হিউম্যানয়েড রোবট এর জগতে Boston Dynamics ই একা নয়, অন্যান্য কোম্পানি ও দ্রুতগতিতে এগিয়ে চলেছে। Figure Robotics থেকেও একটি নতুন ডেমো ভিডিও এসেছে যা ইকুয়ালি ইম্প্রেসসিভ! এই ভিডিও তে আমরা Figure রোবট কে বাইরে কিছু বুশ এর মধ্য দিয়ে হাঁটতে দেখি, সম্ভবত Figure's অফিস এর কাছাকাছি কোনো রাফ টেরেইন এ।

ভিডিও তে রোবট টি বিভিন্ন অবস্ট্যাকল (যেমন ঝোপঝাড়, অসমতল মাটি) এর সম্মুখীন হয়, এমনকি একবার এর ফুট আটকে যায়। কিন্তু এটি থেমে না গিয়ে নিজের ইন্টারনাল সেন্সর এবং AI এর মাধ্যমে নিজেকে কারেক্ট করে আবার হাঁটতে শুরু করে। যদিও এর মোশন খুব ফ্লুইড নয় এবং এটি কিছুটা স্লো মনে হতে পারে (যা সাধারণত রিয়েল-ওয়ার্ল্ড টেরেইন এ রোবট এর জন্য স্বাভাবিক), তবে এই ধরনের ডিফিকাল্ট, আনইভেন টেরেইন নেভিগেট করতে সক্ষম হওয়াটা খুবই ইম্প্রেসসিভ।

https://www.youtube.com/shorts/ltClFzZ3Jdk

এটি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের জটিল এনভায়রনমেন্ট গুলোতে রোবট ডিপ্লয় করার ক্ষেত্রে বিশাল একটি পদক্ষেপ, যেখানে স্মুথ এবং প্রেডিক্টেবল সারফেস সবসময় পাওয়া যায় না। ভিডিওতে একবার ছোট কিছু ব্রোক হলেও রোবট টি তার যাত্রা চালিয়ে যায়, যা তার রেজিলিয়েন্স এবং রোবাস্টনেস প্রমাণ করে। এটি Figure 2 রোবট এবং আবারও রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (ট্রায়াল অ্যান্ড এরর এর মাধ্যমে AI কে শেখানো) এর ক্ষমতা প্রদর্শন করে। এন্ড-টু-এন্ড নিউরাল নেট এই রোবট গুলোকে কন্ট্রোল করছে, যা তাদের অ্যাডাপ্টেবিলিটি এবং অটোনমি বাড়াচ্ছে। এটি নিশ্চিতভাবে রোবোটিক্স এর ভবিষ্যতের দিকেই আমাদের নিয়ে যাচ্ছে, যেখানে রোবট মানুষের মতো কমপ্লেক্স এবং ডাইনামিক এনভায়রনমেন্ট এ কাজ করতে পারবে।

Figure Robotics, কারা এই নতুন খেলোয়াড়?

Figure Robotics হয়তো Boston Dynamics-এর মতো পুরোনো বা সুপরিচিত নাম নয়, কিন্তু তারা খুব অল্প সময়েই টেক জায়ান্টদের নজর কেড়েছে। এই স্টার্টআপটি সম্প্রতি OpenAI, Microsoft, Nvidia, Intel এবং Amazon-এর প্রতিষ্ঠাতা জেফ বেজোসের মতো হেভিওয়েট বিনিয়োগকারীদের কাছ থেকে প্রায় $675 মিলিয়ন ডলারের বিশাল ফান্ডিং সংগ্রহ করে শিরোনামে এসেছে। তাদের লক্ষ্য শুধু চিত্তাকর্ষক রোবট তৈরি করা নয়, বরং এমন হিউম্যানয়েড তৈরি করা যা বাস্তব জগতের বিপজ্জনক এবং শ্রমসাধ্য কাজগুলো করতে সক্ষম। OpenAI-এর সাথে তাদের পার্টনারশিপ বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি Figure রোবটের মস্তিষ্ককে শক্তিশালী করার জন্য ChatGPT-এর মতো অত্যাধুনিক লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) ব্যবহারের সুযোগ করে দিয়েছে। এর ফলেই আমরা তাদের আগের ডেমোতে দেখেছি রোবটটি মানুষের সাথে কথা বলে এবং নির্দেশাবলী বুঝে কফি তৈরির মতো জটিল কাজ করছে।

প্রযুক্তির নেপথ্যে, কীভাবে শিখছে এই রোবট?

