বৈজ্ঞানিক গবেষণার পুরো চক্রে এআই আনতে ARiSE-এ ¥৩২ বিলিয়ন দিচ্ছে জাপান

বিজ্ঞানচর্চার ধরন নতুন করে ভাবতে ৩১টি প্রকল্প নির্বাচিত

জাপানের নতুন ARiSE উদ্যোগে ¥৩২ বিলিয়ন বরাদ্দ করা হবে এমন বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে গবেষণার অনুমান তৈরি, পরীক্ষা-নিরীক্ষার পরিকল্পনা ও পরিচালনা, ফলাফল বিশ্লেষণ এবং পরবর্তী গবেষণার বিষয় নির্ধারণ করা হবে। জাপান বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি সংস্থা (JST) ২০৩টি আবেদনের মধ্য থেকে ৩১টি প্রকল্প বেছে নিয়েছে। ২০২৬ সালের অক্টোবর থেকে ২০২৯ সালের মার্চ পর্যন্ত প্রায় আড়াই বছর এসব প্রকল্পে অর্থায়ন করা হবে।

JST-এর ২৯ সেপ্টেম্বরের নির্বাচনী ঘোষণায় বলা হয়েছে, কৌশলগত লক্ষ্য বিভাগে ১২টি এবং আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগে ১৯টি প্রকল্প বেছে নেওয়া হয়েছে। নথি পর্যালোচনা ও সাক্ষাৎকারে মোট ৮২ জন উপদেষ্টা অংশ নেন। চুক্তি ও অন্যান্য প্রস্তুতি সম্পন্ন হওয়ার পর গবেষণা শুরু হওয়ার কথা; ঘোষণার দিন থেকেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ শুরু হবে, এমন নয়।

ARiSE-এর পূর্ণরূপ AI to Redesign Scientific Exploration, অর্থাৎ বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধান নতুনভাবে সাজাতে এআই। এর লক্ষ্য কেবল কোনো ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণ বা বৈজ্ঞানিক প্রবন্ধের সারাংশ তৈরিতে এআই ব্যবহার করার চেয়ে বিস্তৃত। পরীক্ষার ফলাফল থেকে এআই যেন আরও ভালো অনুমান ও নকশা তৈরি করতে পারে, সে জন্য ডিজিটাল যুক্তি ও বাস্তব পরীক্ষাকে একটি পুনরাবৃত্ত চক্রে যুক্ত করতে চায় এই কর্মসূচি।

নির্বাচনের সামগ্রিক হার প্রায় ১৫.৩%। ২০৩টি আবেদনের মধ্যে ৩১টি প্রস্তাব নির্বাচিত হওয়ার ভিত্তিতে এই হিসাব করা হয়েছে। কৌশলগত লক্ষ্য বিভাগে ৭০টি প্রস্তাবের মধ্যে ১২টি, অর্থাৎ প্রায় ১৭.১%, এবং আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগে ১৩৩টির মধ্যে ১৯টি, অর্থাৎ প্রায় ১৪.৩%, গৃহীত হয়েছে। এই পরিসংখ্যান থেকে প্রতিযোগিতার মাত্রা বোঝা যায়, তবে প্রকল্পগুলোর আপেক্ষিক অবস্থান বা শেষ পর্যন্ত কীভাবে অর্থ বিতরণ হবে, তা জানা যায় না।

কর্মসূচির পরিচালক তোহোকু বিশ্ববিদ্যালয়ের নির্বাহী ভাইস প্রেসিডেন্ট তাকাফুমি আওকি। ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অব ইনফরমেটিকসের (NII) পরিচালক সাদাও কুরোহাশি কৌশলগত লক্ষ্য বিভাগের তত্ত্বাবধান করছেন। RIKEN-এর সেন্টার ফর অ্যাডভান্সড ইন্টেলিজেন্স প্রজেক্টের উপপরিচালক শুনিচি উয়েদা আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগের তত্ত্বাবধায়ক।

গড়ে উঠছে জাতীয় কৌশল

ARiSE এসেছে শিক্ষা, সংস্কৃতি, ক্রীড়া, বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি মন্ত্রণালয়ের বিজ্ঞানচর্চায় এআই ব্যবহারের কৌশল অনুসরণ করে। ২০২৬ সালের ৩১ মার্চ গৃহীত এই কৌশলে বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি সংস্থা JST বলেছে, জাপানের বৈজ্ঞানিক শক্তি যেখানে আন্তর্জাতিকভাবে প্রতিযোগিতামূলক ফল দিতে পারে, সেখানে বিনিয়োগ কেন্দ্রীভূত করা হবে এবং বিদেশের শীর্ষস্থানীয় গবেষকদের সঙ্গে সহযোগিতায় সহায়তা দেওয়া হবে।

