একটি অস্পষ্ট লাল চোখ তার ব্যবহারকারীর দিকে ফিরে তাকায়। সিস্টেম ঠান্ডা, আবেগহীন কন্ঠে কথা বলে। "আমি দুঃখিত, ডেভ," এটি বলে। "আমি ভয় পাচ্ছি যে আমি এটি করতে পারব না।" 2001-এর এই আইকনিক দৃশ্যে: একটি স্পেস ওডিসি, নায়ক বিশ্বের সবচেয়ে কম সহায়ক সহকারী HAL 9000-এর বিরুদ্ধে মুখোমুখি হয়। আত্ম-সংরক্ষণের নামে, এআই সিস্টেম তার আদেশগুলিকে অগ্রাহ্য করে, যার ফলে ক্রুদের মৃত্যু হয়। এই ভবিষ্যত কেউ দেখতে চায় না. মানুষ এমন কম্পিউটার চায় যা মানবতাকে সহায়তা করে, এটি প্রতিস্থাপন বা বাধা দেয় না। তারা একটি ইউটোপিয়ান আশা করে, ডাইস্টোপিয়ান নয়, এমন বিশ্বের জন্য যেখানে প্রযুক্তি সমাধান খুঁজে পেতে সাহায্য করে, আরও সমস্যা নয়। প্রযুক্তি আজ আগের চেয়ে অনেক বেশি শক্তিশালী - তাই আমরা যেভাবে এটি তৈরি করি এবং ব্যবহার করি সেটি কীভাবে কাজ করে তার সমান গুরুত্বপূর্ণ হওয়া উচিত। মানবতাকে সামনে এবং কেন্দ্রে রেখে, আমরা এমন প্রযুক্তি তৈরি করতে পারি যা আমাদের ভবিষ্যতকে আরও ভালোর জন্য পরিবর্তন করে।

আমাদের অবশ্যই ততক্ষণ পর্যন্ত অপেক্ষা করতে হবে এমন নয়। মেশিন লার্নিংয়ের যুগান্তকারী দ্বারা চালিত অসংখ্য সহায়ক প্রযুক্তি ইতিমধ্যেই আমাদের দৈনন্দিন জীবনকে সহজ এবং সমৃদ্ধ করে তুলছে। যানজট, দূষণ এবং ট্র্যাফিক দুর্ঘটনা হ্রাস করার সম্ভাবনা রয়েছে এমন স্ব-চালিত গাড়িগুলি দিগন্তে উঠে আসতে শুরু করেছে। যদিও অন্যান্য প্রযুক্তি, যেমন ML-এডেড অনুবাদ টুল, মেডিকেল ডায়াগনস্টিক সফ্টওয়্যার এবং প্রসঙ্গ-সচেতন ডিভাইসগুলি অনেক মানুষের দৈনন্দিন রুটিনের অংশ। জিমেইলে স্মার্ট কম্পোজ সহ বৈশিষ্ট্য, যা ব্যবহারকারীদের বার্তা টাইপ করার সময় পরামর্শ দেয়; অ্যান্ড্রয়েডে লাইভ ট্রান্সক্রাইব, যা বধির বা শ্রবণে অক্ষম ব্যক্তিদের 70টিরও বেশি ভাষা এবং উপভাষায় তাত্ক্ষণিক স্পিচ-টু-টেক্সট ক্যাপশন পেতে সাহায্য করতে পারে; অথবা সর্বদা-সমর্থক Google সহকারী, যা লক্ষ লক্ষ লোককে তাদের দৈনন্দিন সময়সূচীর শীর্ষে থাকতে সাহায্য করে, প্রযুক্তির সাথে একটি ভাল ভবিষ্যত তৈরি করার জন্য Google এর দৃষ্টিভঙ্গি প্রদর্শন করে৷

সহায়ক উদ্ভাবনের এই ধারণাটি মোবাইল ডিভাইসের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ কোথাও নেই। 2008 সালে Android চালু হওয়ার পর থেকে, এটি বিশ্বের সবচেয়ে জনপ্রিয় মোবাইল প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠেছে। মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে ইমেজ রিকগনিশনের অগ্রগতির অর্থ হল ব্যবহারকারীরা তাদের স্মার্টফোন ক্যামেরাকে পাঠ্যের দিকে নির্দেশ করতে পারে এবং Google অনুবাদের মাধ্যমে এটি 88টি ভিন্ন ভাষায় লাইভ-অনুবাদ করতে পারে। এবং মোবাইল ফোন বিশ্বজুড়ে পছন্দের যন্ত্রে পরিণত হওয়ার সাথে সাথে, বিশেষ করে উন্নয়নশীল বিশ্বের দ্রুত বর্ধনশীল বাজারে, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে নতুন সরঞ্জামগুলি মানব-কেন্দ্রিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে মাথায় রেখে তৈরি করা হয়৷ সহায়ক উদ্ভাবনে আমাদের তথ্য অ্যাক্সেস, ব্যবহার এবং ব্যাখ্যা করার উপায় পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রয়েছে, যখন আমাদের এটির প্রয়োজন হয়, যেখানে আমাদের এটি সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন।

এর অর্থ বন্যার পূর্বাভাস দেওয়া এবং ক্ষতিগ্রস্তদের সরাসরি সতর্কবার্তা দেওয়া। অথবা এমনকি কফির কাপের মতো একটি আইটেমের একটি দ্রুত ফটো তোলা এবং কাছাকাছি একটি রিসাইক্লিং পয়েন্টের দিকনির্দেশ পান। নতুন প্রযুক্তির বিকাশ একটি সরল পথ নয়। এটি হার্ডওয়্যারের অগ্রগতি, সফ্টওয়্যারে নতুন আবিষ্কার এবং এই নতুন অভিজ্ঞতা তৈরিকারী বিকাশকারীদের উপর নির্ভর করে। "হেল্পফুল ইনোভেশন" এর উপর ফোকাস করে, Android ডেভেলপার চ্যালেঞ্জ ব্যবহারকারীদের জন্য মেশিন লার্নিংয়ের বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ সেট করে এবং এই নতুন প্রযুক্তির মাধ্যমে যা সম্ভব তা আনলক করতে ডেভেলপারদের পরবর্তী তরঙ্গকে অনুপ্রাণিত করে।

