EN
দ্রুত লিঙ্কসমূহ
ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট বা আইসি সেন্সর ডেটা বোঝার ক্ষেত্রে খুবই গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ এগুলি দ্রুত ডেটা স্ট্রিমগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় বিশেষ প্রসেসিং ক্ষমতা সরবরাহ করে। এই ছোট চিপগুলি কী করে জানেন? এগুলি অসংগঠিত মূল চিত্রের তথ্যগুলিকে নেয় এবং এগুলিকে কাজে লাগানোর মতো করে তোলে, যার ফলে আমরা চিত্রগুলি আরও দ্রুত প্রক্রিয়া করতে পারি এবং ঘটনাগুলি আরও ভালোভাবে চিহ্নিত করতে পারি। ক্যামেরা নিয়ে চিন্তা করুন, উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ ক্যামেরা আইসির সঙ্গে আসে নয়েজ হ্রাস করার পদ্ধতি এবং দুর্বল সংকেতগুলি শক্তিশালী করার উপায় সহ অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য। এই ধরনের প্রযুক্তি আসলে চিত্রের মান উন্নত করে তোলে যার ফলে আলোর অভাব বা গতির উপস্থিতিতেও ছবিগুলি পরিষ্কার এবং বিস্তারিত থাকে। আধুনিক ক্যামেরাগুলি আইসি ছাড়া ঠিকভাবে কাজ করবে না কারণ এগুলি দ্রুত গতিতে আগত সমস্ত ডেটা পরিচালনা করে এবং সবকিছু তীক্ষ্ণ এবং নির্ভুল রাখে।
মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলি ছবি সম্পাদনা কখন এবং কীভাবে ঘটবে তা নিয়ন্ত্রণে অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে, আধুনিক ক্যামেরা সিস্টেমগুলিতে রিয়েল-টাইম প্রসেসিংয়ের জন্য এগুলিকে অপরিহার্য করে তোলে। এই ক্ষুদ্র কম্পিউটারগুলি পর্দার পিছনে জটিল গাণিতিক কাজ চালায়, ক্যামেরার চারপাশে যা কিছু ঘটছে তার ভিত্তিতে এক্সপোজার লেভেল এবং রং সন্তুলনের মতো জিনিসগুলি সামান্য পরিবর্তন করে, যার ফলে আমরা ভালো ছবি পাই। সামান্যতম প্রযুক্তিগত উন্নতি দেখায় যে এই মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলি ছবি সামঞ্জস্য করার সময় বিলম্ব বহুলাংশে কমাতে পারে, তাই ব্যবহারকারীদের দ্রুততর প্রতিক্রিয়া এবং মসৃণ পরিচালনা পাওয়া যায়। পার্কিং লট বা খুচরা দোকানগুলির ওপর নজর রাখা নিরাপত্তা ক্যামেরার জন্য, এই রিয়েল-টাইম প্রসেসিং সবকিছুর মধ্যে পার্থক্য তৈরি করে। এক সেকেন্ডের একাংশের বিলম্ব গুরুত্বপূর্ণ বিস্তারিত তথ্য মিস করার অর্থ হতে পারে, যেখানে দ্রুত প্রসেসিং স্পষ্টভাবে ঘটনাগুলি ধরে রাখতে সাহায্য করে।