মন্ত্রণালয়ের গবেষণা উন্নয়ন ব্যুরো ২০২৬ সালের ১৬ এপ্রিল ARiSE-এর মৌলিক নীতিমালার পৃষ্ঠা প্রকাশ করে। পৃষ্ঠাটিতে ২৬২ কিলোবাইটের একটি নীতিমালা নথির লিংক আছে, তবে নথির বিস্তারিত বিধান সেখানে তুলে ধরা হয়নি।

নীতি প্রণয়ন থেকে প্রকল্প নির্বাচনের সময়রেখা তুলনামূলক সংক্ষিপ্ত ছিল:

• ৩১ মার্চ, ২০২৬: মন্ত্রণালয় বিজ্ঞানচর্চায় এআই ব্যবহারের মৌলিক কৌশল গ্রহণ করে।
• ১৬ এপ্রিল, ২০২৬: গবেষণা উন্নয়ন ব্যুরো ARiSE-এর মৌলিক নীতিমালার পৃষ্ঠা প্রকাশ করে।
• ১২ মে থেকে ৩০ জুন, ২০২৬: JST গবেষণা প্রস্তাব গ্রহণ করে।
• ২৯ সেপ্টেম্বর, ২০২৬: JST নির্বাচিত ৩১টি প্রকল্পের ঘোষণা দেয়।
• ২ অক্টোবর, ২০২৬: তোহোকু বিশ্ববিদ্যালয় তাদের তিনটি নির্বাচিত প্রকল্পের ঘোষণা দেয়।
• ১৩ অক্টোবর, ২০২৬: উদ্যোগটির পটভূমি ও পরিকল্পিত কার্যক্রম ব্যাখ্যা করতে JST একটি ব্রিফিং করে।
• মার্চ ২০২৯: বর্তমান গবেষণা অর্থায়নপর্ব শেষ হওয়ার কথা।

JST-এর প্রেসিডেন্ট কাজুহিতো হাশিমোতোর যুক্তি, শুধু বিনিয়োগের পরিমাণ দিয়ে যুক্তরাষ্ট্র ও চীনের সঙ্গে পাল্লা দিতে পারবে না জাপান। বরং জাপানের হাতে জমা হওয়া মূল্যবান বৈজ্ঞানিক ডেটা, বিশেষায়িত জ্ঞান, পরীক্ষার সক্ষমতা ও রোবটিকস দক্ষতা রয়েছে—এমন ক্ষেত্রগুলোতে মনোযোগ দেওয়া উচিত।

বিদেশের ওপর নির্ভরতার বিষয়টিও তাঁর উদ্বেগের কারণ। জাপানি গবেষকেরা যদি শুধু বিদেশে তৈরি এআই ব্যবহার করেন, তাহলে মৌলিক প্রযুক্তি ও কম্পিউটিং সম্পদ অন্য দেশের নিয়ন্ত্রণে থেকে যেতে পারে। তাই ARiSE দেশীয় মডেল উন্নয়ন ও আন্তর্জাতিক সহযোগিতাকে পরস্পরের প্রতিদ্বন্দ্বী হিসেবে না দেখে, দুটিকে একসঙ্গে এগিয়ে নেওয়ার চেষ্টা করছে।

ভিন্ন ভূমিকার দুটি অর্থায়ন বিভাগ

কৌশলগত লক্ষ্য বিভাগে উপকরণবিজ্ঞান, জীবনবিজ্ঞান এবং বড় গবেষণা স্থাপনা ও যন্ত্রপাতি নিয়ে কাজ করা বৃহত্তর দলগুলোকে সহায়তা দেওয়া হবে। নির্বাচিত ১২টি প্রকল্পের মধ্যে উপকরণবিজ্ঞানের ছয়টি, জীবনবিজ্ঞানের চারটি এবং বড় স্থাপনা বা যন্ত্রপাতি-সংশ্লিষ্ট দুটি প্রকল্প রয়েছে।