আপনি যদি সবেমাত্র কলেজে স্নাতক হন, একটি ইঁদুর হল সেই বিরক্তিকর প্রাণী যেটি মাঝে মাঝে রাতে আপনার আস্তানায় ঘুরে বেড়ায়। আপনি শুধুমাত্র কয়েকবার একটি কম্পিউটার মাউস ব্যবহার করেছেন, এবং এটি আপনার স্কুলের লাইব্রেরির বেসমেন্টে একটি পুরানো সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করা হয়েছে৷ এবং তবুও, যদি আপনি এটি বিশ্বাস করতে পারেন, কম্পিউটার মাউস কম্পিউটিং ব্যক্তিগতকরণের দিকে একটি আমূল পদক্ষেপ ছিল, কম্পিউটারের সাথে যোগাযোগ করা সহজ করে তোলে।

এমন একটি সময়ে যখন ডিজিটাল ইকুইপমেন্ট কর্পোরেশনের প্রতিষ্ঠাতা, 1960 থেকে 1990 এর দশকের একটি প্রধান আমেরিকান কম্পিউটার প্রযোজক, বলেছিলেন "কেউ তাদের বাড়িতে একটি কম্পিউটার চাইবে এমন কোন কারণ নেই," স্টিভ জবস গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস - মাউস দিয়ে অগ্রগামী করেছিলেন এর হৃদয়ে - ব্যক্তিগত কম্পিউটিং এবং ডিজাইনে একটি নতুন যুগের সূচনা। তারপর থেকে, কম্পিউটিং ডিজাইন আরও দুটি গুরুত্বপূর্ণ বিপ্লবের মধ্য দিয়ে গেছে, প্রতিটি ডিভাইসের সাথে আমাদের সম্পর্ককে ঘনিষ্ঠ, আরও ব্যক্তিগত এবং আরও মানবিক বোধ করার দিকে একটি ধাপ পরিবর্তন।

অ্যান্ড্রয়েড এবং আইওএস মোবাইলের তরঙ্গের সাথে প্রথম গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনের সূচনা করেছে। প্রথমে, মোবাইল মানে কম: ছোট স্ক্রীন, কম শক্তি, কম বৈশিষ্ট্য। কিন্তু বিকাশকারীরা দ্রুত বুঝতে পেরেছিল যে এটি আরও বেশি ছিল। সোয়াইপ, ট্যাপ, টাচ, পোক–মোবাইলের লিংগো– স্ক্রীনের বাইরে চিন্তা করে এটিকে আরও তৈরি করেছে; আমাদের ক্যানভাস আর মনিটরের সীমানা নয়, এখন তথ্যের স্তরের উপর স্তর রয়েছে, প্রস্তুত এবং আপনাকে পরিবেশনের জন্য অপেক্ষা করছে। এবং অবস্থান, পরিচয়ের প্রেক্ষাপটের সাথে, তারপর থেকে, কম্পিউটিং ডিজাইন আরও দুটি গুরুত্বপূর্ণ বিপ্লবের মধ্য দিয়ে গেছে, প্রতিটি ডিভাইসের সাথে আমাদের সম্পর্ককে ঘনিষ্ঠ, আরও ব্যক্তিগত এবং আরও মানবিক বোধ করার দিকে একটি ধাপ পরিবর্তন করেছে।

অ্যান্ড্রয়েড এবং আইওএস মোবাইলের তরঙ্গের সাথে প্রথম গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনের সূচনা করেছে। প্রথমে, মোবাইল মানে কম: ছোট স্ক্রীন, কম শক্তি, কম বৈশিষ্ট্য। কিন্তু বিকাশকারীরা দ্রুত বুঝতে পেরেছিল যে এটি আরও বেশি ছিল। সোয়াইপ, ট্যাপ, টাচ, পোক–মোবাইলের লিংগো– স্ক্রীনের বাইরে চিন্তা করে এটিকে আরও তৈরি করেছে; আমাদের ক্যানভাস আর মনিটরের সীমানা নয়, এখন তথ্যের স্তরের উপর স্তর রয়েছে, প্রস্তুত এবং আপনাকে পরিবেশনের জন্য অপেক্ষা করছে। এবং অবস্থান, পরিচয়, চলাফেরার প্রেক্ষাপটে, মোবাইলের মাধ্যমে আনলক করা মানুষের অভিজ্ঞতাগুলি ডেস্কটপ কখনই সরবরাহ করতে পারে তা বামন করে। মেশিন লার্নিং, পরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন, মানব-কেন্দ্রিক ডিজাইনের দিকে বিবর্তনকে তীব্রভাবে ফোকাসে নিয়ে এসেছে।

কম্পিউটারগুলি কখনও আপনার বাড়িতে থাকতে পারে এমন পরামর্শ দেওয়া যদি সাহসী হয়, তবে এটি অবশ্যই আরও সাহসী যে আপনি তাদের সাথে কথোপকথন করতে পারেন। অথবা এমনকি একটি সুন্দর ফুলের দিকে আপনার ক্যামেরাটি নির্দেশ করুন, সেটি কী ধরনের ফুল তা শনাক্ত করতে Google লেন্স ব্যবহার করুন এবং তারপর মায়ের জন্য একটি তোড়া অর্ডার করার জন্য একটি অনুস্মারক সেট করুন “Google Lens কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলিকে প্রসারিত করতে এবং অনুসন্ধানের গতি বাড়াতে সক্ষম, ” বলেছেন জেস হলব্রুক, গুগলের একজন সিনিয়র স্টাফ ব্যবহারকারী গবেষক এবং পিপল + এআই গবেষণা দলের সহ-নেতা। “আপনাকে অনুসন্ধান করার জন্য সর্বদা ক্যামেরার প্রয়োজন হয় না, তবে এটি দরকারী – আপনি যদি কোনও কিছুর নাম ভুলে যান বা থামতে এবং একটি দীর্ঘ বিবরণ টাইপ করতে হয়৷ আপনার ক্যামেরা ব্যবহার করা অনেক দ্রুত।"

প্র. এআই-এর প্রতি আপনার কাজ এবং আগ্রহের কারণ কী?

