কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) স্টক মার্কেটে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেছে, এনভিডিয়া, ব্রডকোম এবং সুপার মাইক্রো কম্পিউটারের মতো কোম্পানিগুলির উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি এবং তাদের স্টক বিভক্ত করার সাথে। মাইক্রোসফট এবং সার্ভিস নাউ 2024 সালে স্টক বিভাজনের সম্ভাব্য প্রার্থী হিসাবে দেখা যাচ্ছে, কারণ তাদের শেয়ারগুলিও উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। মাইক্রোসফট হল শীর্ষস্থানীয় সফটওয়্যার কোম্পানি, এবং এর জেনারেটিভ এআই সহায়ক এবং আজুর পরিষেবাগুলি এর বাজার অংশীদারিত্ব বৃদ্ধিতে অবদান রেখেছে। যাইহোক, এর মূল্যায়ন বর্তমানে বেশি হতে পারে। সার্ভিস নাউ ওয়ার্কফ্লো ম্যানেজমেন্ট সফটওয়্যারে বিশেষজ্ঞ এবং এর জেনারেটিভ এআই সরঞ্জামগুলির জন্য পরিচিতি পেয়েছে। এর আর্থিক কর্মক্ষমতা শক্তিশালী হয়েছে, কিন্তু এর মূল্যায়নও উচ্চ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। বিনিয়োগকারীদের যেকোনো বিনিয়োগ সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে বিস্তারিত গবেষণা করা সুপারিশ করা হয়।

দুর্ভাগ্যবশত, অসুবিধার জন্য আমরা ক্ষমাপ্রার্থী। এই ওয়েবসাইটটি আপনার বর্তমান অবস্থানে বর্তমানে প্রবেশযোগ্য নয়। এরর 451 মনে হচ্ছে আপনি এই ওয়েবসাইটটিতে যুক্তরাষ্ট্র ছাড়া অন্য কোন দেশ থেকে প্রবেশ করার চেষ্টা করছেন। অতএব, এই মুহূর্তে প্রবেশ অনুমোদিত হতে পারে না।

শুক্রবার কর্মকর্তারা ঘোষণা করেছেন যে 'AUKUS' নামে পরিচিত মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, যুক্তরাজ্য এবং অস্ট্রেলিয়ার সামরিক জোট দ্বারা পরিচালিত পরীক্ষায় 'বিরোধপূর্ণ পরিবেশে' (contested environments) মানববিহীন আকাশযান (UAV) এর সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) সাম্প্রতিক সংহতকরণ সফলভাবে উত্তীর্ণ হয়েছে। সংবেদনশীল প্রযুক্তির প্রান্তিক কাজগুলি সমস্ত তিনটি প্রতিরক্ষা সংস্থার দ্বারা পরীক্ষা করা হয়েছিল যাতে ভূমি, সামুদ্রিক, বায়ু এবং সাইবারস্পেস সহ বিভিন্ন যুদ্ধে UAV গুলি তাদের মিশন সম্পূর্ণ করতে এবং নেটওয়ার্ক সংযোগ বজায় রাখতে পারে কিনা তা মূল্যায়ন করা যায়। AUKUS চুক্তির দ্বিতীয় স্তম্ভের অংশ হিসাবে, তিনটি দেশ প্রতিরক্ষা এবং সুরক্ষা উদ্দেশ্যে AI প্রযুক্তিগুলিকে সামঞ্জস্য করতে সহযোগিতা করছে, যার লক্ষ্য ইন্দো-প্রশান্ত মহাসাগরীয় অঞ্চলে ক্রমবর্ধমান চীনা আগ্রাসনের মোকাবিলা করা। প্রতিরক্ষা বিভাগ (DOD) UAV গুলির সাথে AI এর সংহতিকে একটি উপায় হিসাবে হাইলাইট করেছে শত্রু লক্ষ্যগুলি সনাক্ত করার, প্রতিক্রিয়া সিদ্ধান্ত নেওয়ার এবং হুমকির বিরুদ্ধে কাজ করার মধ্যে সময় কমাতে। একবার সম্পূর্ণরূপে উন্নত এবং জাতীয় প্ল্যাটফর্মগুলিতে সংহত হওয়ার পর, এই উন্নত সেন্সিং সিস্টেমগুলি কমান্ডারদের অনুকূল সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য আরও নির্ভরযোগ্য ডেটা সরবরাহ করবে, যার ফলে বিভিন্ন পরিষেবা এবং জাতির সাথে যুক্ত যৌথ সামরিক অভিযানে কাইনেটিক হুমকির দ্রুত প্রতিক্রিয়া সক্ষম হবে।