এনএসটিসি এআই গবেষণা ও উন্নয়নকে সমর্থন করার জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং-এর ফেডারেল ব্যবহার থেকে শেখা পাঠের উপর প্রতিবেদন প্রকাশ করেছে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) গত এক দশকে বিশাল অগ্রগতি করেছে। এই অগ্রগতির একটি বড় অংশ অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটাসেট এবং কম্পিউটিং সংস্থানগুলির জন্য দায়ী করা যেতে পারে। সম্প্রতি অনেক ফেডারেল এজেন্সি AI/ML গবেষণা ও উন্নয়ন (R&D) অগ্রসর করার জন্য বাণিজ্যিক ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থানগুলিকে কাজে লাগাতে বিনিয়োগ করতে শুরু করেছে। হোয়াইট হাউসের জাতীয় বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি কাউন্সিল (এনএসটিসি) এবং এআই উপকমিটি সবেমাত্র একটি প্রতিবেদন প্রকাশ করেছে এআই গবেষণা ও উন্নয়নে সহায়তা করার জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং-এর ফেডারেল ব্যবহার থেকে শেখা পাঠ AI R&D কে আরও এগিয়ে নিতে ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যবহারের বিষয়ে ফেডারেল এজেন্সি থেকে শেখা পাঠের সারসংক্ষেপ।

প্রতিবেদনটি এআই রিপোর্টের উপর ফেডারেল সরকারের সিলেক্ট কমিটি থেকে এসেছে, ফেডারেল অর্থায়িত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা এবং উন্নয়নের জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থানগুলিকে কাজে লাগানোর জন্য সুপারিশগুলি যেটি এআই উদ্ভাবনকে সমর্থন করার জন্য ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যবহারকে এগিয়ে নিতে ফেডারেল সরকারের জন্য সুপারিশগুলির বিশদ বিবরণ দেয়। এই সুপারিশগুলির উপর কাজ করে MLAI উপকমিটি ক্লাউড কম্পিউটিং এবং R&D-এ চ্যালেঞ্জগুলি এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করার জন্য সংস্থার প্রতিনিধি এবং বাণিজ্যিক ক্লাউড কম্পিউটিং প্রদানকারীদের মধ্যে একাধিক সংলাপের সুবিধা দিয়েছে। "পাঠ্য শিখেছে" এর নতুন প্রতিবেদনগুলি বিনিয়োগের সুবিধা, সর্বোত্তম অনুশীলন, সাধারণ চ্যালেঞ্জ, এবং সুযোগের অপেক্ষায় থাকা এই কথোপকথনের মূল ফলাফলগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে। সংলাপ থেকে পূর্ণাঙ্গ প্রতিবেদন পাওয়া যাবে এখানে.

বিনিয়োগের সুবিধা 

• গবেষকদের ক্রমাগত, অত্যাধুনিক ক্ষমতার অন-ডিমান্ড অ্যাক্সেস, পরীক্ষাকে ত্বরান্বিত করা এবং নতুন ডোমেনে এআই-এর ব্যবহার প্রদান করা
• গবেষণা কার্যক্রম এবং তাদের ফলাফলের প্রজননযোগ্যতা এবং মাপযোগ্যতা সক্ষম করা
• গবেষকদের দ্রুত বিশেষায়িত AI হার্ডওয়্যারের অ্যাক্সেস পেতে সাহায্য করুন
• এজেন্সিগুলিকে সাম্প্রতিকতম এবং সবচেয়ে আপ টু ডেট গণনাগত ক্ষমতাগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদান করুন

সেরা অনুশীলন 

• নিবেদিত প্রশাসনিক দল। এই সক্ষমতা তৈরি করা সংস্থাগুলিকে ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থান, পরিষেবা এবং প্ল্যাটফর্মগুলিতে অ্যাক্সেস পরিচালনা ও তদারকি করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং কর্তৃত্ব প্রদান করেছে। এই জাতীয় দলগুলি ব্যবহারকারী সম্প্রদায়কে প্রশিক্ষণ প্রদান করেছে এবং নির্দিষ্ট গবেষণা লক্ষ্য অর্জনের জন্য অনুরোধকৃত সংস্থানগুলির উপযুক্ততা যাচাই করেছে।
• ব্যবহারকারী প্রমাণীকরণ. বেশিরভাগ প্রোগ্রামে পরিচিত, যোগ্য এবং শংসাপত্রযুক্ত ব্যবহারকারীদের অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ রয়েছে। অনেকের নিরাপত্তা ব্যবস্থার একটি উপাদান হিসাবে দ্বি-ফ্যাক্টর প্রমাণীকরণের প্রয়োজন হয়। একসাথে, এই ব্যবস্থাগুলি নিরাপত্তার একটি বেসলাইন স্তর এবং ব্যবহারকারী-ভিত্তিক অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ তৈরি করার ক্ষমতা প্রদান করে।
• প্রশিক্ষণ ও শিক্ষা। প্রশিক্ষণ সহায়তা এবং শিক্ষাগত সুযোগগুলি বিদ্যমান দক্ষতার ঘাটতিগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য, ন্যায়সঙ্গত অ্যাক্সেসের সুযোগগুলিকে অগ্রসর করার জন্য এবং ব্যবহারকারীদের মধ্যে দক্ষতা তৈরি করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই সংস্থানগুলি উপলব্ধ করা সমর্থিত গবেষকদের বিভিন্ন ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থান অফারগুলিতে নেভিগেট করতে এবং নির্দিষ্ট গবেষণা এবং সঠিক গণনা আর্কিটেকচার এবং সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির সাথে মেলে সাহায্য করেছে৷
• প্রাক-গণনা করা সম্পদ এবং কর্মপ্রবাহ। বিশেষ করে অভ্যন্তরীণ বা মিশন-কেন্দ্রিক গবেষণা প্রচেষ্টাকে সমর্থন করার সময়, প্রাক-গণনা করা ওয়ার্কফ্লোগুলি সদৃশ কাজকে হ্রাস করেছে এবং বিশ্লেষণের জন্য সাধারণ সূচনা পয়েন্টগুলির জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য বেসলাইন পদ্ধতি তৈরি করেছে।

