ভৌত বাস্তবতাকে অনুকরণ করা দীর্ঘকাল ধরে একটি খণ্ডিত ব্যাপার। সমুদ্রের তরঙ্গের মডেলিং একজন বিজ্ঞানী একজন সমাধানকারী প্রয়োজন; একটি প্রোটিন ভাঁজ পর্যবেক্ষক একটি গণনামূলক জীববিজ্ঞানী অন্য প্রয়োজন; বালির টিলা অধ্যয়নরত একজন ইঞ্জিনিয়ার একজন তৃতীয়াংশের প্রয়োজন। প্রতিটি টুল পরিশ্রমের সাথে নির্দিষ্ট সমীকরণগুলির চারপাশে হাতে-কোড করা হয় যা একটি সংকীর্ণ ঘটনাকে নিয়ন্ত্রণ করে।
এমআইটি, ইউনিভার্সিটি অফ ব্রিটিশ কলাম্বিয়া এবং সহযোগী প্রতিষ্ঠানগুলির একটি স্লেটের গবেষকরা এখন সেই প্যাচওয়ার্কটিকে একটি একক আর্কিটেকচার দিয়ে প্রতিস্থাপন করার জন্য ডিজাইন করা একটি সিস্টেম উন্মোচন করেছেন। এমআইটি নিউজ অনুসারে, ওয়ার্ল্ড পার্টিকেল নামক সিস্টেমটি ব্যাপকভাবে বিভিন্ন শারীরিক প্রক্রিয়া অনুকরণ করতে একটি ইউনিফাইড ডিপ-লার্নিং মডেল ব্যবহার করে - স্লাইডিং বালি থেকে ভাঁজ প্রোটিন পর্যন্ত। For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
কাজটি, "ওয়ার্ল্ড পার্টিকেল: ইউনিফাইড ওয়ার্ল্ড সিমুলেশন অফ ল্যাগ্রাঞ্জিয়ান পার্টিকেল ডাইনামিক্স ট্রান্সফরমারের মাধ্যমে" শিরোনামের একটি ওপেন-অ্যাক্সেস পেপার, এশিয়াতে কম্পিউটার গ্রাফিক্স এবং ইন্টারেক্টিভ টেকনিকের উপর ACM SIGGRAPH সম্মেলন এবং প্রদর্শনীতে উপস্থাপন করা হবে। এই সহযোগিতা MIT, UBC, Georgia Tech, Inria, Meta, University of Pennsylvania, the University of Utah, UCLA এবং হংকং ইউনিভার্সিটি পর্যন্ত বিস্তৃত।
সিমুলেশনের জন্য একটি 'GPT মোমেন্ট'
"আমরা সিমুলেশনের জন্য একটি জিপিটি মুহূর্ত থাকতে চাই," বলেছেন পিটার ইচেন চেন, একজন প্রাক্তন এমআইটি পোস্টডক, যিনি এখন ইউবিসির একজন সহকারী অধ্যাপক এবং কাগজের একজন সহ-সংশ্লিষ্ট লেখক, এমআইটি নিউজের প্রতিবেদনে৷ "প্রতিবার মানুষ যখনই একটি নির্দিষ্ট শারীরিক ঘটনার জন্য একটি সিমুলেটর তৈরি করতে চায়, তখন তাদের এটিকে স্ক্র্যাচ থেকে কোড করতে হবে। আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি হল একটি ভিত্তি মডেল যা আপনি যেকোন পরিস্থিতিতে সিমুলেট করতে চান তার জন্য বাক্সের বাইরে কাজ করে। এটি সেই দিকের প্রথম পদক্ষেপ।"
GPT এর রেফারেন্স আকস্মিক নয়। WorldParticle এর স্থাপত্য একই অনুক্রমিক-ভবিষ্যদ্বাণী ধারণা ধার করে যা বড় ভাষার মডেলগুলিকে শক্তি দেয়। "এটি ChatGPT-এর অনুরূপ স্থাপত্য। কিন্তু পাঠ্যের একটি অংশ লিখতে এক সময়ে একটি শব্দের ভবিষ্যদ্বাণী করার পরিবর্তে, আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করছি কিভাবে এই কণাগুলো এক ধাপে এক ধাপ এগিয়ে যাবে"।
চেনের সাথে যোগ দিয়েছেন সহ-সংশ্লিষ্ট এবং সহ-প্রধান লেখক মিংহাও গুও, একজন এমআইটি পোস্টডক, এবং সহ-প্রধান লেখক কাওলিওয়েন ওয়াং এবং সিউয়ান চেন, ইউবিসি-তে স্নাতক ছাত্র। এই দলে ইলেকট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কম্পিউটার সায়েন্সের এমআইটি প্রফেসর Wojciech Matusikও রয়েছেন, যিনি কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ল্যাবরেটরি (CSAIL)-এর মধ্যে কম্পিউটেশনাল ডিজাইন অ্যান্ড ফেব্রিকেশন গ্রুপের নেতৃত্ব দেন৷
কিভাবে ওয়ার্ল্ড পার্টিকেল কাজ করে