উপকরণবিজ্ঞানের প্রকল্পগুলো তিনটি লক্ষ্যের অধীনে ভাগ করা হয়েছে। লক্ষ্য ১-১ ও ১-২-এ একটি করে প্রকল্প নির্বাচিত হয়েছে; প্রতিটি প্রকল্পে আনুমানিক সর্বোচ্চ ¥৩ বিলিয়ন অর্থায়ন করা হবে। লক্ষ্য ১-৩-এ চারটি প্রকল্প রয়েছে; প্রতিটির সর্বোচ্চ অর্থায়ন প্রায় ¥১ বিলিয়ন। জীবনবিজ্ঞান এবং বড় স্থাপনা-সংশ্লিষ্ট প্রকল্পে প্রতিটির সর্বোচ্চ অর্থায়ন প্রায় ¥২ বিলিয়ন। এগুলো অর্থায়নের সীমা, প্রতিটি দল নিশ্চিতভাবে এত অর্থ পাবে—এমন নয়।

আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগে সব বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রের গবেষকেরা আবেদন করতে পারেন। এতে বৈজ্ঞানিক তত্ত্ব, সূত্র ও কাঠামোগত জ্ঞান এআইয়ে যুক্ত করা হয়—এমন গবেষণায় সহায়তা দেওয়া হবে। সাধারণত প্রতি প্রকল্পে ¥২০০ মিলিয়ন বরাদ্দ থাকে। লক্ষ্য অর্জনের জন্য প্রয়োজন হলে প্রস্তাবে সর্বোচ্চ ¥৬৫০ মিলিয়ন চাওয়া যেতে পারে।

প্রতিটি প্রস্তাবে এআই গবেষক ও সংশ্লিষ্ট বৈজ্ঞানিক শাখার একজন গবেষককে যৌথ নেতা হিসেবে যুক্ত করতে হবে। শুরু থেকেই কম্পিউটিংয়ের প্রয়োজন পরিকল্পনা, আন্তর্জাতিক সহযোগিতা, ডেটা ভাগাভাগি ও সুরক্ষার নিয়ম প্রণয়ন এবং গবেষণা নিরাপত্তার বিষয়গুলোও বিবেচনায় রাখতে হবে। অর্থাৎ এআই মডেল বেছে নেওয়ার পর নয়, গবেষণার নকশা তৈরির সময় থেকেই বৈজ্ঞানিক দক্ষতা ও অবকাঠামো পরিকল্পনাকে এর অংশ করতে হবে।

উপকরণবিজ্ঞানের ডেটা হবে যৌথ গবেষণা প্ল্যাটফর্মের ভিত্তি

উপকরণবিজ্ঞানের একটি প্রধান প্রকল্পে জাপানে সঞ্চিত উপকরণবিষয়ক ডেটাকে দেশীয় বৃহৎ ভাষা মডেল ও বিশেষায়িত এআইয়ের সঙ্গে যুক্ত করার লক্ষ্য নেওয়া হয়েছে। ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট ফর ম্যাটেরিয়ালস সায়েন্স (NIMS) ঘিরে তৈরি ডেটা ও গবেষণা সম্পদ কাজে লাগিয়ে একটি জাতীয় উপকরণ এআই প্ল্যাটফর্ম গড়ে তোলার কথা রয়েছে।

প্রস্তাবিত প্ল্যাটফর্মের কয়েকটি পরস্পর-সংযুক্ত স্তর থাকবে: এআই ব্যবহারের উপযোগী ডেটা ও বিশ্লেষণী সরঞ্জাম, উপকরণবিজ্ঞানের ফাউন্ডেশন মডেল, আবিষ্কার ও নকশায় সহায়তাকারী এআই এজেন্ট এবং উন্নত পরীক্ষার যন্ত্রপাতি। ফাউন্ডেশন মডেল হলো বিভিন্ন গবেষণা কাজে ভিত্তি হিসেবে ব্যবহারযোগ্য, বিস্তৃত ডেটায় প্রশিক্ষিত মডেল। এআই এজেন্ট কোনো নির্দিষ্ট লক্ষ্য পূরণের জন্য সরঞ্জাম ব্যবহার ও বিভিন্ন ধাপ সমন্বয় করতে পারে।

পরিকল্পিত গবেষণা চক্রে প্রথমে এআই কোনো উপকরণ বা পরীক্ষার শর্ত প্রস্তাব করবে। এরপর সংযুক্ত যন্ত্রপাতিতে পরীক্ষা চালানো হবে, আর ফলাফল দিয়ে পরবর্তী নকশা হালনাগাদ করা হবে। লক্ষ্য হলো এই সক্ষমতা উপকরণবিজ্ঞানের বৃহত্তর গবেষকসমাজের কাছে পৌঁছে দেওয়া, এআইয়ে ব্যাপক দক্ষতা থাকা অল্প কয়েকটি দলের মধ্যে সীমাবদ্ধ না রাখা।

