কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জিনিসগুলির শিল্প ইন্টারনেটকে প্রভাবিত করে

■ সম্ভবত সে কারণেই আইআইওটি-র সমালোচনামূলক সাহায্য ছাড়াই ইন্ডাস্ট্রি 4.0 দ্বারা সংঘটিত বিশাল ডিজিটাল রূপান্তর থেকে বাঁচতে সক্ষম হওয়া সংস্থাগুলির পক্ষে এত গুরুত্বপূর্ণ। এই দুটি প্রযুক্তির সংমিশ্রণ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং IIoT, কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে পারে এবং ডিজিটাল উৎপাদনের সময় উত্পন্ন বিপুল পরিমাণ ডেটা ব্যবহার করতে পারে, শিল্প প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণকে সম্পূর্ণ নতুন স্তরে নিয়ে যায়।

4 আইআইওটি ডেটা ম্যানেজমেন্টের জন্য{{1}দক্ষতা থাকতে হবে

শিল্প ক্ষেত্রে ডিজিটালাইজেশনের তরঙ্গের অনুপ্রবেশের সাথে, বড় ডেটা শিল্প ডিজিটালাইজেশনের প্রবেশদ্বার হয়ে উঠেছে। IDC-এর মতে, 2019 সালে বিশ্বব্যাপী ডেটার পরিমাণ 42ZB-এ পৌঁছেছে এবং 2022-এ 163ZB-এ পৌঁছবে বলে আশা করা হচ্ছে, যার বার্ষিক চক্রবৃদ্ধি হার 57%। এবং শিল্প ক্ষেত্রে শিল্প তথ্যের প্রয়োগের পরিস্থিতিও বাড়ছে, এবং সাইদি ইন্টেলিজেন্সের পরিসংখ্যান ইঙ্গিত করে যে চীনের শিল্প বড় ডেটা বাজার 2019 সালে প্রায় 14.69 বিলিয়ন ইউয়ান হবে, এবং এটি ভবিষ্যতে 30% এর বেশি বৃদ্ধির হার বজায় রাখবে বলে আশা করা হচ্ছে। এতে বলা হয়েছে, যখন সংস্থাগুলি তাদের শিল্প ব্যবস্থায় IIoT স্থাপনের জন্য কাজ শুরু করে, তখন তারা প্রথম যে চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয় তা হল কিভাবে IIoT সিস্টেম থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায় এবং উত্পাদন প্রক্রিয়ায় বাস্তব-সময় বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য{12}} উপলব্ধ করা যায়৷ ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশনগুলি IIoT- প্রস্তুত কিনা তা নিশ্চিত করতে, এখানে ফোকাস করার জন্য 4টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে:

বিভিন্ন ডেটা পরিচালনা করার জন্য বহুমুখী সংযোগ। IoT সিস্টেমগুলির জন্য বিভিন্ন মান রয়েছে যা ডেটা তৈরি করে যা বিভিন্ন প্রোটোকল যেমন MQTT, OPC, AMQP, ইত্যাদি মেনে চলতে হয়৷ উপরন্তু, বেশিরভাগ IoT ডেটা আধা-গঠিত বা অসংগঠিত ফর্ম্যাটে বিদ্যমান থাকে৷ অতএব, ডেটা ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমকে অবশ্যই সমস্ত সিস্টেমের সাথে সংযোগ করতে এবং এই সিস্টেমগুলি থেকে ডেটা গ্রহণ করতে সক্ষম হওয়ার জন্য বিভিন্ন প্রোটোকল মেনে চলতে সক্ষম হতে হবে। একই সময়ে, সমাধানটিকে স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা উভয়ই সমর্থন করতে হবে।

সমৃদ্ধ প্রান্ত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা. একটি ভাল ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশন সিস্টেমগুলি থেকে ত্রুটির লগগুলি ফিল্টার করতে সক্ষম হওয়া উচিত এবং এটি আরও ভাল ডেটা বিশ্লেষণকে সমর্থন করার জন্য মেটাডেটা, যেমন টাইমস্ট্যাম্প বা স্ট্যাটিক টেক্সট সহ ডেটা সমৃদ্ধ করতে সক্ষম হওয়া উচিত।

বড় ডেটা প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিং ক্ষমতা। যেহেতু IoT ডেটার পরিমাণ অনেক বড়, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে সিস্টেমটি বাস্তব-সময় ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় অতি-নিম্ন বিলম্ব বজায় রাখে যাতে ডেটা বাস্তব-সময়ে প্রক্রিয়া করা যায়৷

বাস্তব-সময় পর্যবেক্ষণ ক্ষমতা। IoT ডেটা অধিগ্রহণ এবং প্রক্রিয়াকরণ একটি চলমান প্রক্রিয়া, তাই ডেটা ম্যানেজমেন্ট সলিউশনগুলিকে কোনও নির্দিষ্ট সময়ে কার্যক্ষমতা এবং থ্রুপুটের পরিপ্রেক্ষিতে প্রক্রিয়াটির স্থিতি দেখানোর জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে বাস্তব-সময় পর্যবেক্ষণ প্রদান করা উচিত।

কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প IoT প্রভাবিত করে?

