IMU (Inertial Measurement Unit) ক্ষেত্রে এক দশক ধরে গভীর সম্পৃক্ততার পর, আমার সবচেয়ে বড় উপলব্ধি হলো যে শিল্পখাতের মনোযোগ নীরবে পরিবর্তিত হয়েছে—একসময়, প্রতিযোগিতা হার্ডওয়্যার স্পেসিফিকেশনের সীমার উপর কেন্দ্রীভূত ছিল; এখন, অ্যালগরিদম পুনরাবৃত্তি ব্যবধান বাড়ানোর মূল চাবিকাঠি। পাঁচ বছর আগে, উচ্চ-নির্ভুলতা গতি ট্র্যাকিং অর্জনের জন্য প্রায় একচেটিয়াভাবে ব্যয়বহুল ফাইবার অপটিক IMU-এর উপর নির্ভর করতে হতো, কারণ সাধারণ MEMS ডিভাইসগুলির ড্রিফট এবং নয়েজ সমস্যাগুলি কঠোর পরিস্থিতিগুলির চাহিদা মেটাতে পারত না। কিন্তু আজ, সফ্টওয়্যার প্রযুক্তি এই অন্তর্নিহিত ধারণাকে বদলে দিচ্ছে, কম খরচের হার্ডওয়্যারকে তার শ্রেণীর বাইরে পারফরম্যান্স সরবরাহ করতে সক্ষম করছে।
গত বছর আমি যে একটি ড্রোন পরিদর্শন প্রকল্পে অংশ নিয়েছিলাম, তা সবচেয়ে বেশি উল্লেখযোগ্য। বাজেট সীমাবদ্ধতার কারণে, ক্লায়েন্ট কেবল এন্ট্রি-লেভেলের MEMS IMU ব্যবহার করতে পারত। প্রাথমিক পরীক্ষার সময়, ড্রোনটি দুর্বল স্থিরতা এবং গুরুতর হেডিং ড্রিফটে ভুগছিল, যা নির্ভুল পরিদর্শন কাজগুলি সম্পন্ন করা অসম্ভব করে তুলেছিল। হার্ডওয়্যার প্রতিস্থাপনের জন্য তাড়াহুড়ো করার পরিবর্তে, দলটি বিশেষভাবে অ্যাটিটিউড সলিউশন অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করেছে, অ্যাডাপ্টিভ কালম্যান ফিল্টারিং চালু করেছে এবং পরিবেশগত কম্পন মডেলের উপর ভিত্তি করে নয়েজ দমন যুক্তি যুক্ত করেছে। দুই সপ্তাহের ডিবাগিংয়ের পর, ড্রোনের পজিশনিং নির্ভুলতা প্রায় ৬০% উন্নত হয়েছে, ড্রিফট সমস্যা কার্যকরভাবে নিয়ন্ত্রিত হয়েছে এবং এটি ক্লায়েন্টের চাহিদা সম্পূর্ণরূপে পূরণ করেছে।
এর মানে এই নয় যে হার্ডওয়্যার গুরুত্বপূর্ণ নয়, বরং অ্যালগরিদমগুলি হার্ডওয়্যারের সম্ভাবনাকে সম্পূর্ণরূপে উন্মোচন করে। বিভিন্ন পরিস্থিতির জন্য অ্যালগরিদমের প্রয়োজনীয়তা ভিন্ন ভিন্ন। উদাহরণস্বরূপ, কনজিউমার ভিআর ডিভাইসগুলিতে IMU-এর জন্য দ্রুত-প্রতিক্রিয়াশীল এবং কম-লেটেন্সি অ্যালগরিদম প্রয়োজন, এমনকি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করার জন্য নির্ভুলতার সামান্য পরিমাণ ত্যাগ করতে হলেও; অন্যদিকে, শিল্প পজিশনিং ডিভাইসগুলি অ্যালগরিদম স্থিতিশীলতা এবং অ্যান্টি-ইন্টারফারেন্স ক্ষমতাকে অগ্রাধিকার দেয়, জটিল পরিবেশে অবৈধ ডেটা নির্ভুলভাবে ফিল্টার করার প্রয়োজন হয়। অনেক দল সাধারণ-উদ্দেশ্য অ্যালগরিদম অন্ধভাবে প্রয়োগ করার ফাঁদে পড়ে, যা শেষ পর্যন্ত ডিভাইসের দুর্বল পারফরম্যান্সের দিকে পরিচালিত করে।
আজ IMU অ্যালগরিদমের বিকাশ ডেটা টীকা এবং পরিস্থিতি অভিযোজনের ক্ষেত্রেও চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হচ্ছে। উন্নত অ্যালগরিদমগুলি বেশিরভাগই প্রশিক্ষণের জন্য বাস্তব-পরিস্থিতির ডেটার বিশাল পরিমাণের উপর নির্ভর করে, কিন্তু শিল্প জুড়ে পরিস্থিতি ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, মেডিকেল রিহ্যাবিলিটেশন সরঞ্জামগুলিতে IMU-এর সূক্ষ্ম মানব গতি ডেটা ক্যাপচার করার প্রয়োজন হয়, যখন স্বয়ংচালিত IMU-কে কম্পন এবং ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ইন্টারফারেন্সের মতো জটিল কাজের অবস্থার সাথে মোকাবিলা করতে হয়, যা একটি অভিন্ন প্রশিক্ষণ ডেটাসেট গঠন করা কঠিন করে তোলে। এই কারণেই পরীক্ষাগারে চমৎকার পারফর্ম করা অনেক অ্যালগরিদম বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে স্থাপন করা হলে মানিয়ে নিতে ব্যর্থ হয়।