তোহোকু বিশ্ববিদ্যালয়ের নির্বাচিত তিনটি প্রকল্প দেখায়, জাতীয় এই উদ্যোগ নির্দিষ্ট গবেষণা কর্মসূচির সঙ্গে কীভাবে যুক্ত হচ্ছে। অধ্যাপক ইউ কুমাগাই এআই ব্যবহার করে শক্ত বাল্ক উপকরণ তৈরির একটি প্ল্যাটফর্মের নেতৃত্ব দিচ্ছেন। অধ্যাপক গোরো মিয়ামোতো ও মোটোকি শিগা যৌথ গবেষণা নেতা হিসেবে যুক্ত আছেন।

তোহোকুর দ্বিতীয় প্রকল্পে মানুষ ও এআইয়ের সহযোগিতায় স্বয়ংক্রিয়ভাবে চৌম্বকীয় উপকরণ তৈরি এবং সেগুলোর কার্যপ্রণালি বোঝার ওপর কাজ হবে। এর নেতৃত্বে আছেন অধ্যাপক তাকাফুমি হিরোহাতা। যৌথ নেতা হিসেবে রয়েছেন NIMS-এর ইউমা ইওয়াসাকি এবং ওসাকা বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক কানতা ওনো।

তোহোকুর তৃতীয় নির্বাচিত প্রকল্পটি আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগের ‘সুনামি ওয়ার্ল্ড মডেল’। এর নেতৃত্বে আছেন অধ্যাপক শুনিচি কোশিমুরা; যৌথ নেতা হিসেবে রয়েছেন অধ্যাপক কেনতারো ইনুই এবং ন্যাশনাল রিসার্চ ইনস্টিটিউট ফর আর্থ সায়েন্স অ্যান্ড ডিজাস্টার রেজিলিয়েন্সের ইউইচিরো উসুদা। প্রকল্পটি অন্তর্ভুক্ত হওয়ায় বোঝা যায়, ARiSE পরীক্ষাগারের উপকরণবিজ্ঞান ও জীববিজ্ঞানের বাইরেও বিস্তৃত। তবে মডেলটির পরিকল্পিত সক্ষমতা সম্পর্কে বিশ্ববিদ্যালয়ের ঘোষণায় বিস্তারিত বলা হয়নি।

ব্যর্থ পরীক্ষার ফল থেকেও শিখবে জিনোম মডেল

জীবনবিজ্ঞান কর্মসূচিতে প্রায় চার বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি জিনোম ভাষা মডেল রয়েছে, যা উদ্ভিদ, প্রাণী, মানুষ ও অণুজীবের জিনোম নিয়ে কাজ করবে। শব্দ দিয়ে প্রশিক্ষিত প্রচলিত ভাষা মডেলের বিপরীতে, জিনোম ভাষা মডেল DNA সিকোয়েন্সের ধরন থেকে শিখে জৈবিক কার্যকারিতা ও জিনোম নকশা নিয়ে গবেষণায় সহায়তা করে।

প্যারামিটার হলো প্রশিক্ষণের সময় মডেলের সমন্বয় করা সংখ্যামূলক মান। পরিকল্পিত মডেলটি প্রায় সাত বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি বিদ্যমান মডেলের ভিত্তিতে তৈরি হবে। এই সংখ্যা মডেলের আকার বোঝায়; নতুন মডেলটি আগেরটির চেয়ে ভালো হবে, তার প্রমাণ নয়। এর বৈজ্ঞানিক মূল্য নির্ভর করবে এর চারপাশে গড়ে ওঠা জৈবিক ডেটা, পরীক্ষা-নিরীক্ষা ও শেখার প্রক্রিয়ার ওপর।

প্রকল্পটিতে ‘ডিজাইন, বিল্ড, টেস্ট, লার্ন’ চক্র অনুসরণ করা হবে। গবেষকেরা কোনো সিকোয়েন্স বা অনুমান তৈরি করবেন, পরীক্ষাগারে তা প্রস্তুত ও যাচাই করবেন, তারপর ফলাফল মডেলে ফেরত দেবেন। সফল ফলাফল, ব্যর্থ পরীক্ষা এবং জিনগত সম্পদ—সবই পরবর্তী শেখার কাজে যুক্ত করার পরিকল্পনা রয়েছে। ব্যর্থতাকে অন্তর্ভুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ কোনো পরীক্ষা ব্যর্থ হলে কোন নকশা বা শর্ত কাজ করে না, তা বোঝা যেতে পারে।