সাধারণ চ্যালেঞ্জ

• দক্ষ ব্যবহারকারীর অনুমোদন। প্রমাণীকরণকারী ব্যবহারকারীরা পরিচয় যাচাইকরণ এবং সাইন-অন ক্ষমতার ব্যবস্থা করার সাথে সম্পর্কিত বাধা তৈরি করতে পারে। গভর্নিং সংস্থাগুলির কম তহবিল বা কম স্টাফিং অ্যাকাউন্ট সক্রিয়করণ এবং অ্যাক্সেসের প্রতিটি স্তরে উদ্ভূত সমস্যাগুলির সমাধানে বিলম্ব ঘটাতে পারে। তদ্ব্যতীত, অনুমোদিত এজেন্সির অভাব এবং অনুমোদিত পরিষেবাগুলিতে সরকার-ব্যাপী নির্দেশিকা, যার মধ্যে পরিবর্তনশীল ডেটা গোপনীয়তা এবং অ্যাক্সেসের বিবেচনা রয়েছে, গ্রহণকে ধীর করে দেয় এবং এজেন্সি নীতি এবং পদ্ধতিতে ভিন্নতা তৈরি করে।
• খরচ। ডেটা স্টোরেজ এবং অ্যাক্সেসের খরচ, একাধিক দলের শেয়ার করা ডেটা অ্যাক্সেস করার ক্ষমতাকে জটিল করে তোলে। উপরন্তু, প্রকল্প প্রতি ক্লাউড কম্পিউটিং খরচের পরিবর্তনশীলতা এবং গবেষকরা ভুল সেটিংস ব্যবহারের মাধ্যমে অসাবধানতাবশত ক্রেডিট নিঃশেষ করতে পারে এমন সহজতার কারণে বিলিং এবং বাজেট আরও জটিল। তদ্ব্যতীত, পরিবর্তনশীল চার্জগুলি ফেডারেল প্রকিউরমেন্ট প্রক্রিয়াগুলির জন্য জটিলতা যুক্ত করে, যেমন অনিশ্চয়তা রয়েছে যে কোন কম্পিউট ক্ষমতাগুলি কেনার জন্য বরাদ্দের বিভাগগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে।
• সংগঠন. একটি প্রদত্ত ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মের ব্যবহারকারীরা তাদের কাজ এবং আগ্রহের সাথে প্রাসঙ্গিক ডেটা, পরীক্ষা এবং ফলাফল সম্পর্কে সচেতনতা সনাক্ত করতে এবং বজায় রাখতে পারে তা নিশ্চিত করা।
• গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা। বাজেট বিবেচনার বিষয়, গবেষণার অগ্রাধিকার পরিবর্তন করা, এবং বিকশিত ব্যবহারকারী সম্প্রদায়কে পরিবেশন করা হচ্ছে, উপযুক্ত গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা সুরক্ষা সহ সঠিক ধরণের ডেটা হোস্ট এবং অ্যাক্সেস সহজ করার উপায়গুলি নির্ধারণ করা।
• নন-ক্লাউড সংস্থানগুলির সাথে ক্লাউড পরিষেবাগুলির একীকরণ। এজেন্সি সংস্থানগুলির সম্পূর্ণ প্রস্থে কার্যকরভাবে অ্যাক্সেস করতে গবেষকদের সক্ষম করার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে।
• কর্মশক্তি উন্নয়ন। অনেক ফেডারেল কর্মচারীর ক্লাউড কম্পিউটিং প্রযুক্তির সাথে সীমিত পরিচিতি রয়েছে এবং কয়েকজনেরই ক্লাউড কম্পিউটিং সিস্টেমে শিল্প সার্টিফিকেশন রয়েছে। এই সীমাবদ্ধতাগুলি অভ্যন্তরীণ গবেষণা প্রচেষ্টা এবং বহিরাগত গবেষকদের নির্দেশিকা এবং সংস্থান সরবরাহ করার ক্ষমতা উভয়কেই চ্যালেঞ্জ করে।