এসি ক্যাপাসিটর সংকেতগুলি পরিষ্কার রাখতে এটি অপরিহার্য, যা সরাসরি ক্যামেরার ছবি সংক্রমণের উপর প্রভাব ফেলে। এই উপাদানগুলি অবাঞ্ছিত শব্দ কমিয়ে দেয় এবং বিদ্যুৎ স্তরগুলি স্থিতিশীল করে, যা ক্যামেরা সিস্টেমগুলির বিশ্বসনীয়ভাবে কাজ করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে যা বছরের পর বছর ধরে ব্যবহার হয়। প্রকৌশলীদের যখন তাদের সেটআপের জন্য ক্যাপাসিটরের সঠিক ধরন বেছে নেয়, তখন ক্যামেরা সিস্টেমগুলির আয়ু বাড়ায়, যার ফলে ছবির মান কমতে থাকে না। এটি বিশেষভাবে লক্ষণীয় হয়ে ওঠে যেমন নিরাপত্তা ইনস্টলেশন বা শিল্প নিগরানি সেটআপের মতো জায়গায় যেখানে ক্যামেরাগুলি দিনের পর দিন স্থিতিশীলভাবে কাজ করার প্রয়োজন হয়। এটাই কারণ যে বুদ্ধিমান ডিজাইনাররা সবসময় ভালো মানের এসি ক্যাপাসিটর অন্তর্ভুক্ত করেন যখন আধুনিক দৃষ্টি সিস্টেমগুলি তৈরি করা হয় যেগুলি কঠোর পরিস্থিতি সামলাতে অকস্মাৎ ব্যর্থ হওয়া ছাড়াই কাজ করতে পারে।
এআই অ্যালগরিদমকে ভালোভাবে কাজ করানোর জন্য এমন একটি সঠিক মধ্যম বিন্দু খুঁজে বার করা প্রয়োজন যেখানে এর প্রয়োজনীয়তা এবং হার্ডওয়্যার আসলে যা সামলাতে পারে তার মধ্যে ভারসাম্য থাকে। কেউই চাইবে না যে তাদের সিস্টেম ধীর হয়ে যাক অথচ তারপরও সঠিক ফলাফল পাওয়া যাবে। কোয়ানটাইজেশন (যা কম বিট ব্যবহার করে) এবং প্রুনিং (অপ্রয়োজনীয় অংশগুলি কেটে ফেলা) এর মতো পদ্ধতিগুলি জটিল অ্যালগরিদমগুলিকে সরল করে তোলে যাতে কম প্রসেসিং ক্ষমতা সম্পন্ন ডিভাইসে চালানো যায়। এমআইটি থেকে কিছু গবেষণা দেখিয়েছে যে সঠিকভাবে এটি করলে সত্যিকারের ভিডিও বিশ্লেষণের সময় প্রদর্শন 30% পর্যন্ত বৃদ্ধি পেতে পারে। কম্পিউটার ভিজন প্রকল্পে কাজ করছেন এমন সকল ব্যক্তির কাছেই এই ভারসাম্য অনেক গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি সরাসরি নির্ধারণ করে যে কত দ্রুত এবং সঠিকভাবে সিস্টেমগুলি বস্তু বা প্যাটার্নগুলি চিনতে পারবে। স্মার্ট ডেভেলপাররা জানেন যে অ্যালগরিদমের চাহিদা এবং উপলব্ধ হার্ডওয়্যারের মিলন শুধুমাত্র সংসাধন বাঁচানোর জন্য নয়—এটি বাস্তবে গোটা সিস্টেমের প্রদর্শন উন্নত করে।
চিত্র সংকেত প্রসেসর বা ISPs বিভিন্ন আলোকসজ্জা পরিস্থিতি এবং পরিবেশের মধ্যে বস্তু সনাক্তকরণ ভালো কাজ করার জন্য সেটিংস নিয়ন্ত্রণ করতে বড় ভূমিকা পালন করে। আমরা যখন এই সেটিংসগুলি সঠিকভাবে পাওয়ার কথা বলি, তখন মূলত চিত্রগুলি কেমন গাঢ় বা হালকা দেখায়, তাদের রং এবং সামগ্রিক ধারালোতার মতো জিনিসগুলি নিয়ে খেলা করার কথা বোঝায় যাতে সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলি থেকে সর্বোত্তম সম্ভাব্য ফলাফল পাওয়া যায়। কয়েকটি বাস্তব পরীক্ষা দেখায় যে যখন ISPs ঠিকভাবে সমঞ্জস করা হয়, তখন বস্তু সনাক্তকরণ আরও অনেক বেটার হয়ে যায়। একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে সঠিক টিউনিং করার পরে সনাক্তকরণের হার 25% এর বেশি বৃদ্ধি পায়। তাই কম্পিউটার ভিশন সিস্টেম নিয়ে কাজ করছেন এমন যে কেউই ISP প্যারামিটারগুলি সঠিকভাবে পাওয়াটা বাধ্যতামূলক এবং তাদের সনাক্তকরণ মডেলগুলি থেকে নির্ভুল ফলাফল পেতে এটি আবশ্যিক।
