এআই এজেন্টগুলো সর্বব্যাপী হয়ে ওঠার সাথে সাথে, মিডিয়াটেকের লক্ষ্য শুধু মোবাইল ফোনের চিপ তৈরির মধ্যেই সীমাবদ্ধ না থেকে আরও বেশি কিছু করা।

যদি বৃহৎ আকারের মডেলগুলোর প্রাথমিক প্রভাব এই হয়ে থাকে যে, সেগুলো ব্যবহারকারীদের যন্ত্রের সাথে স্বাভাবিক ভাষার কথোপকথনে অভ্যস্ত করে তুলেছে, তাহলে এজেন্টদের জন্য পরবর্তী পদক্ষেপ হলো এআই-কে 'প্রশ্নের উত্তর দেওয়া' থেকে 'কাজ সম্পন্ন করা'-র দিকে নিয়ে যাওয়া। এটি এখন আর শুধু একটি চ্যাট উইন্ডো নয়, বরং একটি সিস্টেম-স্তরের সক্ষমতা যা বিভিন্ন পরিস্থিতি বুঝতে পারে, কাজকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করতে পারে, অ্যাপ্লিকেশন চালু করতে পারে, ডিভাইসগুলোর মধ্যে সমন্বয় সাধন করতে পারে এবং দীর্ঘ সময়ের জন্য ব্যবহারকারীর পছন্দ মনে রাখতে পারে।

অনেকের কাছে এআই শুধু একটি চ্যাটবক্স নয়, বরং একটি এআই এজেন্টও বটে।

অতীতে, মোবাইল ফোন, ট্যাবলেট, পিসি, গাড়ি, হেডফোন এবং ঘড়ির মতো ডিভাইসগুলো মূলত তাদের নিজ নিজ হার্ডওয়্যার এবং অপারেটিং সিস্টেমের মধ্যেই বিভিন্ন ফাংশন সরবরাহ করত। তবে, এজেন্টের ব্যাপক ব্যবহারের ফলে টার্মিনালগুলোর মধ্যকার সীমারেখা আরও অস্পষ্ট হয়ে যাবে। ব্যবহারকারীদের প্রকৃত প্রয়োজন কোনো নির্দিষ্ট অ্যাপ খুলে একটি বিচ্ছিন্ন কাজ সম্পন্ন করা নয়, বরং মোবাইল ফোন, গাড়ি, আইওটি ডিভাইস এবং ক্লাউড পরিষেবাগুলো একটি নিরবচ্ছিন্ন জীবনব্যবস্থার মধ্যে থেকে একে অপরের সাথে সহযোগিতা করবে এবং স্বতঃস্ফূর্তভাবে আরও উপযুক্ত পরিষেবা প্রদান করবে।

গত দুই বা তিন দশকে, স্মার্ট ডিভাইসের চিপগুলো প্রাথমিক কম্পিউটিং কাজ নির্ধারণ করা থেকে বিবর্তিত হয়ে এমন এক অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যারে পরিণত হয়েছে যা বেঞ্চমার্ক স্কোর, বিদ্যুৎ খরচ, গেমিং এবং ইমেজিং সক্ষমতা নির্ধারণ করে। এখন, চিপগুলোকে এআই অভিজ্ঞতার প্রবেশদ্বার, কম্পিউটিং শক্তির ভিত্তি এবং ইকোসিস্টেমের ইন্টারফেস হিসেবেও কাজ করতে হবে।

ডাইমেনসিটি ডেভেলপার কনফারেন্স MDDC 2026-এ মিডিয়াটেক এই মূল বার্তাটিই দিতে চেয়েছিল: একদিকে, এটি মোবাইল ফোন, অটোমোবাইল, IoT এবং AI পরিকাঠামো সহ একটি ফুল-স্ট্যাক প্রোডাক্ট পোর্টফোলিওর মাধ্যমে একাধিক ক্ষেত্রে ব্যবহারযোগ্য কম্পিউটিং ক্ষমতার ভিত্তি প্রদান করে; অন্যদিকে, এটি ডাইমেনসিটি AI ইন্টেলিজেন্ট অল-ইন-ওয়ান ইঞ্জিন, AI ডেভেলপমেন্ট কিট, অটোমোটিভ প্ল্যাটফর্ম এবং গেমিং প্রযুক্তির মাধ্যমে ডেভেলপারদের জন্য আরও বেশি সক্ষমতা উন্মুক্ত করে।

ডাইমেনসিটি এআই: এজ কম্পিউটিং শক্তি থেকে সিস্টেম-স্তরের এজেন্ট ওএস পর্যন্ত

এআই এজেন্ট বাস্তবায়নের প্রক্রিয়ায় মোবাইল ফোন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ টার্মিনালগুলোর মধ্যে অন্যতম।

