কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এখন আর কোনো কল্পবিজ্ঞান নয়, বরং আমাদের দৈনন্দিন জীবন, শিল্প এবং যোগাযোগ ব্যবস্থার কাঠামোকে আমূল পরিবর্তন করে দেওয়া এক শক্তিশালী বাস্তবতা। স্মার্টফোন অ্যাসিস্ট্যান্ট (যেমন গুগল অ্যাসিস্ট্যান্ট বা সিরি) থেকে শুরু করে নেটফ্লিক্সের কন্টেন্ট সাজেশন, প্রতিটি ক্ষেত্রেই এআই আমাদের জীবনের অবিচ্ছেদ্য অংশে পরিণত হয়েছে। এর প্রভাব এখন আর কেবল কেবলমাত্র ব্যক্তিগত প্রযুক্তির মধ্যে সীমাবদ্ধ নেই, বরং বৃহত্তর অর্থনৈতিক ও সামাজিক পরিসরে এক বিপ্লব ঘটাচ্ছে এই এআই।
এআই আমাদের প্রাত্যহিক জীবনকে আরও স্বনির্ভর এবং সুবিধাজনক করে দিচ্ছে। স্মার্ট হোম ডিভাইসগুলো (যেমন স্মার্ট থার্মোস্ট্যাট এবং সিকিউরিটি ক্যামেরা) ব্যবহারকারীর পছন্দ অনুসারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করে এবং শক্তি সাশ্রয়ে সহায়তা করছে। নেভিগেশন অ্যাপসগুলো রিয়েল-টাইম ট্র্যাফিক ডেটা বিশ্লেষণ করে আমাদের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত রাস্তা বাতলে দিচ্ছে। স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে, পরিধানযোগ্য ডিভাইস থেকে প্রাপ্ত ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে এআই স্বাস্থ্য নজরদারি এবং ব্যক্তিগত সুস্থতা ব্যবস্থাপনায় সহায়তা করছে।
বিবিসি বাংলার একটি প্রতিবেদনে যেমন উল্লেখ করা হয়েছে, স্বয়ংক্রিয় গাড়ির মতো বহু প্রযুক্তির মূলে রয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, যা আমাদের জীবনকে বদলে দিচ্ছে। এই প্রযুক্তি চালকবিহীন গাড়িগুলোকে বাস্তবে পরিণত করার দিকে নিয়ে যাচ্ছে, যা ভবিষ্যতে পরিবহন ব্যবস্থাকে আরও নিরাপদ এবং কার্যকর করে তুলবে।
শিল্প ও ব্যবসা খাতে এআই উৎপাদনশীলতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখছে। জটিল ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে এআই দ্রুত ও সঠিক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করছে। ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো এখন গ্রাহকের আচরণ অনুমান করতে, সরবরাহ শৃঙ্খল উন্নত করতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনেক কাজ পরিচালনা করতে এআই ব্যবহার করছে। জেনারেটিভ এআই-এর (যেমন চ্যাটজিপিটি) উত্থান কনটেন্ট তৈরি, কোডিং এবং ডেটা বিশ্লেষণে অভূতপূর্ব গতি এনেছে।
বিশেষজ্ঞরা মনে করেন যে এআই অনেক কাজ প্রতিস্থাপন না করে বরং সেগুলোর রূপান্তর ঘটাচ্ছে। বিজনেস নিউজ ডেইলিতে প্রকাশিত এক বিশেষজ্ঞের মন্তব্য অনুযায়ী, কর্মীবাহিনীর কাঠামো পরিবর্তন হচ্ছে, কিন্তু আমার মনে হয় না কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অপরিহার্যভাবে কাজের প্রতিস্থাপন করছে। এটি আমাদের জ্ঞানভিত্তিক অর্থনীতি তৈরি করতে এবং জীবনের উন্নত রূপের জন্য আরও ভালো স্বয়ংক্রিয়তা তৈরি করতে সাহায্য করছে। তবে বিশ্লেষণ বা হোয়াইট-কলার কাজের ক্ষেত্র এআইয়ের প্রভাব নিয়ে কিছু উদ্বেগও রয়েছে।
