয়ন্ত্রণ নিতে প্রস্তুত থাকতে হবে।

লেভেল 4: হাই অটোমেশন

যানবাহনটি বিস্তৃত অবস্থার অধীনে সমস্ত ড্রাইভিং কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম, তবে ড্রাইভারকে এখনও কিছু পরিস্থিতিতে নিয়ন্ত্রণ নিতে হতে পারে, যেমন খারাপ আবহাওয়া বা জটিল ড্রাইভিং পরিবেশে।

লেভেল 5: সম্পূর্ণ অটোমেশন

যানবাহন যে কোনো অবস্থার অধীনে সমস্ত ড্রাইভিং কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম, এবং ড্রাইভার নিয়ন্ত্রণ নিতে প্রয়োজন হয় না.

এটি লক্ষণীয় যে স্বায়ত্তশাসিত গাড়িগুলি এখনও 5 স্তরে নেই এবং তারা কখন এই স্তরে পৌঁছাবে তা স্পষ্ট নয়। বর্তমানে রাস্তায় থাকা বেশিরভাগ স্ব-চালিত গাড়ি লেভেল 4 বা তার নিচে।

স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি: সুবিধা এবং অসুবিধা

স্ব-চালিত গাড়িগুলির অনেক সুবিধা নিয়ে আসার সম্ভাবনা রয়েছে, তবে কিছু চ্যালেঞ্জও রয়েছে যেগুলি ব্যাপক হওয়ার আগে সমাধান করা দরকার।

ভালো দিক

• দুর্ঘটনা হ্রাস: স্ব-চালিত গাড়িগুলি মানুষের ত্রুটির কারণে দুর্ঘটনার সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার সম্ভাবনা রয়েছে, যা রাস্তায় কম মৃত্যু এবং আহত হতে পারে।
• উন্নত ট্রাফিক প্রবাহ: স্ব-চালিত গাড়িগুলি একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং তাদের রুট এবং গতি অপ্টিমাইজ করার জন্য রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নেওয়ার মাধ্যমে ট্রাফিক প্রবাহ উন্নত করতে পারে এবং যানজট কমাতে পারে।
• গতিশীলতা বৃদ্ধি: স্ব-চালিত গাড়িগুলি বয়স, অক্ষমতা বা অন্যান্য কারণের কারণে গাড়ি চালাতে অক্ষম ব্যক্তিদের গতিশীলতা বাড়াতে পারে।
• পরিবেশগত সুবিধা: স্ব-চালিত গাড়িগুলি জ্বালানী খরচ এবং নির্গমন কমাতে পারে, যা পরিবেশের উপর ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে।

মন্দ দিক

• নির্ভরযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগ: স্ব-চালিত গাড়ির নির্ভরযোগ্যতা এবং নিরাপত্তা নিয়ে উদ্বেগ রয়েছে, বিশেষ করে জটিল বা অপ্রত্যাশিত ড্রাইভিং পরিস্থিতিতে।
• চাকরি হারানো: স্ব-চালিত গাড়িগুলি ট্যাক্সি এবং ট্রাক চালকের মতো মানব চালকদের চাকরি হারাতে পারে।
• নৈতিক এবং আইনি সমস্যা: এখানে নৈতিক এবং আইনি বিষয়গুলি বিবেচনা করা উচিত, যেমন কীভাবে যাত্রী এবং পথচারীদের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা যায় এবং দুর্ঘটনার ক্ষেত্রে কীভাবে দায়বদ্ধতা পরিচালনা করা যায়।
• সাইবার নিরাপত্তা ঝুঁকি: স্ব-চালিত গাড়ি সাইবার আক্রমণের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে, যা তাদের নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার সাথে আপস করতে পারে।

স্ব-চালিত গাড়ির বাস্তব জীবনের উদাহরণ

স্ব-চালিত গাড়িগুলির বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে যা তৈরি করা হচ্ছে বা ইতিমধ্যে রাস্তায় রয়েছে:

Waymo

Waymo একটি স্ব-চালিত গাড়ি কোম্পানি যা Google-এর মূল কোম্পানি Alphabet-এর মালিকানাধীন। ওয়াইমোর স্বায়ত্তশাসিত গাড়িগুলি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ফিনিক্স, অ্যারিজোনা এবং ডেট্রয়েট, মিশিগান সহ বেশ কয়েকটি শহরের পাবলিক রাস্তায় পরীক্ষা করা হচ্ছে।

