ঢাকার লোডশেডিং কমাতে এআই! এটা কি সম্ভব? কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি সত্যিই আমাদের বিদ্যুৎ ব্যবস্থাকে উন্নত করতে পারে?
হ্যাঁ, এবার বাস্তবেই এমন এক প্রযুক্তি এসেছে যা ঢাকার বিদ্যুৎ বিতরণে বিপ্লব ঘটাতে পারে! ইন্ডিপেন্ডেন্ট ইউনিভার্সিটি, বাংলাদেশের (IUB) ইলেকট্রিক্যাল অ্যান্ড ইলেকট্রনিক ইঞ্জিনিয়ারিং (EEE) বিভাগের শিক্ষার্থী হালিমা হক একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক মডেল তৈরি করেছেন, যা বিদ্যুতের চাহিদা আগেভাগেই নির্ধারণ করতে পারবে। তার গবেষণায় ২০২০ থেকে ২০২৩ সাল পর্যন্ত ঢাকা ইলেকট্রিক সাপ্লাই কোম্পানি লিমিটেডের (DESCO) ৬.৫ মিলিয়নেরও বেশি বিদ্যুৎ খরচের তথ্য ব্যবহার করা হয়েছে। আবাসিক, বাণিজ্যিক ও শিল্প খাতের বিদ্যুৎ ব্যবহারের ধরন বিশ্লেষণ করে এই মডেল আবহাওয়া, ট্যারিফ ক্যাটাগরি ও অন্যান্য উপাদানকে বিবেচনায় নিয়ে বিদ্যুতের চাহিদা নির্ধারণ করতে পারে।
এই গবেষণায় পাঁচটি মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করা হয়, যার মধ্যে কি-নিয়ারেস্ট নেইবার্স (KNN) মডেল সর্বোচ্চ নির্ভুলতা দেখিয়েছে। এটি ৭২% নির্ভুলতা অর্জন করেছে, যেখানে এর গড় ত্রুটি মাত্র ২২২ কিলোওয়াট-ঘণ্টা (kWh)। এছাড়া লাইট গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেল (Light-GBM) ও র্যান্ডম ফরেস্ট (RF) মডেলও শক্তিশালী ফলাফল দিয়েছে। হালিমা হকের মতে, “এই প্রযুক্তি নীতি নির্ধারকদের আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে এবং টেকসই বিদ্যুৎ সরবরাহ নিশ্চিত করবে।”
এই গবেষণা ইতোমধ্যে মালদ্বীপ ও থাইল্যান্ডে অনুষ্ঠিত IEEE কনফারেন্সে উপস্থাপিত হয়েছে এবং Q1-র্যাঙ্ককৃত IEEE Transactions on Industry Applications জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে। অধ্যাপক ড. মো. আবদুর রাজ্জাক, যিনি এই গবেষণার তত্ত্বাবধায়ক, মনে করেন, এই ধরনের মডেল বিদ্যুৎ ব্যবস্থাকে আরও দক্ষ করে তুলবে, লোডশেডিং কমাবে এবং ভবিষ্যতে স্মার্ট গ্রিড প্রযুক্তির উন্নয়নেও সহায়ক হবে। ভবিষ্যতে বিদ্যুৎ সংকট মোকাবিলায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই প্রয়োগ হতে পারে বাংলাদেশের জন্য এক যুগান্তকারী সমাধান!