উ: আমি প্রযুক্তির বিকাশে এবং এটিকে এমনভাবে ব্যবহার করতে আগ্রহী যেগুলি এমনভাবে কঠিন সমস্যাগুলি সমাধান করতে যা প্রভাব ফেলে৷ আমি যে প্রকল্পগুলিতে কাজ করছি তার মধ্যে রয়েছে কথোপকথনমূলক এআই প্রচেষ্টা যেমন গুগল ডুপ্লেক্স, একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম যা রেস্তোরাঁ রিজার্ভেশন করার মতো ফোনে কাজগুলি সম্পাদন করতে প্রাকৃতিক-শব্দযুক্ত ভয়েস ব্যবহার করে; এটি পড়ুন, যা Google সহকারীকে আপনার ফোন থেকে জোরে জোরে ওয়েব নিবন্ধ পড়তে সক্ষম করে; এবং ডিভাইস প্রযুক্তি যেমন কল স্ক্রীন এবং লাইভ ক্যাপশন। আমি সামাজিক ভালোর জন্য AI এর সাধারণ ব্যবহারেও খুব আগ্রহী। এর উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং, ক্লাউড কম্পিউটিং, হাইড্রোলিক সিমুলেশন এবং অন্যান্য প্রযুক্তি ব্যবহার করে আরও ভাল বন্যার পূর্বাভাস দেওয়া।

প্র: সামাজিক ভালো উদ্যোগের জন্য AI কীভাবে গঠিত হয়েছিল?

উ: একটি সুন্দর গুণ যা আমি Google-এর সংস্কৃতিতে দেখতে পাই তা হল যে অনেক লোক প্রযুক্তি ব্যবহার করে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যাগুলি সমাধান করার উপায়গুলি খোঁজার বিষয়ে যত্নশীল। সামাজিক কল্যাণের জন্য AI অনেক ক্ষেত্রেই সঞ্চালিত হতে পারে: স্বাস্থ্য, জীববৈচিত্র্য, অ্যাক্সেসযোগ্যতায় সহায়তা, সংকট প্রতিক্রিয়া, স্থায়িত্ব ইত্যাদি। Google-এ আমরা কয়েকজন একত্রিত হয়েছি এবং সমস্যাগুলি চিহ্নিত করেছি, যেগুলি যদি আমরা সমাধান করতে সাহায্য করতে পারি, তাহলে সত্যিকার অর্থে মানুষের জীবন এবং সমাজকে উল্লেখযোগ্যভাবে উপকৃত করতে পারে৷ তাই, আমরা সামাজিক ভালোর জন্য AI তৈরি করেছি – Google-এর ভিতরে বা বাইরে – যেকোনও ব্যক্তিকে সমর্থন করার জন্য – সামাজিক ভালোর সাথে সম্পর্কিত উদ্যোগে কাজ করা। আজকের মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিগুলি, যা ক্লাউডের মাধ্যমে উপলব্ধ, বিশ্বজুড়ে অনেকের জন্য বাস্তব সামাজিক সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সম্ভাব্যভাবে সমাধান করার সরঞ্জামগুলি পাওয়া সম্ভব করে তোলে৷ যা ইতিহাসে অতুলনীয়।

প্র. ডিভাইসে থাকা প্রযুক্তিগুলি কী ভূমিকা পালন করতে পারে?

আজকের মোবাইল ডিভাইস ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী. এটি আমাদের মেশিন লার্নিং কৌশলগুলিকে সুবিধা দেওয়ার সুযোগ দেয় যা ডিভাইসে চলতে পারে। এটি বেশ কয়েকটি কারণে গুরুত্বপূর্ণ, যেমন কিছু নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন তাৎক্ষণিকভাবে অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হওয়া এবং সংযোগের উপর নির্ভরশীল না হওয়া। এটি এমন পরিস্থিতিতেও গুরুত্বপূর্ণ যখন আপনি ব্যক্তিগত ডেটা নিয়ে কাজ করছেন, যেখানে আপনি চান না যে আপনার ডিভাইসটি ছেড়ে যাক। কল স্ক্রিন, লাইভ ক্যাপশন এবং লাইভ রিলে হল কীভাবে কথোপকথনমূলক AI অন-ডিভাইস ব্যবহার করে লোকেদের তাদের ইনকামিং কলগুলির উপর আরও ভাল নিয়ন্ত্রণ রাখতে সাহায্য করতে পারে, যে লোকেদের শ্রবণে অসুবিধা রয়েছে তারা যা বলা হচ্ছে তার লাইভ ক্যাপশন দেখতে দিন এবং এমনকি ফোনে কথোপকথনও করতে পারেন।

প্র. পরিবেষ্টিত বুদ্ধিমত্তা কেন এমন একটি গেম-চেঞ্জার?

