ওয়েমো যখন শহরে একা একা ঘুরে বেড়াচ্ছে, তখন টেসলা কেন এখনও চালক চায়?

Waymo এবং Tesla সম্পূর্ণ বিপরীত দুটি পথে অটোনমাস ড্রাইভিংয়ে প্রবেশ করেছে: Waymo একটি লেভেল 4 সিস্টেম, যা lidar দিয়ে ম্যাপ করা, ভৌগোলিকভাবে সীমিত এলাকায় চালকবিহীন রোবোট্যাক্সি সেবা পরিচালনা করে; Tesla অন্যদিকে শুধুমাত্র ক্যামেরা দিয়ে কাজ করা, চালক যে যেকোনো মুহূর্তে হস্তক্ষেপের জন্য প্রস্তুত থাকে এমন লেভেল 2 Full Self-Driving (Supervised) সিস্টেম লাখ লাখ গাড়িতে সরবরাহকারী একটি সফটওয়্যার কৌশল। একটি কম জায়গায় অত্যন্ত নিরাপদ, অন্যটি সর্বত্র কিন্তু তত্ত্বাবধানের অধীনে - এবং এই পার্থক্য কোনো কাকতালীয় নয়, দুই কোম্পানির ব্যবসায়িক মডেলেরই মূল ভিত্তি।

প্রথমে নির্ধারণ করি কার গাড়ি আসলে কী: SAE লেভেলগুলো আসলে কী বলছে?

অটোনমাস ড্রাইভিং বললে একটিমাত্র বিষয় বোঝায় না। SAE J3016 স্ট্যান্ডার্ড যানবাহনগুলোকে 0 (সম্পূর্ণ ম্যানুয়াল) থেকে 5 (সম্পূর্ণ অটোনমাস) পর্যন্ত ছয়টি স্তরে ভাগ করে। আর এই বিষয়ের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিকটি হলো: আপনি কোন স্তরে আছেন, তা দুর্ঘটনায় কে দায়ী তা সরাসরি নির্ধারণ করে।

Tesla FSD আনুষ্ঠানিকভাবে লেভেল 2, অর্থাৎ এটি একটি উন্নত চালক সহায়তা সিস্টেম। স্টিয়ারিংয়ে বসা ব্যক্তিকে যেকোনো মুহূর্তে সতর্ক থাকতে হবে এবং নিয়ন্ত্রণ নেওয়ার জন্য প্রস্তুত থাকতে হবে - আইনি দায়িত্বও তারই। Waymo অন্যদিকে লেভেল 4: নির্দিষ্ট শর্তে, নির্দিষ্ট এলাকায় সম্পূর্ণ অটোনমি। San Francisco-তে স্টিয়ারিংয়ে কেউ নেই এবং কিছু ভুল হলে হিসাব চাওয়া হয় কোম্পানির কাছ থেকে। Mercedes-এর Drive Pilot অন্যদিকে দুই জগতের মাঝখানে দাঁড়িয়ে থাকা লেভেল 3: শর্তসাপেক্ষে স্বয়ংক্রিয়, সিস্টেম কিছু ক্ষেত্রে আপনাকে মুক্ত রাখে কিন্তু সতর্কতা আসলে স্টিয়ারিং ফিরিয়ে নিতে হয়।

এই স্তরগুলো মাঝে মাঝে সমালোচনার মুখে পড়ে: একটি লেভেল 2 হিসেবে FSD কার্যত কিছু লেভেল 3 এবং 4 সিস্টেমের চেয়েও ভালো ড্রাইভ করতে পারে; স্তরের লেবেল ড্রাইভিং ক্ষমতা সম্পর্কে সম্পূর্ণ চিত্র দেয় না। কিন্তু আইনি পরিস্থিতির জন্য এটি এখনও নির্ধারক - এক ধাপ উপরে উঠে দায়িত্ব চালক থেকে কোম্পানির কাছে স্থানান্তরিত করার একমাত্র বিষয়টিই এই শ্রেণিবিন্যাস।

