বেঙ্গালুরু-ভিত্তিক এআই স্টার্টআপ Mowito তাদের “brain” সফটওয়্যারটি বাণিজ্যিকীকরণের জন্য ৩ মিলিয়ন ডলারের একটি প্রি-সিড (pre-seed) রাউন্ড সম্পন্ন করেছে। এই সফটওয়্যারটি শিল্পক্ষেত্রে ব্যবহৃত রোবোটিক হাতগুলোকে একজন মানুষের কাজ দেখে দেখে নতুন নতুন কাজ শিখতে সাহায্য করে। Version One Ventures এই অর্থায়নে নেতৃত্ব দিয়েছে, যার সাথে অংশগ্রহণ করেছে All In Capital, Unisol এবং iSeed। এই অর্থ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অটোমোটিভ এবং ইলেকট্রনিক্স কারখানাগুলোতে তাদের কার্যক্রম সম্প্রসারণে ব্যবহৃত হবে।
অর্থায়ন এবং সম্প্রসারণ পরিকল্পনা
এই অর্থায়নের ফলে Mowito ডেট্রয়েটে একটি ডেভেলপমেন্ট হাব খুলতে এবং হাই-মিক্স, লো-ভলিউম (high-mix, low-volume) উৎপাদনকারী প্রতিষ্ঠানগুলোর সাথে পাইলট প্রকল্প শুরু করার মতো পর্যাপ্ত তহবিল পাবে। বিশ্বের দুটি বৃহত্তম উৎপাদন অঞ্চলে নিজেদের অবস্থান তৈরির মাধ্যমে, কোম্পানিটি প্রমাণ করতে চায় যে তাদের এআই মডেলগুলো প্রতিটি নতুন কাজের জন্য রোবোটিক হাতগুলো পুনরায় প্রোগ্রাম করার সময় এবং খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে আনতে পারে।
প্রযুক্তিটি যেভাবে কাজ করে
Mowito হার্ডওয়্যার বিক্রি করে না; এটি বিদ্যমান শিল্প রোবোটিক বাহুর ওপর বসানো সফটওয়্যার “brains” সরবরাহ করে। এর মডেলগুলো কম্পিউটার-ভিশন (computer-vision) এবং রিইনফোর্সমেন্ট-লার্নিং (reinforcement-learning) ব্যবহার করে মানুষের নড়াচড়াকে রোবটের 'ডিগ্রি অফ ফ্রিডম'-এর (degrees of freedom) সাথে মানিয়ে নেয়। সিস্টেমটি কোনো একটি কাজ দেখার পর—যেমন, একটি ট্রে থেকে কোনো যন্ত্রাংশ তুলে সার্কিট বোর্ডে রাখা—প্রোগ্রামারকে নতুন কোনো কোড না লিখেই সেই নড়াচড়াটি হুবহু নকল করতে পারে। এর ফলে দ্রুত পরিবর্তন সম্ভব হয় এবং বিশেষজ্ঞ রোবট প্রোগ্রামারদের ওপর নির্ভরতা কমে আসে।
বাজারের প্রভাব
ভারতীয় এআই সংস্থাগুলোর জন্য শুধুমাত্র সফটওয়্যার পরিষেবা থেকে কারখানার কাজের সাথে যুক্ত পণ্যের দিকে অগ্রসর হওয়া হলো 'ফিজিক্যাল এআই' (physical AI)-এর দিকে একটি বড় পদক্ষেপ। যদি Mowito-র এই পদ্ধতিটি বড় পরিসরে সফল হয়, তবে ভারতীয় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো সরবরাহ শৃঙ্খল বা সাপ্লাই চেইনের অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলোতে নিজেদের জায়গা করে নিতে পারে, যা দীর্ঘদিন ধরে জাপান, জার্মানি এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রোবট বিক্রেতাদের দখলে ছিল। শ্রমের অভাব এবং নমনীয় অটোমেশনের প্রয়োজনে মার্কিন উৎপাদনকারীরা তাদের জন্য একটি স্বাভাবিক লক্ষ্য।
আগামীর চ্যালেঞ্জসমূহ
এই ধারণাটি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। বিভিন্ন ব্র্যান্ডের রোবট এবং পুরনো কন্ট্রোল সিস্টেমের সাথে এআই মডেলগুলোকে যুক্ত করা বেশ জটিল হতে পারে। এছাড়া, উৎপাদন প্রক্রিয়ার গুরুত্বপূর্ণ ধাপগুলো এমন একটি সফটওয়্যারের ওপর ছেড়ে দিতে উৎপাদনকারীরা দ্বিধাবোধ করতে পারেন যা কেবল পর্যবেক্ষণ করে শেখে। বড় পরিসরে ব্যবহারের আগে প্রমাণিত নির্ভরযোগ্যতা, নিরাপত্তা সনদ এবং স্পষ্ট ROI ডেটা থাকা অপরিহার্য।
যা লক্ষ্য রাখতে হবে
মূল সূচকগুলোর মধ্যে রয়েছে ডেট্রয়েট পাইলট প্রকল্পগুলোর ফলাফল, Mowito কত দ্রুত বিভিন্ন রোবট প্ল্যাটফর্মের জন্য তাদের সফটওয়্যার সার্টিফাই করতে পারে এবং প্রথম পর্যায়ের ব্যবহার শুরু হওয়ার পর এই ফান্ডিং রাউন্ড পরবর্তী বিনিয়োগকারীদের আকৃষ্ট করতে পারে কি না। সাফল্য পেলে এটি ক্লাউড সার্ভিসের বাইরে গিয়ে উৎপাদন শিল্পের বাস্তব জগতে প্রবেশ করার ক্ষেত্রে ভারতীয় এআই সংস্থাগুলোর একটি নতুন জোয়ার সৃষ্টি করতে পারে।