চারটি বিষয় ইন্ডাস্ট্রিয়াল AIoT-কে নতুন প্রিয় করে তুলেছে

সম্প্রতি প্রকাশিত ইন্ডাস্ট্রিয়াল এআই এবং এআই মার্কেট রিপোর্ট ২০২১-২০২৬ অনুসারে, মাত্র দুই বছরেরও বেশি সময়ের মধ্যে শিল্পক্ষেত্রে এআই গ্রহণের হার ১৯ শতাংশ থেকে বেড়ে ৩১ শতাংশে উন্নীত হয়েছে। ৩১ শতাংশ উত্তরদাতা যারা তাদের কার্যক্রমে সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে এআই চালু করেছেন, তাদের পাশাপাশি আরও ৩৯ শতাংশ বর্তমানে প্রযুক্তিটি পরীক্ষা বা পাইলট করছেন।

বিশ্বব্যাপী নির্মাতা এবং শক্তি কোম্পানিগুলির জন্য AI একটি মূল প্রযুক্তি হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে, এবং IoT বিশ্লেষণ ভবিষ্যদ্বাণী করে যে শিল্প AI সমাধান বাজার 35% এর একটি শক্তিশালী মহামারী-পরবর্তী যৌগিক বার্ষিক বৃদ্ধির হার (CAGR) দেখাবে যা 2026 সালের মধ্যে $102.17 বিলিয়নে পৌঁছাবে।

ডিজিটাল যুগ ইন্টারনেট অফ থিংস-এর জন্ম দিয়েছে। দেখা যায় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থান ইন্টারনেট অফ থিংস-এর বিকাশের গতিকে ত্বরান্বিত করেছে।

আসুন শিল্প কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং AIoT-এর উত্থানের পেছনের কিছু কারণের দিকে নজর দেই।

ফ্যাক্টর ১: শিল্প AIoT-এর জন্য আরও বেশি সংখ্যক সফ্টওয়্যার টুল

২০১৯ সালে, যখন Iot অ্যানালিটিক্স শিল্প AI-কে কভার করা শুরু করে, তখন অপারেশনাল টেকনোলজি (OT) বিক্রেতাদের কাছ থেকে খুব কম ডেডিকেটেড AI সফ্টওয়্যার পণ্য ছিল। তারপর থেকে, অনেক OT বিক্রেতা কারখানার মেঝের জন্য AI প্ল্যাটফর্মের আকারে AI সফ্টওয়্যার সমাধান তৈরি এবং প্রদান করে AI বাজারে প্রবেশ করেছে।

তথ্য অনুসারে, প্রায় ৪০০ বিক্রেতা AIoT সফ্টওয়্যার অফার করে। গত দুই বছরে শিল্প AI বাজারে যোগদানকারী সফ্টওয়্যার বিক্রেতার সংখ্যা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। গবেষণার সময়, IoT অ্যানালিটিক্স নির্মাতা/শিল্প গ্রাহকদের কাছে AI প্রযুক্তির ৬৩৪ সরবরাহকারীকে চিহ্নিত করেছে। এই কোম্পানিগুলির মধ্যে ৩৮৯ (৬১.৪%) AI সফ্টওয়্যার অফার করে।

নতুন এআই সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মটি শিল্প পরিবেশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আপটেক, ব্রেইনকিউব, বা সি৩ এআই এর বাইরে, ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অপারেশনাল টেকনোলজি (ওটি) বিক্রেতারা ডেডিকেটেড এআই সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্ম অফার করছে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ABB-এর জেনিক্স ইন্ডাস্ট্রিয়াল অ্যানালিটিক্স এবং এআই স্যুট, রকওয়েল অটোমেশনের ফ্যাক্টরিটক ইনোভেশন স্যুট, স্নাইডার ইলেকট্রিকের নিজস্ব ম্যানুফ্যাকচারিং কনসাল্টিং প্ল্যাটফর্ম এবং সম্প্রতি, নির্দিষ্ট অ্যাড-অন। এই প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে কয়েকটি বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে লক্ষ্য করে। উদাহরণস্বরূপ, ABB-এর জেনিক্স প্ল্যাটফর্ম উন্নত বিশ্লেষণ প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে অপারেশনাল পারফরম্যান্স ব্যবস্থাপনা, সম্পদের অখণ্ডতা, স্থায়িত্ব এবং সরবরাহ শৃঙ্খল দক্ষতার জন্য পূর্ব-নির্মিত অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবা।

