কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রক ছাড়াই গুদামের রোবটরা শিখছে সমন্বয়, কমবে খরচ
একটি নতুন গবেষণায় দেখা গেছে, Multi-Agent PPO (Proximal Policy Optimization) নামক কৌশল ব্যবহার করে গুদামের শত শত রোবটকে কোনো কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রক ছাড়াই স্বাধীনভাবে কাজ করতে শেখানো সম্ভব। এই পদ্ধতি রোবটগুলিকে নিজেদের মধ্যে সমন্বয় করে পথ চলতে এবং সংঘর্ষ এড়াতে সাহায্য করে।
একটি নতুন গবেষণায় দেখা গেছে, Multi-Agent PPO (Proximal Policy Optimization) নামক কৌশল ব্যবহার করে গুদামের শত শত রোবটকে কোনো কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রক ছাড়াই স্বাধীনভাবে কাজ করতে শেখানো সম্ভব। এই পদ্ধতি রোবটগুলিকে নিজেদের মধ্যে সমন্বয় করে পথ চলতে এবং সংঘর্ষ এড়াতে সাহায্য করে।
আমাজনের বিশাল ফুলফিলমেন্ট সেন্টারের ভেতরে হাজার হাজার ছোট কমলা রোবট দ্রুতগতিতে চলাফেরা করে। তারা তাক থেকে পণ্য তুলে নিয়ে যায় এবং একে অপরের সাথে ধাক্কা না খেয়ে ঘন্টায় হাজার হাজার অর্ডার প্রক্রিয়া করে। এই সমন্বয় কীভাবে সম্ভব হয়?
অনেকের ধারণা, একটি বিশাল কেন্দ্রীয় কম্পিউটার প্রতিটি রোবটের পথ একসাথে গণনা করে। কিন্তু কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি নতুন পদ্ধতি সেই ধারণাকে বদলে দিচ্ছে। dev.to ML সূত্রে জানা গেছে, গবেষকরা Multi-Agent PPO (Proximal Policy Optimization) নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে রোবটদের স্বাধীনভাবে কাজ করতে শেখাচ্ছেন। এই পদ্ধতিতে কোনো কেন্দ্রীয় মস্তিষ্কের প্রয়োজন হয় না।
Multi-Agent PPO আসলে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের একটি উন্নত রূপ। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে একটি এজেন্ট (AI) নিজের ভুল থেকে শিখে পুরস্কার পাওয়ার চেষ্টা করে। কিন্তু এখানে একাধিক এজেন্ট একসাথে কাজ করে। প্রতিটি রোবট নিজের সেন্সর ও সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা ব্যবহার করে পরিবেশ বুঝে নেয়। তারা নিজেদের মধ্যে কোনো যোগাযোগ না করেই বুঝে নেয় কখন থামতে হবে, কখন পথ ছেড়ে দিতে হবে এবং কখন গতি বাড়াতে হবে।
এই পদ্ধতির সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এটি অত্যন্ত স্কেলেবল। একটি কেন্দ্রীয় সিস্টেমে যখন হাজার হাজার রোবট যুক্ত হয়, তখন হিসাবের জটিলতা অনেক বেড়ে যায়। কিন্তু Multi-Agent PPO তে প্রতিটি রোবট নিজেই নিজের সিদ্ধান্ত নেয়। ফলে সিস্টেমের ওপর চাপ কমে এবং রোবটের সংখ্যা বাড়লেও কর্মক্ষমতা অটুট থাকে। গবেষণায় দেখা গেছে, এই কৌশল ব্যবহার করে রোবটরা আগের চেয়ে অনেক বেশি কার্যকরভাবে সংঘর্ষ এড়াতে পারে এবং পণ্য সরবরাহের গতি ৩০ শতাংশ পর্যন্ত বাড়ানো সম্ভব।
বাংলাদেশের জন্য এই গবেষণার গুরুত্ব অনেক। দেশে ই-কমার্স ও লজিস্টিক সেক্টর দ্রুত বাড়ছে। বড় বড় গুদাম ও ফুলফিলমেন্ট সেন্টার তৈরি হচ্ছে। সেখানে যদি এই ধরনের বুদ্ধিমান রোবট ব্যবহার করা যায়, তাহলে শ্রমিকের ওপর চাপ কমবে এবং অর্ডার প্রক্রিয়াকরণের গতি বাড়বে। বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ইঞ্জিনিয়াররা এই পদ্ধতি শিখে স্থানীয় সমস্যার সমাধান করতে পারেন। ফ্রিল্যান্সারদের জন্যও এটি একটি নতুন দক্ষতা অর্জনের সুযোগ তৈরি করবে।
ভবিষ্যতে এই প্রযুক্তি শুধু গুদামেই নয়, বড় বড় কারখানা, হাসপাতাল এবং এমনকি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন ব্যবস্থায়ও ব্যবহার করা যেতে পারে। গবেষকরা এখন আরও জটিল পরিবেশে এই পদ্ধতি পরীক্ষা করছেন।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to ML
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...