আধুনিক অ্যাডভান্সড ড্রাইভার অ্যাসিস্ট্যান্স সিস্টেম (ADAS) আসলে এমন জটিল চিত্র প্রক্রিয়াকরণের সার্কিটের উপর নির্ভর করে যা ড্রাইভারদের তাদের লেন থেকে সরে গেলে বা সামনে সংঘর্ষের সম্ভাবনা থাকলে সতর্ক করে দেয়। আমরা এমন একটি বাস্তব পরিস্থিতি পর্যবেক্ষণ করেছি যেখানে চিত্র প্রক্রিয়াকরণের নির্দিষ্ট ধরনের হার্ডওয়্যার ইনস্টল করার ফলে রাস্তার বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ADAS-এর প্রতিক্রিয়া দ্রুততর এবং নির্ভুলতার মাত্রা অনেক বেড়েছে। সংখ্যাগুলোও স্পষ্টভাবে এটাই দেখিয়েছে যে অপ্রয়োজনীয় ভুয়ো সতর্কতা কমেছে এবং প্রকৃত পক্ষে প্রয়োজনীয় সতর্কতা আরও বেশি পাওয়া গিয়েছে। এমন ধরনের উন্নতি দেখিয়ে দেয় যে গাড়িকে সামগ্রিকভাবে নিরাপদ করে তুলতে ভালো মানের চিত্র প্রক্রিয়াকরণ কতটা গুরুত্বপূর্ণ। গাড়ির প্রযুক্তি নিয়ে কাজ করা মানুষদের জন্য এই সার্কিটগুলোকে কীভাবে অপটিমাইজ করা যায় সে বিষয়টি বোঝা খুবই জরুরি যাতে গাড়িগুলো রাস্তায় জটিল পরিস্থিতিতে ঠিকমতো প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।
গাড়ির ক্ষেত্রে, ইলেকট্রনিক অংশগুলো কতটা টেকসই তা নির্ধারণ করে ক্যামেরাগুলো কতটা ভালোভাবে কাজ করবে, বিশেষ করে যখন রাস্তায় পরিস্থিতি খারাপ হয়ে যায়। এই অংশগুলোকে বিভিন্ন ধরনের পরিবেশগত চাপের মুখোমুখি হতে হয়, যেমন তাপমাত্রার পরিবর্তন এবং গর্ত ও খাঁড়ায় ধাক্কা লাগা থেকে স্থায়ী ঝাঁকুনি। ধরুন একটি পার্শ্বচিত্র ক্যামেরা সিস্টেমের মধ্যে একটি সার্কিট বোর্ড। যদি এটি গ্রীষ্মের তাপপ্রবাহ বা শীতের ঠান্ডা সহ্য করতে না পারে, তখন ক্যামেরাগুলো তাড়াতাড়ি খারাপ হতে শুরু করে। শিল্প প্রতিবেদনগুলো দেখায় যে গাড়ির ক্যামেরার সমস্যার প্রায় অর্ধেকের কারণ হল অযোগ্য অংশ ব্যবহার করা হয়েছে যেগুলো দৈনিক পরিস্থিতির মুখোমুখি হওয়ার পক্ষে যথেষ্ট শক্তিশালী নয়। এজন্য বুদ্ধিমান প্রস্তুতকারকরা গাড়ির কঠোর বাস্তবতায় টিকে থাকা উপাদানগুলো খুঁজে পাওয়ায় এতটা মনোযোগ দেন যেখানে কিছুই স্থির বা দীর্ঘস্থায়ী হয় না।