এই বিষয়ে আলোচনা করার আগে, AI এবং IoT উভয় প্রযুক্তির ভবিষ্যত সম্পর্কে বিশেষজ্ঞ গবেষণা সংস্থাগুলির কী বক্তব্য রয়েছে তা একবার দেখে নেওয়া যাক: মার্কেটস অ্যান্ড মার্কেটস অনুসারে, 2025 সালের মধ্যে AI একটি $190 বিলিয়ন শিল্প হবে। অন্যদিকে, IDC বিশ্বাস করে যে 2019 সালের মধ্যে ডিজিটাল রূপান্তর উদ্যোগের 40% AI চালিত। বিজনেস ইনসাইডার ভবিষ্যদ্বাণী করে যে 2025 সালের মধ্যে 64 বিলিয়নেরও বেশি IoT ডিভাইস থাকবে, যা 2018 সালে প্রায় 10 বিলিয়ন থেকে বেশি। ফলস্বরূপ, ম্যাককিনসে এই ভবিষ্যদ্বাণী দেয় যে 2025 সালের মধ্যে, IoT এর অর্থনৈতিক মূল্য $4 ট্রিলিয়ন থেকে $11 ট্রিলিয়ন তৈরি করার সম্ভাবনা রয়েছে।

উপরের পরিসংখ্যানগুলি থেকে, এটা স্পষ্ট যে AI এবং IoT, দুইটি প্রযুক্তিগত ধারণা যা প্রায় কয়েক দশক ধরে চলে আসছে, সঠিক সময়ে এবং স্থানে পুনরাবির্ভূত হচ্ছে, তারা প্রথাগত শিল্পের নিয়মগুলিকে ব্যাহত করছে এবং একটি ডিজিটাল বিপ্লবের জন্ম দিতে প্রস্তুত যা 18 শতকের ঐতিহ্যবাহী শিল্প বিপ্লবকে 21 শতকে নিয়ে যাবে। শিল্প IoT ব্যাপকভাবে উন্নত করা সেট করা হয়েছে.

শিল্প বুদ্ধিমত্তার মস্তিষ্ক হয়ে উঠছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

ডেটা, অ্যালগরিদম এবং গাণিতিক শক্তির মতো মৌলিক উপাদানগুলির পর্যাপ্ত বিকাশের পরে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উপলব্ধির জন্য একটি ভিত্তি রয়েছে। একই সময়ে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশও উত্পাদন শিল্পের বিকাশের জন্য ভাল সুযোগ নিয়ে আসে এবং একাধিক মাত্রা থেকে শিল্প উত্পাদনের স্তরকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। বর্তমানে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প ক্ষেত্রের বেশ কয়েকটি প্রয়োগের পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা হয়েছে, যেমন বুদ্ধিমান উত্পাদন পরিস্থিতিতে শিল্প চাক্ষুষ পরিদর্শন এবং সরঞ্জাম পরিচালনার ক্ষেত্রে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের সময়, বিদ্যমান ডেটা ব্যবহার করে, এআই অ্যালগরিদমগুলি নির্ধারণ করতে পারে কখন একটি মেশিনের মেরামতের প্রয়োজন হওয়ার আগে প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থাগুলি বাস্তবায়ন করতে হবে। ভিজ্যুয়াল পরিদর্শনের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিও একটি মূল প্রযুক্তি যা খরচ কমাতে পারে এবং দক্ষতা বাড়াতে পারে; সঠিক প্রশিক্ষণের ডেটা এবং হার্ডওয়্যার সরবরাহ করা হলে, মেশিন লার্নিং (ML) অ্যালগরিদমগুলি ভিজ্যুয়াল পরিদর্শনে মানুষের চেয়ে আরও সঠিক এবং কার্যকর হতে পারে এবং এটি ইতিমধ্যেই BMW দ্বারা ব্যবহৃত হচ্ছে, উদাহরণস্বরূপ, এর স্বয়ংচালিত অংশগুলির গুণমান নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করতে৷ বিশ্বব্যাপী, ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানিগুলো ক্রমবর্ধমানভাবে যন্ত্রপাতি ও সিস্টেমের দক্ষতার উন্নতি এবং উৎপাদন খরচ কমানোর দিকে মনোনিবেশ করছে। সেমিকন্ডাক্টর প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং সাশ্রয়ী মূল্যের সেন্সর এবং প্রসেসর আরও ব্যাপকভাবে উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে, IIoT গ্রহণ বাড়তে থাকবে। গ্র্যান্ড ভিউ রিসার্চের একটি বিশ্লেষণ অনুসারে, 2020 সালে বিশ্বব্যাপী IIoT বাজার প্রায় $216.13 বিলিয়ন হবে৷ এখন যখন শিল্প খাত স্মার্ট এবং স্বায়ত্তশাসিত শিল্প প্রক্রিয়াগুলির দিকে ত্বরান্বিত হচ্ছে, IoT ডিভাইসগুলি থেকে ডেটা সংগ্রহ একটি অভূতপূর্ব মাত্রায় পৌঁছেছে৷ যখন বড় ডেটা, AI, এবং IoT একত্রিত হয়, তখন এটি উন্নত IoT ডেটা বিশ্লেষণ সমাধানের জন্য বিভিন্ন সুযোগ তৈরি করে। প্রক্রিয়ায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, বিশেষ করে গভীর/মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি, বিপুল পরিমাণ সংবেদনশীল ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণের জন্য একটি শক্তিশালী সহায়তা প্রদান করে।