যোগাযোগের ক্ষেত্রেও এআই নতুন মাত্রা যোগ করেছে।
ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট যেমন সিরি বা অ্যালেক্সা ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) ব্যবহার করে মানুষের মুখের ভাষা বুঝতে ও প্রতিক্রিয়া জানাতে পারছে, যা মানুষ ও মেশিনের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াকে সহজ করেছে। অন্যদিকে, সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলো এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর আচরণের ভিত্তিতে পারসোনালাইজড কনটেন্ট ও বিজ্ঞাপন দেখাচ্ছে, যার ফলে অনলাইন অভিজ্ঞতা আরও সুগঠিত হচ্ছে।
Editor’s Choice
ভবিষ্যতে শিশুর স্বাস্থ্যের রহস্য লুকিয়ে থাকে তার প্রথম মলে
এই প্রযুক্তির মাধ্যমে গ্লোবাল কমিউনিকেশন ও ইন্টারকানেক্টিভিটি অভূতপূর্বভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। এআই স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ এবং কথোপকথন সক্ষম করে ভাষাগত বাধা দূর করতে সহায়তা করছে।
এআই যেমন নানাভাবে সম্ভাবনা তৈরি করেছে, তেমনি এর ব্যবহার কিছু নৈতিক, সামাজিক ও অর্থনৈতিক চ্যালেঞ্জও সামনে এনেছে।
সবচেয়ে বড় উদ্বেগগুলোর মধ্যে রয়েছে কর্মসংস্থানের ওপর প্রভাব এবং নৈতিক দায়িত্বশীলতা। বিশেষজ্ঞদের অনেকে আশঙ্কা করছেন যে, স্বয়ংক্রিয়তা বাড়ার সাথে সাথে কিছু ঐতিহ্যবাহী পেশার বিলুপ্তি ঘটতে পারে। অন্যদিকে, ডেটা গোপনীয়তা, অ্যালগরিদমিক পক্ষপাত, এবং নিয়ন্ত্রণের অভাবের মতো সমস্যাগুলো নিয়েও গভীর আলোচনা চলছে। এআই-এর দীর্ঘমেয়াদি প্রভাব এবং সম্ভাব্য অস্তিত্বের ঝুঁকি নিয়েও বিতর্কের সৃষ্টি হয়েছে, যা এই প্রযুক্তির নিয়ন্ত্রণমূলক নীতি নিয়ে আলোচনাকে আরও গুরুত্বপূর্ণ করে তুলছে।
বলা যায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যেই সমাজের প্রতিটি স্তরে তার প্রভাব বিস্তার করেছে এবং এর অদম্য অগ্রযাত্রা অব্যাহত থাকবে। মানবজাতির জন্য এর সুফল নিশ্চিত করতে হলে প্রযুক্তির উন্নয়ন এবং এর দায়িত্বশীল নিয়ন্ত্রণ ও পরিচালনার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
স্বাস্থ্যসেবা খাতে এআই টুলস ব্যবহার করে রোগ নির্ণয় পদ্ধতির বিবর্তন দেখা যাচ্ছে। এক গবেষণাপত্রে উল্লেখ করা হয়েছে যে, এআই টুলসগুলো এখন সঠিক ফলাফলের মাধ্যমে রোগ শনাক্ত করতে পারে। বিশেষ করে মেডিকেল ইমেজিং, যেমন: এক্সরে, এমআরআই বিশ্লেষণে মানুষের ভুলের হার কমিয়ে আরও সঠিক রোগ নির্ণয় সম্ভব হচ্ছে।এর ফলে চিকিৎসকরা দ্রুত এবং ত্রুটিমুক্ত সিদ্ধান্ত নিতে পারছেন।
