শিল্পখাতে AI প্রকল্প ব্যর্থ হয় মডেল নয়, অবকাঠামোই মূল বাধা

শিল্পখাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা AI প্রকল্প বাস্তব উৎপাদন পরিবেশে প্রায়ই ব্যর্থ হয়। dev.to AI এর এক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, এর মূল কারণ AI মডেল নয় বরং ভৌত অবকাঠামো। ইন্ডাস্ট্রিয়াল IoT বা IIoT জগতে এই ঘটনা পাইলট গ্রেভইয়ার্ড নামে পরিচিত।

পাইলট গ্রেভইয়ার্ড বলতে বোঝায় এমন সব প্রকল্প যা ডেভেলপমেন্ট পরিবেশে নিখুঁতভাবে কাজ করে। কিন্তু বাস্তব উৎপাদন ফ্লোরের জটিলতায় এসে তারা ভেঙে পড়ে। এই প্রকল্পগুলোর মধ্যে থাকে উচ্চক্ষমতার AI মডেল এবং কাস্টম সেন্সর অ্যারে।

বর্তমানে শিল্পজগৎ AI ফার্স্ট বা AI প্রথম নামক শব্দবন্ধ নিয়ে ব্যস্ত। কিন্তু যারা আসল সিস্টেম তৈরি করে তাদের চ্যালেঞ্জ মডেল নয়। তাদের চ্যালেঞ্জ হলো ভৌত অবকাঠামো। একটি কারখানায় সেন্সর বসানো, ডেটা সংগ্রহ করা এবং সেই ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় নেটওয়ার্ক তৈরি করাই সবচেয়ে বড় কাজ।

AI মডেল তৈরি করা তুলনামূলক সহজ। কিন্তু সেই মডেলকে বাস্তব পরিবেশে স্থাপন করতে গেলে নানা সমস্যা দেখা দেয়। যেমন সেন্সরগুলো সঠিকভাবে কাজ করে না, নেটওয়ার্ক কানেক্টিভিটি দুর্বল, ডেটার মান ভালো নয়। এই সমস্যাগুলো মডেলের নির্ভুলতা নষ্ট করে দেয়।

বাংলাদেশের শিল্পখাতেও এই চ্যালেঞ্জ বিদ্যমান। অনেক কারখানায় অটোমেশন ও AI প্রকল্প নেওয়া হয়। কিন্তু সঠিক অবকাঠামো না থাকায় সেগুলো সফল হয় না। ডেভেলপার ও ইঞ্জিনিয়ারদের উচিত মডেল তৈরির পাশাপাশি অবকাঠামো নিয়ে ভাবা। সেন্সর নির্বাচন, নেটওয়ার্ক ডিজাইন এবং ডেটা ম্যানেজমেন্টে বিনিয়োগ করা জরুরি।

শিল্পখাতে AI প্রকল্প সফল করতে হলে মডেলের চেয়ে অবকাঠামোতে বেশি মনোযোগ দিতে হবে। পাইলট গ্রেভইয়ার্ড থেকে বেরিয়ে আসতে হলে বাস্তব উৎপাদন পরিবেশের জন্য প্রস্তুত থাকতে হবে। ভবিষ্যতে যারা এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করবে তারাই সফল হবে।

আরও পড়ুন

• AI মডেল নয়, অবকাঠামোর অভাবে থমকে যাচ্ছে বাংলাদেশের ব্যবসা
• বাংলাদেশের ব্যবসায় AI কাজ করছে না: ডেটা সংকটে থমকে প্রকল্প
• ব্যাংকিং খাতে AI সমন্বয়ের অভাবে পিছিয়ে বাংলাদেশ, কীভাবে বদলাবে