GM যানবাহন উন্নয়নের সময় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দিয়ে দুই বছরে নামিয়ে আনছে

General Motors, যানবাহন উন্নয়নের সময়কে প্রথাগত চার-পাঁচ বছরের চক্র থেকে প্রায় দুই বছরে নামানোর লক্ষ্যে একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-সমর্থিত উন্নয়ন মডেল ঘোষণা করেছে। ২১ অক্টোবর নিউ ইয়র্কে আয়োজিত দ্বিতীয় বার্ষিক GM Forward অনুষ্ঠানে ঘোষিত এই প্রোগ্রামটি বায়ুগতীয় সিমুলেশনকে ৬০ ঘণ্টা থেকে ৬০ সেকেন্ডে, এবং কাঠামোগত বিশ্লেষণকে মাস থেকে ঘণ্টায় নিয়ে আসছে। কোম্পানিটি এই লক্ষ্যকে খালি প্রতিশ্রুতি হিসেবে নয়, বরং ইতিমধ্যেই পরিমাপকৃত সময়ের সাশ্রয়ের মাধ্যমে উপস্থাপন করছে।

GM Forward অনুষ্ঠানে ঘোষিত পরিকল্পনা কী প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে?

GM-এর দ্বিতীয়বার আয়োজিত Forward অনুষ্ঠানটি এবার কোম্পানির প্রকৌশল সংস্কৃতিতে গভীর পরিবর্তনের ঘোষণার মঞ্চ হয়ে উঠল। নিউ ইয়র্কে ২১ অক্টোবর করা ঘোষণার সারমর্ম হলো: যানবাহন উন্নয়ন চক্র, প্রথাগত চার-পাঁচ বছরের ক্রমিক প্রক্রিয়া থেকে প্রায় দুই বছরে নিয়ে আসা হবে। পদ্ধতিটিও নতুন নয় বলে মনে হলেও এটি এমন একটি ধারণার ওপর ভিত্তি করে, যা পূর্ণাঙ্গভাবে বাস্তবায়িত হয়নি: সমলয় প্রকৌশল। নকশা, প্রকৌশল ও উৎপাদন দলগুলো প্রথম দিন থেকেই একটি একক ডিজিটাল লাইনে একসাথে কাজ করবে; নকশা থেকে প্রকৌশলীর কাছে, প্রকৌশল থেকে উৎপাদনে ব্যাটন হস্তান্তরের ক্লাসিক রিলে ব্যবস্থা বাদ দেওয়া হচ্ছে।

এই ব্যবস্থার কেন্দ্রে রয়েছে GM-এর নিজস্ব ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষিত অভ্যন্তরীণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা, মেশিন লার্নিং, ভার্চুয়ালাইজেশন এবং কোম্পানির agentic engineering নামে অভিহিত পদ্ধতি। GM এটিকে এভাবে স্থান দিচ্ছে: দশকের পর দশক জমা করা নকশার সিদ্ধান্ত, ক্র্যাশ টেস্ট ও সাপ্লাই চেইনের ইতিহাসের মতো প্রাতিষ্ঠানিক সঞ্চয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে সুবিধায় রূপান্তরিত হচ্ছে। কোম্পানির প্রোডাক্ট সহ-সভাপতি Sterling Anderson-এর সমর্থিত মতও তা-ই: বৃহৎ গাড়ি নির্মাতার ডেটা বোঝা নয়, বরং ডেটা সুবিধা; এবং দ্রুত পুনরাবৃত্তি মানেই আরও ভালো পণ্য।

এই কৌশলের বাস্তব প্রতিফলনও অস্পষ্ট থাকছে না। অনুষ্ঠানে শেয়ার করা সংখ্যাগুলো দুই বছরের লক্ষ্যটি বাস্তবে কোন কোন প্রক্রিয়া থেকে অর্জিত হবে তা পয়েন্ট আকারে দেখাচ্ছে।

CFD ফলাফল ৬০ ঘণ্টা থেকে ৬০ সেকেন্ডে নেমে আসছে

এই বিষয়টি ঘনিষ্ঠভাবে অনুসরণকারীরা সহজেই বুঝবেন, যানবাহন উন্নয়নে প্রকৃত বাধা সাধারণত ডিজাইনারের কল্পনাশক্তি নয়, বরং নকশার যাচাইয়ের গতি। GM এখানে সবচেয়ে চমকপ্রদ উদাহরণটি দিয়েছে বায়ুগতীয় ক্ষেত্র থেকে। উইন্ড টানেলে সময়সূচি পেতে সপ্তাহ লেগে যায়; আর প্রথাগত কম্পিউটেশনাল ফ্লুইড ডাইনামিক্স অর্থাৎ CFD সিমুলেশন একটি মাত্র রানে ৬০ ঘণ্টা পর্যন্ত সময় নেয়। বাস্তবে এর অর্থ, প্রকৌশলী প্রতিদিন মাত্র একটি নকশা পুনরাবৃত্তি পান।

