অগ্রিম বিশ্বস্ত AI এবং ML, এবং AI স্কেলিং করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি চিহ্নিত করুন৷

জন পি. ডেসমন্ড, এআই ট্রেন্ডস এডিটর দ্বারা

এজেন্সি ঝুঁকি কমাতে বিশ্বস্ত AI এবং মেশিন লার্নিংকে এগিয়ে নেওয়া মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শক্তি বিভাগের (DOE) জন্য একটি অগ্রাধিকার এবং স্কেলে AI বাস্তবায়নের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি চিহ্নিত করা মার্কিন জেনারেল সার্ভিসেস অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (GSA)-এর জন্য একটি অগ্রাধিকার।

দুই সেশনে অংশগ্রহণকারীরা এটাই শিখেছেন এআই বিশ্ব সরকার লাইভ এবং ভার্চুয়াল ইভেন্টটি গত সপ্তাহে ভার্জিনিয়ার আলেকজান্দ্রিয়াতে অনুষ্ঠিত হয়েছিল।

DOE-এর অফিস অফ এআই অ্যান্ড টেকনোলজির ডিরেক্টর পামেলা ইসম, যিনি এজেন্সির ঝুঁকি কমাতে বিশ্বস্ত AI এবং ML প্রযুক্তির অগ্রগতির বিষয়ে কথা বলেছেন, তিনি বেশ কয়েক বছর ধরে এজেন্সিতে AI-এর ব্যবহার সম্প্রসারণে জড়িত। প্রয়োগকৃত AI এবং ডেটা সায়েন্সের উপর জোর দিয়ে, তিনি ঝুঁকি প্রশমন নীতি এবং মানগুলি তত্ত্বাবধান করেন এবং জীবন বাঁচাতে, জালিয়াতির বিরুদ্ধে লড়াই করতে এবং সাইবার নিরাপত্তা পরিকাঠামোকে শক্তিশালী করতে AI প্রয়োগে জড়িত রয়েছেন৷

তিনি কৌশলগত পোর্টফোলিওর অংশ হওয়ার জন্য এআই প্রকল্পের প্রচেষ্টার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেন। তিনি বলেন, “আমার অফিস এখানে রয়েছে AI-তে একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি চালানোর জন্য এবং চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় আমাদের একত্রিত করে ঝুঁকি কমাতে।” এই প্রচেষ্টাটি DOE-এর অফিস অফ AI এবং প্রযুক্তি দ্বারা সমর্থিত, যেটি AI-এর গবেষণা, বিকাশ, বিতরণ এবং গ্রহণকে ত্বরান্বিত করে DOE-কে একটি বিশ্ব-নেতৃস্থানীয় AI এন্টারপ্রাইজে রূপান্তরিত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে৷

“আমি আমাদের সংস্থাকে এই সত্যটি সম্পর্কে সচেতন হতে বলছি যে আপনার কাছে প্রচুর ডেটা থাকতে পারে, তবে এটি প্রতিনিধিত্বমূলক নাও হতে পারে,” তিনি বলেছিলেন। তার দল আন্তর্জাতিক অংশীদার, শিল্প, একাডেমিয়া এবং অন্যান্য এজেন্সি থেকে AI অন্তর্ভুক্ত সিস্টেমগুলি থেকে “আমরা বিশ্বাস করতে পারি” ফলাফলের জন্য উদাহরণগুলি দেখে।

“আমরা জানি যে AI মানুষ যা ভাল করে তা করার চেষ্টা করার ক্ষেত্রে ব্যাঘাত ঘটায়,” তিনি বলেছিলেন। “এটি মানুষের সামর্থ্যের বাইরে; এটি একটি স্প্রেডশীটে ডেটার বাইরে; আমি নিজেও এটি সম্পর্কে চিন্তা করার আগে এটি আমাকে বলতে পারে যে আমি পরবর্তীতে কী করতে যাচ্ছি। এটি খুব শক্তিশালী,” তিনি বলেছিলেন।

ফলস্বরূপ, ডেটা উত্সগুলিতে ঘনিষ্ঠ মনোযোগ দিতে হবে। “এআই অর্থনীতি এবং আমাদের জাতীয় নিরাপত্তার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের নির্ভুলতা প্রয়োজন; আমাদের অ্যালগরিদম প্রয়োজন যা আমরা বিশ্বাস করতে পারি; আমাদের নির্ভুলতা প্রয়োজন। আমাদের পক্ষপাতের প্রয়োজন নেই,” আইসোম বলেছেন, “এবং ভুলে যাবেন না যে মডেলগুলি মোতায়েন করার অনেক পরে আপনাকে আউটপুট নিরীক্ষণ করতে হবে।”