Waymo-র পথ: প্রথমে শহর মুখস্থ করো, তারপর চালাও

Waymo-র দর্শন একজন ছাত্রের পরীক্ষার প্রস্তুতির মতো: প্রথমে বিষয়টি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত মুখস্থ করো, তারপর সেই বিষয়ের বাইরে না যাওয়া প্রশ্নগুলো সমাধান করো। যানবাহগুলো কেবল lidar দিয়ে ত্রিমাত্রিকভাবে ম্যাপ করা, ভৌগোলিকভাবে সীমিত এলাকায় - সেক্টরের ভাষায় Operational Design Domain (ODD)-এর মধ্যে - কাজ করে। প্রতিটি ট্রাফিক চিহ্ন, সংযোগস্থল, লেন এবং গতি সীমা নিয়মিত ম্যাপ করা হয় এবং আপডেট করা হয়।

সেন্সরের দিক থেকে এটি সম্পূর্ণ একটি সুসজ্জিত বহর। 6. তম প্রজন্মের সিস্টেম 2026-র শুরুতে সম্পূর্ণ অটোনমাস অপারেশন শুরু করে এবং প্রতি গাড়িতে 13টি ক্যামেরা, 4টি lidar, 6টি রাডার বহন করে; যানবাহনের প্ল্যাটফর্ম অনুযায়ী এই সংখ্যাগুলো পরিবর্তিত হতে পারে। লিডার লক্ষ লক্ষ লেজার পালস পাঠিয়ে ফেরার সময় মেপে পয়েন্ট ক্লাউড তৈরি করে - রাতে এবং দৃষ্টিসীমা খারাপ পরিস্থিতিতে ক্যামেরার জন্য একটি ফিজিক্যাল রিডানডেন্সি স্তর প্রদান করে। Waymo-র সহ-সিইও ঠিক এই বিন্দুতেই থামছেন: তিনি যুক্তি দেখান যে ধুলো ও ঝলকানির মতো পরিস্থিতিতে নিরাপদ সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসনের জন্য একাধিক সেন্সর অপরিহার্য।

অ্যালগরিদমের দিক থেকেও কাজ বেশ গুরুতর: লিডার পয়েন্ট ক্লাউডের ওপর ত্রিমাত্রিক অবজেক্ট ডিটেকশন করা SW-Former, ট্রাফিকের বিভিন্ন অংশগ্রহণকারীর চলাচল পূর্বাভাস দেওয়া ট্র্যাকিং মডেল এবং ক্রমশ এন্ড-টু-এন্ড আর্কিটেকচারে বিবর্তিত হওয়া EMMA-র মতো কাঠামোগুলো সিস্টেমের মস্তিষ্ক গঠন করছে।

আর খরচ? প্রতি গাড়িতে একসময় প্রায় 250,000 ডলার খরচের ফ্লিট ব্যয় আজ 150,000 ডলার -এর কাছে নেমে এসেছে; লিডার ইউনিটের দামও 500-1,000 ডলারে নেমেছে। ফ্লিট 2,000-এর বেশি গাড়িতে প্রসারিত হয়েছে। অর্থাৎ সময় Waymo-র পক্ষে কাজ করছে - শুরুতে দামি ছিল, এখন সস্তা হচ্ছে।

Tesla-র পথ: প্রথমে লক্ষ লক্ষ শিক্ষক, তারপর স্বায়ত্তশাসন

Tesla-র পদ্ধতিটা ঠিক উল্টো এক পড়ার কৌশল: প্রশ্নব্যাংক মুখস্থ করার বদলে হাজার হাজার মক পরীক্ষা থেকে শেখা। গাড়িতে রাডারও নেই লিডারও নেই - শুধু 8টি ক্যামেরা এবং 12টি আল্ট্রাসনিক সেন্সর। একে বলা হয় "vision-only", অর্থাৎ শুধুমাত্র দৃষ্টির দর্শন। Tesla শিবিরের যুক্তিটা সহজ: মানুষও দুই চোখ দিয়ে গাড়ি চালায়, পর্যাপ্ত প্রসেসিং ক্ষমতা থাকলে ক্যামেরাই যথেষ্ট।