উ: সহায়ক প্রযুক্তির শক্তি তখনই আবির্ভূত হয় যখন এটি আমাদের পরিবেশে এতটাই এমবেড করা হয় যে এটি আমাদের মনোযোগ না দিয়েই কাজ করে। অনেক প্রযুক্তি প্রাথমিকভাবে আমাদের অবাক করে, কিন্তু শীঘ্রই আমরা সেগুলিকে মঞ্জুর করে নিই। কথোপকথনমূলক AI পদ্ধতি এবং ভাষার বাধা দূর করে এবং আরও ভাল মিথস্ক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। মেশিনগুলিকে আমাদের আরও ভালভাবে বুঝতে এবং আমাদের সাথে স্বাভাবিক উপায়ে কথা বলার মাধ্যমে - কার্যত পরিবেষ্টিত হয়ে উঠতে - ব্যবহারকারীরা স্পষ্টভাবে কিছু করার জন্য জিজ্ঞাসা করার এবং আরও স্বাভাবিকভাবে যোগাযোগ করার জ্ঞানীয় লোড দূর করতে পারে।

প্র. মেশিন লার্নিং টুলগুলিকে অ্যাক্সেসযোগ্য করা কেন এত গুরুত্বপূর্ণ?

উ: অ্যান্ড্রয়েড ডেভেলপার চ্যালেঞ্জ ক্লাউড ও অন-ডিভাইস প্রযুক্তি খোলার গুরুত্ব দেখায়। আমরা সব জায়গা থেকে এবং প্রত্যেকের কাছ থেকে উদ্ভাবন দেখতে পছন্দ করি। আমরা যেখানেই পারি উৎসাহ, সমর্থন, অনুপ্রেরণা এবং পরামর্শ দিতে সক্ষম হতে চাই। যারা এই প্রোগ্রামে অংশগ্রহণ করেছেন তাদের কাছ থেকে আমি যা দেখেছি তা নিয়ে আমি সত্যিই উত্তেজিত। আমরা যদি তাদের বিশ্বব্যাপী তাদের আবেগ মাপতে সাহায্য করতে পারি এবং অত্যাধুনিক প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারি, তাহলে আমরা আশ্চর্যজনক এবং উদ্ভাবনী ফলাফল দেখতে যাচ্ছি, যা মানুষের জন্য একেবারে সহায়ক হতে পারে।

আপনি কিভাবে একটি মোবাইলে বিপ্লবী মেশিন লার্নিং টুলস এবং ক্ষমতার সুবিধা গ্রহণ করবেন? উত্তর হল TensorFlow Lite। এই শক্তিশালী মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক অ্যান্ড্রয়েড এবং iOS ডিভাইসে মেশিন লার্নিং মডেল চালাতে সাহায্য করতে পারে যা সাধারণত তাদের সমর্থন করতে সক্ষম হবে না। আজ, TensorFlow Lite বিশ্বব্যাপী বিলিয়ন ডিভাইসে সক্রিয়। এবং এর সরঞ্জামগুলির সেট সমস্ত ধরণের শক্তিশালী নিউরাল নেটওয়ার্ক-সম্পর্কিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, চিত্র সনাক্তকরণ থেকে স্পীচ রিকগনিশন পর্যন্ত, আমরা যেখানেই যাই সেখানে আমাদের সাথে নিয়ে যাওয়া ডিভাইসগুলিতে সর্বশেষ অত্যাধুনিক প্রযুক্তি নিয়ে আসে।

টেনসরফ্লো লাইট কম কম্পিউটেশনাল ইনটেনসিভ মডেল ব্যবহার করে অনেক মেশিন লার্নিং প্রসেসিং নিজেরাই ডিভাইসে সম্পন্ন করতে দেয়, যার জন্য সার্ভার বা ডেটা সেন্টারের উপর নির্ভর করতে হয় না। এই মডেলগুলি দ্রুত চলে, সম্ভাব্য গোপনীয়তা উন্নতির প্রস্তাব দেয়, কম শক্তির চাহিদা (সংযোগ একটি ব্যাটারি হগ হতে পারে), এবং গুরুত্বপূর্ণভাবে, কিছু ক্ষেত্রে, ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন হয় না। অ্যান্ড্রয়েডে, টেনসরফ্লো লাইট নিউরাল নেটওয়ার্ক API-এর মাধ্যমে বিশেষজ্ঞ মোবাইল অ্যাক্সিলারেটর অ্যাক্সেস করে এবং পাওয়ার ব্যবহার কমিয়ে আরও ভাল পারফরম্যান্স প্রদান করে।

টেনসরফ্লো লাইটের ইঞ্জিনিয়ারিং ডিরেক্টর সারাহ সিরাজুদ্দিন বলেছেন, "টেনসরফ্লো লাইট এমন ক্ষেত্রে ব্যবহার করতে সক্ষম করে যেগুলি আগে সম্ভব ছিল না কারণ সার্ভারে রাউন্ড-ট্রিপ লেটেন্সিগুলি সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে নন-স্টার্টার করে তুলেছে," বলেছেন টেনসরফ্লো লাইটের ইঞ্জিনিয়ারিং ডিরেক্টর সারাহ সিরাজুদ্দিন৷ "এর উদাহরণ হল অন-ডিভাইস স্পিচ রিকগনিশন, রিয়েল-টাইম ভিডিও ইন্টারেক্টিভ ফিচার এবং ফটো তোলার সময় রিয়েল-টাইম বর্ধিতকরণ।" "এই স্থানটিতে উদ্ভাবন অসাধারণ হয়েছে এবং আরও অনেক কিছু আসতে হবে," তিনি চালিয়ে যান। "এর আরেকটি উত্তেজনাপূর্ণ দিক হল যে এটি মেশিন লার্নিংকে সহজ করে তোলে, সৃজনশীলতা এবং প্রতিভাকে শক্তিশালী করতে সহায়তা করে।"