জীবনবিজ্ঞানের গবেষকদের জন্য মডেলটিকে যৌথ সম্পদে পরিণত করার পরিকল্পনা রয়েছে; ব্যবহারিক কাজে এর প্রয়োগে সহায়তা দেবে Bio-AGILE কনসোর্টিয়াম। কর্মসূচিতে জৈবনিরাপত্তা ও মডেলের নিরাপত্তাকে স্পষ্টভাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। জীববৈজ্ঞানিক নকশায় সহায়তা করতে পারে এমন একটি সরঞ্জামের পূর্বাভাস দেওয়ার সক্ষমতা বাড়ানোর পাশাপাশি সুরক্ষার ব্যবস্থাও দরকার।

স্বয়ংক্রিয় যন্ত্র থেকে স্বয়ংক্রিয় গবেষণা স্থাপনা

জনবলবিহীন গবেষণা স্থাপনা তৈরির প্রকল্পে ইনস্টিটিউট অব সায়েন্স টোকিও, RIKEN ও Epistora একসঙ্গে কাজ করছে। Epistora-র প্রকল্প ঘোষণায় বলা হয়েছে, ইনস্টিটিউট অব সায়েন্স টোকিওর অধ্যাপক জেনকি কান্দা গবেষণাটির নেতৃত্ব দিচ্ছেন। যৌথ নেতা হলেন RIKEN-এর বৈজ্ঞানিক ফাউন্ডেশন মডেল উন্নয়ন কর্মসূচির প্রকল্প পরিচালক কোইচি তাকাহাশি এবং Epistora-র প্রধান নির্বাহী ইয়োসুকে ওজাওয়া।

প্রকল্পটি কৌশলগত লক্ষ্য ৩-এর অধীনে, যেখানে বড় গবেষণা স্থাপনায় কার্যক্রমের সর্বোত্তম ব্যবহার, স্বয়ংক্রিয়করণ, স্বয়ংক্রিয় পরিচালনা এবং পরীক্ষা পরিকল্পনা ও ডেটা বিশ্লেষণের উন্নয়ন অন্তর্ভুক্ত। গবেষণা পরিকল্পনা, পরীক্ষার যন্ত্রপাতি ও সেখান থেকে পাওয়া ডেটাকে সংযুক্ত করতে এআই এজেন্ট ও ফাউন্ডেশন মডেল তৈরি এবং প্রদর্শনের কাজ হবে এতে।

স্বয়ংক্রিয় যন্ত্র আর স্বয়ংক্রিয় গবেষণা স্থাপনার মধ্যে পার্থক্যটি বাস্তব কাজের ক্ষেত্রে স্পষ্ট। কোনো রোবট একটি পরীক্ষা চালাতে পারলেও যন্ত্রপাতি প্রস্তুত করা, নমুনা সরানো, সরবরাহ পুনরায় ভরা, যন্ত্রের সময়সূচি ঠিক করা এবং কাজ থেমে গেলে তা আবার শুরু করার দায়িত্ব মানুষের থাকতে পারে। ARiSE শুধু পরীক্ষাটি নয়, এর আশপাশের এসব কাজও সামলাতে চায়।

প্রস্তাবিত স্থাপনাটিতে তিনটি পরস্পর-সংযুক্ত অংশ থাকবে। তথ্যব্যবস্থা গবেষণার লক্ষ্য, অনুমান, পরীক্ষার পরিকল্পনা, বিশ্লেষণ এবং পরবর্তী পরীক্ষার সিদ্ধান্ত সামলাবে। পরিচালনব্যবস্থা যন্ত্রপাতি, সময় ও উপকরণ বরাদ্দ করবে। ভৌত ব্যবস্থায় পরিবহন, সরবরাহ পুনরায় পূরণ এবং কাজ পুনরুদ্ধারের প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় হবে।

প্রতিটি ধাপ সামলানোর বদলে মানুষ পুরো প্রক্রিয়ার তত্ত্বাবধান করবে। ক্যানসার, রোগপ্রতিরোধ, টিকা, বার্ধক্য ও পুনর্জনন চিকিৎসা নিয়ে অব্যাহত গবেষণায় সহায়তা করার কথা স্থাপনাটির। Epistora জানিয়েছে, এআই ও রোবটিকস নিয়ে প্রায় এক দশকের গবেষণার অভিজ্ঞতা তাদের রয়েছে। এর মধ্যে ইন্ডিউসড প্লুরিপোটেন্ট স্টেম সেলকে রেটিনাল পিগমেন্ট এপিথেলিয়াল কোষে রূপান্তরের শর্ত অনুকূল করার কাজ রয়েছে। এই কোষগুলো রেটিনাকে সহায়তা করে।