কারণটি জটিল নয়। স্মার্টফোনে রয়েছে সবচেয়ে ঘন ব্যবহারকারীর ডেটা, সবচেয়ে ঘন ঘন ব্যবহারের পরিস্থিতি এবং সবচেয়ে পরিপক্ক অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেম। এগুলো ব্যক্তিগত তথ্যের প্রবেশদ্বার এবং বিভিন্ন ডিভাইসের মধ্যে সহযোগিতার কেন্দ্রস্থল। তাই, এজেন্ট যখন অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার থেকে সিস্টেম লেয়ারে যায়, তখন স্মার্টফোন স্বাভাবিকভাবেই ইন্টেলিজেন্ট এজেন্ট অভিজ্ঞতার প্রধান ক্ষেত্র হয়ে ওঠে।

গত তিন বছরে, ডাইমেনসিটি এআই ইকোসিস্টেম উল্লেখযোগ্য প্রবৃদ্ধি অর্জন করেছে: ইকোসিস্টেম পার্টনারের সংখ্যা ২৪০% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং ডাইমেনসিটি এআই ডেভেলপমেন্ট কিটের ডাউনলোডের পরিমাণ ৪৪০% বৃদ্ধি পেয়েছে। মিডিয়াটেক আরও উল্লেখ করেছে যে, ইন্টেলিজেন্ট এজেন্টদের দ্বারা সম্পাদিত স্বয়ংক্রিয় কাজের সংখ্যা ২০২৫ সালে দৈনিক ১২০ মিলিয়ন থেকে বেড়ে ২০২৬ সালে দৈনিক ৮৭০ মিলিয়নে দাঁড়িয়েছে, যা এক বছরে সাতগুণ বৃদ্ধি। এই পরিসংখ্যানগুলো অন্ততপক্ষে এটাই প্রমাণ করে যে, এজেন্টরা এখন আর কেবল একটি ধারণাগত ভবিষ্যৎ আখ্যান নয়, বরং ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারীদের জন্য অগ্রগতির পথে প্রবেশ করতে শুরু করেছে।

এই প্রবণতার প্রতিক্রিয়ায় মিডিয়াটেক সম্মেলনে ডাইমেনসিটি এআই ইন্টেলিজেন্ট ইঞ্জিন ২.০ উন্মোচন করেছে।

ভার্সন ১.০-এর তুলনায়, যা মূলত ব্যবহারকারীর নির্দেশ-চালিত ছিল এবং অ্যাপগুলো দ্বারা স্বাধীনভাবে একক কাজ সম্পাদন করত, ভার্সন ২.০-এর মূল পরিবর্তনটি হলো প্রোঅ্যাকটিভ সেন্সিং। ডাইমেনসিটি সেন্সিংক্ল (Dimensity SensingClaw) প্রযুক্তি ব্যবহার করে, ডাইমেনসিটি প্ল্যাটফর্মটি স্বল্প-শক্তিতে চালিত ও সর্বদা-সক্রিয় সেন্সিং ক্ষমতা প্রদান করতে পারে, যা ডিভাইস নির্মাতাদের প্রোঅ্যাকটিভ সেন্সিং এবং ক্রস-অ্যাপ্লিকেশন চালনা ক্ষমতা সম্পন্ন এজেন্ট ওএস (Agent OS) তৈরি করতে সক্ষম করে।

অন্য কথায়, ভবিষ্যতের এআই অ্যাসিস্ট্যান্টগুলো শুধু এমন হবে না যে "আপনি একটি বাক্য বলবেন আর এটি একটি কাজ করে দেবে", বরং এগুলো দৃষ্টি, শ্রবণ, অবস্থান এবং পারিপার্শ্বিক অবস্থার মতো তথ্যের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর পরিস্থিতি আগে থেকেই বুঝতে পারবে এবং আরও জটিল কাজ সম্পন্ন করার জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ও ডিভাইসকে সক্রিয় করতে পারবে।

সম্মেলনে মিডিয়াটেক অপো, শাওমি এবং ট্রান্সশনের সঙ্গে তাদের অংশীদারিত্বের কথা ঘোষণা করেছে।

ডাইমেনসিটি প্রযুক্তি OPPO-র Xiaobu Assistant-কে আরও শক্তিশালী করবে, যা সিস্টেম-লেভেলের নেটিভ অ্যাপ্লিকেশন ডেটা একীভূত করবে এবং Xiaobu Memory-র মাধ্যমে একটি ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট মেমরি ডেটাবেস তৈরি করবে। এটি মেডিকেল রিপোর্ট ব্যাখ্যা করা, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফিটনেস প্রোগ্রাম পরিকল্পনা করা এবং সেগুলোকে ক্যালেন্ডারে যুক্ত করার মতো কাজ করতে পারে। Xiaomi ক্রস-ডিভাইস স্মার্ট অভিজ্ঞতার উপর জোর দেয়, যা ব্যবহারকারীদের একটিমাত্র কমান্ডের মাধ্যমে সমস্ত ডিভাইসে কাজ সম্পাদন করতে এবং একাধিক ডিভাইসের মধ্যে টাস্ক স্থানান্তর সক্ষম করে। Transsion ‘Always On’ প্রোঅ্যাকটিভ সেন্সিং ক্ষমতার উপর গুরুত্ব দেয়; উদাহরণস্বরূপ, এর এআই অ্যাসিস্ট্যান্ট কোনো রকম ওয়েক-ফ্রি, স্বয়ংক্রিয় অবস্থায় লজিস্টিকস পরীক্ষা করা এবং দাম তুলনা করার মতো জটিল কাজ সম্পন্ন করতে পারে।