লুক ডরমেহলের কথা

সারাহ ম্যাক্সওয়েল দ্বারা চিত্রিত

ML Kit মোবাইল অ্যাপ ডেভেলপারদের কাছে Google-এর অন-ডিভাইস মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি নিয়ে আসে, যাতে তারা তাদের অ্যাপে কাস্টমাইজড এবং ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারে। এতে ভাষা অনুবাদ, পাঠ্য শনাক্তকরণ, বস্তু সনাক্তকরণ এবং আরও অনেক কিছুর মতো সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ML Kit এটিকে শনাক্ত করা, বিশ্লেষণ করা এবং কিছু পরিমাণে, ভিজ্যুয়াল এবং টেক্সট ডেটাকে রিয়েল-টাইমে এবং ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা কেন্দ্রিক উপায়ে বোঝা সম্ভব করে, যেহেতু ডেটা ডিভাইসে থাকে। "এটি মেশিন লার্নিংকে অনেক বেশি সহজলভ্য করে তোলে," ব্রাহিম এলবুচিখি বলেছেন, প্রোডাক্ট ম্যানেজমেন্টের পরিচালক৷

“আমরা Google-এর সেরা-শ্রেণীর ML মডেলগুলিকে সহজ টুলের সেট হিসাবে উপলব্ধ করি, তাই ডেভেলপারদের আর ML দ্বারা চালিত অ্যাপ তৈরি করতে ML বিশেষজ্ঞ হতে হবে না৷ সমস্ত জটিলতা লুকানো আছে, তাই বিকাশকারীরা তাদের মূল পণ্যের উপর ফোকাস করতে পারে।" উদাহরণস্বরূপ, ভাষা আইডির মতো সরঞ্জামগুলি আপনাকে পাঠ্যের একটি স্ট্রিংয়ের ভাষা সনাক্ত করতে সহায়তা করে এবং অবজেক্ট সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং একটি চিত্র বা লাইভ ক্যামেরা ফিডে এক বা একাধিক বস্তুকে রিয়েল টাইমে স্থানীয়করণ এবং ট্র্যাক করতে সহায়তা করতে পারে।

এটিই অ্যান্ড্রয়েড ডেভেলপার চ্যালেঞ্জে অ্যাপ্লিকেশানগুলিকে বিজয়ী করতে সাহায্য করে যেমন ট্র্যাশলি পুনর্ব্যবহারযোগ্য এবং অ-পুনর্ব্যবহারযোগ্য সামগ্রীর মধ্যে পার্থক্য করা বা UnoDogs স্বাস্থ্যকর এবং অস্বাস্থ্যকর কুকুরের মধ্যে পার্থক্য করতে সহায়তা করে৷ এবং ভবিষ্যৎ সম্পর্কে কি? লক্ষ্য হল প্রযুক্তিটি পটভূমিতে অদৃশ্য হয়ে যাওয়া এবং ডিভাইসগুলি যাতে আমাদের চাহিদাগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে, এলবোচিখি বলেছেন। "ML Kit আমাদের সেই প্রতিশ্রুতি প্রদান করতে সাহায্য করে, বিকাশকারীদের এমন অভিজ্ঞতা তৈরি করতে সক্ষম করে যা স্বজ্ঞাত এবং অভিযোজিত, এমন উপায়ে যা ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা এবং বিশ্বাসকে উন্নীত করে।"

জোয়ানা গুডম্যানের কথা

টর ব্রান্ডের দ্বারা চিত্রিত

আজ, 400 মিলিয়নেরও বেশি মানুষ দৈনিক ভিত্তিতে মোবাইল মানি নামে একটি পরিষেবা ব্যবহার করে, যা আপনাকে অর্থ পাঠাতে, ইউটিলিটি বিলের জন্য অর্থ প্রদান করতে বা USSD ব্যবহার করে মোবাইল মানি কিয়স্ক থেকে নগদ তুলতে দেয় - এই দ্রুত কোডগুলি আপনি আপনার ফোনে পাঠান। যদিও মোবাইল মানি সারা বিশ্ব জুড়ে লোকেরা ব্যবহার করে, এটি গণতান্ত্রিক প্রজাতন্ত্র কঙ্গো (DRC) এর মতো একটি দেশের মানুষের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী, যেখানে জনসংখ্যার 46% গ্রামীণ এলাকায় প্রথাগত ব্যাঙ্ক বা স্থিতিশীল ইন্টারনেট অ্যাক্সেস ছাড়াই বাস করে। দুর্ভাগ্যবশত, প্রক্রিয়াটি সময়সাপেক্ষ এবং ব্যবহার করা কঠিন, বিশেষ করে যাদের সংখ্যা পড়তে এবং কাজ করতে অসুবিধা হয় তাদের জন্য। একটি ভুল পদক্ষেপ এবং তাদের আবার শুরু করতে হবে।

অথবা ভুল কোড ব্যবহার করা হলে ভুল ব্যক্তির কাছে টাকা পাঠানো যেতে পারে। Esske অভিজ্ঞতাকে স্ট্রীমলাইন করে, এটিকে আরও স্বজ্ঞাত এবং অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। অ্যাপের মধ্যে, ব্যবহারকারীরা এমনকি তাদের লাইভ লেনদেনগুলি পড়তে এবং ট্র্যাক করতে পারে৷ তারা অর্থ স্থানান্তর করতে, বিল পরিশোধ করতে, সদস্যতা কিনতে এবং এসএমএস পাঠানো, ডেটা ব্যবহার এবং কল করার জন্য প্রয়োজনীয় এয়ারটাইমও করতে পারে৷ যদিও বেশিরভাগ মোবাইল ব্যাঙ্কিং পরিষেবার জন্য ব্যবহারকারীদের তাদের মোবাইল ফোনের USSD কোড ম্যানুয়ালি ইনপুট করতে হয়, Eskke-এর Quick Withdraw ফাংশন এই তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করে।