সিস্টেমটি কম্পিউটেশনাল ফিজিক্সের একটি দীর্ঘস্থায়ী ধারণার উপর নির্ভর করে: ল্যাগ্রাঞ্জিয়ান উপস্থাপনা, যেখানে একটি উপাদানকে বিযুক্ত কণার সংগ্রহ হিসাবে বর্ণনা করা হয় যার অবস্থান এবং বেগ সময়ের সাথে সাথে বিবর্তিত হয়। WorldParticle প্রতিটি বস্তুকে ভেঙে হাজার হাজার বা লক্ষ লক্ষ ক্ষুদ্র ত্রি-মাত্রিক বিন্দুতে বিভক্ত করে, তারপর সেই কণাগুলি স্থান এবং সময়ের মধ্য দিয়ে কীভাবে চলে তা ট্র্যাক করে।
সমীকরণ শেখা, সেগুলি হাতে-কোডিং নয়
ঐতিহ্য থেকে প্রস্থান নিহিত আছে কি নিয়ম লিখে। একটি শাস্ত্রীয় পাইপলাইনে, একজন বিজ্ঞানী একটি গভর্নিং সমীকরণ দিয়ে শুরু করেন যা একটি উপাদান কীভাবে আচরণ করে তা সংজ্ঞায়িত করে, তারপর সেই জটিল গণিতকে একটি সূত্রে রূপান্তরিত করে যা একটি সংখ্যাসূচক সমাধানকারী পরিচালনা করতে পারে — প্রতিটি নতুন উপাদান বা প্রক্রিয়ার জন্য সম্পূর্ণ অনুশীলনের পুনরাবৃত্তি করে।
WorldParticle পরিবর্তে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে যা সাধারণভাবে পরিচালনার সমীকরণগুলি সমাধান করতে শেখে। নেটওয়ার্ক ইনপুট হিসাবে কণার 3D অবস্থান এবং শারীরিক বৈশিষ্ট্য গ্রহণ করে এবং সিমুলেশনের পরবর্তী ফ্রেমের জন্য তাদের অবস্থান এবং বৈশিষ্ট্যগুলিকে আউটপুট করে, এক-সেকেন্ডের বৃদ্ধিতে সময় এবং স্থানের সাথে উপাদানের গতির পূর্বাভাস দেয়।
বহিরাগত বাহিনী পরিচালনা করা
বাস্তব-বিশ্বের উপকরণগুলি ক্রমাগত শক্তি দ্বারা চারপাশে ঠেলে দেওয়া হয় যা একটি মডেল সম্পূর্ণরূপে অনুমান করতে পারে না - একটি সমুদ্রের ঢেউ একটি সিওয়ালে আছড়ে পড়ছে, বা বালিতে একটি পা চাপা দিচ্ছে৷ প্রতিটি সিমুলেশন ধাপের আগে, WorldParticle সিস্টেমে কাজ করা বাহ্যিক শক্তিগুলিকে আলাদা করে। কণার প্রাথমিক অবস্থার ভবিষ্যদ্বাণী করার পরে, সিস্টেমটি সেই শক্তিগুলিকে আবার সিমুলেশনে একীভূত করে, শক্তিগুলি কীভাবে বস্তুর আচরণকে প্রভাবিত করে তার উপর ভিত্তি করে তার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সংশোধন করে।
এই সংশোধন লুপ, গবেষকদের রিপোর্ট, যা মডেলটিকে উপকরণ, পরিবেশগত অবস্থা এবং প্রশিক্ষণের সময় কখনও সম্মুখীন না হওয়া শক্তিগুলির সাধারণীকরণ করতে দেয়।
লক্ষ লক্ষ কণা সংকুচিত করা
স্কেল কেন্দ্রীয় প্রকৌশল চ্যালেঞ্জ জাহির করেছে। একটি জটিল বস্তু লক্ষ লক্ষ কণাতে বিকল হয়ে যেতে পারে, যা মডেলের গণনামূলক বাজেটকে দ্রুত অপ্রতিরোধ্য করে। প্রক্রিয়াকরণ ট্র্যাক্টেবল রাখতে, দলটি একটি মার্জিং কৌশল নিযুক্ত করেছে যা তাদের আচরণে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত বিশদ সংরক্ষণ করার সময় কণাকে একত্রিত করে এবং সংকুচিত করে।
গুও এমআইটি নিউজকে বলেন, "আমাদের অনেক বিস্তারিত প্রকৌশল করতে হবে এবং স্থাপত্যে অনেক পরিবর্তন আনতে হবে যাতে এটি সত্যিকারের সাধারণীকরণযোগ্য এবং পরিমাপযোগ্য হয়।"
ছয়টি শারীরিক ঘটনার বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হয়েছে
গবেষকরা ছয়টি ভিন্ন ভৌত ঘটনার উপর WorldParticle প্রদর্শন করেছেন, যার মধ্যে বিকৃত বস্তু, দানাদার পদার্থ এবং প্রোটিন রয়েছে, যা প্রতিষ্ঠিত সাংখ্যিক সিমুলেশন পদ্ধতির চেয়ে উচ্চতর নির্ভুলতার প্রতিবেদন করে।