, ডোড অনুযায়ী। 'রেজিলিয়েন্ট এবং অটোনোমাস আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স টেকনোলজি' (RAAIT) পরীক্ষার সময় পরীক্ষা করা একটি সিস্টেমের একটি উদাহরণ ছিল ট্যাকটিক্যাল অ্যাসল্ট কিট (TAK), একটি মানচিত্র ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন যা প্রতিদ্বন্দ্বী বাহিনীর অবস্থান সনাক্ত করতে একটি ব্রিটিশ UAV কে সহায়তা করেছিল। সফ্টওয়্যারটি সংগ্রহ করা ডেটা ভিত্তিক বাস্তব সময় সামঞ্জস্য করেছে, যা বিশদ চিত্র সরবরাহকারী অন্য UAV এর সাথে ভাগ করা হয়েছিল। সমন্বিত তথ্যটি ট্যাকটিক্যাল অপারেশন সেন্টারে (TOC) একটি 'AI অফিসার' দ্বারা পর্যালোচনা করা হয়েছিল, যিনি মানব তত্ত্বাবধান প্রদান করেছিলেন তারপর একটি অস্ট্রেলিয়ান XT-8 UAV স্ট্রাইক উদ্দেশ্যে মোতায়েন করা যেতে পারে। অফিস অফ দ্য আন্ডার সেক্রেটারি অফ ডিফেন্স ফর রিসার্চ অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ট্রাস্টেড AI এবং অটোনোমি বিভাগের প্রধান পরিচালক কিম্বারলি স্যাবলন, RAAIT প্রোগ্রামে অগ্রগতির উপর জোর দিয়ে ইন্টারচেঞ্জেবিলিটি এবং ইন্টারঅপারেবিলিটির উপর ফোকাস করে যে কোনও সংমিশ্রণ নিশ্চিত করার ওপর জোর দেন ডেটাসেট, মডেল, অ্যালগরিদম এবং প্ল্যাটফর্মগুলি সমস্ত তিনটি জাতির মধ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে। যৌথ পরীক্ষাগুলি থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি একটি AIA ইকোসিস্টেমের উন্নয়নে অবদান রাখবে যা সমস্ত তিনটি জাতির দ্বারা অপারেশনাল উদ্দেশ্যে কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। স্যাবলন একটি অদলবদলি এবং আন্তঃব্যবহারযোগ্য, তবে মজবুত পাইপলাইন অর্জনের লক্ষ্য প্রকাশ করেছেন, যা ডেটা সংগ্রহ, AI সিস্টেম প্রশিক্ষণ, পরীক্ষার এবং মূল্যায়ন, এবং ১০ ঘন্টার কম সময়ের মধ্যে প্রান্তে অনাকাঙ্ক্ষিত হুমকির জন্য অভিযোজন সক্ষম করে। এই মাইলফলক অংশীদারিত্বের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য কৃতিত্ব উপস্থাপন করে।

পুলিশ কর্মকর্তারা ঐতিহাসিকভাবে প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন এবং পুলিশের কাজের নীতি সংস্কারে সন্দেহাতীত ছিলেন, ব্যবস্থাপনা থেকে গোপন উদ্দেশ্য সন্দেহ করতেন। তবে, এই নতুন সিস্টেম এবং নিয়মগুলি শেষ পর্যন্ত পুলিশ কার্যকারিতা এবং কর্মকর্তার নিরাপত্তা বৃদ্ধি করেছে। পুলিশের কাজে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) ব্যবহার পরবর্তী সম্ভাব্য প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন যা অগ্রগতি এবং বিতর্ক উভয়ই আনতে পারে। একটি ক্ষেত্রে যেখানে এআই ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে, তা হলো পুলিশ শরীরের ক্যামেরার ভিডিও ফুটেজ বিশ্লেষণের মাধ্যমে পুলিশের সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করা। এটি কার্যকর পর-কর্মসূচী পর্যালোচনা সক্ষম করবে এবং কর্মকর্তার দক্ষতা এবং সক্ষমতা বাড়াবে। এআই সহায়তা ছাড়া রেকর্ডিংয়ের পরিমাণ উদ্বেগজনক হতে পারে, এবং বর্তমানে, তারা প্রধানত পুলিশ আচরণের