Figure-এর এই অসাধারণ ক্ষমতার পেছনে রয়েছে "এন্ড-টু-এন্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক" এবং "রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং" এর মতো যুগান্তকারী প্রযুক্তি। আসুন, সহজ ভাষায় বুঝি। "এন্ড-টু-এন্ড" মানে হলো, রোবটটি তার ক্যামেরার মাধ্যমে যা দেখছে (ইনপুট) এবং তার উপর ভিত্তি করে কীভাবে হাত-পা নাড়াবে (আউটপুট), এই পুরো প্রক্রিয়াটি একটিমাত্র শক্তিশালী AI মডেল দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়। তাকে প্রতিটি ছোট ছোট কাজের জন্য আলাদাভাবে প্রোগ্রাম করার প্রয়োজন পড়ে না।

আর "রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং" হলো অনেকটা একটি শিশুকে হাঁটা শেখানোর মতো। শিশুটি যেমন বারবার পড়ে গিয়ে আবার উঠে দাঁড়াতে শেখে, ঠিক তেমনি এই রোবটও সিমুলেশনে বা বাস্তবে হাঁটতে গিয়ে হাজার হাজার বার হোঁচট খায় বা ভারসাম্য হারায়। প্রতিটি সফল পদক্ষেপের জন্য সে একটি ভার্চুয়াল "Reward" পায় এবং প্রতিটি ভুলের জন্য "শাস্তি"। এই ক্রমাগত trial-and-error পদ্ধতির মাধ্যমে AI নিজে থেকেই শিখে নেয় কীভাবে অসমতল বা পিচ্ছিল পথেও ভারসাম্য বজায় রেখে হাঁটতে হয়। এই ডেমোতে যখন রোবটের পা ঝোপে আটকে যায় এবং সে নিজেকে মুক্ত করে, তখন আমরা এই শেখার প্রক্রিয়ারই একটি বাস্তব উদাহরণ দেখতে পাই।

ভবিষ্যতের পথে, এর তাৎপর্য কী?

একটি রোবটের ঝোপঝাড়ের মধ্যে দিয়ে হাঁটা হয়তো প্রথম দেখাতে Boston Dynamics-এর পার্কউর করা রোবটের মতো মনে নাও হতে পারে, কিন্তু এর গুরুত্ব অনেক গভীর। বিশ্বের বেশিরভাগ জায়গাই মসৃণ এবং সমতল নয়। আমাদের বাড়ি, কারখানা, রাস্তাঘাট, এমনকি দুর্যোগ কবলিত এলাকা—সবকিছুই Unpredictable এবং Obstacle-এ পূর্ণ। একটি রোবট যদি এই ধরনের পরিবেশে স্বায়ত্তশাসিতভাবে চলাচল করতে না পারে, তবে তার কার্যকারিতা ল্যাবরেটরি বা নিয়ন্ত্রিত ফ্যাক্টরির মধ্যেই সীমাবদ্ধ থেকে যাবে।

Figure-এর এই ডেমো প্রমাণ করে যে, হিউম্যানয়েড রোবটগুলো এখন বাস্তব পৃথিবীর চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য প্রস্তুত হচ্ছে। এর সম্ভাব্য প্রয়োগ অসীম—গুদামঘরে মালামাল সাজানো থেকে শুরু করে পারমাণবিক প্ল্যান্টের বিপজ্জনক কাজ করা, ভূমিকম্পের পর ধ্বংসস্তূপের নিচে আটকে পড়া মানুষদের উদ্ধার করা, অথবা বয়স্কদের দৈনন্দিন কাজে সহায়তা করা। প্রতিটি ক্ষেত্রেই রোবটকে অসমতল পথ, সিঁড়ি বা অপ্রত্যাশিত বাধা অতিক্রম করতে হবে। এই ভিডিওটি সেই ভবিষ্যতের দিকে একটি ছোট কিন্তু অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যেখানে রোবট শুধু আমাদের বিনোদন দেবে না, বরং মানবজাতির কঠিনতম সমস্যাগুলো সমাধানে সক্রিয়ভাবে সাহায্য করবে।

-

টেকটিউনস টেকবুম