এই তিনটি শীর্ষস্থানীয় মোবাইল ফোন ব্র্যান্ডের ঘটনাগুলো একটি বিষয়ই নির্দেশ করে: এআই এজেন্টরা এখন আর শুধু মোবাইল ফোনের একটি অ্যাপ্লিকেশন নয়, বরং সিস্টেম-স্তরের সক্ষমতার অংশ হয়ে উঠছে। এর জন্য চিপ থেকে যথেষ্ট উচ্চ এআই কম্পিউটিং ক্ষমতার পাশাপাশি ডিভাইসে নিরবচ্ছিন্ন সেন্সিং ক্ষমতা এবং গোপনীয়তা, নিরাপত্তা ও অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেমের মধ্যে সমন্বয় প্রয়োজন।

ডেভেলপমেন্ট কিট ৩.০: এজ এআই স্থাপন আরও সহজ করে তোলা

যদি এআই ইন্টেলিজেন্ট ইঞ্জিনটি সিস্টেম-লেভেল অভিজ্ঞতার দিকে লক্ষ্য রেখে তৈরি করা হয়, তাহলে ডাইমেনসিটি এআই ডেভেলপমেন্ট কিট ৩.০ হলো ডেভেলপারদের জন্য একটি টুলবক্স। চিপ প্ল্যাটফর্ম কোম্পানিগুলো ধারাবাহিকভাবে এজ এআই-এর গুরুত্বের ওপর জোর দিয়েছে: দ্রুততর প্রতিক্রিয়া সময়, উন্নততর গোপনীয়তা সুরক্ষা, শক্তিশালী অফলাইন সক্ষমতা এবং ক্লাউড রিসোর্সের ওপর নির্ভরতা হ্রাস।

তবে, মোবাইল ফোন, ট্যাবলেট এবং যানবাহনের সিস্টেমের মতো টার্মিনালগুলিতে মডেলটিকে বাস্তবে স্থাপন করা কেবল 'স্থানান্তর' করার মতো কোনো সহজ বিষয় নয়। ডেভেলপারদের প্রায়শই মডেল কম্প্রেশন, অপারেটর কম্প্যাটিবিলিটি, বিদ্যুৎ খরচ নিয়ন্ত্রণ, মেমরি ব্যবহার এবং ডেপ্লয়মেন্ট দক্ষতার মতো একাধিক ইঞ্জিনিয়ারিং সমস্যার সম্মুখীন হতে হয়। ডাইমেনসিটি এআই ডেভেলপমেন্ট কিট ৩.০ এই উদ্দেশ্যেই ডিজাইন করা হয়েছে।

সংস্করণ ৩.০ হলো প্রথম সংস্করণ যা LVM মডেলের ভিজ্যুয়াল ডেপ্লয়মেন্ট সমর্থন করে এবং কমান্ড লাইন থেকে একটি মডিউলার GUI-তে আপগ্রেড করা হয়েছে। প্যারামিটার সেটিংস রিয়েল টাইমে কার্যকর হতে পারে, যা মডেল ডেপ্লয়মেন্ট এবং টিউনিং-এর কার্যকারিতা ৫০% পর্যন্ত উন্নত করে। অনেক অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপারের জন্য, এটি মডেল এবং টার্মিনালের মধ্যেকার বাধা কমিয়ে দেয়।

নতুন যুক্ত হওয়া লো বিট কম্প্রেশন টুলকিটটি জেনারেটিভ এআই মডেল কম্প্রেশনের সময় ডিভাইসের মেমরি ব্যবহার কমাতে পারে, যা একই গুণমান বজায় রেখে মডেল কম্প্রেশনের কার্যকারিতা ৫৮% পর্যন্ত উন্নত করে। এটি বিশেষ করে বড় এজ মডেলগুলোর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ টার্মিনাল ডিভাইসগুলোর মেমরি, বিদ্যুৎ খরচ এবং তাপ নির্গমনের স্থান তুলনামূলকভাবে সীমিত থাকে। eNPU ডেভেলপমেন্ট টুলকিটটি ডেভেলপারদের ডাইমেনসিটি চিপের অত্যন্ত দক্ষ NPU-এর সুবিধাগুলো পুরোপুরি কাজে লাগাতে সাহায্য করে, যা রেসিডেন্ট ও হালকা লোডযুক্ত এআই মডেলগুলোর জন্য বিদ্যুৎ খরচে ৪২% সাশ্রয় করে। অলওয়েজ-অন পারসেপশন, ভয়েস ওয়েক-আপ এবং এনভায়রনমেন্টাল রিকগনিশনের মতো ক্ষেত্রে সর্বোচ্চ কম্পিউটিং ক্ষমতার চেয়ে কম বিদ্যুৎ খরচ বেশি গুরুত্বপূর্ণ। এআই-কে সত্যিকার অর্থে সর্বদা অনলাইন রাখতে হলে, "সর্বদা চলমান" থাকার কারণে সৃষ্ট শক্তি খরচের সমস্যাটি প্রথমে সমাধান করতে হবে।

