ওয়েমো তাদের রোবোট্যাক্সির জন্য একটি সফটওয়্যার আপডেট নিয়ে আসছে, যা বিদ্যুৎ বিভ্রাটের কারণে অকার্যকর হয়ে যাওয়া ট্র্যাফিক লাইটগুলোর ক্ষেত্রে গাড়ি চালানোর পদ্ধতিকে উন্নত করবে। কোম্পানিটি মঙ্গলবার এই ঘোষণা দিয়েছে। এই আপডেটে সান ফ্রান্সিসকোর গত সপ্তাহের ব্ল্যাকআউটের সময় হওয়া সমস্যাগুলোর সমাধান করা হয়েছে, যেখানে ওয়েমোর স্ব-চালিত গাড়িগুলো অকার্যকর ট্র্যাফিক সিগন্যালযুক্ত সংযোগস্থলগুলোতে চলতে গিয়ে সমস্যার সম্মুখীন হয়েছিল।

কোম্পানির ব্লগ পোস্ট অনুসারে, ওয়েমোর স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সিস্টেমটি অচল ট্র্যাফিক লাইটগুলোকে চার রাস্তার মোড় হিসেবে বিবেচনা করার জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে, যা মানুষের স্বাভাবিক ড্রাইভিংয়ের অনুরূপ। তবে, ব্যাপক বিদ্যুৎ বিভ্রাটের সময়, অনেক গাড়ি তাদের কার্যক্রম নিশ্চিত করার জন্য ওয়েমোর ফ্লিট রেসপন্স টিমের কাছ থেকে বারবার নিশ্চিতকরণ চেয়েছিল।

ওয়েমো জানায়, "শনিবার এত বড় আকারের বিভ্রাট হওয়ায়, নিশ্চিতকরণের অনুরোধের সংখ্যা অনেক বেড়ে গিয়েছিল।" তারা আরও জানায়, অনুরোধের সংখ্যা বেড়ে যাওয়ায় অনলাইনে প্রচারিত ভিডিও ফুটেজে যানজট দেখা গিয়েছিল। কোম্পানিটি জোর দিয়ে বলেছে যে নিশ্চিতকরণের অনুরোধ সিস্টেমটি প্রাথমিকভাবে প্রাথমিক পর্যায়ে সুরক্ষার জন্য একটি পদক্ষেপ হিসেবে প্রয়োগ করা হয়েছিল।

এর মূল সমস্যাটি ছিল অসংখ্য ট্র্যাফিক লাইটের একযোগে বিকল হওয়ার অস্বাভাবিক পরিস্থিতি ব্যাখ্যা করতে গিয়ে এআই-এর অনিশ্চয়তা। সিস্টেমটি পৃথক বিভ্রাটগুলো সামাল দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হলেও, সান ফ্রান্সিসকোর ব্ল্যাকআউটের ব্যাপকতা এর ক্ষমতাকে ছাপিয়ে যায়, যার ফলে অতিরিক্ত নিশ্চিতকরণের অনুরোধ আসে। এটি এআই উন্নয়নের একটি চ্যালেঞ্জকে তুলে ধরে: অপ্রত্যাশিত, বৃহৎ আকারের ঘটনাগুলোর মুখে দৃঢ়তা এবং অভিযোজনযোগ্যতা নিশ্চিত করা।

সফটওয়্যার আপডেটের লক্ষ্য হল নিশ্চিতকরণ অনুরোধ সিস্টেমকে পরিমার্জন করা, এটিকে ওয়েমোর বর্তমান কর্মপরিধির সাথে সামঞ্জস্য করা। এর মধ্যে এমন পরিস্থিতিতে অপ্রয়োজনীয় নিশ্চিতকরণ অনুরোধের সংখ্যা হ্রাস করা জড়িত, যেখানে সিস্টেমটির স্বাধীনভাবে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই আপডেটে উন্নত অ্যালগরিদম এবং ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়েছে, যা রোবোট্যাক্সিগুলোকে ত্রুটিপূর্ণ ট্র্যাফিক লাইটযুক্ত সংযোগস্থলগুলোতে আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে এবং দক্ষতার সাথে চলতে সাহায্য করবে।

এই ঘটনাটি শহুরে পরিবেশে স্বয়ংক্রিয় গাড়িগুলোর ব্যবহার সম্পর্কে বৃহত্তর প্রশ্ন উত্থাপন করে। স্ব-চালিত প্রযুক্তি নিরাপত্তা এবং দক্ষতা বৃদ্ধির প্রতিশ্রুতি দিলেও, এটি নতুন দুর্বলতা এবং নির্ভরতাও তৈরি করে। ওয়েমোর উদাহরণটি এআই সিস্টেমের ডিজাইন এবং পরীক্ষার পর্যায়ে প্রান্তিক বিষয় এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতি বিবেচনা করার গুরুত্ব তুলে ধরে।

বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেছেন যে এই পরিস্থিতি এআই-এর ক্রমাগত শিক্ষা এবং অভিযোজনের প্রয়োজনীয়তার ওপর জোর দেয়। মেশিন লার্নিং মডেলগুলোকে সাধারণত বাস্তব-বিশ্বের ড্রাইভিং পরিস্থিতির বিশাল ডেটাসেটের ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। তবে, এই ডেটাসেটগুলো শহরব্যাপী বিদ্যুৎ বিভ্রাটের মতো বিরল ঘটনাগুলোকে পর্যাপ্তভাবে উপস্থাপন নাও করতে পারে। তাই, এমন এআই সিস্টেম তৈরি করা জরুরি, যা বিদ্যমান ডেটা থেকে সাধারণীকরণ করতে পারে এবং নতুন পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

এই ঘটনাটি স্বয়ংক্রিয় গাড়ি পরিচালনায় মানুষের তদারকির ভূমিকাও তুলে ধরে। ওয়েমোর ফ্লিট রেসপন্স টিম একটি সুরক্ষা জাল হিসেবে কাজ করে, যখন এআই কঠিন পরিস্থিতির সম্মুখীন হয়, তখন তারা দূর থেকে সহায়তা প্রদান করে। স্ব-চালিত প্রযুক্তি যত পরিপক্ক হবে, স্বায়ত্তশাসন এবং মানুষের হস্তক্ষেপের মধ্যে ভারসাম্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচ্য বিষয় হিসেবে অব্যাহত থাকবে।

সান ফ্রান্সিসকোর ব্ল্যাকআউটের প্রতি ওয়েমোর প্রতিক্রিয়া তাদের প্রযুক্তির চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতাগুলো মোকাবিলা করার প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে। সফটওয়্যার আপডেট বাস্তবায়ন এবং তাদের এআই অ্যালগরিদমগুলোকে পরিমার্জন করার মাধ্যমে, কোম্পানিটি বাস্তব পরিস্থিতিতে তাদের রোবোট্যাক্সিগুলোর নির্ভরযোগ্যতা এবং স্থিতিস্থাপকতা উন্নত করতে চায়। স্বয়ংক্রিয় গাড়িগুলোর চলমান উন্নয়ন এবং ব্যবহার নিঃসন্দেহে পরিবহনের ভবিষ্যৎকে রূপ দেবে, যার জন্য প্রযুক্তিগত অগ্রগতি এবং সামাজিক প্রভাব উভয় দিকেই মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন।