AI মডেলের আকার কমবে ৩ গুণ, সস্তা ডিভাইসে চালানো যাবে এখন

গভীর স্নায়বিক নেটওয়ার্কের (Deep Neural Networks) ওজন (weights) বাইনারি বা অরৈখিকভাবে বিকৃত করলেও তাদের নির্ভুলতা অটুট থাকে। dev.to AI-র এক প্রতিবেদনে এই গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা তথ্য প্রকাশিত হয়েছে। এটি AI মডেলকে আরও কার্যকরী হার্ডওয়্যারে রূপান্তরের সম্ভাবনা তৈরি করেছে।

এই আবিষ্কার মডেলের আকার ব্যাপকভাবে কমিয়ে আনার পথ দেখিয়েছে। ফলে স্মার্টফোন, সেন্সর বা ছোট ডিভাইসে AI চালানো আগের চেয়ে অনেক সহজ হবে। গবেষকরা দাবি করেছেন, এই পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেলের আকার ৮ গুণ পর্যন্ত কমানো যেতে পারে।

গবেষণায় দেখা গেছে, ওজন বাইনারি করার পরও নেটওয়ার্কের কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে কমেনি। এটি প্রমাণ করে যে নিউরাল নেটওয়ার্কের অভ্যন্তরীণ গঠন এতটাই শক্তিশালী যে এটি বিকৃতিও সামলাতে পারে। বিশেষ করে ছোট ও মাঝারি আকারের মডেলের ক্ষেত্রে এই বৈশিষ্ট্য বেশি কার্যকর।

এই পদ্ধতি GPU-র মতো ব্যয়বহুল হার্ডওয়্যারের পরিবর্তে সাধারণ প্রসেসরেও AI চালানোর সুযোগ তৈরি করবে। এনার্জি খরচ অনেক কমে আসবে। ফলে পরিবেশবান্ধব AI সমাধান সম্ভব হবে।

বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ফ্রিল্যান্সারদের জন্য এটি এক বড় সুযোগ। তারা এখন কম খরচে নিজেদের ডিভাইসে AI মডেল চালাতে পারবেন। বিশেষ করে ইংরেজি না জানা সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্যও স্থানীয় ভাষায় AI অ্যাপ তৈরি করা সহজ হবে। শিক্ষার্থীরা নিজেদের কম্পিউটারে জটিল AI মডেল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালাতে পারবে।

ভবিষ্যতে এই গবেষণা আরও উন্নত এজ কম্পিউটিং (edge computing) প্রযুক্তির পথ প্রশস্ত করবে। সীমিত সম্পদের ডিভাইসে AI-র ব্যবহার বাড়বে। এটি বিশেষ করে গ্রামীণ এলাকায় স্বাস্থ্য, কৃষি ও শিক্ষা সেবা পৌঁছে দিতে সহায়ক হবে।

আরও পড়ুন

• মোবাইল ফোনেই এখন চালানো যাবে বড় AI মডেল, গবেষণায় মাইলফলক
• AI মডেলের নির্ভুলতা বাড়বে, খরচ কমবে: বিট-মাস থিওরি বাংলাদেশের গবেষকদের জন্য নতুন দিগন্ত
• ছোট AI মডেলেই সম্ভব জটিল আর্থিক হিসাব, খরচ কমবে ৩ গুণ