আর্থিক ক্ষেত্রে এখন আর ম্যানুয়াল জালিয়াতি সনাক্তকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় না। জার্নালের তথ্য অনুযায়ী, পরিশীলিত এআই অ্যালগরিদম এখন রিয়েল-টাইমে লক্ষ লক্ষ লেনদেন পরীক্ষা করে, উচ্চ নির্ভুলতার সাথে সন্দেহজনক কার্যকলাপকে চিহ্নিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এমন কোনো দেশ থেকে উচ্চ-মূল্যের লেনদেন চিহ্নিত করা যেখান থেকে পূর্বে ব্যবহারকারী লেনদেন করেননি এটি এআই মডেল সহজেই চিহ্নিত করতে পারে। এআই ভিত্তিক ঝুঁকি মূল্যায়ন সরঞ্জাম ব্যবহার করে ক্রেডিট কার্ড কোম্পানিগুলো ঋণখেলাপি হওয়ার পূর্বাভাস দিতে পারে, যার ফলে খারাপ ঋণ অনেকাংশে কমানো সম্ভব হয়েছে।
অ্যাকাডেমিক জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায় উঠে এসেছে যে, এআই চালিত চ্যাটবট, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ব্যবহার করে ২৪/৭ নিরবচ্ছিন্ন গ্রাহক পরিষেবা প্রদান করা যাচ্ছে। ফলস্বরূপ, পরিষেবা প্রাপ্তির সময় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায় এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি বাড়ে। এটি সংস্থাগুলোর জন্য ব্যয় সাশ্রয়ী এবং কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে।
এমডিপিআইয়ে প্রকাশিত একটি গবেষণায় দেখানো হয়েছে যে, কৌশলগত যোগাযোগে এআই-এর ভূমিকা অনস্বীকার্য। গবেষণাটি নিশ্চিত করে যে এআই, কৌশলগত ইনপুট এবং পরিষেবা ফলাফলের মধ্যে একটি সেতু হিসেবে কাজ করে। এআই বিশাল ডেটা বিশ্লেষণ করে পারসোনালাইজড মিডিয়া কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে, যা গ্রাহকদের সাথে ব্যবসার মিথস্ক্রিয়া এবং কার্যকারিতা বাড়াতে সাহায্য করে। এর মাধ্যমে ডিজিটাল মার্কেটিং যোগাযোগ কৌশলগুলোতে নতুন মাত্রা যুক্ত হয়েছে।
আইএনএমএ মিডিয়া ইনোভেশন উইকের কেস স্টাডিতে দেখানো হয়েছে, সুইস সংস্থা টামেডিয়া নিজেদের কর্মীদের এআই প্রশিক্ষণ দেওয়ার উৎকৃষ্ট উদাহরণ। বছরখানেক আগে প্রতিষ্ঠানটির এআই ল্যাব লিড নাদিয়া কোহলির প্রতিষ্ঠানের কর্মীদের জন্য প্রশিক্ষণের ব্যবস্থা করেন। তারা একটি ইন-হাউস এআই টুল তৈরি করে সেটিকে নিউজরুমে একীভূত করেছে, যা কর্মপ্রবাহের গতি ও দক্ষতা বৃদ্ধি করেছে। এই কেস স্টাডি প্রমাণ করে যে এআই-এর সফল একীকরণের জন্য কর্মীকেন্দ্রিক প্রশিক্ষণ এবং অভ্যন্তরীণ সহযোগিতা অত্যাবশ্যক। এরপর থেকে এ পর্যন্ত তারা দেশজুড়ে ৬০০ সাংবাদিকের সাথে এ বিষয়ে কাজ করেছে।
উন্নত দেশগুলোতে এআই ব্যবহারের বাস্তবিক উদাহরণ
উন্নত দেশগুলোতে এআই স্বাস্থ্য, অর্থ এবং যোগাযোগ ব্যবস্থার মান, গতি ও দক্ষতা বাড়াতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখছে।