তিয়ানজি এআই পার্টনার মডেল থেকে ডিভাইসে রূপান্তরের জন্য একটি ওয়ান-স্টপ সহায়ক হিসেবে কাজ করে। এটি মডেল বিশ্লেষণ, সমন্বয় এবং যাচাইকরণের মতো প্রক্রিয়াগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করে, যা ডেভেলপারদের এমন একটি মডেল রূপান্তরের কাজ, যা করতে হয়তো ৫ দিন সময় লাগত, তা প্রায় অর্ধ দিনে সম্পন্ন করতে সাহায্য করে এবং এজ-সাইড এলএলএম মডেল স্থাপনের জন্য প্রয়োজনীয় সময়ের ৯০% পর্যন্ত সাশ্রয় করে।

এই আপগ্রেডগুলো প্রমাণ করে যে মিডিয়াটেক শুধুমাত্র চিপের একটি প্যারামিটার হিসেবে এআই কম্পিউটিং শক্তি প্রদর্শন করছে না, বরং উন্নয়ন প্রক্রিয়ার মূল ঘাটতিগুলো পূরণ করার চেষ্টা করছে। ডেভেলপারদের জন্য, এজ এআই-এর আসল বাধাগুলো কেবল "চিপটি কতটা শক্তিশালী" তার মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়, বরং এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে "টুলচেইনটি কতটা সাবলীল", "মডেলের অভিযোজন কতটা দ্রুত", এবং "অপ্টিমাইজেশনের খরচ কতটা কম হতে পারে"।

অটোমোটিভ প্ল্যাটফর্ম: স্মার্ট ককপিট থেকে এআই-সংজ্ঞায়িত গাড়ি পর্যন্ত

গত কয়েক বছরে, "সফটওয়্যার-সংজ্ঞায়িত যানবাহন" শিল্পে একটি সর্বসম্মত ধারণা হয়ে উঠেছে। স্মার্ট ককপিট, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং, যানবাহনের জন্য ওভার-দ্য-এয়ার (OTA) আপডেট এবং ভেহিকল ক্লাউড পরিষেবাগুলো গাড়িকে তার যান্ত্রিক কাঠামোর মূলে থাকা পরিবহন সরঞ্জাম থেকে ক্রমাগত আপডেট হওয়া বুদ্ধিমান টার্মিনালে রূপান্তরিত করেছে। যানবাহনে বৃহৎ আকারের মডেল এবং এজেন্ট প্রযুক্তির প্রবর্তনের সাথে সাথে, শিল্পটি একটি নতুন পর্যায়ে প্রবেশ করছে: "এআই-সংজ্ঞায়িত যানবাহন"।

মিডিয়াটেক বিশ্বাস করে যে, মোটরগাড়িগুলো সাধারণ পরিবহন মাধ্যম থেকে এমন বুদ্ধিমান তৃতীয় পরিসরে রূপান্তরিত হচ্ছে যা ব্যবহারকারীদের বোঝে, তাদের চাহিদা আগে থেকে অনুমান করে এবং দৈনন্দিন জীবনে নির্বিঘ্নে মিশে যায়। মিডিয়াটেকের অটোমোটিভ প্ল্যাটফর্মটি ইতোমধ্যে বিশ্বের ২০টিরও বেশি শীর্ষস্থানীয় গাড়ি নির্মাতা প্রতিষ্ঠানের সাথে গভীর অংশীদারিত্ব স্থাপন করেছে, যার অধীনে ১৯০টিরও বেশি প্রকল্প চলমান রয়েছে এবং মোট ৩৫ মিলিয়ন ইউনিট গাড়ি পাঠানো হয়েছে, যা গত পাঁচ বছরে চালানের পরিমাণে প্রায় চারগুণ বৃদ্ধি নির্দেশ করে। এটি প্রমাণ করে যে, অটোমোটিভ ক্ষেত্রে মিডিয়াটেকের প্রবেশ একেবারে শূন্য থেকে হচ্ছে না। প্রতিষ্ঠানটি তার মোবাইল চিপ প্ল্যাটফর্ম থেকে পারফরম্যান্স, শক্তি দক্ষতা, কানেক্টিভিটি, ইমেজিং, এআই এবং ইকোসিস্টেম উন্নয়নে অর্জিত অভিজ্ঞতাকে অটোমোটিভ পরিবেশের দীর্ঘ জীবনচক্র এবং উচ্চতর নিরাপত্তা চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নিয়েছে।