কুরোহাশি বলেছেন, এ ধরনের স্থাপনা নিয়ে প্রত্যাশিত সময়সীমা আগে ২০৫০ সালের কাছাকাছি থেকে ২০৪০ সালের দিকে, পরে ২০৩০ সালের কাছাকাছি চলে এসেছে—এআই ও রোবটিকসের অগ্রগতির সঙ্গে সঙ্গে। এটি পরিবর্তনশীল একটি অনুমান; ARiSE-এর অর্থায়নপর্ব ২০২৯ সালের মার্চে শেষ হওয়ার আগেই পূর্ণাঙ্গ স্বয়ংক্রিয় স্থাপনা চালু হবে, এমন নিশ্চয়তা নয়।

বৈজ্ঞানিক তত্ত্ব যুক্ত হবে এআইয়ের ভেতরে

আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগে বৈজ্ঞানিক এআইকে শক্তিশালী করার পথটি ভিন্ন। প্রচলিত মডেলকে সীমাবদ্ধ করার নিয়ম হিসেবে তত্ত্ব ব্যবহার না করে, উয়েদার পদ্ধতিতে বৈজ্ঞানিক তত্ত্বকে মডেলের কাঠামো, উপস্থাপন ও শেখার নীতির মধ্যে যুক্ত করা হয়।

প্রাসঙ্গিক জ্ঞানের মধ্যে রয়েছে প্রতিসাম্য, অপরিবর্তনীয়তা, কার্যকারণ, সীমান্ত শর্ত ও স্কেলিং সূত্র। সহজভাবে বললে, কোনো ব্যবস্থা বদলালেও কোন সম্পর্কগুলো অটুট থাকার কথা, কারণের সঙ্গে ফলাফলের যোগসূত্র কী এবং কোন পরিস্থিতিতে বৈজ্ঞানিক মডেল প্রযোজ্য—এসব বিষয় এগুলো বর্ণনা করে। এ ধরনের জ্ঞান এআইয়ে যুক্ত করলে ডেটা কম থাকা অবস্থায় বা প্রশিক্ষণের সময় দেখা পরিস্থিতির চেয়ে ভিন্ন অবস্থায় যুক্তি করার ক্ষমতা বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে।

নির্বাচিত একটি প্রকল্পে গাণিতিক পদার্থবিদ্যা ও এআইকে একত্র করে বৈজ্ঞানিক অনুমান তৈরি এবং গাণিতিক ও ভৌত তত্ত্ব দিয়ে সেগুলোর যথার্থতা যাচাই করা হবে। উদ্দেশ্য হলো বিশ্বাসযোগ্য বক্তব্য তৈরি করা আর সেটি সঠিক কি না প্রতিষ্ঠা করার মধ্যে ব্যবধান কমানো। স্বয়ংক্রিয় যাচাই এই গবেষণার লক্ষ্য; কর্মসূচিতে এটি এরই মধ্যে প্রমাণিত সক্ষমতা নয়।

আরেকটি প্রকল্পে ধাতু-জৈব কাঠামো বা MOF নিয়ে কাজ হবে। এগুলো ছিদ্রযুক্ত উপকরণ; গ্যাস শোষণ ও পৃথকীকরণসহ নানা কাজে এগুলোর সম্ভাবনা রয়েছে। সংশ্লেষণ ও পরীক্ষার শর্ত অনুযায়ী এগুলোর বৈশিষ্ট্য বদলাতে পারে। কোনো শর্ত বদলালে ফল কীভাবে পাল্টাতে পারে, তা অনুসন্ধানে প্রকল্পটি পরিবর্তনশীল বৈজ্ঞানিক উপস্থাপন, প্রতিকল্পনামূলক যুক্তি এবং গবেষকদের মতামত একত্র করবে।