ML কিট থেকে অফলাইন টেক্সট রিকগনিশন এবং বারকোড স্ক্যান করার মতো টুলগুলি ব্যবহারকারীদের জন্য সহজভাবে একটি মোবাইল মানি কিয়স্কে QR কোড স্ক্যান করা এবং দ্রুত টাকা তোলা সম্ভব করে। অ্যাপটি ডিআরসি-তে ব্যবহারকারীদের জন্য উপলব্ধ এবং অন্যান্য আফ্রিকান দেশে মোবাইল মানি অপারেটরদের সমর্থন করার জন্য প্রসারিত হবে।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

ফ্রান্সিস হ্যাজার্ড দ্বারা চিত্রিত

যেহেতু বিশ্বজুড়ে জলবায়ু পরিবর্তন অনুভূত হচ্ছে, মানুষ তাদের কার্বন পদচিহ্ন কমাতে এবং ল্যান্ডফিলগুলিতে কম বর্জ্য পাঠাতে চাইছে।

যদিও বেশিরভাগ শহর পুনর্ব্যবহারযোগ্য পরিষেবা প্রদান করে, অনেক জায়গায় বিভিন্ন নিয়ম, বিধিনিষেধ এবং প্রবিধান রয়েছে। দুর্বল লেবেলিং এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ নীতির কারণে, অ-পুনর্ব্যবহারযোগ্য বস্তুগুলি পুনর্ব্যবহারযোগ্য বিনের 25% এরও বেশি পূরণ করে।

ট্র্যাশলি ভোক্তাদের জন্য পুনর্ব্যবহার করা সহজ করে তোলে। শুধুমাত্র একটি আইটেমের দিকে অন-ডিভাইস ক্যামেরাটি নির্দেশ করুন, এবং বস্তু সনাক্তকরণের মাধ্যমে, অ্যাপটি প্লাস্টিক এবং কাগজের কাপ, ব্যাগ, বোতল ইত্যাদি শনাক্ত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে। একটি কাস্টম টেনসরফ্লো লাইট মডেলের মাধ্যমে এই তথ্য বিশ্লেষণ করার পরে, বস্তুটি পুনর্ব্যবহারযোগ্য কিনা তা রিপোর্ট করে। এবং কীভাবে এটিকে পুনর্ব্যবহার করতে হয় - স্থানীয় নিয়মের উপর নির্ভর করে - এবং কাছাকাছি পুনর্ব্যবহারযোগ্য বিনগুলিতে বিশদ শেয়ার করে।

বর্তমানে ইলিনয়, পেনসিলভানিয়া এবং ক্যালিফোর্নিয়াতে সক্রিয়, ট্র্যাশলি "আমার কাছাকাছি" বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করে 1000টি পুনর্ব্যবহারযোগ্য কেন্দ্র খুঁজে বের করার অনুমতি দেয় এবং ভবিষ্যতে অন্যান্য রাজ্য এবং দেশে প্রসারিত করার পরিকল্পনা করে, একটি পার্থক্য তৈরি করে এমন দায়িত্বশীল অভ্যাসগুলিকে সমর্থন করে৷

এরিয়েল বিয়ারের কথা

Aless Mc দ্বারা চিত্রিত

কুকুর প্রতিদিনের ব্যায়াম, খাবার এবং যত্নের জন্য তাদের মালিকের উপর নির্ভর করে। তবুও, তাদের সর্বোত্তম উদ্দেশ্য থাকা সত্ত্বেও, অনেক প্রিয় কুকুরের ওজন বেশি হয়, যা প্রাণীর জীবনকাল 25% পর্যন্ত হ্রাস করে। UnoDogs মালিকদের তাদের পোষা প্রাণীর সুস্থতা আরও ভালভাবে সমর্থন করে, কাস্টমাইজড তথ্য এবং ফিটনেস প্রোগ্রাম প্রদান করে। একটি কুকুরের স্বাস্থ্য ট্র্যাকিং এবং পরিমাপ করে এবং সঠিক পরামর্শ দেওয়ার মাধ্যমে, UnoDogs শুরু করার আগে স্বাস্থ্য সমস্যাগুলি মোকাবেলা করে।

Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম অটোএমএল ভিশন ক্ষমতা ব্যবহার করে লাইভ ইমেজ বিশ্লেষণের জন্য একটি বস্তু সনাক্তকরণ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য, UnoDogs কুকুরের শারীরিক অবস্থার স্কোর গণনা করতে এবং আদর্শ ওজন এবং আকারের জন্য সুপারিশ দিতে সক্ষম। ভবিষ্যতের সংস্করণগুলিতে, আরও ML-চালিত বৈশিষ্ট্যগুলি পাওয়া যাবে, যেমন খাবারের সুপারিশ, তত্পরতা পরীক্ষা এবং ফিটনেস পরিকল্পনা।

ওজন এবং ব্যায়াম ট্র্যাকিং বিশদ তারপরে রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণের সাথে একত্রিত হয়, খাবার এবং ব্যায়াম প্রোগ্রামগুলি অনুসরণ করা সহজ করে, মালিককে লক্ষ্যে রাখতে এবং অনুপ্রাণিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যাতে তাদের কুকুর তার সেরা জীবনযাপন করতে পারে।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

Choi Haeryung দ্বারা চিত্রিত

ফসলের রোগ সারা বিশ্বের কৃষকদের জন্য ক্রমাগত হুমকি হয়ে দাঁড়িয়েছে। এবং স্বাস্থ্য, সমাজ এবং অর্থনীতিতে খাদ্য নিরাপত্তাহীনতার প্রভাব ধ্বংসাত্মক হতে পারে। এগ্রিফার্ম কৃষকদের গাছের রোগ সনাক্ত করতে সাহায্য করে, বড় ক্ষতি প্রতিরোধ করে। এটি সম্ভব করার জন্য, ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক ক্লাসিফায়ার, রোগের ধরন শনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, Google ক্লাউড এআই প্ল্যাটফর্মে হোস্ট করা হয়।