তার ডাইমেনসিটি ইন্টেলিজেন্ট ককপিট সলিউশনে, মিডিয়াটেক ভবিষ্যতের ককপিটের সক্ষমতাগুলোকে কয়েকটি মূল দিকে বিভক্ত করেছে: মাল্টিমোডাল ইন্টারঅ্যাকশন, প্রোঅ্যাকটিভ সার্ভিসেস, কনকারেন্ট কমান্ড এক্সিকিউশন এবং এজ-ক্লাউড কোলাবোরেশন।

এটি গাড়ির প্রচলিত ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টগুলো থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন। অতীতে, ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টগুলো প্রায়শই নিষ্ক্রিয় ছিল, ব্যবহারকারী কোনো বাক্য বললে তারা একটি নির্দিষ্ট কাজ করত; অপরদিকে ভবিষ্যতের ইন্টেলিজেন্ট ককপিটকে গাড়ির ভেতরের মানুষদের চিনতে, পারিপার্শ্বিক অবস্থা বুঝতে, ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য বিচার করতে এবং নেভিগেশন, সোশ্যাল নেটওয়ার্কিং, ম্যাপ, ডাইনিং ও পেমেন্টের মতো পরিষেবাগুলো সংযোগ করতে সক্ষম হতে হবে।

উদাহরণস্বরূপ, সম্মেলনে উপস্থাপিত কেস স্টাডিগুলোতে দেখা যায়, সপ্তাহের কোনো এক সকালে একজন ব্যবহারকারী তার সন্তানকে নিয়ে গাড়িতে ওঠার পর, সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাত্রীদের শনাক্ত করতে পারে এবং স্বতঃপ্রণোদিত হয়ে জিজ্ঞাসা করতে পারে যে কোম্পানিতে যাওয়ার আগে তাদের সন্তানকে স্কুলে পৌঁছে দেওয়ার প্রয়োজন আছে কি না, এমনকি সময়ের ওপর ভিত্তি করে পথে কফি কিনে নেওয়ার পরামর্শও দিতে পারে। এই ধরনের পরিস্থিতির গুরুত্ব কোনো একটিমাত্র ফাংশন কতটা নতুন, তার মধ্যে নিহিত নয়, বরং গাড়ির ভেতরের সিস্টেমটি কীভাবে একটি 'সরঞ্জাম' থেকে একটি 'প্রাসঙ্গিক বোধগম্যকারী'-তে রূপান্তরিত হয়, তার মধ্যেই নিহিত।

এই ধরনের অভিজ্ঞতা অর্জনের জন্য, অন্তর্নিহিত প্ল্যাটফর্মটিকে তিন ধরনের সমস্যার সমাধান করতে হবে।

প্রথম স্তরটি হলো প্ল্যাটফর্ম। যানবাহনগুলোকে দক্ষতার সাথে বড়-প্যারামিটারের এআই মডেল চালাতে হয় এবং সমান্তরালভাবে চলমান একাধিক মডেল ও টাস্ককে সমর্থন করতে হয়। মিডিয়াটেক উল্লেখ করেছে যে, ডাইমেনসিটি ফ্ল্যাগশিপ ককপিট প্ল্যাটফর্মটি ৪০০ TOPS পর্যন্ত এআই কম্পিউটিং শক্তি সরবরাহ করতে পারে এবং একটি হার্ডওয়্যার-সফ্টওয়্যার কো-ইঞ্জিনিয়ারিং আর্কিটেকচারের মাধ্যমে এআই প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজনীয়তা ৯০% পর্যন্ত কমিয়ে আনে। এমনকি পাঁচটি স্ক্রিনের একটি ভারী রেন্ডারিং পরিস্থিতিতেও, এটি প্রতি সেকেন্ডে ৫০ টোকেনের বেশি গতিতে দুটি বড় মডেল মসৃণভাবে চালাতে পারে।

দ্বিতীয় স্তরটি হলো মডেল স্তর। একটি গাড়ির আয়ুষ্কাল প্রায়শই ৬ থেকে ১০ বছর হয়, কিন্তু একটি এআই মডেলের পুনরাবৃত্তিমূলক চক্র মাত্র কয়েক মাসের হতে পারে। যানবাহনগুলো যাতে তাদের সম্পূর্ণ জীবনকাল জুড়ে ক্রমাগত নতুন মডেল ব্যবহার করে, তা নিশ্চিত করা এমন একটি সমস্যা যা ইন্টেলিজেন্ট ককপিটগুলোকে অবশ্যই সমাধান করতে হবে। ডাইমেনসিটি ককপিট ৭ সিরিজ সরাসরি এনভিডিয়া জিপিইউ রিসোর্স লাইব্রেরিকে একীভূত করে, যা CUDA-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি নতুন মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলোকে ককপিট প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তরে সহায়তা করে; ডাইমেনসিটি ককপিট এস সিরিজ ডাইমেনসিটি এআই ডেভেলপমেন্ট কিট সমর্থন করে, যা মূলধারার মডেল এবং তাদের থেকে উদ্ভূত মডেলগুলোকে আরও দ্রুত মানিয়ে নিতে সাহায্য করে।