বিরুদ্ধে অভিযোগের মামলায় প্রমাণ হিসেবে ব্যবহৃত হয়। শরীরের ক্যামেরার ফুটেজের এআই বিশ্লেষণ একজন কর্মকর্তার সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়ায় মূল্যবান তথ্য সরবরাহ করতে পারে, ব্যক্তিত্ব, প্রশিক্ষণ, পক্ষপাত, অভিজ্ঞতা, ক্লান্তি, এবং চাপ স্তরের মতো কারণগুলি বিবেচনায় নিয়ে। তাদের কর্মক্ষমতা অধ্যয়ন করে, কর্মকর্তারা অবচেতন পক্ষপাত সনাক্ত এবং সমাধান করতে পারে, পাশাপাশি ক্লান্তি এবং চাপ কীভাবে তাদের বিচারকে প্রভাবিত করে তা বুঝতে পারে। পুলিশের কাজে এআই বাস্তবায়ন শুরু করা বাহিনীর ভুল পথে যাওয়া কর্মকর্তাদের সাথে প্রাথমিক হস্তক্ষেপ বাড়াবে এবং ব্যক্তিগত এবং বিভাগীয় দায়িত্বযোগ্যতা উন্নত করবে। বিভাগগুলি গুরুতর ঘটনাগুলিতে ওঠা আগে সমস্যাজনক আচরণ প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিউ জার্সির প্যাটারসন পুলিশ বিভাগ ইতিমধ্যেই সমালোচনামূলক ঘটনাগুলি সনাক্ত করতে এবং কর্মকর্তার আচরণ পর্যালোচনা করতে এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করছে। পুলিশের কাজে এআই দ্বারা সুবিধা নিতে, পেশাদার উন্নয়নের জন্য একটি প্রতিশ্রুতি প্রয়োজন। বিভাগগুলি একই শিফট এবং স্টেশন গৃহ থেকে কর্মকর্তাদের এবং সুপারভাইজারদের সমন্বয়ে লার্নিং স্কোয়াড স্থাপন করা উচিত, যারা নিয়মিত নিজেদের ক্ষেত্রে পর্যালোচনা এবং প্রতিক্রিয়া ভাগ করবেন। এই সহযোগিতামূলক পদ্ধতি, এআই দ্বারা তৈরি প্যাটার্ন বিশ্লেষণ দ্বারা সহযোগিত, কর্মকর্তাদের নিজেদের অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং সেলসমোজ সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে সক্ষম করে। তবে, পুলিশের কাজে এআই প্রবর্তন করতে বিশ্বাস এবং স্বচ্ছতা তৈরির জন্য আলোচনা এবং আলোচনা প্রয়োজন। নাগরিক অধিকারের সুরক্ষা এবং সম্প্রদায় নেতৃবৃন্দ এবং সিভিল রাইটস গ্রুপগুলি বিকাশ প্রক্রিয়ায় অন্তর্ভুক্ত আইনি প্রয়োজনীয়। প্রাথমিক সন্দেহ থাকা সত্ত্বেও, পুলিশ প্রযুক্তি এবং দ্যু প্রসেসে পূর্বের উন্নতি অফিসার এবং সম্প্রদায়ের নিরাপত্তা বৃদ্ধি করেছে, পাশাপাশি ন্যায়বিচার উন্নত করেছে। এআই এই চলমান অগ্রগতির পরবর্তী অধ্যায় হতে পারে।

টেনেসির রোয়েন কাউন্টি জরুরী অবস্থায় সাহায্যের প্রয়োজনীয় ব্যক্তিদের কার্যকরভাবে সনাক্ত করার চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। প্রায়শই, সাহায্যের প্রয়োজনে বাড়িগুলি সনাক্ত করা কঠিন, কারণ ভারী বৃষ্টি, অন্ধকার বা খারাপভাবে দৃশ্যমান ঠিকানার মতো কারণগুলি দৃশ্যমানতাকে বাধা দিতে পারে। এই সমস্যার সমাধানের জন্য, আরাইভ এআই একটি জরুরী আলোকসজ্জা ব্যবস্থা তৈরি করেছে যা জরুরী অবস্থায় এই বাড়িগুলিকে আরও দৃশ্যমান করার লক্ষ্য রাখে। রোয়েন কাউন্টি রেসকিউ স্কোয়াডের ইউনিট ডিরেক্টর থমাস ডিলনের মতে, সাহায্যের প্রয়োজনীয় কাউকে সনাক্ত করা সাধারণত কাউকে বাহিরে প্রথম প্রতিক্রিয়াকারীদের ইঙ্গিত করা নির্ভর করে। তবে, এটি সবসময় সম্ভব হয় না, তাই নতুন জরুরী আলোকসজ্জা ব্যবস্থা তাদের সঠিক ঠিকানা খুঁজে পাওয়ার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করবে। এই