20/05/2025
I got 4 reactions and 1 reply on my recent top post! Thank you all for your continued support. I could not have done it without you. 🙏🤗🎉
আপনি কি জানেন
মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে লোডশেডিং রোধ করা নিয়ে পৃথিবীর বিভিন্ন দেশেই গবেষণা হচ্ছে। যদিও, বাংলাদেশে এখনও পর্যন্ত এই বিষয়ে তেমন কোনো কাজ হয়নি। সম্প্রতি, ডেসকো থেকে তথ্য সংগ্রহ করে আইইউবির শিক্ষার্থী হালিমা হক ঢাকার তড়িৎ চাহিদা বিশ্লেষণের জন্য তৈরি করেছেন নিজস্ব এআই মডেল। সম্পূর্ণ কাজে তত্ত্বাবধায়ক হিসেবে দায়িত্ব পালন করেছেন আইইউবির ইলেকট্রিকাল অ্যান্ড ইলেকট্রনিক ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের অধ্যাপক আবদুর রাজ্জাক। হালিমা এআই-কে আগে থেকেই উত্তরার পশ্চিমাঞ্চলের প্রায় ৬৫ লাখ নমুনা দিয়েছিলেন। এর মধ্যে ছিল ঐ অঞ্চলের বিদ্যুৎ ব্যবহারকারীদের অ্যাকাউন্ট নম্বর, ২০২০-২০২৩ সালের বিদ্যুৎ বিল, শুল্ক, ব্যবহৃত বৈদ্যুতিক ইউনিট ইত্যাদির তথ্য। এ ছাড়া ঐ সময়ের তাপমাত্রা ও আর্দ্রতা সম্পর্কিত তথ্যও সংগ্রহ করেছিলেন হালিমা। পরবর্তীতে এআই মডেলটি এই বিপুল তথ্য বিশ্লেষণ করে ৮০ শতাংশের বেশি সঠিক প্রেডিকশন দিতে সক্ষম হয়েছে।
হালিমা হক ইনডিপেনডেন্ট ইউনিভার্সিটি বাংলাদেশের (আইইউবি) ইলেকট্রিকাল অ্যান্ড ইলেকট্রনিক ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থী। তিনি আগে থেকেই রোবোটিক্সের প্রতি আগ্রহী ছিলেন। ইন্টারনেট অব থিংস (আইওটি) এবং সেন্সরবিষয়ক কিছু কাজেও যুক্ত ছিলেন তিনি। পরবর্তীতে একজন শিক্ষকের পরামর্শে মেশিন লার্নিং শেখেন। আর এ থেকেই মেশিন লার্নিং নিয়ে কাজ করতে শুরু করেন তিনি।
হালিমার এই গবেষণায় পাঁচটি মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করা হয়েছে - মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশন (MLR), K-নিয়ারেস্ট নেইবারস (KNN) রিগ্রেশন, র্যান্ডম ফরেস্ট (RF), লাইট গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেল (লাইট-GBM), এবং এক্সট্রিম গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং (XGBoost)। ২২২ kWh এর সর্বনিম্ন রুট মিন স্কয়ার ত্রুটি (RMSE) সহ KNN মডেলটি সর্বোচ্চ নির্ভুল ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করেছে। লাইট-GBM এবং RF মডেলটিও ভালোভাবে কাজ করেছে। এরই মধ্যে এই মডেলটি তড়িৎ ও ইলেকট্রনিক্স প্রকৌশলীদের আন্তর্জাতিক সংস্থা আইইইই - এর একটি উচ্চমানের জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে। থাইল্যান্ড ও মালদ্বীপে অনুষ্ঠিত আইইইই - এর কিছু সম্মেলনেও গবেষণাপত্রটি স্বীকৃতি পেয়েছে।
কপি পোস্ট