তৃতীয়টি হলো অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার। তিয়ানজি সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মটি সিন ম্যাপিং, ইন্টেলিজেন্ট মডেল লোডিং, এজ-ক্লাউড কোলাবোরেশন এবং সিস্টেম অপটিমাইজেশনের মতো টুল সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, ক্লাউডে জটিল কাজ প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন হলে, এজ-ক্লাউড কোলাবোরেশন এজ-কে রিকোয়ারমেন্টগুলো প্রি-প্রসেস ও ফিল্টার করতে এবং শুধুমাত্র কী টোকেন আপলোড করতে সাহায্য করে, যার ফলে গোপনীয়তা রক্ষার পাশাপাশি ক্লাউড খরচও কমে আসে।

অটোমোটিভ এআই মানে শুধু আপনার স্মার্টফোন অ্যাসিস্ট্যান্টকে গাড়ির ইনফোটেইনমেন্ট সিস্টেমে নিয়ে আসা নয়। গাড়ির ভেতরের পরিবেশটি বহু-ব্যবহারকারী, বহু-মাধ্যম, বহু-স্ক্রিনযুক্ত এবং এর জন্য উচ্চ নিরাপত্তা মান প্রয়োজন। এটিকে চালক এবং যাত্রী উভয়কেই বুঝতে হবে; গাড়ি চালানোর কাজে হস্তক্ষেপ না করে বিনোদন প্রদান করতে হবে; ক্লাউড সক্ষমতার উপর নির্ভর করার পাশাপাশি স্থানীয় প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং গোপনীয়তাও নিশ্চিত করতে হবে। সুতরাং, অটোমোটিভ এআই-এর চ্যালেঞ্জগুলো স্মার্টফোনের চেয়ে বেশি জটিল এবং প্ল্যাটফর্ম-স্তরের সক্ষমতার উপর অধিক চাহিদা তৈরি করে।

গেমিং প্রযুক্তি: মোবাইল ডিভাইসগুলো কনসোল-স্তরের অভিজ্ঞতার দিকে এগিয়ে যাচ্ছে

এআই ছাড়াও, ডাইমেনসিটি প্ল্যাটফর্মের পারফরম্যান্স এবং ইকোসিস্টেমের সক্ষমতা প্রদর্শনের জন্য গেমিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র হিসেবে রয়ে গেছে।

অতীতে, মোবাইল গেমিং অভিজ্ঞতার উন্নতি মূলত উচ্চ ফ্রেম রেট, উচ্চ মানের ছবি এবং কম বিদ্যুৎ খরচের উপর নির্ভরশীল ছিল। এখন, মোবাইল জিপিইউ-এর সক্ষমতার উন্নতি এবং গেমের মান AAA স্তরের দিকে বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, মোবাইল ডিভাইসগুলো আরও বাস্তবসম্মত আলো ও ছায়া, আরও বিস্তারিত মডেল, কম ল্যাটেন্সির অডিও এবং দীর্ঘ সময় ধরে স্থিতিশীলভাবে চলার মতো বিষয়গুলোর দিকে ঝুঁকতে শুরু করেছে।

এই সম্মেলনে মিডিয়াটেক মোবাইল ডিভাইসের জন্য রে ট্রেসিং পাইপলাইন, যা আরটিপি (রিয়েল-টাইম রে ট্রেসিং) প্রযুক্তি নামেও পরিচিত, তার ওপর আলোকপাত করেছে। প্রচলিত রে ট্রেসিং সলিউশনের তুলনায়, আরটিপি-র লক্ষ্য হলো পিসি এবং মোবাইল প্ল্যাটফর্ম জুড়ে রেন্ডারিং পাইপলাইনকে অভিযোজিত করা, যা রিয়েল টাইমে জটিল গেম লাইটিং এবং শ্যাডো ইফেক্ট প্রদান করে; এর মধ্যে ডাইনামিক অবজেক্ট, স্কেলেটাল অ্যানিমেশন এবং বাহ্যিক পরিবেশ ও বস্তুর প্রতিফলন অন্তর্ভুক্ত।

মিডিয়াটেক একটি নতুন আরটিপি প্রযুক্তি সমাধান তৈরি করতে টেনসেন্টের "ডেল্টা ফোর্স" প্রজেক্ট টিমের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। এর তাৎপর্য এই যে, যদি পিসি রেন্ডারিং পাইপলাইনকে আরও সহজে মোবাইল প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তর করা যায়, তবে ক্রস-প্ল্যাটফর্ম AAA গেমগুলির উন্নয়ন চক্র এবং অভিযোজন খরচ সম্ভাব্যভাবে হ্রাস পেতে পারে।