ব্যবস্থা শুধুমাত্র জিপিএস নির্ভর করবে না, বরং ভিজ্যুয়াল ইঙ্গিতও প্রদান করবে। ডেভিড শ্রোয়েডার, দীর্ঘ সময়ের প্যারামেডিক এবং আরাইভ এআই-এর ব্র্যান্ড অ্যাম্বাসেডর, বিশ্বাস করেন যে জরুরী আলোকসজ্জা ব্যবস্থা দ্রুত প্রতিক্রিয়ার অনুমতি দেবে, যার ফলে প্রথম প্রতিক্রিয়াকারীরা ৯১১-তে কল করা ব্যক্তিকে দ্রুত সনাক্ত করতে পারবেন। প্রতিক্রিয়া সময়ের এই হ্রাস জরুরী অবস্থার সময় সময়মতো সহায়তা প্রদান করার জন্য অত্যাবশ্যক, যার ফলে প্রভাবিতদের জন্য সামগ্রিক ফলাফল উন্নত হয়। আরাইভ এআই জরুরী আলোকসজ্জা ব্যবস্থা ২০১৪ সাল থেকে উন্নয়নের অধীনে রয়েছে এবং ২০১৮ সালে তহবিল পেতে শুরু করে। এই বছর, স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশন দিয়ে শুরু করে, এই ব্যবস্থা রোয়েন কাউন্টিতে জরুরী প্রতিক্রিয়া উন্নত করতে সহায়তা করবে।

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় ব্যবহৃত শক্তিশালী অ্যালগরিদম। তাদের জটিল কাঠামোর কারণে তাদের ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে। তবে, গবেষকরা একটি নতুন ধরনের নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছেন যা ছোট হলেও আরও ব্যাখ্যাযোগ্য এবং নির্ভুল। এই নেটওয়ার্কগুলি, কোলমোগোরভ-আর্নল্ড নেটওয়ার্কস (KANs) নামে পরিচিত, নিউরনের মধ্যে সংযোগের শক্তি নয় বরং সংযোগগুলির সম্পূর্ণ প্রকৃতি শিখে। এটি আরও বেশি নমনীয়তা এবং কম শেখা পরামিতি প্রদান করে। গবেষকরা কিছু বৈজ্ঞানিক কাজের উপর KANs পরীক্ষা করেছেন এবং দেখেছেন যে তারা ঐতিহ্যবাহী নেটওয়ার্কগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। তারা আরও আবিষ্কার করেছেন যে তারা KANs-এর কার্যাবলী সরলীকরণের জন্য তাদের দৃশ্যমান ম্যাপ এবং পরিবর্তন করতে পারে। অনেক গবেষক বিভিন্ন ক্ষেত্রে, যেমন কম্পিউটার ভিশন এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে KANs-এর সম্ভাবনা নিয়ে উত্তেজিত।

স্বাস্থ্যসেবা ক্ষেত্রে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ক্লিনিকাল গবেষণায় উদ্ভাবন চালাচ্ছে এবং গবেষণার দক্ষতা উন্নত করছে। তবে, ক্লিনিকাল সেটিংসে এর ব্যবহার সীমিত এবং AI-সক্ষম গবেষণাগুলিতে তথ্য এবং অ্যালগরিদম, অংশগ্রহণকারী এবং প্রযুক্তিতে প্রবেশাধিকারের মধ্যে বৈষম্য রয়েছে। একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনায় ১৫৯টি AI-সক্ষম গবেষণা চিহ্নিত করা হয়েছে, যার বেশিরভাগই উত্তর আমেরিকা, ইউরোপ এবং পূর্ব এশিয়ায় পরিচালিত হয়েছে। অধিকাংশ গবেষণাই উচ্চ-আয়ের দেশগুলোতে হয়েছে, যেখানে নিম্ন আয়ের দেশগুলোর প্রতিনিধিত্ব সীমিত। এই গবেষণাগুলিতে বিষয়গুলির মধ্যে লিঙ্গ বৈষম্যও পাওয়া গেছে। শুধুমাত্র একটি ছোট শতাংশের সমান সংখ্যক পুরুষ এবং মহিলা বিষয় ছিল। এই বৈষম্যগুলো দূর করতে, AI-সক্ষম গবেষণায় বৈচিত্র্যময় গবেষকদের এবং লিঙ্গ-সুষম বিষয়গুলির সংশ্লেষের পাশাপাশি আন্তর্জাতিক সহযোগিতা উত্সাহিত করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি স্বাস্থ্যসেবায় AI-এর সমান ও কার্যকর ব্যবহারের প্রচার করবে।