গুগল ডিপমাইন্ড এবং ইউকের এনএইচএস: ইউকে-ভিত্তিক গুগল ডিপমাইন্ড একটি এআই প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে যা রয়্যাল ফ্রি লন্ডন এনএইচএস ট্রাস্টের সাথে কাজ করে। তাদের ‘স্ট্রিমস’ নামক অ্যাপটি কিডনি বৈকল্যের মতো গুরুতর অবস্থার জন্য রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং নার্স ও ডাক্তারদের রিয়েল-টাইমে সতর্ক করে দেয়। এর ফলে কয়েক মিনিটের মধ্যে রোগীরা দ্রুত চিকিৎসা পান, যেখানে আগে প্রক্রিয়াটি কয়েক ঘণ্টা সময় নিত।
সূত্র: Evaluation of a digitally-enabled care pathway for acute kidney injury management in hospital emergency admissions
আইবিএম ওয়াটসন ফর অনকোলজি: মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে আইবিএম ওয়াটসন এআই ব্যবহার করে ক্যান্সার রোগীদের চিকিৎসার জন্য লক্ষ লক্ষ মেডিকেল জার্নাল, ক্লিনিকাল ট্রায়ালের তথ্য এবং চিকিৎসার নির্দেশিকা বিশ্লেষণ করে। এটি ডাক্তারদের জন্য নির্দিষ্ট রোগীর জিনগত তথ্য এবং চিকিৎসার ইতিহাসের ভিত্তিতে সর্বাধিক উপযুক্ত চিকিৎসা বিকল্পগুলো সুপারিশ করে।
সূত্র: Apollo Hospitals Adopts IBM Watson for Oncology and IBM Watson for Genomics to Help Physicians Make Data-Driven Cancer Care Decisions
জেপিমরগ্যান চেজ : মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বৃহত্তম ব্যাংকগুলোর মধ্যে একটি, জেপিমরগ্যান চেজ, তাদের অভ্যন্তরীণ আইন বিভাগকে স্বয়ংক্রিয় করতে এআই ব্যবহার করে। তাদের একটি প্রোগ্রাম রয়েছে যা বাণিজ্যিক ঋণ চুক্তিগুলো কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে পর্যালোচনা করে, যে কাজটি করতে আইনজীবীদের হাজার হাজার ঘণ্টা সময় লাগত। এ ছাড়া, জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য এআই মডেল ব্যবহার করা হয় যা সেকেন্ডের মধ্যে কোটি কোটি লেনদেন স্ক্যান করে সন্দেহজনক আচরণ চিহ্নিত করে।
সূত্র: JPMorgan Software Does in Seconds What Took Lawyers 360,000 Hours
ক্লেইনা অটোমেটেড ঋণ মূল্যায়ন : সুইডেন-ভিত্তিক ফিনটেক সংস্থা ক্লানারা এআই ব্যবহার করে দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে গ্রাহকের ঋণ ঝুঁকি মূল্যায়ন করে। এটি গ্রাহকের ক্রয় আচরণ এবং অন্যান্য ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণ করে মুহূর্তের মধ্যে সিদ্ধান্ত নেয় যে একজন ব্যবহারকারীকে তাদের পরিষেবা দেওয়া হবে কি না, যা ঐতিহ্যবাহী ক্রেডিট চেক পদ্ধতির চেয়ে অনেক দ্রুত এবং কার্যকর।
সূত্র: How Klarna Is Using AI to Revolutionize Buy Now, Pay Later Services
নেটফ্লিক্স রিকমেন্ডেশন ইঞ্জিন : মার্কিন স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম নেটফ্লিক্স হলো এআইচালিত সাজেশস ইঞ্জিনের একটি অন্যতম সফল উদাহরণ। তাদের এআই মডেল প্রতিটি ব্যবহারকারী কী কী দেখেছেন, সেগুলোতে কী রেটিং দিয়েছেন, সার্চ প্যাটার্ন এবং কখন/কীভাবে তারা দেখেন, তার ভিত্তিতে পারসোনালাইজড কন্টেন্ট সামনে নিয়ে আসেন। এই সাজেশন এতই কার্যকর যে এটি গ্রাহকের সন্তুষ্টি ও গ্রাহক ধরে রাখার ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং নেটফ্লিক্সের কন্টেন্ট দেখার প্রায় ৮০% এর জন্য কার্যকর।