আমরা একবার একটি সিনিয়র রিহ্যাবিলিটেশন ব্রেসলেটের জন্য IMU অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করেছিলাম। প্রাথমিকভাবে, আমরা সরাসরি স্পোর্টস ব্রেসলেটের অ্যালগরিদম মডেল গ্রহণ করেছিলাম, কিন্তু এটি ধীর গতির রিহ্যাবিলিটেশন ব্যায়ামগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করতে ব্যর্থ হয়েছিল এবং ঘন ঘন মিথ্যা অ্যালার্ম ট্রিগার করেছিল। পরে, আমরা বয়স্ক ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে শত শত রিহ্যাবিলিটেশন মোশন ডেটা সংগ্রহ করেছি, অ্যালগরিদমের থ্রেশহোল্ড প্যারামিটার এবং ফিচার এক্সট্রাকশন লজিক সামঞ্জস্য করেছি এবং একটি মোশন রিদম রিকগনিশন মডিউল যুক্ত করেছি, যা অবশেষে সমস্যাটি সমাধান করেছিল। এই প্রক্রিয়াটি আমাকে উপলব্ধি করিয়েছিল যে IMU অ্যালগরিদমের জন্য কোনও এক-আকার-সব-ফিট-অল টেমপ্লেট নেই—পরিস্থিতি-নির্দিষ্ট কাস্টমাইজেশনই মূল বিষয়।
এআই প্রযুক্তির এবং IMU-এর গভীর একীকরণের সাথে, অ্যালগরিদমের গুরুত্ব বাড়তে থাকবে। ভবিষ্যতে, নির্ভুলতার জন্য আমাদের উচ্চ-মানের হার্ডওয়্যার স্ট্যাক করার প্রয়োজন নাও হতে পারে; পরিবর্তে, আমরা বিভিন্ন পরিস্থিতির সাথে মানিয়ে নিতে এবং স্বাধীনভাবে ত্রুটিগুলি ক্যালিব্রেট করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারি, যা IMU-কে "ইউনিভার্সাল হার্ডওয়্যার, কাস্টমাইজড অ্যালগরিদম" এর একটি নতুন মডেল অর্জনে সক্ষম করবে। তবে, এটি প্রকৌশলীদের উপর উচ্চতর প্রয়োজনীয়তাও আরোপ করে—তাদের কেবল হার্ডওয়্যার নীতিগুলিই বুঝতে হবে না, বরং অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজেশন এবং পরিস্থিতি অন্তর্দৃষ্টি ক্ষমতাও থাকতে হবে। এই দুটির সমন্বয়ই আজকের শিল্পে সবচেয়ে বেশি প্রয়োজনীয় মূল যোগ্যতা।
এটি উল্লেখ করার মতো যে এজ কম্পিউটিং প্রযুক্তিও IMU অ্যালগরিদমের আপগ্রেডিং চালিত করছে। অতীতে, অনেক জটিল অ্যালগরিদম ক্লাউড কম্পিউটিং পাওয়ারের উপর নির্ভর করত, যার ফলে লেটেন্সি সমস্যা দেখা দিত। এজ কম্পিউটিং IMU-কে সরাসরি ডিভাইসে ডেটা প্রসেসিং এবং অ্যালগরিদম অপারেশন সম্পন্ন করতে দেয়, যা লেটেন্সি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে—স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং এবং শিল্প রোবটের মতো উচ্চ রিয়েল-টাইম প্রয়োজনীয়তাযুক্ত পরিস্থিতির জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি। তবে, এটি অ্যালগরিদম লাইটওয়েটিংয়ের চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে: সীমিত ডিভাইস কম্পিউটিং পাওয়ার সহ মূল ফাংশনগুলি কীভাবে ধরে রাখা যায় তা একটি নতুন শিল্প বিষয় হয়ে উঠেছে।
সংক্ষেপে, IMU ক্ষেত্রটি "হার্ডওয়্যার-প্রভাবিত" থেকে "অ্যালগরিদম-ক্ষমতাপ্রাপ্ত" একটি নতুন যুগে প্রবেশ করেছে। এটি আর কেবল প্যারামিটারের উপর প্রতিযোগিতা করা একটি হার্ডওয়্যার উপাদান নয়, বরং সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যারের গভীর একীকরণের সাথে একটি সিস্টেম-লেভেল সমাধান। যে দলগুলি ভবিষ্যতে এই ক্ষেত্রে নিজেদের অবস্থান তৈরি করতে পারবে তাদের কেবল হার্ডওয়্যারের অন্তর্নিহিত যুক্তিই বুঝতে হবে না, বরং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে পরিস্থিতির সমস্যাগুলিও সমাধান করতে হবে। এই সফ্টওয়্যার-হার্ডওয়্যার সহযোগিতা মানসিকতাই বর্তমান শিল্পে সবচেয়ে বেশি প্রয়োজনীয় মূল ক্ষমতা।
আপনার বার্তাটি 20-3,000 টির মধ্যে হতে হবে!
