বাংলাদেশের জন্য অবৈধ ইটভাটা শনাক্তের প্রযুক্তি উদ্ভাবন

34
বাংলাদেশের তিন থেকে চার শতাংশ ইটভাটা কোনো না কোনো স্কুলের এক কিলোমিটারের ভেতরে অবস্থিত!

বিশেষ প্রতিবেদক: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে কম খরচে বাংলাদেশের অবৈধ ইটভাটা শনাক্তের একটি উপায় বের করেছেন যুক্তরাষ্ট্রের স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি এবং ঢাকার আইসিডিডিআর’বি।

এই দুটি প্রতিষ্ঠানের গবেষকেরা এ বিষয়ে সম্প্রতি একটি গবেষণা করেন। সেই গবেষণাপত্রটি বিশ্লেষণ করে নিউজ হান্ট দেখেছে, স্যাটেলাইট ছবি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির সমন্বয়ে সস্তা এবং সহজলভ্যভাবে দেশের বিভিন্ন অঞ্চলের ক্ষতিকর ইটভাটা শনাক্ত করা যাবে।

যুক্তরাষ্ট্রের ন্যাশনাল একাডেমি অব সায়েন্সের বিজ্ঞানবিষয়ক সাময়িকী প্রসিডিংস অব দ্য ন্যাশনাল একাডেমি অব সায়েন্সেস-এ ওই গবেষণা নিবন্ধটি প্রায় সপ্তাহ দুয়েক আগে প্রকাশিত হয়।

বাংলাদেশে ঠিক কতটি ইটভাটা আছে, সে বিষয়ে নির্দিষ্ট কোনো তথ্য নেই। মার্কিন গবেষকেরা বলছেন, বাংলাদেশের প্রায় প্রতিটি মানুষ কোনো না কোনো ইটভাটার ১০ কিলোমিটারের ভেতরে বসবাস করেন এবং প্রায় দুই কোটি মানুষ এক কিলোমিটার এলাকার ভেতর বসবাস করেন।

অধিকাংশ ইটভাটায় পুরোনো পদ্ধতিতে ইট পোড়ানো হয়, যা দেশের বায়ু দূষণের অন্যতম প্রধান কারণ।

গবেষকেরা লিখেছেন, বাংলাদেশের বার্ষিক কার্বন নিঃসরণের প্রায় ১৭ শতাংশ ইটভাটা থেকে আসে। ঢাকা শহরে যত মানুষ ফুসফুসের সমস্যায় ভুগছেন, তাদের অধিকাংশের সমস্যা বাড়ছে বায়ু দূষণের কারণে।

ইটভাটা শনাক্ত করতে বাংলাদেশ সরকার ম্যানুয়ালি পদক্ষেপ নিয়েছে আগেই। তবে এভাবে হাতেকলমে ইটভাটা শনাক্ত করা দুরূহ একটি কাজ। সময়ও লাগবে অনেক বেশি।

গবেষকেরা বলছেন, আগের ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের ভিত্তিতে তারা এমন একটি অ্যালগরিদম তৈরি করেছেন যা আপনা-আপনি কোনো অঞ্চলের ক্ষতিকর ইটভাটা শনাক্ত করে নোটিফিকেশন পাঠাতে পারবে।

বাংলাদেশের বার্ষিক কার্বন নিঃসরণের প্রায় ১৭ শতাংশ ইটভাটা থেকে আসে

মেশিন লার্নিং কী: কম্পিউটারকে এমন একটি ক্ষমতা দেওয়া হয়, যার জন্য সেটি যেকোনো কিছু আগে থেকে ওই বিষয়ক প্রোগ্রাম লেখা ছাড়াই শিখতে পারে-এটিই মেশিন লার্নিং। নিজে থেকে শেখার ক্ষমতার কারণে কম্পিউটার যেকোনো কিছুই করতে পারে খুব সহজে। অন্যভাবে বলা যেতে পারে, যদি কম্পিউটারের খেলার সংখ্যা বাড়ানোর পাশাপাশি তার জেতার হার বেড়ে যায়, তাহলে বুঝতে হবে সেই কম্পিউটারটি আসলেই শিখছে। মানে সে খেলতে খেলতে শিখছে, আর নিজে থেকে এই শেখার ক্ষমতাকেই বলে মেশিন লার্নিং।

মেশিন লার্নিং’-এর মূল তত্ত্ব হচ্ছে, বিপুল পরিমাণ ডেটা বা তথ্য-উপাত্ত থেকে কোনো নির্দিষ্ট তথ্যের প্যাটার্ন বা ‘মডেল’ সঠিকভাবে বের করা। এরপর সেটি ব্যবহার করে নতুন কোনো তথ্যের শ্রেণিবিন্যাস করা, যেটি ‘ক্লাসিফিকেশন’ হিসেবে পরিচিত।

এই ক্লাসিফিকেশন কেন করা দরকার? উত্তর হচ্ছে-ধরুন আপনাকে বলা হলো এক, দুই ও পাঁচ পয়সার শ্রেণিবিন্যাস করতে, আপনি কীভাবে সেটি করবেন? একটি উপায় হচ্ছে, আপনি পয়সাগুলো তাদের পরিধি আর ওজন অনুযায়ী ভাগ করতে পারেন। কারণ, একেক পয়সার পরিধি আর ওজন একটু ভিন্নই হয়ে থাকে। এই শ্রেণিবিন্যাস জিনিসটি মানুষের জন্য হয়তোবা অনেক সহজ, কিন্তু একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামের জন্য নয়। এই শ্রেণিবিন্যাস কোনো প্রোগ্রামারের বোঝার জন্য দরকার অনেক ডেটা, যা থেকে প্রোগ্রাম বুঝতে পারবে সঠিকভাবে পয়সার শ্রেণিবিন্যাস ও শনাক্তকরণ।

মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলো হচ্ছে-স্পিচ রিকগনিশন, ইমেজ রিকগনিশন ও অনুমান।

ইটভাটা শনাক্তের ক্ষেত্রে ইমেজ রিকগনিশনে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হবে।

ইটভাটা সাধারণত স্যাটেলাইট ছবিতে দেখা যায়। তবে এই ছবি থেকে লোকেশন শনাক্ত করা ব্যয়বহুল এবং সময় সাপেক্ষ কাজ। নতুন গবেষণায় এমন একটি পদ্ধতির কথা বলা হয়েছে, যার মাধ্যমে স্যাটেলাইটের ছবিগুলো বিশ্লেষণ করে খুব দ্রুত নিজস্ব একটা ছবি তৈরি হবে। ওই ছবি কোন এলাকার সেটি তখন গুগল ম্যাপের মাধ্যমে খুঁজে বের করা হবে। আর এই নোটিফিকেশন যাবে কম্পিউটারে।

এই পদ্ধতিতে গবেষকেরা দেখেছেন, বাংলাদেশের তিন থেকে চার শতাংশ ইটভাটা কোনো না কোনো স্কুলের এক কিলোমিটারের ভেতরে অবস্থিত!

পূর্ববর্তী নিবন্ধমা দিবসে ছেলের হাতে মা খুন!
পরবর্তী নিবন্ধবুয়েটের ভর্তি পরীক্ষার তারিখ পরিবর্তন