[এম্বেড করা সামগ্রী]

টেসলা অটোপিলট

টেসলা অটোপিলট এটি একটি আধা-স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেম যা নির্দিষ্ট টেসলা মডেলগুলিতে উপলব্ধ। যদিও এটি সম্পূর্ণরূপে স্ব-ড্রাইভিং নয়, এটি গাড়িটিকে কিছু ড্রাইভিং কাজ পরিচালনা করতে দেয়, যেমন লেন রাখা এবং লেন পরিবর্তন, ড্রাইভারের কাছ থেকে ন্যূনতম ইনপুট সহ।

[এম্বেড করা সামগ্রী]

সমুদ্রভ্রমণ

সমুদ্রভ্রমণ একটি স্ব-চালিত গাড়ি কোম্পানি যা জেনারেল মোটরসের মালিকানাধীন। সান ফ্রান্সিসকো, ক্যালিফোর্নিয়া এবং ফিনিক্স, অ্যারিজোনার পাবলিক রাস্তায় ক্রুজের স্ব-চালিত গাড়ি পরীক্ষা করা হচ্ছে।

[এম্বেড করা সামগ্রী]

ঊষা

ঊষা একটি স্ব-চালিত গাড়ি কোম্পানি যা যাত্রীবাহী যানবাহন, ডেলিভারি যানবাহন এবং পাবলিক ট্রান্সপোর্ট সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহারের জন্য স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন প্রযুক্তি বিকাশ করছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বেশ কয়েকটি শহরের পাবলিক রাস্তায় অরোরার স্ব-চালিত গাড়ি পরীক্ষা করা হচ্ছে।

[এম্বেড করা সামগ্রী]

কী টেকওয়েস

• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্ব-চালিত গাড়ির বিকাশ এবং পরিচালনায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
• AI স্ব-চালিত গাড়িগুলিকে তাদের পরিবেশ উপলব্ধি করতে, উপলব্ধি করতে এবং নেভিগেট করতে সক্ষম করে, সেইসাথে তাদের সেন্সর থেকে সংগৃহীত ডেটার উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
• ডিপ লার্নিং, এক ধরনের মেশিন লার্নিং যা বড় ডেটাসেটে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের সাথে জড়িত, স্ব-চালিত গাড়ির উন্নয়নে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
• স্ব-চালিত গাড়িগুলিকে সাধারণত অটোমেশনের স্তর অনুসারে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়, লেভেল 0 (কোন অটোমেশন) থেকে লেভেল 5 (সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত) পর্যন্ত।
• বর্তমানে রাস্তায় থাকা বেশিরভাগ স্ব-চালিত গাড়িগুলি লেভেল 4 বা তার নীচে রয়েছে, যার অর্থ তারা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে সমস্ত ড্রাইভিং কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম, তবে চালককে প্রয়োজনে নিয়ন্ত্রণ নিতে প্রস্তুত থাকতে হবে।
• স্ব-চালিত গাড়িগুলি মানুষের ত্রুটির কারণে দুর্ঘটনার সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার সম্ভাবনা রয়েছে, যা রাস্তায় কম মৃত্যু এবং আহত হতে পারে।
• স্ব-চালিত গাড়িগুলি ট্র্যাফিক প্রবাহকে উন্নত করতে পারে এবং একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে এবং তাদের রুট এবং গতি অপ্টিমাইজ করার জন্য রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নিয়ে যানজট কমাতে পারে।
• স্ব-চালিত গাড়িগুলি বয়স, অক্ষমতা বা অন্যান্য কারণের কারণে গাড়ি চালাতে অক্ষম ব্যক্তিদের গতিশীলতা বাড়াতে পারে।
• স্ব-চালিত গাড়িগুলি জ্বালানী খরচ এবং নির্গমন কমাতে পারে, যা পরিবেশের উপর ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে।
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থার বিকাশ সহ স্ব-চালিত গাড়িগুলি ব্যাপক হওয়ার আগে মোকাবেলা করার চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা জনসাধারণের রাস্তায় ব্যবহারের জন্য নির্ভরযোগ্য এবং যথেষ্ট নিরাপদ, সেইসাথে নিয়ন্ত্রক, আইনি এবং নৈতিক বিষয়গুলি।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/