এক্সিকিউটিভ অর্ডার গাইড GSA AI টাস্ক

এক্সিকিউটিভ অর্ডার 14028, এই বছরের মে মাসে জারি করা সরকারি সংস্থাগুলির সাইবার নিরাপত্তা মোকাবেলার জন্য একটি বিস্তৃত ক্রিয়াকলাপ এবং এক্সিকিউটিভ অর্ডার 13960, ফেডারেল সরকার জুড়ে বিশ্বস্ত AI ব্যবহারকে প্রচার করে, যা 2020 সালের ডিসেম্বরে জারি করা হয়েছে, তাদের কাজের জন্য মূল্যবান নির্দেশিকা প্রদান করে৷

এআই বিকাশ এবং স্থাপনার ঝুঁকিগুলি পরিচালনা করতে, আইএসওএম এআই রিস্ক ম্যানেজমেন্ট প্লেবুক তৈরি করেছে, যা সিস্টেম বৈশিষ্ট্য এবং প্রশমন কৌশলগুলির বিষয়ে নির্দেশিকা প্রদান করে। এটিতে নৈতিক এবং বিশ্বাসের নীতিগুলির জন্য একটি ফিল্টারও রয়েছে, যা এআই জীবনচক্রের পর্যায় এবং ঝুঁকির ধরন জুড়ে বিবেচনা করা হয়। অতিরিক্তভাবে, প্লেবুকটি প্রাসঙ্গিক নির্বাহী আদেশের সাথে সংযুক্ত।

এবং এটি উদাহরণ প্রদান করে, যেমন আপনার ফলাফল 80% নির্ভুলতায় এসেছে, কিন্তু আপনি 90% চেয়েছিলেন। “সেখানে কিছু ভুল আছে,” আইসোম বলেন, “প্লেবুক আপনাকে এই ধরনের সমস্যা দেখতে সাহায্য করে এবং ঝুঁকি কমাতে আপনি কী করতে পারেন এবং আপনার প্রকল্পটি ডিজাইন এবং নির্মাণ করার সময় আপনার কোন বিষয়গুলি বিবেচনা করা উচিত।”

যদিও বর্তমানে DOE-এর অভ্যন্তরীণ, সংস্থাটি একটি বাহ্যিক সংস্করণের জন্য পরবর্তী পদক্ষেপগুলি বিবেচনা করছে৷ “আমরা শীঘ্রই অন্যান্য ফেডারেল সংস্থাগুলির সাথে এটি ভাগ করব,” তিনি বলেছিলেন।

GSA AI প্রকল্পগুলিকে স্কেলিং করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের রূপরেখা দেয়৷

অনিল চৌধুরী, GSA-এর AI সেন্টার অফ এক্সিলেন্সের (CoE) জন্য ফেডারেল AI বাস্তবায়নের পরিচালক, যিনি স্কেল এ AI বাস্তবায়নের সর্বোত্তম অনুশীলনের বিষয়ে কথা বলেছেন, প্রতিরক্ষা, বুদ্ধিমত্তা এবং জাতীয় নিরাপত্তা খাতে প্রযুক্তি সরবরাহ, অপারেশন এবং প্রোগ্রাম পরিচালনায় 20 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে৷

CoE-এর লক্ষ্য হল সরকার জুড়ে প্রযুক্তির আধুনিকীকরণকে ত্বরান্বিত করা, জনসাধারণের অভিজ্ঞতা উন্নত করা এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করা। “আমাদের ব্যবসায়িক মডেল হল সমস্যা সমাধানের জন্য শিল্প বিষয় বিশেষজ্ঞদের সাথে অংশীদার করা,” চৌধুরী বলেন। “আমরা শিল্প সমাধান পুনরুত্পাদন এবং অনুলিপি ব্যবসার মধ্যে নেই,” তিনি বলেন.

CoE অংশীদার সংস্থাগুলিকে সুপারিশ প্রদান করছে এবং AI সিস্টেমগুলি বাস্তবায়নের জন্য তাদের সাথে কাজ করছে কারণ ফেডারেল সরকার বড় আকারের AI উন্নয়নে নিযুক্ত রয়েছে। “এআই-এর জন্য, সরকারী ল্যান্ডস্কেপ বিশাল। প্রতিটি ফেডারেল এজেন্সির কিছু ধরণের এআই প্রকল্প এই মুহূর্তে চলছে,” তিনি বলেন, “এবং এআই অভিজ্ঞতার পরিপক্কতা বিভিন্ন এজেন্সি জুড়ে ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়।”

তারা যে সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে দেখছে তার মধ্যে রয়েছে এআই ফোকাস বৃদ্ধির গতি এবং দক্ষতা, খরচ সাশ্রয় এবং খরচ পরিহার, উন্নত প্রতিক্রিয়ার সময় এবং বর্ধিত গুণমান এবং সম্মতি। সর্বোত্তম অনুশীলন হিসাবে, তিনি এজেন্সিগুলির সুপারিশ করেছিলেন তাদের পেশাদার অভিজ্ঞতা পরীক্ষা করুন তারা সরকারে বড় ডেটাসেটের মুখোমুখি হবে।