সফটওয়্যারের দিক থেকে Tesla অনেক এগিয়ে গেছে। মাল্টি-টাস্ক Lane & Object HydraNet, ত্রিমাত্রিক ভক্সেল নির্ণয় করা Occupancy Network এবং 2024 সালে চালু হওয়া ডিপ লার্নিংভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্ক প্ল্যানার - আজ সিস্টেমটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড আর্কিটেকচারে চলছে। তবে আসল তুরুপের তাস হলো ডেটা: রাস্তার লক্ষ লক্ষ গাড়ি ক্রমাগত ডেটা সংগ্রহ করছে, Trigger Classifiers চমকপ্রদ মুহূর্তগুলো ধরছে এবং Dojo নামের ট্রেনিং অবকাঠামো এই পাহাড়ের ওপর শিখছে। Tesla-র রোবটট্যাক্সি লক্ষ্য উচ্চাভিলাষী - স্বল্পমেয়াদে 1,000-এর বেশি গাড়ি, 2026 সালের শেষ নাগাদ 1 মিলিয়ন ছাড়িয়ে যাওয়া একটি ফ্লিট। তবে মাঠপর্যায়ের কিছু পর্যবেক্ষণ দেখাচ্ছে যে ফ্লিট বড় হওয়ার বদলে কিছুকাল সংকুচিত হয়েছে; লক্ষ্য এবং বাস্তবতার মধ্যে এখনও দূরত্ব রয়ে গেছে।

ক্যামেরার ফিজিক্যাল সীমা

Vision-only পদ্ধতির একটি দুর্বলতা আছে এবং তা সফটওয়্যার দিয়ে অতিক্রম করা যায় না: কুয়াশা, বৃষ্টি, তুষার এবং ঝড়ে ক্যামেরার কর্মক্ষমতা কমে যায়। FSD-র 13. নম্বর সংস্করণ রাতের ড্রাইভিং স্পষ্টভাবে উন্নত করেছে, কিন্তু পার্সেপশন সেন্সরহীন একটি সিস্টেমের ফিজিক্যাল সীমা একই থাকে। একটি চমকপ্রদ পরীক্ষাও এটি দেখিয়েছে: একটি FSD গাড়ি দেয়ালে লাগানো নকল "রাস্তার" চিত্রে বোকা হয়ে গেলেও, লিডারযুক্ত গাড়িটি থেমে ছিল। ক্যামেরা ছবিটি দেখছে, আর লিডার মাপছে যে সেখানে একটি দেয়াল আছে। Tesla-র মানচিত্রবিহীন অঞ্চলেও চালানোর লক্ষ্য (সাধারণ মানচিত্র পরিষেবাতেই সন্তুষ্ট) স্বাধীনতা দেয়, কিন্তু প্রকৃতপক্ষে অপরিচিত অঞ্চলে কর্মক্ষমতা স্পষ্টভাবে দুর্বল হয়ে যায়।

নিরাপত্তা রেকর্ড: সংখ্যাগুলো কি সত্যিই তুলনীয়?

দুই পদ্ধতির বর্তমান কর্মক্ষমতা দেখলে চিত্রটি আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে:

তবে একটি সতর্কতা অবশ্যই: এই ঘূর্ণন সংখ্যাগুলো সরাসরি তুলনা করা যায় না। দুই কোম্পানির ক্ষেত্রে "ঘূর্ণন"-এর সংজ্ঞা, পরিস্থিতি, ভৌগোলিক অবস্থান এবং পরিমাপ পদ্ধতি সম্পূর্ণ ভিন্ন। পরম মানের চেয়ে একই পরিস্থিতিতে দেখানো আপেক্ষিক অগ্রগতিই অর্থবহ। এছাড়াও, Waymo-র সংখ্যাটি ঘনবসতিপূর্ণ শহরের রাস্তা থেকে, আর Tesla-রটি মূলত মহাসড়ক থেকে আসে - আপেলের সাথে নাশপাতি তুলনা করা উচিত নয়।