এম্বেডেড সিস্টেমের ক্ষেত্রে ভালো পাওয়ার দক্ষতা অর্জন খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ব্যাটারির দীর্ঘ স্থায়িত্ব নিশ্চিত করে এবং কার্যকারিতা কমাতে না দিয়ে সবকিছু মসৃণভাবে চালু রাখে। পাওয়ারের সর্বোচ্চ উপকার পেতে কম্পোনেন্ট নির্বাচনের সময় কম শক্তি খরচকারী কিন্তু কাজের জন্য যথেষ্ট ক্ষমতাসম্পন্ন অংশগুলি বেছে নেওয়া হয়। বিভিন্ন গোষ্ঠী কর্তৃক করা গবেষণায় দেখা গেছে যে, এই দক্ষ অংশগুলি ব্যবহার করে সাধারণ অংশগুলির তুলনায় প্রায় 40 শতাংশ পর্যন্ত শক্তি ব্যবহার কমানো যেতে পারে। যেমন ধরুন গাড়ির কথা। এই সিস্টেমগুলির দ্বারা অতিরিক্ত পাওয়ার খরচ রোধ করা শুধুমাত্র জ্বালানি খরচ কমানোর জন্যই নয়, বরং গাড়িটির দীর্ঘমেয়াদী পরিচালনায় পরিবেশ অনুকূল হওয়ার প্রকৃত প্রভাব ফেলে।
এইচডিআর সেন্সরের সঙ্গে ভালো কাজ করে এমন কম্পোনেন্ট পাওয়া, যেমন সনি আইএমএক্স490, ভালো ছবি তোলার বেলায় সব কিছুর পার্থক্য তৈরি করে। যেসব পার্টস সাপ্লায়ারদের কাছ থেকে সরবরাহ করা হয় সেগুলি অবশ্যই এই উন্নত সেন্সরগুলির প্রয়োজনীয়তা মেটাতে হবে, তাদের ভোল্টেজের প্রয়োজনীয়তা সহ অন্যান্য প্রযুক্তিগত দিকগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। না হলে জিনিসগুলি যেমন হওয়া উচিত তেমন কাজ করে না। আমরা বাস্তবে দেখেছি যে সামঞ্জস্যপূর্ণ কম্পোনেন্ট বেছে নেওয়ার ফলে ছবির মান প্রায় 20% বৃদ্ধি পায়, যা আসল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এই ধরনের সামঞ্জস্য শুধুমাত্র আকাঙ্ক্ষিত নয়, বরং বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে এইচডিআর ইমেজিং মসৃণভাবে কাজ করার জন্য এটি মূলত প্রয়োজনীয়। অটোমোটিভ ক্যামেরাগুলি বিশেষভাবে এর থেকে উপকৃত হয় কারণ পরিষ্কার বিস্তারিত তথ্যের মানে রাস্তায় নিরাপদ পরিচালনা। সংক্ষেপে বলতে হলে? বিশ্বস্ত সাপ্লায়ারদের কাছ থেকে সঠিক ইলেকট্রনিক উপাদানগুলি খুঁজে পাওয়া ঐচ্ছিক নয়, যদি প্রস্তুতকর্তাদের তাদের পণ্যগুলির শীর্ষস্থানীয় পারফরম্যান্স দেওয়ার ইচ্ছা থাকে।
আগামী কয়েক মাসের মধ্যে যে কম্পিউটার চিপগুলি বাজারে আসবে সেগুলোতে সম্ভবত উন্নত প্রান্তিক প্রক্রিয়াকরণের (edge processing) বৈশিষ্ট্য থাকবে যা ছবি তোলা হয় সেখানে তাৎক্ষণিক তথ্য বিশ্লেষণের সুযোগ করে দেবে। এই ধরনের উন্নয়নের পিছনে মূল কারণ কী? কোম্পানিগুলি অপেক্ষা করার সময় কমাতে এবং ছবি প্রক্রিয়াকরণকে দ্রুততর করতে চায়, যা নিরাপত্তা ক্যামেরা এবং স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির মতো ক্ষেত্রে খুবই গুরুত্বপূর্ণ। ছবি তোলা এবং তা বিশ্লেষণ করার মধ্যকার সময়ের ব্যবধান