“আমরা এখানে স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার পেটাবাইট এবং এক্সাবাইটের কথা বলছি,” চৌধুরী বলেন। [Ed. Note: A petabyte is 1,000 terabytes.] “এছাড়াও শিল্প অংশীদারদের তাদের কৌশল এবং প্রক্রিয়াগুলি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, তারা কীভাবে ম্যাক্রো এবং মাইক্রো ট্রেন্ড বিশ্লেষণ পরিচালনা করে এবং বটগুলির মতো রোবোটিক প্রক্রিয়া অটোমেশন স্থাপনে তাদের অভিজ্ঞতা কী ছিল এবং ডেটা প্রবাহের ফলে তারা কীভাবে স্থায়িত্ব প্রদর্শন করে।”

তিনি সম্ভাব্য শিল্প অংশীদারদের একই কাজ করার আহ্বান জানান তাদের দলের AI প্রতিভা বর্ণনা করুন বা কি প্রতিভা তারা অ্যাক্সেস করতে পারেন. কোম্পানির AI প্রতিভা কম হলে, চৌধুরী জিজ্ঞাসা করতেন, “আপনি যদি কিছু কিনেন, আপনি যা চেয়েছিলেন তা আপনি পেয়েছেন কিনা তা আপনি কীভাবে বুঝবেন যখন আপনার কাছে এটি মূল্যায়ন করার কোন উপায় নেই?”

তিনি যোগ করেছেন, “এআই বাস্তবায়নের সর্বোত্তম অভ্যাস হল আপনি কীভাবে আপনার কর্মীবাহিনীকে AI টুলস, প্রযুক্তি এবং অনুশীলনগুলিকে কাজে লাগানোর জন্য প্রশিক্ষণ দেবেন এবং কীভাবে আপনি আপনার কর্মশক্তিকে বিকাশ ও পরিপক্ক করবেন তা সংজ্ঞায়িত করা। মেধার অ্যাক্সেস AI প্রকল্পে সাফল্য বা ব্যর্থতার দিকে নিয়ে যায়, বিশেষ করে যখন এটি সম্পূর্ণরূপে স্থাপন করা সিস্টেমে পাইলটদের স্কেল করার ক্ষেত্রে আসে।”

আরেকটি সর্বোত্তম অনুশীলনে, চৌধুরী শিল্প অংশীদারদের পরীক্ষা করার সুপারিশ করেছিলেন আর্থিক মূলধন অ্যাক্সেস. “AI হল এমন একটি এলাকা যেখানে মূলধনের প্রবাহ অত্যন্ত উদ্বায়ী। আপনি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারবেন না বা অনুমান করতে পারবেন না যে আপনি সেড খরচ করবেন।

আরেকটি সেরা অভ্যাস ইকুইটি মূলধন অ্যাক্সেসযেমন AI IoT সিস্টেমের জন্য সেন্সরগুলি সংগ্রহ করে এমন ডেটা। “এআই এর জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন যা প্রামাণিক এবং সময়োপযোগী। সেই ডেটাতে সরাসরি অ্যাক্সেস গুরুত্বপূর্ণ,” চৌধুরী বলেছিলেন। তিনি সুপারিশ করেছিলেন যে এআই সিস্টেম সম্পর্কিত সংস্থাগুলির সাথে ডেটা ভাগ করে নেওয়ার চুক্তি হওয়া উচিত। “আপনার অবিলম্বে এটির প্রয়োজন নাও হতে পারে, তবে ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকা যাতে আপনি অবিলম্বে এটি ব্যবহার করতে পারেন এবং আপনার ডেটা প্রয়োজনের আগে গোপনীয়তার সমস্যাগুলি বিবেচনা করা AI প্রোগ্রামগুলিকে স্কেল করার জন্য একটি ভাল অনুশীলন,” তিনি বলেছিলেন।

চূড়ান্ত সেরা অনুশীলন হল পরিকল্পনা করা ভৌত অবকাঠামো, ডাটা সেন্টার স্পেসের মতো। “যখন আপনি একজন পাইলটে থাকবেন, তখন আপনার জানতে হবে আপনার ডেটা সেন্টারে কতটা ক্ষমতা সংরক্ষণ করতে হবে এবং কতগুলি এন্ডপয়েন্ট আপনাকে পরিচালনা করতে হবে” অ্যাপ্লিকেশনের পরিধি বাড়ার সাথে সাথে চৌধুরী বলেন, “এটি মূলধন অ্যাক্সেসের সাথে এবং অন্যান্য সমস্ত সেরা অনুশীলনের সাথে যুক্ত।”

এখানে আরো জানুন এআই বিশ্ব সরকার.