প্রতিকল্পনামূলক যুক্তিতে বিদ্যমান পর্যবেক্ষণে শুধু ধরন খোঁজার বদলে, শর্ত ভিন্ন হলে কী ঘটত—সেই প্রশ্ন করা হয়। গবেষকেরা অনুমান ও যুক্তি মূল্যায়ন করে তাঁদের মতামত আবার এআইকে দেবেন। তাই এই প্রকল্পে মানুষের সরাসরি অংশগ্রহণ থাকবে, যদিও জনবলবিহীন স্থাপনার প্রকল্পে পরিচালনগত স্বায়ত্তশাসন অনেক বাড়ানোর লক্ষ্য নেওয়া হয়েছে।

ক্যানসার গবেষণা শুধু ধরন শনাক্ত করার বাইরে

ক্যানসার নিয়ে আরেকটি প্রকল্পে টিস্যুর গঠন, কোষের আকৃতি, জিনের প্রকাশ এবং ক্যানসার কোষ, রোগপ্রতিরোধী কোষ ও আশপাশের অন্যান্য কোষের পারস্পরিক ক্রিয়া একত্রে বিশ্লেষণ করা হবে। লক্ষ্য হলো শুধু ক্যানসারের সঙ্গে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য শনাক্ত করা নয়, রোগের কার্যপ্রণালি নিয়ে যুক্তি করতে পারে—এমন মডেল তৈরি করা।

এই কাজ পর্যবেক্ষণের দুটি স্তরকে যুক্ত করবে। টিস্যুর বিন্যাস থেকে মডেলটি পৃথক কোষের আচরণ অনুমান করবে। সেই আচরণের ভিত্তিতে টিস্যুর অবস্থার পরিবর্তন পূর্বাভাস দেবে। স্থান ও সময়—দুই দিকই পরীক্ষা করলে আশপাশের জৈবিক পরিবেশের মধ্যে ক্যানসার কীভাবে বিকশিত হয়, তা অনুসন্ধানে গবেষকদের সহায়তা হতে পারে।

রোগের কার্যপ্রণালি আবিষ্কার, রোগের পূর্বাভাস এবং চিকিৎসাপদ্ধতি অনুসন্ধান—এসবই পরিকল্পিত প্রয়োগের মধ্যে রয়েছে। এগুলো প্রস্তাবিত গবেষণার ফলাফল। ARiSE-এ নির্বাচিত হওয়া চিকিৎসাগত কার্যকারিতার প্রমাণ নয় এবং এর অর্থ এই নয় যে রোগীদের জন্য কোনো রোগনির্ণয় বা চিকিৎসার সরঞ্জাম প্রস্তুত।

কম্পিউটিং সুবিধা ও ডেটা ভাগাভাগি গড়ে দেবে কর্মসূচির বাস্তবায়ন

প্রস্তাব জমা দেওয়ার সময়ই ARiSE-এ কম্পিউটিংয়ের পরিকল্পনা দিতে হয়, কারণ মডেল প্রশিক্ষণ ও চালাতে গবেষণা তহবিলের বড় অংশ ব্যয় হতে পারে। JST বিশ্ববিদ্যালয়, সরকারি গবেষণা প্রতিষ্ঠান, কোম্পানি ও RIKEN-এর সম্পদ একত্রে ব্যবহারের পরিকল্পনা করেছে; প্রয়োজন অনুযায়ী বিদেশি বাণিজ্যিক কম্পিউটিং সুবিধাও নেওয়া যাবে।

ব্যবহারের জন্য বিবেচনাধীন RIKEN-এর এআই সুপারকম্পিউটারের নাম নিয়ে বিভিন্ন প্রতিবেদনে অমিল রয়েছে: একটি প্রতিবেদনে RIKEN বলা হয়েছে, আর অক্টোবরের ব্রিফিংয়ের প্রতিবেদনে বলা হয়েছে 理究। তবে দেশীয় কম্পিউটিংয়ের সঙ্গে অন্যান্য সম্পদ ব্যবহারের পরিকল্পনা—এ বিষয়ে উভয় প্রতিবেদনে মিল রয়েছে। পৃথক প্রকল্পে কম্পিউটিং সক্ষমতা কীভাবে বরাদ্দ হবে, তা এখনো নির্দিষ্ট করা হয়নি।

নির্বাচিত দলগুলোর বাইরেও ব্যাপকভাবে কাজে লাগতে পারে এমন মডেল, এজেন্ট, সরঞ্জাম ও মূল্যায়ন পদ্ধতি ছড়িয়ে দেওয়ার লক্ষ্য রয়েছে কর্মসূচির। NII-এর SINET একাডেমিক নেটওয়ার্ক এবং NII RDC গবেষণা ডেটা অবকাঠামোর সঙ্গে সংযোগের পরিকল্পনা করেছে JST। এসব সংযোগের উদ্দেশ্য জাপানের বিভিন্ন গবেষকের কাছে ফলাফল পৌঁছে দেওয়া এবং উপকরণবিজ্ঞান, জীবনবিজ্ঞান ও গবেষণা স্থাপনা-সংশ্লিষ্ট প্রকল্পগুলোর মধ্যে মতবিনিময়ে সহায়তা করা।