গবেষণা সংস্থা MobiDev-এর একটি প্রতিবেদনে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছে যে 2025 সালের মধ্যে, AI এবং IoT-এর মূল্য $26 বিলিয়নের বেশি হবে। তারা আরও দেখিয়েছে যে AI IoT ডেটার দক্ষতাকে 25% এবং শিল্প বিশ্লেষণে 42% দ্বারা উন্নত করে এবং এটি IoT এর কেন্দ্রে এবং প্রান্ত নেটওয়ার্ক উভয় ক্ষেত্রেই একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি কারখানায় একটি সমাবেশ লাইনে, AI চাক্ষুষ পরিদর্শন ব্যবহারের মাধ্যমে গুণমান নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে, যা উত্পাদন প্রক্রিয়া চলাকালীন উত্পাদন ত্রুটির হার কার্যকরভাবে কমাতে পারে।

AI + IIoT সমাধান

সেমিকন্ডাক্টর এবং ইলেকট্রনিক ডিভাইস প্রযুক্তিতে অগ্রগতি, ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের বর্ধিত ব্যবহার, IPv6 প্রমিতকরণ, এবং IIoT{1}}সংশ্লিষ্ট R&D কার্যক্রমের জন্য সরকারী সহায়তার মতো বেশ কয়েকটি অনুকূল কারণের দ্বারা প্রভাবিত হয়ে, IIoT সমাধান এবং AI অন্তর্ভুক্ত করা বাজার দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, এবং একটি নতুন বাজার গবেষণা প্রতিবেদন অনুসারে, IIoT এর নতুন বাজার গবেষণা প্রতিবেদন অনুযায়ী, IIoT থেকে বিশ্বব্যাপী বাজারের আকার বৃদ্ধি পাচ্ছে 2021 সালে $76.7 বিলিয়ন 2026 সালে $106.1 বিলিয়ন, এবং 2026 সালের মধ্যে, এই সেগমেন্টে AI রাজস্ব $16.7 বিলিয়নে পৌঁছবে বলে আশা করা হচ্ছে।

এই মেগাট্রেন্ডের অধীনে, প্রধান প্রযুক্তি বিক্রেতারাও ইতিমধ্যেই উদ্ভাবনী প্রযুক্তি এবং পণ্যগুলির সাথে AI + IIoT সমাধান প্রচারের জন্য কঠোর পরিশ্রম করবে।

উপসংহার

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা স্বাধীনভাবে এবং বুদ্ধিমানভাবে নিজেকে এবং এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা রাখে। গত এক দশকে প্রযুক্তিগত অগ্রগতিগুলির মধ্যে, প্রায় কিছুই শিল্প খাতে ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) এর সাথে AI এর প্রভাবের স্তরে পৌঁছেনি। Deloitte-এর পরিসংখ্যানগত সমীক্ষা এবং পূর্বাভাস অনুযায়ী, চীনের উৎপাদন খাতে AI-এর প্রয়োগ খুবই আশাব্যঞ্জক, 2020 সালে অ্যাপ্লিকেশনের সংখ্যা প্রায় 25.22 বিলিয়ন ইউয়ান হবে এবং 2025 সালের মধ্যে 205.76 বিলিয়ন ইউয়ানে পৌঁছবে, যা 4% এরও বেশি হারে চক্রবৃদ্ধি হারে। শিল্প IoT অবকাঠামোতে AI অ্যালগরিদমগুলিকে একীভূত করার মাধ্যমে, সমগ্র যন্ত্রপাতি এবং সরঞ্জামগুলিকে বুদ্ধিমান কারখানা পরিচালনা এবং পরিচালনার জন্য প্রশিক্ষিত এবং স্বয়ংক্রিয় করা যেতে পারে। হয়তো আমরা এখনও ব্যাপক AI+IIoT অ্যাপ্লিকেশন দেখতে পাচ্ছি না, কিন্তু আমি বিশ্বাস করি যে কয়েক বছরের মধ্যে, AI এবং IoT শিল্প খাতে আরও বেশি প্রবল হয়ে উঠবে।