চারটি কারণ শিল্পক্ষেত্রে এআইওটি-কে নতুন জনপ্রিয় করে তুলেছে

সম্প্রতি প্রকাশিত ‘ইন্ডাস্ট্রিয়াল এআই এবং এআই মার্কেট রিপোর্ট ২০২১-২০২৬’ অনুসারে, শিল্পক্ষেত্রে এআই ব্যবহারের হার মাত্র দুই বছরের কিছু বেশি সময়ে ১৯ শতাংশ থেকে বেড়ে ৩১ শতাংশ হয়েছে। ৩১ শতাংশ উত্তরদাতা তাদের কার্যক্রমে সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে এআই চালু করেছেন, এর পাশাপাশি আরও ৩৯ শতাংশ বর্তমানে এই প্রযুক্তিটি পরীক্ষা বা পাইলটিং করছেন।

বিশ্বজুড়ে উৎপাদনকারী এবং জ্বালানি সংস্থাগুলোর জন্য এআই একটি মূল প্রযুক্তি হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে, এবং আইওটি বিশ্লেষণ অনুযায়ী শিল্পক্ষেত্রে এআই সলিউশনের বাজার মহামারী-পরবর্তী সময়ে ৩৫% শক্তিশালী চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক প্রবৃদ্ধির হার (সিএজিআর) দেখিয়ে ২০২৬ সালের মধ্যে ১০২.১৭ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে।

ডিজিটাল যুগ ইন্টারনেট অফ থিংস-এর জন্ম দিয়েছে। দেখা যায় যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আবির্ভাব ইন্টারনেট অফ থিংস-এর উন্নয়নের গতিকে ত্বরান্বিত করেছে।

চলুন শিল্পক্ষেত্রে এআই এবং এআইওটি-র উত্থানের পেছনে থাকা কিছু চালিকাশক্তি দেখে নেওয়া যাক।

ফ্যাক্টর ১: শিল্পক্ষেত্রে এআইওটি-র জন্য ক্রমবর্ধমান সফটওয়্যার টুল

২০১৯ সালে, যখন আইওটি অ্যানালিটিক্স শিল্পক্ষেত্রে এআই অন্তর্ভুক্ত করতে শুরু করে, তখন অপারেশনাল টেকনোলজি (ওটি) বিক্রেতাদের কাছে বিশেষায়িত এআই সফটওয়্যার পণ্য খুব কমই ছিল। তারপর থেকে, অনেক ওটি বিক্রেতা কারখানার জন্য এআই প্ল্যাটফর্ম আকারে এআই সফটওয়্যার সমাধান তৈরি ও সরবরাহ করে এআই বাজারে প্রবেশ করেছে।

তথ্য অনুযায়ী, প্রায় ৪০০ বিক্রেতা এআইওটি সফটওয়্যার সরবরাহ করে। গত দুই বছরে শিল্পক্ষেত্রে এআই বাজারে যোগদানকারী সফটওয়্যার বিক্রেতাদের সংখ্যা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। সমীক্ষা চলাকালীন, আইওটি অ্যানালিটিক্স উৎপাদনকারী/শিল্প গ্রাহকদের জন্য এআই প্রযুক্তির ৬৩৪ জন সরবরাহকারীকে চিহ্নিত করেছে। এই সংস্থাগুলোর মধ্যে ৩৮৯টি (৬১.৪%) এআই সফটওয়্যার সরবরাহ করে।

নতুন এআই সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মটি শিল্প পরিবেশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আপটেক, ব্রেইনকিউব বা সি৩ এআই ছাড়াও, ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অপারেশনাল টেকনোলজি (ওটি) বিক্রেতা বিশেষায়িত এআই সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করছে। এর উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে এবিবি-র জেনিক্স ইন্ডাস্ট্রিয়াল অ্যানালিটিক্স এবং এআই স্যুট, রকওয়েল অটোমেশনের ফ্যাক্টরিটক ইনোভেশন স্যুট, স্নাইডার ইলেকট্রিকের নিজস্ব ম্যানুফ্যাকচারিং কনসাল্টিং প্ল্যাটফর্ম এবং অতি সম্প্রতি, নির্দিষ্ট অ্যাড-অন। এই প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে কয়েকটি বিভিন্ন ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রকে লক্ষ্য করে তৈরি। উদাহরণস্বরূপ, এবিবি-র জেনিক্স প্ল্যাটফর্মটি উন্নত অ্যানালিটিক্স সরবরাহ করে, যার মধ্যে অপারেশনাল পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট, অ্যাসেট ইন্টিগ্রিটি, সাসটেইনেবিলিটি এবং সাপ্লাই চেইন দক্ষতার জন্য পূর্ব-নির্মিত অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