আরেকটি প্রধান বিষয় হলো ভার্চুয়াল জিওমেট্রি প্রযুক্তি। মিডিয়াটেক ডাইমেনসিটি এবং ইউনিটি ইঞ্জিন ভার্চুয়াল জিওমেট্রির সাথে গভীরভাবে সমন্বিত, যা ডাইমেনসিটি মোবাইল প্ল্যাটফর্মের জিপিইউ রেন্ডারিং ক্ষমতাকে কাজে লাগিয়ে মোবাইল পরিবেশে ১ বিলিয়নেরও বেশি ট্রায়াঙ্গেল অর্জন করে এবং ১.৫কে হাই রেজোলিউশনে একটানা পুরো এক ঘণ্টা ফ্রেম রেট আউটপুট দেয়। এর মানে হলো, মডেলের খুঁটিনাটি বিবরণের ক্ষেত্রে মোবাইল গেমের সীমাবদ্ধতাগুলো আরও অতিক্রম করার সম্ভাবনা রয়েছে।

অডিওর ক্ষেত্রে, ডাইমেনসিটি এলই অডিও লো-ল্যাটেন্সি প্রযুক্তি, এন্ড-টু-এন্ড অপটিমাইজেশনের মাধ্যমে, ডাইমেনসিটির ফ্ল্যাগশিপ মোবাইল প্ল্যাটফর্মে ৩২ মিলিসেকেন্ডের লো-ল্যাটেন্সি ব্লুটুথ স্টেরিও পারফরম্যান্স প্রদান করে। অডিও ল্যাটেন্সি কমানোর জন্য এই প্রযুক্তিটি ইতোমধ্যেই পিসকিপার এলিট টেস্ট সার্ভারে প্রয়োগ করা হয়েছে। প্রতিযোগিতামূলক গেমের ক্ষেত্রে, অডিও ল্যাটেন্সি উপলব্ধির স্তরে কোনো সামান্য পার্থক্য নয়, বরং এটি শত্রুর অবস্থান সম্পর্কে একজন খেলোয়াড়ের ধারণা এবং খেলার ছন্দের উপর সরাসরি প্রভাব ফেলতে পারে।

এছাড়াও, ডাইমেনসিটি প্ল্যাটফর্মটি জিপিইউ ডাইনামিক ক্যাশ, ডাইমেনসিটি ফ্রেম মাল্টিপ্লিকেশন টেকনোলজি ৩.০, অ্যাডাপটিভ অ্যাডজাস্টমেন্ট টেকনোলজি ৫.০ এবং অ্যান্ড্রয়েড গেম ডেভেলপারদের জন্য একটি সমন্বিত বিশ্লেষণ ও অপ্টিমাইজেশন টুল ডাইমেনসিটি প্রোফাইলার ২.০-ও প্রদর্শন করেছে।

জিপিইউ ডাইনামিক ক্যাশ আর্কিটেকচার জিপিইউ-কে একই সাথে সিস্টেম ক্যাশ এবং মেমরি শিডিউল করার সুযোগ দেয়, যার ফলে ডেভেলপাররা সিস্টেম ক্যাশের মাধ্যমে গেমের গুরুত্বপূর্ণ ডেটা স্থানান্তর করতে পারেন, যা ব্যান্ডউইথ সাশ্রয় করে এবং বিদ্যুৎ খরচ কমায়। বর্তমানে এই প্রযুক্তিটি *Crossfire: Future* এবং *Dark Zone*-এর মতো গেমগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।

ডাইমেনসিটি ফ্রেম মাল্টিপ্লায়ার টেকনোলজি ৩.০-তে ডেপথ-এর মতো অপশন যোগ করা হয়েছে, যা আরও ভালোভাবে উচ্চ-মানের ভার্চুয়াল ফ্রেম অনুমান ও তৈরি করতে পারে এবং প্রতি সেকেন্ডে ১৬৫ ও ১৪৪ ফ্রেম সমর্থন করে। এটি ইউই (UE) এবং ইউনিটি (Unity)-র মতো ইঞ্জিন প্লাগইনগুলির সাথে ইন্টিগ্রেশনও সমর্থন করে এবং মোবাইল, ট্যাবলেট ও ​​ককপিট প্ল্যাটফর্মগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই প্রযুক্তির সাহায্যে "অনার অফ কিংস" গেমটিতে ১৪৪-ফ্রেমের একটি স্বল্প-শক্তিসম্পন্ন অভিজ্ঞতা পাওয়া যায়, অন্যদিকে "আর্কনাইটস: দ্য এন্ড" গেমটিতেও উচ্চতর মসৃণতা এবং কম শক্তি খরচ হয়।

অ্যাডাপ্টিভ কন্ট্রোল টেকনোলজি ৫.০ ইন্টেলিজেন্ট ফ্রেম কন্ট্রোল এবং সিন প্রেডিকশন ফাংশন যুক্ত করেছে, যা চিপ, গেম এবং স্ক্রিনের মধ্যে তথ্যের আদান-প্রদানকে আরও পরিশীলিত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ "মিংচাও" গেমটির কথা বলা যায়, এর সাথে কাজ করার পর ১% লো ফ্রেম রেট এবং বিদ্যুৎ খরচের সূচকগুলোতে উল্লেখযোগ্য উন্নতি দেখা যায়; "পিসকিপার এলিট"-এর মতো গেমগুলোও ভারী লোডের পরিস্থিতিতে সিপিইউ এবং জিপিইউ-এর ওপর চাপ কমাতে পারে।