আরও বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে আবহাওয়ার প্রতিবেদন, ভিডিও সুপারিশ এবং দামের পূর্বাভাস। প্রত্যন্ত গ্রামীণ এলাকায় ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সীমিত ইন্টারনেট অ্যাক্সেস সহ, AgriFarm টমেটো, ভুট্টা এবং আলুর মতো ফল এবং সবজি কভার করে এবং বিশ্বব্যাপী কাজ করার জন্য ডেটাসেটকে প্রসারিত করছে।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

বুবা ভিডমা দ্বারা চিত্রিত

ক্রাউডসোর্সিং মডেলের উপর ভিত্তি করে, AgroDoc একই ভৌগলিক অবস্থান এবং জলবায়ু সহ কৃষকদের কাছ থেকে উদ্ভিদের রোগ নির্ণয় করতে এবং চিকিত্সার পরিকল্পনা করতে সহায়তা করে। অ্যাপের মাধ্যমে, একটি সংক্রামিত পাতা একটি অন-ডিভাইস ক্যামেরা দ্বারা স্ক্যান করা হয় এবং টেনসরফ্লো লাইট লাইব্রেরি রোগের ধরন শনাক্ত করতে সাহায্য করে।

মূল উপসর্গগুলির সংমিশ্রণে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয় এবং উদ্ভিদের স্বাস্থ্যের উন্নতির জন্য সহজ পদক্ষেপগুলি দেওয়া হয়।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

বুবা ভিডমা দ্বারা চিত্রিত

মানসিক চাপ ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উভয় প্রকারেই বিদ্যমান। ভাগ্যক্রমে, আমাদের দেহগুলি স্ব-নিয়ন্ত্রিত এবং পরিবর্তিত পরিস্থিতিতে মানিয়ে নেওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছে। কিন্তু যখন চরম ঘটনা বা পরিস্থিতি উচ্চ মাত্রার চাপ সৃষ্টি করে, তখন নেতিবাচক প্রভাব তৈরি হতে পারে, যার ফলে উদ্বেগ, বিষণ্নতা এবং দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্যের ক্ষতি হয়। স্টিলা (শিক্ষা কার্যক্রমে স্ট্রেস ট্র্যাকিং), শরীরের চাপের মাত্রা নিরীক্ষণ এবং ট্র্যাক করে, যাতে ব্যবহারকারীরা তাদের জীবনে স্ট্রেস আরও ভালভাবে বুঝতে এবং পরিচালনা করতে পারে। এটি সম্ভব করার জন্য, স্মার্টফোন অ্যাপটি তাদের বায়োফিডব্যাক রেকর্ড করার জন্য একটি পরিধানযোগ্য ডিভাইস, যেমন ফিটবিট রিস্টব্যান্ড বা Wear OS-এ Google-এর চলমান একটি ডিভাইসের সাথে একসাথে কাজ করে।

একটি ফায়ারবেস কাস্টম মডেল স্ট্রেস সনাক্ত করে এবং শ্রেণীবদ্ধ করে, যখন টেনসরফ্লো লাইট ইন্টারপ্রেটার তথ্য অফলাইনে প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয়। অ্যাপটি শরীরের স্ট্রেস লেভেল ট্র্যাক করে এবং ব্যবহারকারীর জীবনের ঘটনা এবং পরিবেশের সংক্ষিপ্ত প্রতিবেদনের সাথে মিলিত হয়। তারপরে, একটি স্ট্রেস-লেভেল স্কোর গণনা করা হয়, যা নির্দিষ্ট ক্রিয়াকলাপের সময় চাপ অনুমান করতে সহায়তা করে। যেহেতু প্রত্যেক ব্যক্তি মানসিক চাপ এবং উদ্দীপনার প্রতি বিভিন্ন উপায়ে প্রতিক্রিয়া দেখায়, স্টিলা এই প্রতিবেদনগুলি থেকে শিখে এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা মানিয়ে নেয়। এটি তারপর প্রতিটি ব্যবহারকারীর ছন্দ এবং প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে প্রতিক্রিয়া দেয়।

ট্রান্সফার শেখার মাধ্যমে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে। সময়ের সাথে সাথে স্ট্রেস লেভেল সনাক্ত এবং নিরীক্ষণ করে, ব্যবহারকারীরা তাদের জীবনে স্ট্রেসকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করার সুযোগ পান।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

লিন ফ্রিটজ দ্বারা চিত্রিত

MixPose হল একটি লাইভ স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম যা যোগব্যায়াম শিক্ষক এবং ফিটনেস পেশাদারদের শেখানোর, অ্যালাইনমেন্ট ট্র্যাক করার এবং রিয়েল-টাইমে প্রতিক্রিয়া দেওয়ার সুযোগ দেয়। স্ট্যাটিক ফিটনেস ভিডিও শুধুমাত্র এক দিকে তথ্য শেয়ার করে। কিন্তু এই অ্যাপের মাধ্যমে, শিক্ষকরা তাদের পাঠ কাস্টমাইজ করতে পারেন এবং সরাসরি তাদের ছাত্রদের চাহিদার সাথে জড়িত হতে পারেন। পোজ ট্র্যাকিং প্রতিটি ব্যবহারকারীর গতিবিধি সনাক্ত করে এবং অবস্থানগুলি ML কিট এবং পোজনেট ব্যবহার করে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।

তারপর, লাইভ সেন্সর এবং ফিডব্যাক সিস্টেম তাদের সারিবদ্ধকরণ সম্পর্কে তাদের অবহিত করে। ভিডিও বৈশিষ্ট্যগুলিতে আউটপুট যোগ করা হয়েছে, যেমন Chromecast, আরও নিমগ্ন দেখার জন্য সহজেই বড় স্ক্রিনে সংযুক্ত হয়। 37 মিলিয়ন আমেরিকান যারা যোগব্যায়াম অনুশীলন করে তাদের মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে, MixPose এটি চালু করার জন্য 100 টিরও বেশি যোগ শিক্ষক তালিকাভুক্ত করছে। এজ, 5জি এবং স্মার্ট টিভিতে AI এর মাধ্যমে উদ্ভাবন করে, এই প্ল্যাটফর্মটি সরাসরি ব্যবহারকারীদের কাছে তাদের ঘরে বসে ইন্টারেক্টিভ কোর্স নিয়ে আসছে।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