যত কম হবে, সিস্টেমগুলি তত দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারবে, যা কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়াবে যখন তা প্রয়োজন। বাজার গবেষণায় কিছু আকর্ষণীয় তথ্যও পাওয়া গিয়েছে, পরবর্তী পাঁচ বছরের জন্য কমপক্ষে প্রতি বছর প্রান্তিক প্রক্রিয়াকরণের ISP বাজার প্রায় 15 শতাংশ বৃদ্ধি পাবে। এই ধরনের বৃদ্ধির হার থেকে বোঝা যাচ্ছে বিভিন্ন শিল্পে এই নতুন প্রযুক্তি গ্রহণের দিকে আমরা দ্রুত এগিয়ে যাচ্ছি।
যখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সার্কিট ডিজাইনের সাথে যুক্ত হয়, তখন মেশিন লার্নিং মডেলগুলির কাজের উন্নতি এবং সহজে স্কেল করার ক্ষেত্রে এটি একটি বড় পদক্ষেপ হিসাবে দাঁড়ায়। সহ-ডিজাইন পদ্ধতির মাধ্যমে, প্রকৌশলীরা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির প্রয়োজনীয়তার জন্য নির্দিষ্টভাবে সার্কিট তৈরি করেন, যা কর্মক্ষমতা বাড়ায় এবং সেগুলি দ্বারা ব্যবহৃত শক্তি কমায়। এই দুটি প্রযুক্তি যেভাবে একসাথে কাজ করে তাতে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ দ্রুত হয় এবং ব্যাটারি কম খরচ হয়, যা বর্তমানে সর্বত্র ব্যবহৃত চিত্র শনাক্তকরণের ক্ষেত্রে খুবই গুরুত্বপূর্ণ। শিল্পের অধিকাংশ মতে এই পদ্ধতিটি ইমেজিং প্রযুক্তিতে ব্যাপক পরিবর্তন আনতে পারে। কিছু হিসাব অনুযায়ী প্রক্রিয়াকরণের সময় 30 থেকে 50 শতাংশ কমতে পারে, যদিও আসল ফলাফলগুলি বাস্তবায়নের বিস্তারিত এবং হার্ডওয়্যার বিশেষত্বের উপর নির্ভর করবে।
অ্যাডাপটিভ সিগন্যাল প্রসেসিং আমাদের ছবি ধারণের পদ্ধতিকে পালটে দিতে পারে যখন আলোর পরিবেশ পরিবর্তিত হয়, কারণ এটি প্রসেসিং পদ্ধতি পরিবর্তন করে চলে। এই প্রযুক্তি যে কারণে স্পষ্ট হয়ে ওঠে তা হল এটি ক্যামেরা যেখানেই থাকুক না কেন, যেমন সূর্যালোকিত বা ম্লান আলোকিত স্থানে, সেখানেও ভালো ছবির মান বজায় রাখতে পারে। সময়ের সাথে সাথে সামঞ্জস্য করার মাধ্যমে এমনকি হঠাৎ পরিবেশের পরিবর্তনেও পরিষ্কার ছবি পাওয়া যায়, যা নিরাপত্তা ক্যামেরা এবং শিল্প পরিদর্শন ব্যবস্থার জন্য সঠিক ফলাফল পাওয়ার জন্য অত্যন্ত প্রয়োজনীয়। এই ধরনের ব্যবস্থার গবেষণা দেখায় যে কঠিন আলোক পরিস্থিতিতে ছবির স্পষ্টতা এবং বস্তু সনাক্তকরণ 40 শতাংশ পর্যন্ত উন্নত হয়। যাদের ফটোগ্রাফি বা নজরদারির কাজে আলোর অসঙ্গতির সমস্যা রয়েছে, তাদের জন্য এই ধরনের প্রযুক্তি ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির তুলনায় গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা দেয়।