GM-এর নিজস্ব ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক টুলটি ঠিক এখানেই ভূমিকা রাখে। Themed aero নামের এই স্বত্বাধিকারভুক্ত টুলটি CFD-এর সাথে আশ্চর্যরকম অনুরূপ ফলাফল প্রায় ৬০ সেকেন্ডে তৈরি করে। আগে দিনে একবার পরীক্ষা করা যেত এমন একটি ডিজাইন ধারণা, এখন দিনে শত শত বার যাচাই করা যায়। ত্রিশ বছরেরও বেশি সময় ধরে এই খাতটি পর্যবেক্ষণকারী কারো জন্য এর অর্থ হলো কাজের প্রকৃতিই বদলে যাওয়া: অ্যারোডাইনামিকস এখন আর ধারাবাহিক একটি অনুমোদন প্রক্রিয়া নয়, বরং তাৎক্ষণিক ফিডব্যাক পাওয়া একটি ডিজাইন সরঞ্জাম।

স্ট্রাকচারাল অ্যানালাইসিস এবং LMR ব্যাটারিতে অর্জন

শুধু অ্যারোডাইনামিকসই নয়। GM-এর সংখ্যায় প্রকাশিত সময়ের সাশ্রয়গুলো উন্নয়ন প্রক্রিয়ার প্রায় প্রতিটি ধাপে ছড়িয়ে পড়েছে। প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী, মেশিন লার্নিং উদাহরণস্বরূপ ছাদ চাপা পড়ার বিশ্লেষণকে 8-40 ঘণ্টা সময় নেওয়া হিসাব থেকে 5 মিনিটের নিচে নামিয়ে আনতে পারছে। ঐতিহ্যবাহী প্রক্রিয়ায় চার মাস সময় নেওয়া স্ট্রাকচারাল অ্যানালাইসিস - সামনের অংশের দৃঢ়তা, ডাইনামিক মানদণ্ড, স্থায়িত্বের প্রয়োজনীয়তা - নতুন এআই প্রক্রিয়ায় কয়েক ঘণ্টায় সমাধান হয়ে যাচ্ছে।

LMR ব্যাটারি: 300,000 ডিজাইন, একটি মাত্র প্রোটোটাইপ

সম্ভবত সবচেয়ে চমকপ্রদ উদাহরণটি ব্যাটারির দিকে। কোবাল্টমুক্ত এবং LFP কেমিস্ট্রির তুলনায় প্রায় 33 শতাংশ বেশি শক্তির ঘনত্ব প্রদানকারী LMR (লিথিয়াম-ম্যাঙ্গানিজ সমৃদ্ধ) ব্যাটারির উন্নয়ন, আণবিক স্তরের মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের সৌজন্যে সাধারণত 60,000-এর বেশি ল্যাব ঘণ্টা প্রয়োজন এমন একটি কাজ থেকে নেমে এসেছে 256 ল্যাব ঘণ্টায় । GM ফিজিক্যাল প্রোটোটাইপ তৈরির আগে 300,000-এরও বেশি ব্যাটারি ডিজাইন ভার্চুয়ালি পরীক্ষা করেছে এবং প্রথম LMR প্যাকেজ কনসেপ্ট থেকে আনুষ্ঠানিক প্রোগ্রাম অনুমোদনে এক মাসে পৌঁছেছে। গত সেপ্টেম্বরে ঘোষণা করা হয়েছিল, LMR সেলগুলো LG Energy Solution-এর অংশীদারিত্বে পুনরায় সজ্জিত Spring Hill, Tennessee সুবিধায় বিশ্বে প্রথমবারের মতো বৃহৎ স্কেলে উৎপাদিত হবে।