বড় কোম্পানিগুলো তাদের এআই সফটওয়্যার টুলগুলো কারখানায় ব্যবহার করছে।

AWS এবং মাইক্রোসফট ও গুগলের মতো বড় কোম্পানিগুলোর তৈরি নতুন, নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্র-ভিত্তিক সফটওয়্যার টুলগুলোর মাধ্যমেও এআই সফটওয়্যার টুলের সহজলভ্যতা বাড়ছে। উদাহরণস্বরূপ, ২০২০ সালের ডিসেম্বরে, AWS ‘Amazon SageMaker JumpStart’ প্রকাশ করে, যা Amazon SageMaker-এর একটি ফিচার। এটি PdM, কম্পিউটার ভিশন এবং স্বচালিত গাড়ির মতো সবচেয়ে প্রচলিত শিল্পক্ষেত্রগুলোর জন্য আগে থেকে তৈরি ও কাস্টমাইজযোগ্য সমাধানের একটি সেট প্রদান করে, যা মাত্র কয়েকটি ক্লিকেই স্থাপন করা যায়।

ব্যবহারের ক্ষেত্র-নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার সমাধানগুলো ব্যবহারযোগ্যতার উন্নতি ঘটাচ্ছে।

বিশেষ ব্যবহার-ক্ষেত্র-ভিত্তিক সফ্টওয়্যার স্যুট, যেমন পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা স্যুটগুলি, আরও প্রচলিত হয়ে উঠছে। আইওটি অ্যানালিটিক্স লক্ষ্য করেছে যে ডেটা উৎসের বৈচিত্র্য বৃদ্ধি, প্রি-ট্রেনিং মডেলের ব্যবহার এবং ডেটা বর্ধন প্রযুক্তির ব্যাপক গ্রহণের কারণে ২০২১ সালের শুরুতে এআই-ভিত্তিক প্রোডাক্ট ডেটা ম্যানেজমেন্ট (পিডিএম) সফ্টওয়্যার সলিউশন ব্যবহারকারী প্রদানকারীর সংখ্যা বেড়ে ৭৩-এ দাঁড়িয়েছে।

ফ্যাক্টর ২: এআই সমাধানগুলির উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ সরল করা হচ্ছে।

স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং (AutoML) একটি আদর্শ পণ্য হয়ে উঠছে।

মেশিন লার্নিং (এমএল) সম্পর্কিত কাজগুলোর জটিলতার কারণে, মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলোর দ্রুত প্রসারের ফলে এমন রেডিমেড মেশিন লার্নিং পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা দেখা দিয়েছে যা কোনো বিশেষজ্ঞ জ্ঞান ছাড়াই ব্যবহার করা যায়। এর ফলস্বরূপ যে গবেষণাক্ষেত্রটি তৈরি হয়েছে, অর্থাৎ মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রগতিশীল অটোমেশন, তাকে অটোএমএল (AutoML) বলা হয়। বিভিন্ন কোম্পানি তাদের গ্রাহকদের এমএল মডেল তৈরি করতে এবং শিল্পক্ষেত্রে এর ব্যবহার দ্রুত বাস্তবায়নে সাহায্য করার জন্য নিজেদের এআই (AI) পরিষেবার অংশ হিসেবে এই প্রযুক্তি ব্যবহার করছে। উদাহরণস্বরূপ, ২০২০ সালের নভেম্বরে এসকেএফ (SKF) একটি অটোএমএল-ভিত্তিক পণ্যের ঘোষণা দেয়, যা গ্রাহকদের জন্য খরচ কমাতে এবং নতুন ব্যবসায়িক মডেল তৈরি করতে মেশিন প্রসেস ডেটার সাথে কম্পন ও তাপমাত্রার ডেটা একত্রিত করে।

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

মেশিন লার্নিং অপারেশন নামক নতুন শাখাটির লক্ষ্য হলো উৎপাদন পরিবেশে এআই মডেলের রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করা। একটি এআই মডেলের কর্মক্ষমতা সাধারণত সময়ের সাথে সাথে হ্রাস পায়, কারণ এটি কারখানার অভ্যন্তরীণ বিভিন্ন কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, ডেটা বিতরণ এবং গুণমানের মানদণ্ডে পরিবর্তন)। ফলস্বরূপ, শিল্প পরিবেশের উচ্চ গুণমানের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য মডেল রক্ষণাবেক্ষণ এবং মেশিন লার্নিং অপারেশন অপরিহার্য হয়ে উঠেছে (উদাহরণস্বরূপ, ৯৯% এর কম কর্মক্ষমতা সম্পন্ন মডেল কর্মীদের নিরাপত্তার জন্য বিপজ্জনক আচরণ শনাক্ত করতে ব্যর্থ হতে পারে)।