উদাহরণগুলো কংক্রিট ছিল। একটি দানাদার পরীক্ষায়, ওয়ার্ল্ড পার্টিকেল ক্যাপচার করেছে যে কীভাবে একটি উপাদানের স্তূপ মহাকর্ষের অধীনে ভেঙে পড়ে যখন কিছু বেসলাইন পদ্ধতি বালির কণাগুলিকে বাতাসে ভাসতে থাকে। আণবিক গতিবিদ্যার উপর, সিস্টেমটি মডেল করেছে যে কীভাবে প্রোটিন কাঠামো সময়ের সাথে সাথে সংখ্যাসূচক সিমুলেটরগুলির তুলনায় প্রায় 100 গুণ দ্রুত পরিবর্তিত হয়, গুও অনুসারে।
ব্যবহারিক প্রতিদান উভয় দিকেই চলে: বিজ্ঞানীরা ইতিমধ্যে অধ্যয়ন করা সমস্যাগুলির জন্য দ্রুত ফলাফল এবং পূর্বে পৃথক সিমুলেটর দাবি করা ঘটনাগুলিকে জোড়া দেওয়ার ক্ষমতা। দলটি একটি বিকৃত কঠিনের বিরুদ্ধে তরল স্লোশিং এর মতো পরিস্থিতিগুলিকে হাইলাইট করে - উদাহরণস্বরূপ, স্লোশিং তেল কীভাবে স্টোরেজ ট্যাঙ্কের ভিতরে একটি ইলাস্টিক ভালভকে চাপ দিতে পারে - যেখানে তরল এবং এটি যে কাঠামোর বিরুদ্ধে ধাক্কা দেয় তা একসাথে মডেল করা উচিত।
নরম রোবট থেকে গ্যালাক্সি একত্রিত করা পর্যন্ত
ফ্রেমওয়ার্কের সাধারণতা কম্পিউটার গ্রাফিক্সের বাইরেও অ্যাপ্লিকেশনগুলির দিকে নির্দেশ করে। গবেষকরা বলছেন যে একই পদ্ধতি নরম রোবট ম্যানিপুলেশন কাজগুলিকে অবহিত করতে পারে, যেখানে একটি অনুগত মেশিনকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে যে কীভাবে বালি বা মাটি তার স্পর্শের নীচে স্থানান্তরিত হবে। তারা আরএনএ বিবর্তন এবং এমনকি অ্যাস্ট্রোফিজিকাল ঘটনা যেমন ক্যান্ডিডেট ডোমেন হিসাবে গ্যালাক্সির একত্রিত হওয়ার তালিকা করে।
দীর্ঘমেয়াদে, দলটি আশা করে যে কাজটি বিজ্ঞানীদের নতুন উপকরণ আবিষ্কার করতে এবং শারীরিক প্রক্রিয়াগুলি অন্বেষণ করতে সহায়তা করবে যা বিদ্যমান সিমুলেশন পদ্ধতিগুলি কার্যকরভাবে অধ্যয়ন করতে পারে না।
"আমরা দেখি যে গণনা এবং বিজ্ঞানের একীকরণ আমাদেরকে নতুন অন্তর্দৃষ্টি এবং সরঞ্জাম দেয় যা শারীরিক ঘটনা আবিষ্কার করতে বা কিছু ব্যাখ্যাতীত শারীরিক ঘটনা ব্যাখ্যা করতে পারে," গুও বলেছেন। "একটি ইউনিফাইড মডেলের মাধ্যমে, আমরা এমন অনেক আবিষ্কার আনলক করতে পারি যা আমরা কল্পনাও করতে পারি না।"
একটি প্রথম পদক্ষেপ, একটি সমাপ্ত ভিত্তি নয়
গবেষকরা ওয়ার্ল্ডপার্টিকেলকে একটি সম্পূর্ণ ভিত্তি মডেলের পরিবর্তে একটি উদ্বোধনী পদক্ষেপ হিসাবে ফ্রেম করতে যত্নবান। এগিয়ে যাওয়ার জন্য, তারা সিস্টেমটিকে আরও ভৌত সিস্টেমের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার পরিকল্পনা করে এবং বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের জন্য একটি পূর্ণ, সাধারণ-উদ্দেশ্য সিমুলেশন পাইপলাইনের দিকে তৈরি করে।
যদি সেই আর্কটি পরিচিত শোনায় তবে এটি ডিজাইনের মাধ্যমে। ভাষার মডেলগুলি সাধারণ-উদ্দেশ্যের সরঞ্জামগুলিতে স্কেল করার আগে সংকীর্ণ, প্রতি-টাস্ক সিস্টেম হিসাবে বছরের পর বছর অতিবাহিত করেছে — এবং ওয়ার্ল্ডপার্টিকেল দল স্পষ্টভাবে বাজি ধরছে যে শারীরিক সিমুলেশন একই পথ অনুসরণ করতে পারে, এক সময়ে একটি কণা পদক্ষেপ।
এই নিবন্ধটি অ্যাডাম জিউয়ের প্রতিবেদনের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা 9 নভেম্বর, 2026-এ MIT News দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে।---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