Silverado-র V8 এবং Corvette ZR1-এর দেওয়া নির্ভুলতার পাঠ

ভাবনা করা ভুল হবে যে ভার্চুয়াল ইঞ্জিনিয়ারিং শুধু EV-র ক্ষেত্রেই কাজে লাগে। 2027 Chevrolet Silverado-র 6.6 লিটার V8 ইঞ্জিনটি তৈরি হয়েছে সাধারণ একটি ইঞ্জিনের উন্নয়ন সময়ের এক-তৃতীয়াংশে আর প্রোটোটাইপিং খরচের 80 শতাংশে। নির্ভুলতার দিক থেকে প্রমাণ এলো Corvette ZR1 থেকে: ভার্চুয়াল ইঞ্জিনিয়ারিং 233 mph-এর একটি পরীক্ষা গতি পূর্বানুমান করেছিল; ক্যালিব্রেশন একই দিনে পুনর্লিখিত হয়ে পরদিন টেস্ট দলের কাছে পাঠানো হয় এবং যানটি সত্যিই 233 mph-এ পৌঁছায়। এক mph-এর বিচ্যুতি - এই স্কেলে চমৎকার একটি নির্ভুলতা।

উৎপাদন লাইনে প্রতিশ্রুত 30 শতাংশ

উন্নয়নের সময় কমানো একাই যথেষ্ট নয় জেনে GM কৌশলের উৎপাদন দিকটিও স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করছে। স্ট্যাম্পিং, ঢালাই, ওয়েল্ডিং, রং এবং অ্যাসেম্বলির মতো রোবোটিক ফাংশনে এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত উন্নতি করা হবে; ব্যাটারি অ্যাসেম্বলিতে 30 শতাংশ দ্রুততার প্রতিশ্রুতি দেওয়া হচ্ছে। কোম্পানির PlantBrAIn প্ল্যাটফর্মটি উৎপাদন লাইনে এই হারে ব্যাটারি প্যাকেলগুলো দ্রুত প্রক্রিয়া করার লক্ষ্য রাখছে। দুই বছরে ডিজাইন করা একটি গাড়ির ধীর গতির লাইনের কারণে আড়াই বছরে রাস্তায় নামা, অর্জিত সময়কে নষ্ট করে দেওয়ার একটি বিরোধাভাস হতো; GM মনে হচ্ছে এই কড়িটিও বন্ধ করে দিয়েছে।

এই ত্বরান্বিতকরণ কি চীনা নির্মাতাদের বিরুদ্ধে একটি পদক্ষেপ?

ঘোষণার পর সবচেয়ে বেশি আলোচিত প্রশ্ন এটিই ছিল। দ্রুত ও কম খরচে কানেক্টেড গাড়ি বাজারে আনা চীনা নির্মাতাদের গতি দীর্ঘদিন ধরে প্রতিষ্ঠিত পশ্চিমা নির্মাতাদের জন্য সমস্যা হয়ে আছে; GM-এর গতি বাড়ানোর চেষ্টা এই প্রতিযোগিতারই সরাসরি প্রতিফলন - এই মন্তব্য ব্যাপকভাবে প্রচলিত। এই প্রেক্ষাপট অমূলকও নয়: দুই বছরের চক্রটি GM-কে চীনা প্রতিযোগীদের উৎপাদন গতির কাছাকাছি উল্লেখযোগ্যভাবে নিয়ে যাওয়ার মাত্রায় পৌঁছে দেবে।

তবে সেক্টর বিশ্লেষকদের মধ্যে Mobility Global-এর Stephanie Brinley এটিকে ভিন্নভাবে ব্যাখ্যা করছেন। তাঁর মতে এই পদক্ষেপ চীনা হুমকির প্রতি দেওয়া প্রতিক্রিয়া নয়, বরং GM-এর বছরের পর বছর ধরে চলা দক্ষতা বিবর্তনের একটি পর্যায়; অর্জিত গতি প্রতিটি প্রতিযোগীর বিরুদ্ধে প্রতিযোগিতামূলক শক্তি বাড়াবে। সময়সূচিও একা চীন তত্ত্বকে সমর্থন করে না: ঘোষণাটি এসেছে কোম্পানির তৃতীয় প্রান্তিক ফলাফল Wall Street-এর প্রত্যাশা পূরণ করেছে ঘোষণার এক দিন পর।

বাস্তবায়নের দিক থেকে এখনও অজানা বিষয় রয়েছে। GM এখনও ব্যাখ্যা করেনি দুই বছরের প্রক্রিয়াটি ঠিক কখন কার্যকর হবে এবং কোন মডেলের সঙ্গে সংযুক্ত হবে; জানা যাচ্ছে, লক্ষ্যের পেছনে রয়েছে ডিভাইস খরচ এবং জটিলতা হ্রাস। এই অনিশ্চয়তা, ঘোষণা ও কংক্রিট পণ্যের মধ্যে দূরত্ব নিয়ে কৌতূহলীদের জন্য একটি যৌক্তিক সন্দেহ।