সাম্প্রতিক বছরগুলোতে ডেটারোবট, গ্রিড.এআই, পাইনকোন/জিলিজ, সেলডন এবং ওয়েটস অ্যান্ড বায়াসেস-সহ অনেক স্টার্টআপ এমএল অপস (ML Ops) ক্ষেত্রে যোগদান করেছে। প্রতিষ্ঠিত কোম্পানিগুলো তাদের বিদ্যমান এআই সফটওয়্যার অফারিং-এ মেশিন লার্নিং অপারেশন যুক্ত করেছে; এর মধ্যে মাইক্রোসফটও রয়েছে, যারা অ্যাজুর এমএল স্টুডিও-তে ডেটা ড্রিফট ডিটেকশন চালু করেছে। এই নতুন ফিচারটি ব্যবহারকারীদের ইনপুট ডেটার বণ্টনের এমন পরিবর্তন শনাক্ত করতে সক্ষম করে, যা মডেলের পারফরম্যান্স হ্রাস করে।

ফ্যাক্টর ৩: বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ

ঐতিহ্যবাহী সফটওয়্যার সরবরাহকারীরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সক্ষমতা যুক্ত করছে।

এমএস অ্যাজুর এমএল, এডব্লিউএস সেজমেইকার এবং গুগল ক্লাউড ভার্টেক্স এআই-এর মতো বিদ্যমান বৃহৎ হরাইজন্টাল এআই সফটওয়্যার টুলগুলোর পাশাপাশি, কম্পিউটারাইজড মেইনটেন্যান্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (সিএএমএমএস), ম্যানুফ্যাকচারিং এক্সিকিউশন সিস্টেম (এমইএস) বা এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ইআরপি)-এর মতো প্রচলিত সফটওয়্যার স্যুটগুলোতেও এখন এআই সক্ষমতা যুক্ত করার মাধ্যমে উল্লেখযোগ্য উন্নতি করা সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, ইআরপি সরবরাহকারী প্রতিষ্ঠান এপিকোর সফটওয়্যার তাদের এপিকোর ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট (ইভিএ)-এর মাধ্যমে নিজেদের বিদ্যমান পণ্যগুলোতে এআই সক্ষমতা যুক্ত করছে। ইন্টেলিজেন্ট ইভিএ এজেন্টগুলো ইআরপি প্রসেসগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন—উৎপাদন কার্যক্রমের সময়সূচী পরিবর্তন করা বা সাধারণ কোয়েরি সম্পাদন করা (উদাহরণস্বরূপ, পণ্যের মূল্য বা উপলব্ধ যন্ত্রাংশের সংখ্যা সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য সংগ্রহ করা)।

এআইওটি ব্যবহারের মাধ্যমে শিল্পক্ষেত্রে ব্যবহারিক প্রয়োগ উন্নত করা হচ্ছে।

বিদ্যমান হার্ডওয়্যার/সফ্টওয়্যার পরিকাঠামোতে এআই সক্ষমতা যুক্ত করার মাধ্যমে বিভিন্ন শিল্পক্ষেত্রের ব্যবহার উন্নত করা হচ্ছে। এর একটি উজ্জ্বল উদাহরণ হলো গুণমান নিয়ন্ত্রণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মেশিন ভিশন। প্রচলিত মেশিন ভিশন সিস্টেমগুলি বিশেষায়িত সফ্টওয়্যারযুক্ত সমন্বিত বা পৃথক কম্পিউটারের মাধ্যমে ছবি প্রক্রিয়াজাত করে, যা বস্তুগুলিতে ত্রুটি আছে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য পূর্বনির্ধারিত প্যারামিটার এবং থ্রেশহোল্ড (যেমন, উচ্চ কনট্রাস্ট) মূল্যায়ন করে। অনেক ক্ষেত্রে (উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন ওয়্যারিং আকৃতির ইলেকট্রনিক উপাদান), ভুল শনাক্তকরণের সংখ্যা খুব বেশি হয়।

তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে এই সিস্টেমগুলোকে পুনরুজ্জীবিত করা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, ইন্ডাস্ট্রিয়াল মেশিন ভিশন সরবরাহকারী প্রতিষ্ঠান কগনেক্স ২০২১ সালের জুলাই মাসে একটি নতুন ডিপ লার্নিং টুল (ভিশন প্রো ডিপ লার্নিং ২.০) প্রকাশ করেছে। এই নতুন টুলগুলো প্রচলিত ভিশন সিস্টেমের সাথে সমন্বিত হয়, যা ব্যবহারকারীদের একই অ্যাপ্লিকেশনে ডিপ লার্নিং এবং প্রচলিত ভিশন টুল একত্রিত করার সুযোগ দেয়। এর ফলে চিকিৎসা ও ইলেকট্রনিক্সের মতো চাহিদাপূর্ণ পরিবেশে আঁচড়, দূষণ এবং অন্যান্য ত্রুটির সঠিক পরিমাপের প্রয়োজন মেটানো সম্ভব হয়।

