লিকুইড নিউরাল নেটওয়ার্ক (Liquid Neural Networks)

লিকুইড নিউরাল নেটওয়ার্ক ( বা LNN) হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি বিশেষ এবং আধুনিক শ্রেণি, যা মূলত সময়ের সাথে সাথে তথ্যের পরিবর্তনের ভিত্তিতে নিজের কাঠামো ও সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। প্রথাগত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের পর সাধারণত স্থির বা অপরিবর্তনীয় হয়ে যায়, কিন্তু এলএনএন (LNN) মানুষের মস্তিষ্কের নিউরনের নমনীয়তা বা 'বায়োলজিক্যাল সিন্যাপস'-এর অনুকরণে তৈরি। ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অব টেকনোলজি (MIT)-র সিএসএআইএল (CSAIL)-এর পরিচালক ড্যানিয়েলা রাস এবং তার গবেষক দল এই বিশেষ প্রযুক্তিটি উদ্ভাবন করেন।

 পটভূমি ও চ্যালেঞ্জ 
প্রথাগত ডিপ লার্নিং মডেলগুলো পরিচালনার জন্য বিশাল পরিমাণ ডাটা এবং উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটেশনাল রিসোর্স প্রয়োজন হয়। এছাড়া এই মডেলগুলো মূলত 'ব্ল্যাক বক্স' সিস্টেম হিসেবে কাজ করে, অর্থাৎ এআই কেন একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নিল তা স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করা কঠিন। বিশেষ করে স্বচালিত যান বা নিরাপত্তার ক্ষেত্রে এটি একটি বড় ঝুঁকি। এই সীমাবদ্ধতাগুলো দূর করতেই ড্যানিয়েলা রাস লিকুইড এআই-এর ধারণা প্রবর্তন করেন।

 কার্যপদ্ধতি ও বৈশিষ্ট্য 
লিকুইড নিউরাল নেটওয়ার্ক গাণিতিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ এবং কন্টিনিউয়াস-টাইম ফ্রেমওয়ার্কের ওপর ভিত্তি করে কাজ করে। এর প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলো হলো:

 কম প্যারামিটার ও উচ্চ দক্ষতা: প্রথাগত মডেলে যেখানে লক্ষাধিক নিউরন প্রয়োজন হয়, এলএনএন সেখানে অত্যন্ত কম সংখ্যক নিউরন ব্যবহার করেই জটিল কাজ সম্পন্ন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ড্যানিয়েলা রাস দেখিয়েছেন যে মাত্র ১৯টি লিকুইড নিউরন ব্যবহার করে একটি স্বচালিত গাড়ির সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করা সম্ভব।
 কার্যকারণ সম্পর্ক (Causality): এলএনএন স্রেফ তথ্যের প্রাসঙ্গিকতা দেখে না, বরং কাজের পেছনের প্রকৃত কারণ খুঁজে বের করতে পারে। এটি কেবল তথ্যের প্যাটার্ন নয়, বরং 'cause and effect' বা কারণ ও প্রভাবের সম্পর্ক বোঝে।
 স্বচ্ছতা ও ব্যাখ্যাযোগ্যতা: এই সিস্টেমটি প্রথাগত এআই-এর চেয়ে অনেক বেশি স্বচ্ছ। এটি অপ্রাসঙ্গিক তথ্য বাদ দিয়ে সরাসরি কাজের ওপর ফোকাস করতে পারে, যা এর 'অ্যাটেনশন ম্যাপ' বিশ্লেষণের মাধ্যমে সহজেই বোঝা যায়।

 সুবিধা 
১. রিয়েল-টাইম অভিযোজন: এটি প্রশিক্ষণের পরেও নতুন পরিস্থিতির সাথে নিজেকে তাৎক্ষণিকভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
২. সাশ্রয়ী ব্যবহার: এর মডেলগুলো আকারে ছোট হওয়ায় অত্যন্ত কম মেমোরি এবং প্রসেসিং পাওয়ারে চালানো সম্ভব।
৩. পরিবর্তনশীল পরিবেশে শ্রেষ্ঠত্ব: এটি যে পরিবেশে প্রশিক্ষিত হয়েছে, তার চেয়ে সম্পূর্ণ ভিন্ন বা প্রতিকূল পরিবেশেও (যেমন: ভিন্ন ঋতু বা নতুন ভূখণ্ড) সমানভাবে কার্যকর থাকতে পারে।

 বাস্তব প্রয়োগ 
লিকুইড এআই বর্তমানে ল্যাবরেটরির বাইরেও বিভিন্ন ক্ষেত্রে সফলভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে:
 স্বচালিত যানবাহন: অত্যন্ত কম সংখ্যক নিউরন ব্যবহার করে নির্ভুলভাবে গাড়ি পরিচালনা।
 ড্রোন ও বিমান পরিচালনা: অপরিচিত পাহাড়ি এলাকায় মাত্র ১১টি নিউরন ব্যবহার করে ড্রোন পরিচালনা।
 এজ এআই (Edge AI): স্মার্টফোন বা ছোট ইলেকট্রনিক ডিভাইসে শক্তিশালী এআই মডিউল স্থাপন।

 তথ্যসূত্র 
Daniela Rus on liquid neural networks (LNNs). MIT CSAIL Official News. 
Rus, Daniela. (2023). "Daniela Rus on liquid neural networks (LNNs) @ CSAIL Imagination in Action". YouTube video.

 আরও দেখুন 
 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
 মেশিন লার্নিং
 নিউরাল নেটওয়ার্ক

শ্রেণী:কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
শ্রেণী:মেশিন লার্নিং