বড় বড় কোম্পানিগুলি তাদের এআই সফটওয়্যার টুলগুলি দোকানে বিক্রি করছে।

এআই সফটওয়্যার টুলের প্রাপ্যতা AWS, মাইক্রোসফ্ট এবং গুগলের মতো বৃহৎ কোম্পানিগুলির দ্বারা তৈরি নতুন ব্যবহার-কেস নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার টুলগুলির দ্বারাও পরিচালিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, ২০২০ সালের ডিসেম্বরে, AWS Amazon SageMaker JumpStart প্রকাশ করেছে, যা Amazon SageMaker-এর একটি বৈশিষ্ট্য যা PdM, কম্পিউটার ভিশন এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের মতো সবচেয়ে সাধারণ শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে পূর্ব-নির্মিত এবং কাস্টমাইজযোগ্য সমাধানের একটি সেট প্রদান করে, মাত্র কয়েকটি ক্লিকে Deploy।

ব্যবহারের ক্ষেত্রে-নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার সমাধানগুলি ব্যবহারযোগ্যতার উন্নতি ঘটাচ্ছে।

ব্যবহার-কেস-নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার স্যুট, যেমন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, ক্রমশ সাধারণ হয়ে উঠছে। IoT অ্যানালিটিক্স পর্যবেক্ষণ করেছে যে ডেটা উৎসের বৈচিত্র্য বৃদ্ধি এবং প্রাক-প্রশিক্ষণ মডেলের ব্যবহারের পাশাপাশি ডেটা বর্ধন প্রযুক্তির ব্যাপক গ্রহণের কারণে 2021 সালের প্রথম দিকে AI-ভিত্তিক পণ্য ডেটা ব্যবস্থাপনা (PdM) সফ্টওয়্যার সমাধান ব্যবহারকারী সরবরাহকারীর সংখ্যা 73-এ উন্নীত হয়েছে।

ফ্যাক্টর ২: এআই সমাধানের উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ সরলীকৃত করা হচ্ছে

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং (অটোএমএল) একটি স্ট্যান্ডার্ড পণ্য হয়ে উঠছে।

মেশিন লার্নিং (ML) এর সাথে সম্পর্কিত কাজের জটিলতার কারণে, মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের দ্রুত বৃদ্ধির ফলে অপ্রচলিত মেশিন লার্নিং পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা তৈরি হয়েছে যা বিশেষজ্ঞ ছাড়াই ব্যবহার করা যেতে পারে। গবেষণার ফলে উদ্ভূত ক্ষেত্র, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রগতিশীল অটোমেশনকে বলা হয় AutoML। বিভিন্ন কোম্পানি তাদের AI অফারগুলির অংশ হিসাবে এই প্রযুক্তি ব্যবহার করছে যাতে গ্রাহকরা ML মডেল তৈরি করতে এবং শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে দ্রুত বাস্তবায়ন করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, 2020 সালের নভেম্বরে, SKF একটি অটোমএল-ভিত্তিক পণ্য ঘোষণা করেছে যা খরচ কমাতে এবং গ্রাহকদের জন্য নতুন ব্যবসায়িক মডেল সক্ষম করতে মেশিন প্রক্রিয়া ডেটাকে কম্পন এবং তাপমাত্রা ডেটার সাথে একত্রিত করে।

মেশিন লার্নিং অপারেশন (এমএল অপস) মডেল ব্যবস্থাপনা এবং রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করে তোলে।