ভাগাভাগি করার অর্থ সবকিছু প্রকাশ করা নয়। প্রতিযোগিতা বা নিরাপত্তার কারণে সুরক্ষার প্রয়োজন এমন ডেটা বা ফলাফল গোপন রাখা হতে পারে। প্রকল্প নির্বাচনের পর থেকেই গবেষণা নিরাপত্তার শর্ত প্রযোজ্য হবে; জিনোম প্রকল্পের ক্ষেত্রে জৈবনিরাপত্তা ও মডেলের নিরাপত্তার নির্দিষ্ট দায়িত্বও রয়েছে।

কর্মসূচির কর্মকর্তারা অগ্রগতি পর্যালোচনা ও প্রয়োজনীয় পরিবর্তনে সহায়তা করবেন বলে আশা করা হচ্ছে। এর মধ্যে গবেষণার কাজ বাড়ানো, নতুন আন্তর্জাতিক অংশীদার যুক্ত করা এবং যৌথ অনুষ্ঠানের আয়োজন অন্তর্ভুক্ত। ২০২৬ সালে স্থির করা পরিকল্পনা ২০২৯ সালের মধ্যে পুরোনো হয়ে যাওয়ার ঝুঁকি মোকাবিলায় এই নমনীয়তা রাখা হচ্ছে। বর্তমান তথ্য থেকে পৃথক প্রকল্পের চুক্তি শুরুর তারিখ, চূড়ান্ত অনুদানের পরিমাণ, কম্পিউটিং সুবিধার বরাদ্দ বা জনসাধারণের জন্য মডেল প্রকাশের বিস্তারিত সময়সূচি জানা যায় না।

প্রধান পরীক্ষা হবে, প্রকল্পগুলো জাপানের বৈজ্ঞানিক সম্পদকে কার্যকর এআই ব্যবস্থা, পুনরুৎপাদনযোগ্য পরীক্ষা এবং অন্য গবেষকেরা বাস্তবে ব্যবহার করতে পারবেন—এমন সম্পদের সঙ্গে যুক্ত করতে পারে কি না। ARiSE সেই পথনির্দেশ দিয়েছে, তবে প্রতিশ্রুত আবিষ্কার, স্বয়ংক্রিয় সক্ষমতা ও যৌথ প্ল্যাটফর্ম এখনো তৈরি ও প্রদর্শন করতে হবে।

মূল বিষয়গুলো

• ২০২৬ সালের অক্টোবর থেকে ২০২৯ সালের মার্চ পর্যন্ত প্রায় সময়ের জন্য ARiSE-এ ¥৩২ বিলিয়ন বরাদ্দ রয়েছে।
• ২০৩টি আবেদনের মধ্যে JST ৩১টি প্রকল্প নির্বাচন করেছে; গ্রহণের হার প্রায় ১৫.৩%।
• কৌশলগত লক্ষ্য বিভাগে ১২টি এবং আন্তর্জাতিক ও আন্তঃবিভাগীয় বিভাগে ১৯টি প্রকল্প রয়েছে।
• প্রধান উদ্যোগের মধ্যে রয়েছে উপকরণবিজ্ঞানের এআই প্ল্যাটফর্ম, প্রায় চার বিলিয়ন প্যারামিটারের জিনোম মডেল এবং জনবলবিহীন গবেষণা স্থাপনা।
• নির্বাচিত গবেষণায় গাণিতিক পদার্থবিদ্যা, MOF, ক্যানসারের কার্যপ্রণালি এবং সুনামি ওয়ার্ল্ড মডেলও রয়েছে।
• দেশীয় কম্পিউটিং ও যৌথ গবেষণা অবকাঠামো অগ্রাধিকার পাবে; প্রয়োজন অনুযায়ী বিদেশি সম্পদ ব্যবহারের সুযোগও রয়েছে।
• প্রতিটি প্রকল্পের শুরুর তারিখ চুক্তি ও প্রস্তুতির ওপর নির্ভর করবে; স্বয়ংক্রিয় স্থাপনা ও বৈজ্ঞানিক প্রয়োগ এখনো উন্নয়নের লক্ষ্য।