এই প্রযুক্তিগুলো সম্মিলিতভাবে প্রমাণ করে যে, মোবাইল গেম অপটিমাইজেশন এখন আর কেবল চিপ প্রস্তুতকারকদের একতরফাভাবে উচ্চতর পারফরম্যান্সের জন্য চাপ দেওয়া বা গেম ডেভেলপারদের একতরফাভাবে ছবির মান সংকুচিত করার বিষয় নয়। বরং, এর সাথে সফটওয়্যার এবং হার্ডওয়্যারের মধ্যে ক্রমবর্ধমান গভীর সহযোগিতা জড়িত। চিপ, ইঞ্জিন, গেমের বিষয়বস্তু, অপটিমাইজেশন টুল এবং উন্নয়ন প্রক্রিয়া—সবকিছুই নতুন করে সমন্বিত হচ্ছে।

মিডিয়াটেক গেমিং জগতে এজ এআই-ও নিয়ে আসছে। সম্মেলনে তারা ডাইমেনসিটি এআই প্লে এবং 'ডেল্টা ফোর্স' গেমটির মধ্যে তাদের সহযোগিতার ফলাফল ঘোষণা করেছে। ডাইমেনসিটি মোবাইল প্ল্যাটফর্মের এজ এআই ব্যবহার করে, গেমের ভেতরের সিসি ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট অনেক দ্রুত সাড়া দিয়েছে এবং ক্লাউডের তুলনায় ল্যাটেন্সি ৫৬.৭% কমেছে। এর মানে হলো, গেমের এআই শুধু এনপিসি বা তৈরি করা গল্পের ভূমিকাই পালন করতে পারে না; এটি ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন, রিয়েল-টাইম সঙ্গ এবং কৌশলগত সহায়তার মতো আরও তাৎক্ষণিক অভিজ্ঞতাও প্রদান করতে পারে।

অতীতে, মোবাইল চিপ নিয়ে আলোচনা মূলত সিপিইউ, জিপিইউ, এনপিইউ, ইমেজ আইএসপি, উৎপাদন প্রক্রিয়া এবং বিদ্যুৎ খরচকে কেন্দ্র করেই আবর্তিত হতো। তবে, এআই এজেন্ট এবং মাল্টি-টার্মিনাল কোলাবোরেশনের প্রবণতার কারণে চিপ প্ল্যাটফর্মগুলোর মধ্যে প্রতিযোগিতা আরও জটিল হয়ে উঠছে। একটি প্ল্যাটফর্মের জন্য কেবল যথেষ্ট শক্তিশালী অন্তর্নিহিত কম্পিউটিং ক্ষমতাই নয়, বরং ডেভেলপমেন্ট কিট, মডেল টুল, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম সক্ষমতা, সিস্টেম ইন্টারফেস এবং পার্টনার নেটওয়ার্কেরও প্রয়োজন হয়।

এই কারণেই মিডিয়াটেক সম্মেলনে বারবার ডেভেলপার এবং ইকোসিস্টেমের ওপর জোর দিয়েছে।

এআই এজেন্টের বাস্তবায়ন শুধুমাত্র চিপ প্রস্তুতকারকদের দায়িত্ব হবে না। সিস্টেম প্রস্তুতকারকদের এজেন্টগুলোকে নেটিভ সক্ষমতায় পরিণত করতে হবে, অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপারদের ফাংশনগুলোকে পুনরায় বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন করতে হবে, টার্মিনাল প্রস্তুতকারকদের বিভিন্ন ডিভাইসের মধ্যেকার ডেটা প্রবাহের সমস্যা সমাধান করতে হবে, গাড়ি প্রস্তুতকারকদের গাড়ির ভেতরের সেন্সর, ককপিট সিস্টেম এবং ক্লাউড পরিষেবার সাথে এআই-কে একীভূত করতে হবে, এবং গেম ডেভেলপারদের উচ্চ মানের ছবি, উচ্চ ফ্রেম রেট এবং কম বিদ্যুৎ খরচের মধ্যে একটি নতুন ভারসাম্য খুঁজে বের করতে হবে।

ভবিষ্যতে, ব্যবহারকারীরা যখন একটি মোবাইল ফোন, একটি গাড়ি, বা এমনকি একটি IoT ডিভাইস মূল্যায়ন করবেন, তখন তারা হয়তো আর শুধু হার্ডওয়্যারের প্যারামিটারগুলোই দেখবেন না, বরং এটাও দেখবেন যে ডিভাইসটি নিজেকে বুঝতে পারে কিনা, স্বতঃপ্রণোদিত হয়ে কাজ সম্পন্ন করতে পারে কিনা, এবং বিভিন্ন পরিস্থিতির মধ্যে নির্বিঘ্নে স্থান পরিবর্তন করতে পারে কিনা।

iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট iFanr (WeChat ID: ifanr) ফলো করুন, যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার জন্য আরও আকর্ষণীয় কন্টেন্ট উপস্থাপন করা হবে।