ফ্যাক্টর ৪: শিল্পক্ষেত্রে এআইওটি হার্ডওয়্যারের উন্নতি হচ্ছে

এআই চিপগুলো দ্রুত উন্নত হচ্ছে।

এমবেডেড হার্ডওয়্যার এআই চিপের দ্রুত প্রসার ঘটছে এবং এআই মডেলের উন্নয়ন ও প্রয়োগকে সমর্থন করার জন্য বিভিন্ন ধরনের বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এনভিডিয়া-র সর্বশেষ গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ), এ৩০ এবং এ১০, যা ২০২১ সালের মার্চ মাসে বাজারে আসে এবং রিকমেন্ডেশন সিস্টেম ও কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের মতো এআই ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত। আরেকটি উদাহরণ হলো গুগলের চতুর্থ প্রজন্মের টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউ), যা শক্তিশালী বিশেষ-উদ্দেশ্যমূলক ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট (এএসিক) এবং নির্দিষ্ট এআই ওয়ার্কলোডের (যেমন, অবজেক্ট ডিটেকশন, ইমেজ ক্লাসিফিকেশন এবং রিকমেন্ডেশন বেঞ্চমার্ক) জন্য মডেল উন্নয়ন ও প্রয়োগে ১,০০০ গুণ পর্যন্ত বেশি দক্ষতা ও গতি অর্জন করতে পারে। বিশেষায়িত এআই হার্ডওয়্যার ব্যবহার করলে মডেলের গণনার সময় কয়েক দিন থেকে কমে কয়েক মিনিটে নেমে আসে এবং অনেক ক্ষেত্রে এটি একটি যুগান্তকারী পরিবর্তন হিসেবে প্রমাণিত হয়েছে।

শক্তিশালী এআই হার্ডওয়্যার ব্যবহারের ভিত্তিতে মূল্য পরিশোধের মডেলের মাধ্যমে তাৎক্ষণিকভাবে পাওয়া যায়।

বৃহৎ প্রতিষ্ঠানগুলো ক্লাউডে কম্পিউটিং রিসোর্স সহজলভ্য করার জন্য ক্রমাগত তাদের সার্ভার আপগ্রেড করছে, যাতে ব্যবহারকারীরা ইন্ডাস্ট্রিয়াল এআই অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়ন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ২০২১ সালের নভেম্বরে AWS তাদের সর্বশেষ GPU-ভিত্তিক ইনস্ট্যান্স, Amazon EC2 G5-এর আনুষ্ঠানিক উন্মোচন ঘোষণা করে, যা NVIDIA A10G Tensor Core GPU দ্বারা চালিত এবং কম্পিউটার ভিশন ও রিকমেন্ডেশন ইঞ্জিনসহ বিভিন্ন ধরনের ML অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, ডিটেকশন সিস্টেম সরবরাহকারী প্রতিষ্ঠান ন্যানোট্রনিক্স মাইক্রোচিপ ও ন্যানোটিউব তৈরির ক্ষেত্রে প্রক্রিয়াকরণের গতি বাড়াতে এবং আরও নির্ভুল ডিটেকশন রেট অর্জন করতে তাদের এআই-ভিত্তিক কোয়ালিটি কন্ট্রোল সলিউশনের Amazon EC2 ইনস্ট্যান্স ব্যবহার করে।

উপসংহার এবং সম্ভাবনা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন কারখানার বাইরে চলে আসছে এবং এটি নতুন নতুন অ্যাপ্লিকেশন, যেমন এআই-ভিত্তিক পিডিএম (কর্মক্ষমতা ব্যবস্থাপনা), এবং বিদ্যমান সফটওয়্যার ও ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোর উন্নয়নে সর্বব্যাপী হয়ে উঠবে। বড় বড় প্রতিষ্ঠানগুলো এআই-এর বিভিন্ন ব্যবহার চালু করছে এবং সাফল্যের কথা জানাচ্ছে, আর বেশিরভাগ প্রকল্পেই বিনিয়োগের তুলনায় উচ্চ মুনাফা আসছে। সব মিলিয়ে, ক্লাউড, আইওটি প্ল্যাটফর্ম এবং শক্তিশালী এআই চিপের উত্থান নতুন প্রজন্মের সফটওয়্যার ও অপটিমাইজেশনের জন্য একটি ক্ষেত্র তৈরি করেছে।