দুই এআই গবেষক — অনিমা আনন্দকুমার এবং বেনেডিক্ট ইয়েনিক — জেফ বেজোসের সমর্থনে তৈরি হওয়া Prometheus প্রকল্পের নেতৃত্ব দেওয়ার প্রস্তাব প্রত্যাখ্যান করেছেন। এর পরিবর্তে তারা নিজেদের স্টার্টআপ Accelerated Understanding চালু করেছেন, যার লক্ষ্য শিল্প-স্কেলে ভৌত জগৎ মডেলিং করা। তাদের ধারণা — আরেকটি চ্যাট-বট নয়, বরং এমন সিস্টেম যা স্থান, সময়, উপকরণ এবং শক্তি বোঝে।
প্রথম নজরে সিদ্ধান্তটি অপ্রত্যাশিত মনে হতে পারে: Prometheus-এ যোগদানের শর্তগুলো বিলাসবহুল দেখাচ্ছিল। তবে গবেষকরা স্বাধীনতা বেছে নিয়েছেন — এবং এখন তারা ব্যাখ্যা করছেন, কেন।
কেন Prometheus নয়?
Prometheus প্রতিষ্ঠা করেছেন জেফ বেজোস, বিনিয়োগকারী এবং বায়োটেক উদ্যোক্তা ভিক বাজাইয়ের সাথে। প্রকল্পটি শুরু থেকেই উচ্চাকাঙ্ক্ষী: এটি জটিল ভৌত সিস্টেমের উৎপাদন স্বয়ংক্রিয়করণ নিয়ে কাজ করে। পরবর্তীতে Prometheus সিরিজ B রাউন্ডে ১২ বিলিয়ন ডলার সংগ্রহ করেছিল, তবে এই অর্থের পরিমাণ আনন্দকুমার এবং ইয়েনিকের সিদ্ধান্তকে আর প্রভাবিত করেনি।
বিষয়টি অর্থ নয়। গবেষকদের কোম্পানিতে ৩৫ শতাংশ অংশীদারিত্ব, বছরে ২ মিলিয়ন ডলার পর্যন্ত বেতন এবং সিরিজ B পর্যন্ত ২ বিলিয়ন ডলারের বেশি তহবিলের প্রস্তাব দেওয়া হয়েছিল। কিন্তু Prometheus-এর ভিতরে, দৃশ্যত, একটি ভিন্ন প্রযুক্তিগত যুক্তি ছিল। বিজ্ঞানীরা মনে করেছিলেন যে তারা নিজেদের পথে গিয়ে এবং একটি মৌলিকভাবে ভিন্ন এআই আর্কিটেকচারের উপর মনোযোগ দিয়ে আরও বেশি কিছু অর্জন করতে পারবেন।
প্রযুক্তি: ভাষা থেকে পদার্থবিজ্ঞানে
আনন্দকুমার Accelerated Understanding-এর ধারণাটিকে «ভাষা-ভিত্তিক বুদ্ধিমত্তার মডেল» থেকে প্রকৃতি-কেন্দ্রিক পদ্ধতিতে একটি পরিবর্তন হিসেবে বর্ণনা করেন। ChatGPT-এর মতো কথোপকথনমূলক সিস্টেমের বিপরীতে, যেগুলো টেক্সট নিয়ে কাজ করে, নতুন প্ল্যাটফর্মটি স্থান এবং সময়ে ভৌত ঘটনা পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করে। এটি বিদ্যমান জেনারেটিভ মডেলগুলিকে উন্নত করার প্রচেষ্টা নয়, বরং একটি ভিন্ন শ্রেণির টুল তৈরি করা।
মূল প্রযুক্তিগত ভিত্তি — নিউরোঅপারেটর। আনন্দকুমার ক্যালটেক এবং Nvidia-তে গবেষণার সময় এই ক্ষেত্রে অবদান রেখেছিলেন। সিস্টেমটি সচেতনভাবেই Transformer আর্কিটেকচারের উপর নির্ভর করে না, যার উপর প্রায় সব আধুনিক বড় ভাষার মডেল নির্মিত। বিকাশকারীরা দাবি করেন যে তাদের সমাধান একটি একক অনুরোধে পাঁচ ট্রিলিয়ন পর্যন্ত ডেটা খণ্ড প্রক্রিয়া করতে সক্ষম — যা Anthropic এবং Google-এর ফ্ল্যাগশিপ মডেলগুলির সাধারণ ক্ষমতার চেয়ে প্রায় পাঁচ মিলিয়ন গুণ বেশি।
কনটেক্সটের এই ধরনের মজুদ দীর্ঘ কথোপকথনের জন্য নয়, বরং জটিল সিস্টেমের পূর্ণাঙ্গ মডেলিংয়ের জন্য — যেমন, গরম করার সময় সিলিকনের আচরণ বা বায়ুমণ্ডলীয় ফ্রন্ট কীভাবে গঠিত হয়।
এটি কোথায় কাজে লাগবে
স্টার্টআপটি ভোক্তা পণ্য প্রকাশের পরিবর্তে কর্পোরেট ক্লায়েন্টদের সাথে কাজ করার পরিকল্পনা করছে। অগ্রাধিকার ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে সেমিকন্ডাক্টর শিল্প, রোবোটিক্স, আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং জ্বালানি।
চিপ নির্মাতাদের জন্য প্রযুক্তিটি পূর্বাভাস দিতে পারে যে বিভিন্ন উপকরণ এবং তাপমাত্রার অবস্থা কীভাবে উপাদানগুলির চূড়ান্ত কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে — ব্যয়বহুল শারীরিক পরীক্ষার আগেই। আবহাওয়াবিদ্যায় নতুন মডেলটি প্রতিটি পরিস্থিতির জন্য আলাদা সিমুলেশন তৈরি করার প্রয়োজন ছাড়াই জটিল ভৌত ঘটনা বর্ণনা করতে সক্ষম। কার্যত, কোম্পানিটি একটি সার্বজনীন «ভৌত জগতের ইঞ্জিন» অফার করছে, যার চারপাশে শিল্প-নির্দিষ্ট সমাধান তৈরি করা যেতে পারে।
এই ধরনের কাজের জন্য আনন্দকুমারের যথেষ্ট অভিজ্ঞতা রয়েছে: ক্যালটেকের কম্পিউটেশনাল এবং গাণিতিক বিজ্ঞানের অধ্যাপক, এবং এর আগে Nvidia-তে পাঁচ বছর পরিচালক-স্তরের গবেষণা, যেখানে তিনি GPU এবং উন্নত এআই অ্যাপ্লিকেশন নিয়ে কাজ করেছেন। তার মতে, Nvidia-এর প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা জেনসেন হুয়াং এই ধরনের একটি বিস্তৃত ধারণার বিকাশকে উৎসাহিত করেছিলেন। এখন তার এবং তার সহ-প্রতিষ্ঠাতার কাছে এটি সম্পূর্ণরূপে বাস্তবায়নের সুযোগ রয়েছে, বড় প্রকল্পের বিনিয়োগকারীদের দিকে তাকানোর প্রয়োজন ছাড়াই।