রাচেল লেভিট রুইজ দ্বারা চিত্রিত

ভারতে ৭০ মিলিয়নেরও বেশি লোক শ্রবণ ও কথা বলার ক্ষেত্রে ভিন্নভাবে অক্ষম কিন্তু কিছু লোকই সাংকেতিক ভাষা শিক্ষার সুযোগ পায়। যেহেতু ভাষা এবং উপভাষার পরিসীমা এত বৈচিত্র্যময়, যোগাযোগের একটি আদর্শ ফর্ম তৈরি করা প্রায় অসম্ভব।

Leepi এর মাধ্যমে, শিক্ষার্থীরা আমেরিকান সাইন ল্যাঙ্গুয়েজের জন্য হাতের অঙ্গভঙ্গি এবং প্রতীক শিখতে পারে। অ্যাপটি ইন্টারেক্টিভ ব্যায়াম এবং রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া সহ চিঠি, প্রতীক, মুখের এবং অভিপ্রায় স্বীকৃতি ব্যবহার করে। টেনসরফ্লো লাইট লাইব্রেরি এবং মিডিয়াপাইপ ফ্রেমওয়ার্ক অন-ডিভাইস প্রক্রিয়াকরণকে আরও নির্ভুল এবং সুবিন্যস্ত করতে ব্যবহার করা হয়েছিল। এবং গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি অফলাইন ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যাতে আরও বেশি শিক্ষার্থী বাধামুক্ত শিখতে পারে।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

জুয়েটং ওয়াং দ্বারা চিত্রিত

মানবদেহের বিশ্রাম ও মেরামতের জন্য ভালো ঘুম অত্যাবশ্যক। তবুও 25% প্রাপ্তবয়স্করা নিয়মিত নাক ডাকেন, যা ঘুমের ব্যাঘাত এবং সম্ভাব্য দীর্ঘস্থায়ী স্বাস্থ্য সমস্যা হতে পারে।

TensorFlow Lite-এর সাহায্যে অডিও ক্যাপচার, বিশ্লেষণ এবং শ্রেণীবদ্ধ করার মাধ্যমে, Snore and Cough অ্যাপটি নাক ডাকা এবং কাশি শনাক্ত করে, যাতে ব্যবহারকারীরা একজন চিকিৎসা পেশাদারের সাহায্য চান।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

জুয়েটং ওয়াং দ্বারা চিত্রিত

একটি শপিং মল বা জনাকীর্ণ রাস্তার মতো সর্বজনীন পরিবেশের মধ্য দিয়ে ভ্রমণ করার সময়, চলমান বাধাগুলি ক্রমাগত স্থানান্তরিত হয় এবং অপ্রত্যাশিত উপায়ে পরিবর্তিত হয়। দৃষ্টিশক্তি, শব্দ এবং স্পর্শের মতো সংবেদনশীল অভিজ্ঞতা সংঘর্ষ এড়াতে এবং দুর্ঘটনা প্রতিরোধে সহায়তা করতে পারে। কিন্তু দৃষ্টি প্রতিবন্ধীদের জন্য, জনসাধারণের পরিবেশের মধ্য দিয়ে নেভিগেট করার অর্থ হল একের পর এক অজানার মুখোমুখি হওয়া। পাথ ফাইন্ডার চাক্ষুষ প্রতিবন্ধী ব্যক্তিদের তাদের পথে চলমান বস্তুর গতিপথ সনাক্ত এবং গণনা করে এই ধরনের জটিল পরিস্থিতিতে নেভিগেট করতে সাহায্য করতে পারে।

কাস্টম সতর্কতাগুলি তারপর ব্যবহারকারীকে কীভাবে এই বাধাগুলি এড়াতে হয় এবং তারা নিরাপদে করতে পারে এমন পদক্ষেপের পরামর্শ দেয়। এই অ্যাপটি আশেপাশের বস্তুর দূরত্ব গণনা করতে TensorFlow Lite থেকে অবজেক্ট ডিটেকশন ব্যবহার করে। এটি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ানো, তথ্য ভাগ করে নেওয়া এবং সহায়তা দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, কঠিন পরিস্থিতিতে তাদের অভিভূত না করে৷ এই কারণে, পাথ ফাইন্ডারের সেটআপ প্রক্রিয়াটি কথোপকথনের জন্য তৈরি করা হয়েছে এবং সীমিত দৃষ্টিভঙ্গি সহ ব্যবহারকারীদের জন্য কাস্টমাইজ করা হয়েছে, সেইসাথে তাদের সাহায্যকারী লোকেরা।

শ্রবণযোগ্য এবং হ্যাপটিক প্রতিক্রিয়া উভয়ই বাধা সতর্কতা ব্যবস্থার অংশ, যখন পিচ এবং ফ্রিকোয়েন্সিগুলির একটি পরিসর প্রতিটি বস্তুর দূরত্ব এবং দিকনির্দেশকে যোগাযোগ করে। অডিও প্যাটার্ন, যেমন মোর্স কোড, পরবর্তী তথ্য ভাগ করার জন্য স্তরযুক্ত এবং একত্রিত করা হয়। পাথ ফাইন্ডার দৃষ্টি প্রতিবন্ধী ব্যবহারকারীদের দূরদর্শিতার সুবিধা পেতে সাহায্য করতে পারে, যা সর্বজনীন পরিবেশে নেভিগেট করা সহজ করে তোলে।

এরিয়েল বিয়ারের কথা

Sonya Korshenboym দ্বারা চিত্রিত