রয়টার্স ও এপি অটোমেটেড নিউজ রাইটিং: অ্যাসোসিয়েটেড প্রেস (এপি) এবং রয়টার্সের মতো আন্তর্জাতিক সংবাদ সংস্থাগুলো বিশেষত আর্থিক ফলাফল, ক্রীড়া স্কোর বা প্রাকৃতিক দুর্যোগের মতো ডেটা-ভিত্তিক খবর তৈরির জন্য এআই ব্যবহার করে। এআই সফটওয়্যারটি ডেটা ইনপুট নিয়ে মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং নির্ভুলভাবে সংক্ষিপ্ত সংবাদ প্রতিবেদন তৈরি করতে পারে। এর ফলে সাংবাদিকরা আরও জটিল এবং অনুসন্ধানী রিপোর্ট তৈরিতে মনোযোগ দিতে পারেন।
সূত্র: The AP announces five AI tools to help local newsrooms with tasks like transcription and sorting pitches
উৎপাদন শিল্পে তুলনামূলক বিশ্লেষণ : নব্বইয়ের দশক বনাম এআই পরবর্তী সময়
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আবির্ভাবের ফলে যে খাতটি সবচেয়ে নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হয়েছে, তার মধ্যে অন্যতম হলো উৎপাদন শিল্প। নব্বইয়ের দশকের প্রথমার্ধের সাথে বর্তমান সময়ের একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণ এই পরিবর্তনের ব্যাপকতা তুলে ধরতে পারে।
নব্বইয়ের দশকে উৎপাদন শিল্পে কম্পিউটার নিয়ন্ত্রিত যন্ত্রপাতি এবং শিল্প রোবট ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়তা শুরু হয়, যা ভর উৎপাদনে অভূতপূর্ব গতি এনেছিল। এই দশকে, উৎপাদন প্রক্রিয়া মূলত একটি রৈখিক মডেল অনুসরণ করতো। পণ্য নকশা করা হতো, উৎপাদন শুরু হতো এবং গুণগত মান নিয়ন্ত্রণের জন্য শেষে নমুনা পরীক্ষা করা হতো।
নব্বই দশকে পণ্যের গুণগত মান নিয়ন্ত্রণ ছিল মূলত মানুষ-চালিত এবং পরিসংখ্যান-ভিত্তিক। কর্মীরা ম্যানুয়ালি বা সেন্সর ব্যবহার করে নির্দিষ্ট বিরতিতে পণ্য পরীক্ষা করতেন। কোনো ত্রুটি দেখা দিলে, তা সনাক্ত করতে এবং তার কারণ খুঁজে বের করতে অনেক সময় লাগত, ফলে ত্রুটিপূর্ণ পণ্যের একটি বড় অংশ বাজারজাত হয়ে যাওয়ার ঝুঁকি থাকত।
সাপ্লাই চেন: সাপ্লাই চেন ব্যবস্থাপনা ছিল ধীর এবং অসমন্বিত। চাহিদা পূর্বাভাস তৈরি হতো ঐতিহাসিক তথ্যের ওপর ভিত্তি করে এবং সরবরাহের প্রক্রিয়া ছিল দীর্ঘ এবং অনমনীয় (ইনফ্লেক্সিবল) । হঠাৎ করে বাজারের চাহিদার পরিবর্তন হলে, কারখানাগুলো দ্রুত সাড়া দিতে পারতো না, যার ফলে হয় অতিরিক্ত পণ্য মজুত বা কাঁচামালের অভাব দেখা দিত।
রক্ষণাবেক্ষণ: যন্ত্রপাতি রক্ষণাবেক্ষণ ছিল মূলত সময়-ভিত্তিক বা প্রতিরোধমূলক। অর্থাৎ, যন্ত্র ভালো থাকুক বা খারাপ, একটি নির্দিষ্ট সময় পর তার রক্ষণাবেক্ষণ করা হতো। এর ফলে অপ্রয়োজনীয় রক্ষণাবেক্ষণ খরচ হতো বা গুরুত্বপূর্ণ যন্ত্রাংশ অকেজো হওয়ার আগ পর্যন্ত পরিবর্তন করা হতো না, যার ফলে উৎপাদন ব্যাহত হতো।