ইভেন্টের অন্যান্য বিষয়গুলো: সেন্ট্রাল কম্পিউটার, হ্যান্ডস-ফ্রি ড্রাইভিং এবং OnStar AI

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-সমর্থিত উন্নয়নই Forward ইভেন্টের একমাত্র বিষয় ছিল না। GM একটি নতুন সেন্ট্রাল কম্পিউটিং ইউনিট (CCU) সহ একটি আর্কিটেকচারও উপস্থাপন করেছে, যা প্রতি গাড়িতে 40 গুণ প্রসেসিং শক্তি, 30 শতাংশ কম তার এবং 50 গুণ পর্যন্ত দ্রুত সেলুলার সংযোগের প্রতিশ্রুতি দেয়। চতুর্থ প্রজন্মের EV প্ল্যাটফর্ম 25 শতাংশ উন্নত এরোডাইনামিক্স, 15 শতাংশ হালকা কাঠামো, 20 শতাংশ বেশি কমপ্যাক্ট ব্যাটারি প্যাক, LMR কেমিস্ট্রি এবং দ্বিমুখী শক্তি প্রবাহের মতো বিষয়গুলো নিয়ে এসেছে।

পণ্যের দিক থেকে 2028 সালে Cadillac ESCALADE IQ -এর মাধ্যমে আত্মপ্রকাশ করবে এমন হ্যান্ডস-ফ্রি ড্রাইভিং সিস্টেম এবং 2027 Cadillac LYRIQ থেকে ওয়্যারলেস আপডেটে শুরু হবে এমন OnStar AI Assistant ঘোষণা করা হয়েছে। জানানো হয়েছে, বিদ্যমান অ্যাসিস্ট্যান্ট বিকল্পগুলো - Google Gemini সহ - বিকল্প হিসেবে থেকে যাবে এবং নতুন অ্যাসিস্ট্যান্টটি এগুলোর বিকল্প হবে।

মূল্যায়ন: গতি একটি লক্ষ্য নয়, পরিমাপ করে এগিয়ে চলা একটি প্রক্রিয়া

অটোমোটিভ ইতিহাসে উন্নয়নের সময় কমানোর প্রতিশ্রুতি সবসময়ই দেওয়া হয়েছে; কাগজে-কলমে দুই বছরের চক্র সবসময়ই ছিল। GM-এর এই ঘোষণাকে ভিন্ন করে তোলা জিনিস হলো, দাবিটি ইতিমধ্যে বাস্তবায়িত সময়ের সুবিধাগুলো দিয়ে সমর্থিত হওয়া। 60 সেকেন্ডের এরোডাইনামিক সিমুলেশন, এক মাসের ব্যাটারি অনুমোদন, এক-তৃতীয়াংশ সময়ে উন্নত V8 - এগুলো লক্ষ্য নয়, পরিমাপ করা ফলাফল। তবে দুই বছরের পূর্ণ চক্রটি কখন এবং কোন মডেলের সাথে বাস্তবায়িত হবে তা এখনও জানানো হয়নি। এই খাতটি বছরের পর বছর ধরে অনুসরণ করা মানুষরা জানেন: ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্কৃতির পরিবর্তন ঘোষণার সভাকক্ষে নয়, বরং সিরিয়াল উৎপাদন লাইনেই পরীক্ষিত হয়। GM-এর দিকে তাকালে শুরুতেই একটি শক্তিশালী পয়েন্ট রয়েছে; বাকিটা পথগুলোই দেখাবে।

সূত্রসমূহ

• GM Forward: সবার জন্য বুদ্ধিমত্তা-নির্ধারিত গাড়ি তৈরির পরিকল্পনা
• General Motors কীভাবে A.I. ব্যবহার করে গাড়ি উন্নয়ন দ্রুত করার পরিকল্পনা করছে - Road & Track
• GM গাড়ি উন্নয়নের সময় কমাতে AI-এর সাহায্য নিচ্ছে - Detroit Free Press
• GM AI ব্যবহার করে মাত্র দুই বছরে গাড়ি উন্নয়নের লক্ষ্য রাখছে - CNBC
• একটিও প্রোটোটাইপ তৈরির আগে GM ৩,০০,০০০টি ইভি ব্যাটারি ডিজাইন সিমুলেট করেছিল - Fortune