ফ্রেডো নামের রোবটটি অফিস পেরিয়ে হেঁটে গিয়ে এক কর্মীর বাড়িয়ে দেওয়া প্লাস্টিকের বোতল নিচ্ছে। সম্প্রতি একটি রোবট উসাইন বোল্টের ১০০ মিটারের রেকর্ড ভেঙেছে—সে তুলনায় এটি এ ক্ষেত্রের সবচেয়ে চমকপ্রদ কীর্তি নয়।
গতিটাই মূল খবর
মুগ্ধ করার মতো বিষয় হলো, হাঁটতে, বোতল চিনতে আর ধরতে ফ্রেডোকে শেখানো হয়েছে কত দ্রুত। এসব দক্ষতা তৈরি করে তার মধ্যে তুলে দিতে লেগেছে কয়েক মিনিট। তার নির্মাতারা বলছেন, প্রতিদ্বন্দ্বী ব্যবস্থাগুলোর লাগতে পারত কয়েক দিন।
এটি ভিসিম, কেমব্রিজের একটি ব্রিটিশ স্টার্টআপ। প্রতিষ্ঠাতা মিশেল লু ও কিয়ার স্টোরি আশা করছেন, তাঁদের সফটওয়্যার একদিন এমন রোবট চালাবে যারা ঘরে ও কর্মক্ষেত্রে পথ চিনে কাজের কাজ করতে পারবে।
স্টোরি বলেন, "রোবটিকসে পরিস্থিতিটা অদ্ভুত, কারণ মানুষ হিসেবে আমরা যেগুলোকে ভীষণ কঠিন মনে করি—যেমন জিমন্যাস্টিকস—সেগুলো রোবটকে দিয়ে মোটামুটি ভালোই করানো যায়।" তাঁর কথায়, "মানুষ যেগুলোয় সত্যিই ভালো, যেমন সূক্ষ্ম হাতের কাজ, রোবটের জন্য সেগুলোই ভীষণ কঠিন।"
ফ্রেডোর দক্ষতা ঘষামাজা হয়েছে এক ভার্চুয়াল পরিবেশে, যেখানে একটি কাজ সিমুলেশনে লাখ লাখ বার করা যায়। সেরা সমাধানটি—যাকে বলে পলিসি—পাওয়া গেলে তা যন্ত্রে তুলে দেওয়া হয় আর যন্ত্রটি তা ব্যবহার করে।
বাংলাদেশে এর মানে কী
এ গল্পের গুরুত্বপূর্ণ শব্দটি সিমুলেশন, আর এ অংশটিই এখানে চলে আসে।
বাংলাদেশের বেশির ভাগ বিশ্ববিদ্যালয়ের নাগালের বাইরে রোবটিকস গবেষণা থাকার কারণ পুঁজি: গবেষণার মানের একটি হিউম্যানয়েডের দাম গোটা বিভাগের বাজেটের চেয়ে বেশি, আর একটি নষ্ট হলে প্রকল্পই শেষ। কাজের যে অংশটি বৌদ্ধিকভাবে সবচেয়ে কঠিন, সিমুলেশন তার জন্য এই বাধাটি সরিয়ে দেয়। নিয়ন্ত্রণ-পলিসি প্রশিক্ষণে লাগে কম্পিউটিং, রোবট নয়। ভৌত যন্ত্রটি লাগে কেবল শেষে, পলিসিটি কাজ করে তা প্রমাণ করতে।
এ দেশে প্রকৌশল পড়ানোর ধরনের জন্য এর সরাসরি অর্থ আছে। জিপিইউসহ একটি ল্যাপটপ আর মুক্ত-উৎসের ফিজিকস ইঞ্জিন দিয়ে বাংলাদেশি একজন স্নাতক শিক্ষার্থী রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ও রোবট নিয়ন্ত্রণে সত্যিকারের, প্রকাশযোগ্য কাজ করতে পারেন—আর এখনই পারেন। বাংলাদেশের কয়েকটি দল ইতিমধ্যেই রোবটিকসে আন্তর্জাতিক প্রতিযোগিতায় যাচ্ছে; সেটি চালিয়ে যাওয়ার মতো ভালো হওয়ার সবচেয়ে সস্তা পথ এটিই।
দক্ষ হাতের কাজ নিয়ে স্টোরির পর্যবেক্ষণটিও বাংলাদেশের রপ্তানি শিল্প ঘিরে থাকা স্বয়ংক্রিয়তার দুশ্চিন্তার সবচেয়ে কাজের সংশোধনী। রোবট যেসব কাজ কঠিন মনে করে, ঠিক সেগুলোই পোশাক সংযোজনে প্রধান: নেতিয়ে থাকা, আকার বদলানো কাপড় সামলানো, হাতের অনুভবে টান বোঝা, একটু বেঠিক টুকরোর সঙ্গে মানিয়ে নেওয়া। কাটা, বিছানো আর গুদামের ভেতরে সরানো সহজেই স্বয়ংক্রিয় হয়। নরম কাপড়ে বাঁকানো সেলাই হয় না, আর দশকের পর দশক বড় বিনিয়োগকেও তা হার মানিয়েছে।
এটি নিশ্চিন্ত হয়ে বসে থাকার কারণ নয়। এটি কারণ এটুকু জানার যে আসলে কোন কাজগুলো ঝুঁকিতে আর কোনগুলো নয়—"রোবট আসছে" কথাটিকে একটিমাত্র অভিন্ন হুমকি হিসেবে না ধরে।
