যারা কানে কম শোনেন, তাদের জন্য সাংকেতিক ভাষা শুধু যোগাযোগের একটি মাধ্যম নয়; এটি তাদের প্রধান ভাষা। সমস্যা হলো, স্বাভাবিক শ্রবণশক্তির মানুষদের সাংকেতিক ভাষা শেখানো হয় না, ফলে এমন একটি প্রতিবন্ধকতা তৈরি হয় যা অতিক্রম করা কঠিন। এখন, দক্ষিণ কোরিয়ার একদল গবেষক এই বহু পুরনো সমস্যার একটি আশ্চর্যজনক ও চমৎকার সমাধান খুঁজে পেয়েছেন বলে মনে হচ্ছে।
সায়েন্স অ্যাডভান্সেস-এ প্রকাশিত একটি নতুন গবেষণা অনুসারে, WRSLT (ওয়্যারলেসলি কানেক্টেড, রিং-টাইপ সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ ট্রান্সলেটর) নামক এই সিস্টেমটি প্রায় ৮৮% নির্ভুলতার সাথে আমেরিকান সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ এবং আন্তর্জাতিক সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ উভয়ের শব্দ শনাক্ত ও অনুবাদ করতে পারে। এবং হ্যাঁ, এটি রিয়েল টাইমে কাজ করে।
সাতটি আংটি কীভাবে একটি সম্পূর্ণ ভাষা অনুবাদ করে?
প্রতিটি স্মার্ট রিং-এ একটি থ্রি-অ্যাক্সিস অ্যাক্সেলেরোমিটার থাকে যা আঙুলের নড়াচড়া শনাক্ত করতে পারে। যখন কোনো ব্যবহারকারী রিংগুলো পরে ইশারা ভাষা ব্যবহার শুরু করেন, তখন সেন্সরগুলো আঙুলের অবস্থান এবং হাতের নড়াচড়া ট্র্যাক করে। এই সমস্ত ডেটা ব্লুটুথের মাধ্যমে তারবিহীনভাবে একটি স্মার্টফোন বা কম্পিউটারে পাঠানো হয়, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সেই নড়াচড়াগুলো বিশ্লেষণ করে সেগুলোকে লিখিত পাঠ্যে রূপান্তরিত করে।
বিদ্যমান সমাধানগুলোর তুলনায় এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো চলাফেরার স্বাধীনতা। বর্তমান সাংকেতিক ভাষা অনুবাদের সরঞ্জামগুলো ভারী দস্তানা বা তারযুক্ত সেন্সর অ্যারের উপর নির্ভর করে, যা হাতের স্বাভাবিক নড়াচড়া সীমাবদ্ধ করে এবং প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য পুনরায় ক্যালিব্রেট করার প্রয়োজন হয়। WRSLT-তে এই সমস্যাগুলোর কোনোটিই নেই।
এটা কি আসলেই সবার জন্য কাজ করতে পারে?
পরীক্ষাগুলোর ফলাফল বেশ ইতিবাচক, এবং গবেষকরা বিশ্বাস করেন যে তাদের সিস্টেমটি সকলের জন্য কার্যকর হতে পারে। তারা ব্যবহারকারীদের একটি দলের উপর সিস্টেমটিকে প্রশিক্ষণ দেন এবং তারপর সম্পূর্ণ ভিন্ন একটি দলের উপর এটি পরীক্ষা করেন। এটি ৮৮.৫% নির্ভুলতার সাথে ISL শব্দ এবং ৮৮.৩% নির্ভুলতার সাথে ASL শব্দ সঠিকভাবে শনাক্ত করেছে, যা বিভিন্ন মানুষের ইশারা ভাষার স্বাভাবিক ভিন্নতার কথা বিবেচনা করলে বেশ প্রশংসনীয়।
বর্তমানে, সিস্টেমটি প্রতিটি ভাষায় ১০০টি শব্দ চিনতে পারে, যা একটি ভালো সূচনা। দলটি রিংগুলোকে আরও ছোট করার এবং আরও বেশি শব্দ ও সাংকেতিক ভাষা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য এআই-এর শব্দভান্ডার প্রসারিত করার পরিকল্পনা করছে।
এখনও প্রাথমিক পর্যায়, কিন্তু সাম্প্রতিককালে আমরা যতগুলো সাংকেতিক ভাষা অনুবাদের সমাধান দেখেছি, তার মধ্যে এটি অন্যতম সম্ভাবনাময় একটি।