এমন এক পৃথিবীতে যেখানে স্বয়ংক্রিয় গাড়িগুলি ইতিমধ্যেই দৈনন্দিন রুটগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম, সেখানে আসল চ্যালেঞ্জটি অন্য জায়গায় লুকিয়ে আছে: অপ্রত্যাশিত এবং অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে গাড়িটিকে নিরাপদে প্রতিক্রিয়া জানানো। এখানেই সিউল ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটির নতুন SafeDrive মডেলটি একটি সমাধান নিয়ে এসেছে — এটি কেবল মানুষের চালনাকে অনুকরণ করে না, বরং রিয়েল-টাইমে একাধিক সম্ভাব্য বিকল্পের মধ্যে থেকে সবচেয়ে নিরাপদ রুটটি বেছে নেয়।
অধ্যাপক চুং ওন চোইয়ের নেতৃত্বে দলটি ফাইন-গ্রেইনড সেফটি রিজনিং (Fine-grained Safety Reasoning) নামক একটি পদ্ধতি তৈরি করেছে — এর অর্থ হল প্রতিটি সম্ভাব্য চালনার সুরক্ষার জন্য পুঙ্খানুপুঙ্খ, বহু-ধাপের যুক্তি। বেশিরভাগ সিস্টেমের মতো একটি পথ নির্বাচন করার পরিবর্তে, SafeDrive একাধিক ট্র্যাজেক্টরি বিকল্প তৈরি করে, গাড়ির সেন্সর ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং প্রতিটি রুটের জন্য একটি সুরক্ষা স্কোর নির্ধারণ করে। তারপর সিস্টেমটি সেরা বিকল্পটি বেছে নেয়। প্রথম নজরে এটি একটি সহজ সমাধান হলেও, এটি সরাসরি আধুনিক এন্ড-টু-এন্ড মডেলগুলির দুটি প্রধান সমস্যা সমাধান করে: কেন গাড়িটি নির্দিষ্ট চালনাটি বেছে নিয়েছে তা ব্যাখ্যা করার অক্ষমতা এবং সংকটময় পরিস্থিতিতে অপ্রত্যাশিত আচরণের ঝুঁকি।
এই কাজটি CVPR 2026 সম্মেলনে একটি হাইলাইট পেপার (highlight paper) হিসাবে স্বীকৃত হয়েছে — এটি একটি বিরল স্বীকৃতি, যা জমা দেওয়া সমস্ত কাজের প্রায় ৩% বা গৃহীত প্রবন্ধের প্রায় ১০% পায়। কিন্তু এই অর্জনের তাৎপর্য পরিসংখ্যানের বাইরেও অনেক বেশি: এটি প্রথমবার যখন কোনও দক্ষিণ কোরিয়ার গবেষণা দল কম্পিউটার ভিশন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিশ্বের অন্যতম মর্যাদাপূর্ণ সম্মেলনে এন্ড-টু-এন্ড স্বয়ংক্রিয় চালনার ক্ষেত্রে এমন স্বীকৃতি পেল। ইলেকট্রনিক্স এবং স্বয়ংচালিত শিল্পে দীর্ঘদিন ধরে নিজেদের শক্তিশালী অবস্থান বজায় রাখা এই দেশটি অবশেষে প্রযুক্তির সবচেয়ে প্রতিযোগিতামূলক ক্ষেত্রে নিজেদের প্রতিষ্ঠিত করেছে — যে ক্ষেত্রে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং চীন নেতৃত্ব দিচ্ছে।
গবেষণাগার থেকে রাস্তায়: SafeDrive ইতিমধ্যেই পরীক্ষার পর্যায় পেরিয়েছে। মডেলটি EAD (Evolutionary Autonomous Driving)-এ সংহত করা হয়েছে — এটি এন্ড-টু-এন্ড ড্রাইভিং সিস্টেমের বাণিজ্যিকীকরণের জন্য একটি বেঞ্চমার্ক প্ল্যাটফর্ম, যা সিউল ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি এবং কোরিয়া প্রজাতন্ত্রের বাণিজ্য, শিল্প ও জ্বালানি মন্ত্রকের সহায়তায় একটি কনসোর্টিয়াম দ্বারা তৈরি করা হচ্ছে। অধ্যাপক চোইয়ের দল দক্ষিণ কোরিয়ার স্বয়ংক্রিয় গাড়ি প্রস্তুতকারকদের সাথে সক্রিয়ভাবে সহযোগিতা করছে এবং আসল গাড়িগুলিতে বাস্তব পরীক্ষা চালাচ্ছে। তাদের লক্ষ্য হলো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট প্রসারিত করা এবং নিজস্ব সংগৃহীত ডেটার উপর ভিত্তি করে ধীরে ধীরে সম্পূর্ণ বাণিজ্যিকীকরণের দিকে এগিয়ে যাওয়া।
সাধারণ মানুষের জন্য এর অর্থ কী? সম্ভাব্যভাবে — স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলির আরও অনুমানযোগ্য এবং নিরাপদ আচরণ, বিশেষ করে যখন সেকেন্ডের মধ্যে সিদ্ধান্ত নিতে হয়। 'ব্ল্যাক বক্স'-এর উপর নির্ভর করে এবং গাড়িটি কেন একটি নির্দিষ্ট চালনা করেছে তা অনুমান করার পরিবর্তে, যাত্রী তার সিদ্ধান্তের যুক্তি বুঝতে পারবে। এটি গণ-স্বয়ংক্রিয় পরিবহনের ধারণাকে কল্পবিজ্ঞানের পরিবর্তে দৈনন্দিন বাস্তবতার আরও কাছাকাছি নিয়ে আসে।
দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিকোণ থেকে, এই ধরনের গবেষণা বিশ্বব্যাপী স্বয়ংক্রিয় প্রযুক্তির নিয়ন্ত্রক অনুমোদন ত্বরান্বিত করতে এবং জনসাধারণের আস্থা বাড়াতে পারে। তবে, সাফল্য কেবল অ্যালগরিদমগুলির গুণমানের উপর নির্ভর করে না, বরং ফিল্ড পরীক্ষাগুলির পরিধি বাড়ানো, বিভিন্ন দেশের বিদ্যমান পরিকাঠামোর সাথে একীকরণ এবং স্থানীয় পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতার উপরও নির্ভর করে।
শেষ পর্যন্ত, স্বয়ংক্রিয় পরিবহনের একটি নিরাপদ ভবিষ্যতের চাবিকাঠি হলো AI কেবল কাজ করবে না, বরং তার সিদ্ধান্তগুলি ব্যাখ্যাও করবে। SafeDrive দেখিয়েছে যে এটি সম্ভব।