মেশিন লার্নিং অপারেশনের নতুন শাখার লক্ষ্য হল উৎপাদন পরিবেশে AI মডেলের রক্ষণাবেক্ষণ সহজ করা। একটি AI মডেলের কর্মক্ষমতা সাধারণত সময়ের সাথে সাথে হ্রাস পায় কারণ এটি প্ল্যান্টের মধ্যে বিভিন্ন কারণের দ্বারা প্রভাবিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, ডেটা বিতরণ এবং মানের মান পরিবর্তন)। ফলস্বরূপ, শিল্প পরিবেশের উচ্চ মানের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য মডেল রক্ষণাবেক্ষণ এবং মেশিন লার্নিং অপারেশনগুলি প্রয়োজনীয় হয়ে উঠেছে (উদাহরণস্বরূপ, 99% এর কম কর্মক্ষমতা সহ মডেলগুলি এমন আচরণ সনাক্ত করতে ব্যর্থ হতে পারে যা কর্মীদের নিরাপত্তাকে বিপন্ন করে)।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, অনেক স্টার্টআপ ML Ops স্পেসে যোগ দিয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, এবং Weights & Biases। প্রতিষ্ঠিত কোম্পানিগুলি তাদের বিদ্যমান AI সফ্টওয়্যার অফারগুলিতে মেশিন লার্নিং অপারেশন যুক্ত করেছে, যার মধ্যে রয়েছে Microsoft, যা Azure ML Studio-তে ডেটা ড্রিফ্ট সনাক্তকরণ চালু করেছে। এই নতুন বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহারকারীদের ইনপুট ডেটা বিতরণে পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করে যা মডেলের কর্মক্ষমতা হ্রাস করে।

ফ্যাক্টর ৩: বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করা হয়েছে

ঐতিহ্যবাহী সফটওয়্যার সরবরাহকারীরা AI ক্ষমতা যুক্ত করছে।

MS Azure ML, AWS SageMaker, এবং Google Cloud Vertex AI এর মতো বিদ্যমান বৃহৎ অনুভূমিক AI সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির পাশাপাশি, কম্পিউটারাইজড রক্ষণাবেক্ষণ ব্যবস্থাপনা সিস্টেম (CAMMS), উৎপাদন কার্যকরকরণ সিস্টেম (MES) বা এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ERP) এর মতো ঐতিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার স্যুটগুলি এখন AI ক্ষমতা ইনজেক্ট করে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ERP প্রদানকারী Epicor সফটওয়্যার তার Epicor ভার্চুয়াল সহকারী (EVA) এর মাধ্যমে তার বিদ্যমান পণ্যগুলিতে AI ক্ষমতা যুক্ত করছে। বুদ্ধিমান EVA এজেন্টগুলি ERP প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন উৎপাদন কার্যক্রম পুনঃনির্ধারণ করা বা সহজ প্রশ্ন সম্পাদন করা (উদাহরণস্বরূপ, পণ্যের মূল্য নির্ধারণ বা উপলব্ধ যন্ত্রাংশের সংখ্যা সম্পর্কে বিশদ প্রাপ্তি)।

AIoT ব্যবহার করে শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপগ্রেড করা হচ্ছে।

বিদ্যমান হার্ডওয়্যার/সফ্টওয়্যার অবকাঠামোতে AI ক্ষমতা যুক্ত করে বেশ কিছু শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে উন্নতি করা হচ্ছে। এর একটি উজ্জ্বল উদাহরণ হল মান নিয়ন্ত্রণ অ্যাপ্লিকেশনে মেশিন ভিশন। ঐতিহ্যবাহী মেশিন ভিশন সিস্টেমগুলি বিশেষায়িত সফ্টওয়্যার দিয়ে সজ্জিত সমন্বিত বা বিচ্ছিন্ন কম্পিউটারের মাধ্যমে চিত্রগুলি প্রক্রিয়া করে যা পূর্বনির্ধারিত পরামিতি এবং থ্রেশহোল্ড (যেমন, উচ্চ বৈসাদৃশ্য) মূল্যায়ন করে বস্তুগুলিতে ত্রুটি রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করে। অনেক ক্ষেত্রে (উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন তারের আকারের ইলেকট্রনিক উপাদান), মিথ্যা ইতিবাচক সংখ্যা খুব বেশি।

তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে এই সিস্টেমগুলিকে পুনরুজ্জীবিত করা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, শিল্প মেশিন ভিশন প্রদানকারী কগনেক্স ২০২১ সালের জুলাই মাসে একটি নতুন ডিপ লার্নিং টুল (ভিশন প্রো ডিপ লার্নিং ২.০) প্রকাশ করেছে। নতুন টুলগুলি ঐতিহ্যবাহী ভিশন সিস্টেমের সাথে একীভূত হয়, যার ফলে ব্যবহারকারীরা একই অ্যাপ্লিকেশনে ডিপ লার্নিংকে ঐতিহ্যবাহী ভিশন টুলের সাথে একত্রিত করতে সক্ষম হয় যাতে স্ক্র্যাচ, দূষণ এবং অন্যান্য ত্রুটির সঠিক পরিমাপের প্রয়োজন হয় এমন চাহিদা পূরণের জন্য চাহিদাপূর্ণ চিকিৎসা এবং ইলেকট্রনিক পরিবেশ পূরণ করা যায়।