নিরাপত্তা প্রোফাইল দেখলে Waymo একটি শক্তিশালী চিত্র তুলে ধরে: প্রতি মিলিয়ন মাইলে 1.28টি মারাত্মক দুর্ঘটনা -এর হার মানুষের চালানো গাড়ির হারের নিচে; রিপোর্ট করা ঘটনাগুলোর মাত্র 12-15% -তে ত্রুটি পাওয়া যায় - রোবোট্যাক্সিগুলো প্রায়ই দাঁড়িয়ে থাকার সময় পেছন থেকে ধাক্কা খায়। অন্যদিকে এটা নিখুঁত চিত্রও নয়: 2025 সালে ক্যালিফোর্নিয়ায় 590-এরও বেশি Waymo রোবোট্যাক্সি দুর্ঘটনা রেকর্ড হয়েছে এবং ফ্লিট বাড়ার সাথে সাথে সংখ্যাটিও বাড়ছে। বেশিরভাগই আঘাতহীন ছোটখাটো ঘটনা হলেও, ফ্লিটের বৃদ্ধির সাথে সাথে দুর্ঘটনারও বৃদ্ধি অনিবার্য বলে মনে হচ্ছে। Johns Hopkins-এর জনস্বাস্থ্যের দৃষ্টিকোণ থেকে মূল্যায়নও একই জায়গায় দাঁড়িয়ে আছে: প্রাথমিক তথ্যগুলো দেখাচ্ছে এটি মারাত্মক দুর্ঘটনা কমাতে পারে, তবে আরও বেশি তথ্য প্রয়োজন।

Tesla-র দিকে দেখলে, টেক্সাসের রোবোট্যাক্সি ফ্লিট প্রায় 328,621 মাইল দুর্ঘটনামুক্ত চালনা করলেও কমিউনিটি বিশ্লেষণগুলো প্রতি মাইলে দুর্ঘটনার হারকে Waymo-র 2025 সালের 134,410 মাইলের সংখ্যার কাছাকাছি নিয়ে আসে - অর্থাৎ ব্যবধান এখনো কমেনি। অস্টিনে করা পাশাপাশি যাত্রী পরীক্ষাটিও পার্থক্যটি সুন্দরভাবে সারসংক্ষেপ করে: Waymo অ্যাপটি সেন্সর ভিজ্যুয়ালাইজেশন দেখানোর সময় Tesla Robotaxi ছিল আরও নীরব, মাঝে মাঝে মানুষের চালকের চেয়েও সতর্ক, এবং Uber-এর একই রকম যাত্রার চেয়ে প্রায় 25% সস্তা ছিল। দাম, Tesla-র নীরব কিন্তু বাস্তব একটি সুবিধা।

Mercedes Drive Pilot: তৃতীয় পথ কেন পিছিয়ে গেল?

এই চিত্রে প্রায়ই ভুলে যাওয়া তৃতীয় খেলোয়াড় Mercedes। Drive Pilot ছিল যুক্তরাষ্ট্রে অনুমোদিত প্রথম SAE লেভেল 3 সিস্টেম: লিডার, উন্নত ক্যামেরা, GPS রিসিভার এবং প্রচুর সেন্সর সেটসহ 2024 সালের EQS এবং S-Class-এ এটি অফার করা হয়েছিল। আপডেটের মাধ্যমে জার্মান মহাসড়কে 95 কিমি/ঘণ্টা পর্যন্ত গতিতে উঠে এটি সিরিয়াল উৎপাদনের দ্রুততম সার্টিফাইড লেভেল 3 সিস্টেম হয়ে ওঠে। শুনতে বিজয়ের মতো লাগছে, তাই না?

তারপর এলো 2026 এবং চিত্রটি বদলে গেল: Mercedes 2021 সাল থেকে অফার করা Drive Pilot-এর লেভেল 3 প্রোগ্রামটি স্থগিত করে এবং যুক্তরাষ্ট্রের বাজারের 2026 সালের S-Class-এ সেটিকে তাদের নিজস্ব লেভেল 2++ সিস্টেমের জায়গা ছেড়ে দেয়। BMW-ও লেভেল 3 ছেড়ে দেওয়াদের তালিকায় যোগ দেয়। এর শিক্ষাটি স্পষ্ট: লিডারযুক্ত, সার্টিফিকেশন ভারী এবং ব্যয়বহুল শর্তসাপেক্ষ অটোমেশন পদ্ধতিটি বাজার থেকে সাড়া পেতে হিমশিম খাচ্ছে। মাঝামাঝি ধরনের সমাধান - চালক না সম্পূর্ণ স্বাধীন না সম্পূর্ণ দায়বদ্ধ - গ্রাহককে বোঝানোর সবচেয়ে কঠিন বিকল্প হিসেবে বেরিয়ে এলো।