সুযোগ সামনে খুঁজছেন

আর্থিক মডেলগুলি মোকাবেলা করার জন্য, ফেডারেল সরকার নিম্নলিখিতগুলি করতে পারে:

• বাণিজ্যিক ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে একত্রিত ফেডারেল বিনিয়োগে প্রতিফলিত ক্রয় ক্ষমতার আরও ভাল সুবিধা নিন। এই ক্রিয়াটি ক্লাউডের সর্বাধিক উন্নত ক্ষমতাগুলিতে অ্যাক্সেসকে সহজতর করবে এবং ফেডারেল অর্থায়িত AI গবেষণা সম্প্রদায়ের প্রত্যাশা এবং চাহিদাগুলির উপর একটি সাধারণ ভয়েসের সাথে কথা বলার একটি উপায় সরবরাহ করবে।
• বাজেটের অনিশ্চয়তাকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করার জন্য সংশ্লিষ্ট খরচের সাথে ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল তৈরি করুন, কারণ এটি গবেষক এবং প্রোগ্রাম পরিচালকদের জন্য ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের সাথে সম্পর্কিত খরচের গতিশীলতাকে ব্যাখ্যা করবে, বিশেষ করে প্রশিক্ষণের পরামিতি এবং প্রক্রিয়াগুলির সাথে সম্পর্কিত সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে।
• অতিরিক্ত ব্যয় পরিচালনা করার জন্য চুক্তিভিত্তিক চুক্তি এবং কৌশল সম্পর্কিত এজেন্সি ক্লাউড প্রোগ্রামগুলি থেকে সেরা অনুশীলনগুলি ক্যাপচার করুন এবং ভাগ করুন।

পরিকল্পিত নির্বিঘ্ন, বহু-ক্লাউড পরিবেশের দিকে যেতে, সংস্থাগুলি নিম্নলিখিতগুলি করতে পারে:

• লিভারেজ এবং ওপেন-সোর্স প্রযুক্তির চাষে সহায়তা করুন যা মাল্টি-ক্লাউড স্থাপনার (যেমন, কন্টেইনারাইজেশন এবং অটোমেশন) জন্য কাজের চাপ তৈরি এবং কার্যকর করার মানক উপায়গুলিকে সমর্থন করতে পারে।
• সরকারের অভ্যন্তরে এবং বাইরের গবেষণা সম্প্রদায়কে একত্রিত করে এমন ফেডারেটেড সিস্টেমের মাধ্যমে পরিচয় এবং অ্যাক্সেস ব্যবস্থাপনাকে সহজ এবং স্বয়ংক্রিয় করুন।
• ডেটা চলাচল এবং প্রতিলিপি কমাতে একটি ফেডারেটেড ডেটা জাল বিকাশের সম্ভাব্যতা মূল্যায়ন করার জন্য একটি মূল্যায়ন পরিচালনা করুন।

নিম্নলিখিতগুলির মাধ্যমে বাণিজ্যিক ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থান গ্রহণে সংস্থাগুলিকে আরও সহায়তা করা যেতে পারে:

• একটি পোর্টাল কিট তৈরি করা যা একটি স্ট্যান্ডার্ড টেমপ্লেটের রূপরেখা দেবে এবং সাংগঠনিক প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন স্তরে পোর্টালগুলি বাস্তবায়নের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলিকে এগিয়ে দেবে।
• সম্পদ নির্বাচনের জন্য একটি গাইডের বিধান যা এজেন্সিগুলিকে এমন পরিস্থিতিতে নির্ধারণ করতে সাহায্য করবে যেগুলির মধ্যে বিভিন্ন ধরণের সংস্থান সবচেয়ে উপযুক্ত, যেমন ক্লাউডের পছন্দ বনাম উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং এবং বাণিজ্যিক অফার বনাম অন-প্রিমাইজ মেশিন।
• বাণিজ্যিক ক্লাউড অফারিংয়ের ক্ষেত্রে অনুমোদিত নীতি, পদ্ধতি, সংস্থান এবং পরিষেবাগুলির উপর একটি নির্দেশিকা অফার করুন, উপরে বর্ণিত ক্রয় ক্ষমতার ব্যবহার করে বাস্তবসম্মত পরিমাণে।

পরিশেষে, শ্রমশক্তির উন্নয়নের চাহিদা পূরণের জন্য নিম্নলিখিতগুলির প্রয়োজন হবে:

• প্রশিক্ষণ সংস্থানগুলিতে বিনিয়োগ যা শেষ ব্যবহারকারী, গবেষক এবং প্রযুক্তিগত কর্মীদের সম্পূর্ণ পরিসরে পরিবেশন করতে পারে, তাদের দক্ষতার স্তর, চাহিদা এবং আগ্রহের জন্য আলাদা।

• ক্লাউড কম্পিউটিংকে সমর্থন করে এমন উচ্চ-চাহিদা দক্ষতা সেট অন্তর্ভুক্ত করে নিয়োগ এবং ধরে রাখার কৌশল, যেমন ক্লাউড আর্কিটেক্ট, গবেষণা কম্পিউটিং এবং ডেটা পেশাদার, গবেষণা সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা বিজ্ঞানী।

সম্পূর্ণ রিপোর্ট পড়ুন এখানে.