ফ্যাক্টর ৪: ইন্ডাস্ট্রিয়াল AIoT হার্ডওয়্যার উন্নত করা হচ্ছে

এআই চিপগুলি দ্রুত উন্নত হচ্ছে।

এমবেডেড হার্ডওয়্যার এআই চিপগুলি দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, এআই মডেলগুলির বিকাশ এবং স্থাপনাকে সমর্থন করার জন্য বিভিন্ন বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে এনভিডিয়ার সর্বশেষ গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ), এ৩০ এবং এ১০, যা ২০২১ সালের মার্চ মাসে চালু হয়েছিল এবং সুপারিশ সিস্টেম এবং কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের মতো এআই ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত। আরেকটি উদাহরণ হল গুগলের চতুর্থ প্রজন্মের টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউএস), যা শক্তিশালী বিশেষ-উদ্দেশ্য সমন্বিত সার্কিট (এএসআইসি) যা নির্দিষ্ট এআই ওয়ার্কলোডের (যেমন, বস্তু সনাক্তকরণ, চিত্র শ্রেণিবিন্যাস এবং সুপারিশ মানদণ্ড) জন্য মডেল বিকাশ এবং স্থাপনায় ১,০০০ গুণ বেশি দক্ষতা এবং গতি অর্জন করতে পারে। ডেডিকেটেড এআই হার্ডওয়্যার ব্যবহার মডেল গণনার সময়কে দিন থেকে মিনিটে হ্রাস করে এবং অনেক ক্ষেত্রে এটি একটি গেম চেঞ্জার হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে।

একটি পে-পার-ইউজ মডেলের মাধ্যমে শক্তিশালী এআই হার্ডওয়্যার তাৎক্ষণিকভাবে পাওয়া যায়।

সুপারস্কেল এন্টারপ্রাইজগুলি ক্রমাগত তাদের সার্ভারগুলিকে আপগ্রেড করছে যাতে ক্লাউডে কম্পিউটিং রিসোর্সগুলি উপলব্ধ করা যায় যাতে শেষ ব্যবহারকারীরা শিল্প AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি বাস্তবায়ন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, 2021 সালের নভেম্বরে, AWS কম্পিউটার ভিশন এবং সুপারিশ ইঞ্জিন সহ বিভিন্ন ML অ্যাপ্লিকেশনের জন্য NVIDIA A10G টেনসর কোর GPU দ্বারা চালিত তার সর্বশেষ GPU-ভিত্তিক ইনস্ট্যান্স, Amazon EC2 G5 এর আনুষ্ঠানিক প্রকাশ ঘোষণা করেছে। উদাহরণস্বরূপ, সনাক্তকরণ সিস্টেম সরবরাহকারী ন্যানোট্রনিক্স প্রক্রিয়াকরণ প্রচেষ্টাকে দ্রুততর করতে এবং মাইক্রোচিপ এবং ন্যানোটিউব তৈরিতে আরও সঠিক সনাক্তকরণ হার অর্জন করতে তার AI-ভিত্তিক মান নিয়ন্ত্রণ সমাধানের Amazon EC2 উদাহরণ ব্যবহার করে।

উপসংহার এবং সম্ভাবনা

কারখানা থেকে AI বেরিয়ে আসছে, এবং এটি AI-ভিত্তিক PdM-এর মতো নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এবং বিদ্যমান সফ্টওয়্যার এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে উন্নত করার জন্য সর্বব্যাপী হবে। বৃহৎ উদ্যোগগুলি বেশ কয়েকটি AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাজ করছে এবং সাফল্যের রিপোর্ট করছে, এবং বেশিরভাগ প্রকল্পের বিনিয়োগের উপর উচ্চ রিটার্ন রয়েছে। সর্বোপরি, ক্লাউড, আইওটি প্ল্যাটফর্ম এবং শক্তিশালী AI চিপের উত্থান নতুন প্রজন্মের সফ্টওয়্যার এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।