দুর্ঘটনা হলে দোষী কে? আইনি চিত্র

দায়িত্বের প্রশ্নই লেভেল যুদ্ধের আসল মঞ্চ। লেভেল 2-এ চালক, লেভেল 4-এ কোম্পানি দায়ী - এবং এই পার্থক্য আদালতে খুব বাস্তব ফলাফল ডেকে আনছে। মায়ামিতে একটি জুরি Tesla-কে আংশিক দায়ী মনে করে 329 মিলিয়ন ডলারের ক্ষতিপূরণ ও শাস্তিমূলক ক্ষতিপূরণের রায় দিয়েছে; একটি লেভেল 2 সিস্টেমের ক্ষেত্রেও জুরির নির্মাতার প্রতি দোষারোপ দেখায় পরিস্থিতি কতটা পরিবর্তনশীল। "eyes-off" প্রযুক্তির দিকে এগিয়ে চলা অটোমোটিভ জগতে দুর্ঘটনার ক্ষেত্রে নির্মাতাকে দায়ী করার সম্ভাবনাও বাড়ছে।

নিয়ন্ত্রক দিকটি এখনও গোছানোর পর্যায়ে রয়েছে। ক্যালিফোর্নিয়া 2026 পর্যন্ত আইনশৃঙ্খলা বাহিনীকে স্বয়ংচালিত গাড়িতে মৌলিক ট্রাফিক জরিমানা করার ক্ষমতাও দেয়নি; 1 জুলাই থেকে পুলিশ নিয়ম ভাঙার ক্ষেত্রে সরাসরি নির্মাতাকে শাস্তি দিতে পারছে। উটাহ অন্যদিকে 2026-এ স্বয়ংচালিত গাড়ির জন্য আলাদা মামলার ভিত্তি ও ক্ষতিপূরণের সর্বোচ্চ সীমা সহ একটি আইনি কাঠামো অনুমোদন করেছে। অর্থাৎ আইন প্রযুক্তির পিছনে ছুটছে - এবং এখনও ধরতে পারেনি।

বাজার বাড়ছে কিন্তু কেউই সংখ্যাটা জানে না

রোবোট্যাক্সি বাজার কতটা বড় হবে তা নিয়ে পূর্বাভাসগুলোর মধ্যে ব্যাপক তফাত রয়েছে: একটি পূর্বাভাস 2026-এর 1.27 বিলিয়ন ডলারের বাজারকে 2034-এ 96.3 বিলিয়ন ডলারে নিয়ে যায়, আরেকটি 2033-এর জন্য 147 বিলিয়ন ডলার অনুমান করেছে; আরেকটি বিশ্লেষণ 2035-এর জন্য প্রায় 415 বিলিয়ন ডলারের বিশ্বব্যাপী বাজার এবং তার মধ্যে 48 বিলিয়ন ডলারের মার্কিন অংশ দেখছে। এই বিস্তৃত ব্যবধানই আসলে সবচেয়ে সৎ সংকেত: ক্ষেত্রটি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে এবং ভবিষ্যৎ অনুমান করা আপাতত স্পেকুলেশন ও বিজ্ঞানের মাঝামাঝি কাজ।

দুই কৌশল কেন একে অপরের খোঁজ করছে না?

সম্ভবত সবচেয়ে কৌতূহল জাগানো প্রশ্নটি এটাই: Tesla কি গিয়ে Waymo-র মতো একটি রোবোট্যাক্সি ফ্লিট গড়বে, নাকি Waymo ক্যামেরায় চলে আসবে? উত্তর না - কারণ আসলে দুজনই ভিন্ন জিনিস বিক্রি করছে। Tesla গাড়ি বিক্রি করে: তার 25,000 ডলারের গাড়িগুলোর লক্ষ লক্ষ মালিকের কাছ থেকে ডেটা সংগ্রহ করে সফটওয়্যার দিয়ে সক্ষমতা যোগ করছে; প্রতিটি নতুন গাড়ি, সিস্টেমে একজন নতুন শিক্ষক। Waymo অন্যদিকে সেবা ভাড়া দেয়: ব্যয়বহুল কিন্তু নিরাপত্তা প্রমাণিত গাড়ি দিয়ে সীমিত অঞ্চলে পরিচালনা করে এবং বাড়ার সাথে সাথে অঞ্চলের সংখ্যা বাড়ায়। একজন অনুভূমিকভাবে (গাড়ির সংখ্যা), উল্লম্বে নয় বরং গভীরতায় (প্রতি অঞ্চলে পরিণতি) সম্প্রসারিত হচ্ছে।

