CES 2026-এ Nvidia নতুন Alpamayo নামের একটি ওপেন‑সোর্স AI মডেল, সিমুলেশন টুল এবং ডেটাসেটের সমষ্টি উপস্থাপন করেছে। এই উদ্যোগের লক্ষ্য স্বয়ংচালিত গাড়িকে জটিল ড্রাইভিং পরিস্থিতি বুঝতে ও সমাধান করতে সক্ষম করা।
কোম্পানির সিইও এই প্রকাশকে এমন এক মুহূর্ত হিসেবে বর্ণনা করেছেন, যখন মেশিনগুলো বাস্তব জগতে মানবসদৃশ যুক্তি ও কাজ করতে শুরু করে। তিনি উল্লেখ করেন, এই প্রযুক্তি স্বয়ংচালিত গাড়ির নিরাপত্তা ও স্বচ্ছতা বাড়াবে।
Alpamayo সিরিজের মূল মডেল Alpamayo 1, দশ বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি চেইন‑অফ‑থট ভিত্তিক ভিশন‑ল্যাঙ্গুয়েজ‑অ্যাকশন (VLA) মডেল। এটি সমস্যাকে ধাপে ধাপে বিশ্লেষণ করে, সম্ভাব্য বিকল্পগুলো মূল্যায়ন করে এবং সর্বোত্তম নিরাপদ পথ নির্বাচন করে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি ব্যস্ত চৌরাস্তার ট্র্যাফিক লাইট হঠাৎ বন্ধ হয়ে যায়, মডেলটি পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করে, বিভিন্ন চালনা বিকল্পের ঝুঁকি তুলনা করে এবং নিরাপদে অগ্রসর হওয়ার পথ নির্ধারণ করে।
মডেলের কোড Hugging Face প্ল্যাটফর্মে প্রকাশ করা হয়েছে, যা ডেভেলপারদের নিজেদের প্রয়োজন অনুযায়ী কাস্টমাইজ করতে সুবিধা দেয়। ছোট ও দ্রুত সংস্করণ তৈরি করে নির্দিষ্ট গাড়ির হার্ডওয়্যারে ব্যবহার করা সম্ভব।
ওপেন‑সোর্স প্রকৃতির ফলে স্বয়ংক্রিয় ভিডিও লেবেলিং সিস্টেম, যা ড্রাইভিং ফুটেজে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্যাগ যোগ করে, অথবা গাড়ির সিদ্ধান্তের নিরাপত্তা যাচাই করার মূল্যায়ন টুল তৈরি করা সহজ হয়েছে।
Nvidia এছাড়াও Cosmos নামের একটি জেনারেটিভ ওয়ার্ল্ড মডেল সরবরাহ করে। এই সিস্টেম বাস্তবিক পরিবেশের ডিজিটাল রেপ্রেজেন্টেশন তৈরি করে, যা ভার্চুয়াল ডেটা উৎপন্ন করে প্রশিক্ষণ ও পরীক্ষার জন্য ব্যবহার করা যায়।
Cosmos পরিবেশের পূর্বাভাস ও কর্ম পরিকল্পনা সক্ষম করে, ফলে স্বয়ংচালিত এজেন্টগুলো বাস্তব জগতে আরও নির্ভুলভাবে কাজ করতে পারে।
Alpamayo রোলআউটের অংশ হিসেবে Nvidia ১,৭০০ ঘণ্টার বেশি ড্রাইভিং রেকর্ডিং সমন্বিত একটি ওপেন ডেটাসেট প্রকাশ করেছে। এই ডেটা বিভিন্ন ভৌগোলিক অঞ্চল, আবহাওয়া এবং জটিল ড্রাইভিং শর্তাবলীকে অন্তর্ভুক্ত করে।
বিশেষ করে বিরল ও জটিল পরিস্থিতির রেকর্ডিং গবেষকদের জন্য মূল্যবান, কারণ এ ধরনের ডেটা সাধারণ ফ্লিট থেকে সংগ্রহ করা কঠিন।
মডেল, টুল এবং বিশাল ডেটাসেট একসাথে সরবরাহের মাধ্যমে Nvidia স্বয়ংচালিত গাড়ির যুক্তি ক্ষমতা দ্রুত উন্নয়নে সহায়তা করতে চায়, যা নিরাপত্তা সার্টিফিকেশন সময় কমাতে এবং ব্যবহারকারীর আস্থা বাড়াতে পারে।
বিশ্লেষকরা উল্লেখ করেন, ওপেন‑সোর্স মডেল, সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন এবং বৃহৎ বাস্তব ডেটার সমন্বয় ছোট স্টার্ট‑আপগুলোর জন্যও স্বয়ংচালিত প্রযুক্তি বিকাশের বাধা হ্রাস করবে।
এই পদক্ষেপটি AI টুলকে আরও সহজলভ্য করার বৃহত্তর প্রবণতার অংশ, যা পূর্বে ভাষা মডেল ক্ষেত্রে দেখা গিয়েছিল।
প্রযুক্তি সফল হলে ভবিষ্যতের গাড়ি তাদের চালনা সিদ্ধান্তকে মানবসদৃশভাবে ব্যাখ্যা করতে পারবে, যা দুর্ঘটনা পর্যালোচনা ও নিয়ন্ত্রক অনুমোদনে সহায়তা করবে।
CES-এ এই প্রকাশ Nvidia-কে ডেটা সেন্টার থেকে রোবোটিক্স ও শারীরিক AI ক্ষেত্রে নেতৃত্ব বিস্তারের একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক হিসেবে চিহ্নিত করেছে।