বর্তমানে চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের অংশ হিসেবে এআই উৎপাদন শিল্পকে একটি ‘স্মার্ট ফ্যাক্টরি’ মডেলে রূপান্তরিত করেছে। এই পরিবর্তন কেবল স্বয়ংক্রিয়তার ঊর্ধ্বে উঠে জ্ঞানীয় বা কগনিটিভ ক্ষমতা যোগ করেছে।
গুণগত মান নিয়ন্ত্রণ : এখন এআইচালিত কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম রিয়েল-টাইমে উৎপাদিত প্রতিটি পণ্য পরীক্ষা করতে পারে। এই সিস্টেম মানুষের চোখ যা সহজে ধরতে পারে না, সেই অতি সূক্ষ্ম ত্রুটিও সনাক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি গবেষণাপত্রে দেখানো হয়েছে যে, এআই ব্যবহার করে ইমেজ প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে পণ্যের গুণগত মান পরীক্ষা করলে ত্রুটি সনাক্তকরণের নির্ভুলতা ৯৯ শতাংশের বেশি হতে পারে। কোনো ত্রুটি দেখা দিলেই এআই তার মূল কারণ বিশ্লেষণ করে উৎপাদন প্রক্রিয়ার কোথায় সমস্যা হচ্ছে, তা মুহূর্তের মধ্যে জানিয়ে দেয়।
সাপ্লাই চেন: এআই সাপ্লাই চেনকে স্ব-শাসিত এবং অত্যন্ত নমনীয় করে তুলেছে। উন্নত অ্যালগরিদম রিয়েল-টাইম ডেটা (বাজারের প্রবণতা, আবহাওয়ার পূর্বাভাস, সামাজিক মাধ্যমের আলোচনা) ব্যবহার করে অত্যন্ত নির্ভুল চাহিদা পূর্বাভাস তৈরি করে। এই তথ্য অনুযায়ী, উৎপাদন ও রসদ প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিজেদেরকে দ্রুত মানিয়ে নেয়। এমআইটি স্লোন ম্যানেজমেন্ট রিভিউয়ের একটি প্রতিবেদনে এই প্রসঙ্গে বলা হয়েছে যে, এআইয়ের কারণে সাপ্লাই চেনে দৃশ্যমানতা (ভিজিবিলিটি) এবং স্থিতিস্থাপকতা বহুলাংশে বৃদ্ধি পেয়েছে।
ভবিষ্যৎ-ভিত্তিক রক্ষণাবেক্ষণ: এটিই সবচেয়ে বড় পরিবর্তনগুলোর একটি। এআই এখন মেশিনের সেন্সর থেকে ডেটা (কম্পন, তাপমাত্রা, চাপ) বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যৎ-ভিত্তিক রক্ষণাবেক্ষণ পরিচালনা করে। মেশিনটি কখন বিকল হতে পারে, এআই তার পূর্বাভাস দিতে পারে। এর ফলে রক্ষণাবেক্ষণের সময় এমনভাবে নির্ধারণ করা হয় যাতে মেশিনটি অকেজো হওয়ার ঠিক আগে মেরামতের ব্যবস্থা করা যায়, যার ফলে উৎপাদন ব্যাহত হওয়ার সম্ভাবনা প্রায় ২৫% থেকে ৩০% কমে যায়।
Editor’s Choice
নিষেধাজ্ঞা উপেক্ষা করে রাশিয়া কীভাবে তেল বিক্রি করছে?
নব্বইয়ের দশকের “কেবল স্বয়ংক্রিয়তা” থেকে বর্তমানের “জ্ঞানীয় স্বয়ংক্রিয়তা” বা কগনিটিভ ম্যানুফ্যাকচারিং-এ রূপান্তর ঘটেছে। এআই উৎপাদন শিল্পকে কেবল দ্রুত ও দক্ষ করে তোলেনি, বরং একে স্ব-শিক্ষণশীল, স্ব-সমন্বয়কারী এবং অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য করে তুলেছে, যা বিশ্বব্যাপী অর্থনৈতিক উৎপাদনশীলতার জন্য নতুন মানদণ্ড তৈরি করেছে।