সেন্সর বিতর্কও একই কারণে শেষ হচ্ছে না। Musk-এর ধ্রুপদী প্রশ্ন - "lidar যদি ক্যামেরার সাথে দ্বিমত করে, তাহলে কোন সংকেতে বিশ্বাস করবে?" - প্রকৌশলী মহলে Kalman ফিল্টার ও প্রাচুর্যের যুক্তি দিয়ে স্বাগত জানানো হয়েছে: দুটি সেন্সর একমত না হলেও তৃতীয়টি আইনজীবীর ভূমিকা পালন করে। Lidar-এর দাম 500-1,000 ডলারে নেমে আসা "lidar ব্যয়বহুল, তাই নেই" যুক্তিটিকেও দুর্বল করছে; তবে Tesla-র লক্ষ লক্ষ "FSD capable" কম্পিউটার বিক্রি করা এবং ব্র্যান্ড উপলব্ধি ফিরে আসা সহজ করছে না। দিনের সারসংক্ষেপ এক বাক্যে দিতে হলে: সেন্সরের দিক থেকে Waymo, অ্যালগরিদম ও ডেটার দিক থেকে Tesla এগিয়ে - এবং লেভেল 5-এ কে আগে পৌঁছাবে, তা এই দুটি এগিয়ে থাকা কে দ্রুততর একত্র করবে তার উপর নির্ভর করছে।

সারকথা

Waymo এখন বাস্তবে চালকবিহীনভাবে যাত্রী বহন করছে, আর Tesla এখনও চালকবিহীনভাবে কোনো যাত্রী না বহন করলেও লক্ষ লক্ষ গাড়ি থেকে আসা ডেটার মাধ্যমে, দুটি আলাদা কিন্তু সমানই যুক্তিসঙ্গত পথে এগোচ্ছে। একটি নিরাপত্তাকে অগ্রাধিকার দিয়ে গভীর হচ্ছে, অন্যটি স্কেলকে অগ্রাধিকার দিয়ে ছড়িয়ে পড়ছে। আমার বাজি: বিজয়ী সম্ভবত এই দুই দর্শনের মিশ্রণ হবে - সস্তা সেন্সর দিয়ে ম্যাপ করা অঞ্চল, লক্ষ লক্ষ গাড়ি থেকে শেখা এন্ড-টু-এন্ড অ্যালগরিদম। আপনি কোনটিতে বাজি ধরতেন? মন্তব্যে দেখা হবে!

সূত্র

• Tesla vs Waymo - সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় (Level 5) চালনার দিকে কে বেশি এগিয়ে?
• Full Self-Driving (Supervised) - Tesla Support
• Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo
• Waymo vs Tesla: চালকবিহীন গাড়ি তৈরির দুটি পথ
• গাড়ির স্বয়ংক্রিয়তার ৬টি স্তর ব্যাখ্যা করা হয়েছে
• DRIVE PILOT 95 km/h - Mercedes-Benz Group
• Mercedes-এর পর BMW-ও Level 3 স্বয়ংক্রিয় চালনা ছেড়ে দিচ্ছে
• L.A.-তে রোবোট্যাক্সির দুর্ঘটনা বাড়ার সাথে সাথে ডেটা প্রকাশ করছে...
• স্বয়ংক্রিয় গাড়ির নিরাপত্তা ডেটা - Johns Hopkins
• রোবোট্যাক্সির দুর্ঘটনায় "দোষ" নির্ধারণ নিয়ে গবেষণা - Forbes
• গাড়ি নির্মাতারা 'eyes-off' চালনার দিকে এগোচ্ছে - Reuters
• চালকবিহীন গাড়ি: দায়বদ্ধতা, বর্তমান আইনপ্রণয়ন
• 2035 সালে রোবোট্যাক্সির 400 বিলিয়ন ডলারের বাজার - Goldman Sachs