কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্রুত পরিবর্তনশীল প্রেক্ষাপটে, কৌশলগত অংশীদারিত্ব ভবিষ্যতের এন্টারপ্রাইজ সক্ষমতা তৈরির ভিত্তি হয়ে উঠছে। এই ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হল বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি পরামর্শদাতা সংস্থা Cognizant এবং অ্যাক্সিলারেটেড কম্পিউটিং-এর অবিসংবাদিত নেতা Nvidia-র মধ্যে সদ্য ঘোষিত সহযোগিতা। এই জোট শুধুমাত্র একটি আনুষ্ঠানিক চুক্তি নয়; এটি বিভিন্ন সেক্টরের ব্যবসার অপারেশনাল কাঠামোর গভীরে Nvidia-র অত্যাধুনিক AI প্রযুক্তিগুলিকে স্থাপন করার একটি সমন্বিত প্রচেষ্টা, যার লক্ষ্য AI গ্রহণ এবং এর থেকে মূল্য উপলব্ধির পথকে নাটকীয়ভাবে সংক্ষিপ্ত করা।
কৌশলগত প্রয়োজনীয়তা: AI পরীক্ষা-নিরীক্ষার বাইরে যাওয়া
বহু বছর ধরে, ব্যবসাগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে কাজ করেছে, প্রায়শই উদ্যোগগুলিকে পাইলট প্রকল্প বা বিচ্ছিন্ন প্রুফ-অফ-কনসেপ্টে সীমাবদ্ধ রেখেছে। শেখার জন্য মূল্যবান হলেও, এই পরীক্ষাগুলি প্রায়শই এন্টারপ্রাইজ জুড়ে স্কেলিংয়ের জটিলতার মুখোমুখি হয়ে বাধার সম্মুখীন হয়। বিদ্যমান ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে AI-কে নির্বিঘ্নে একীভূত করা, ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করা, জটিল মডেলগুলি পরিচালনা করা এবং বিনিয়োগের উপর বাস্তব রিটার্ন প্রদর্শন করা কঠিন চ্যালেঞ্জ হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে। বাজার এখন পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে বৃহৎ আকারের, মূল্য-চালিত বাস্তবায়নের একটি স্পষ্ট পথ দাবি করছে।
এই সন্ধিক্ষণেই Cognizant-Nvidia অংশীদারিত্ব তার ছাপ ফেলতে চাইছে। Cognizant, তার গভীর শিল্প দক্ষতা এবং বিস্তৃত ক্লায়েন্ট সম্পর্ক সহ, ব্যবসাগুলির মুখোমুখি হওয়া বাস্তব বাধাগুলি বোঝে। অন্যদিকে, Nvidia শক্তিশালী কম্পিউটেশনাল ইঞ্জিন এবং অত্যাধুনিক সফ্টওয়্যার ফ্রেমওয়ার্ক সরবরাহ করে যা শক্তিশালী AI সমাধান তৈরি এবং স্থাপন করার জন্য অপরিহার্য। Cognizant-এর ইন্টিগ্রেশন ক্ষমতা এবং শিল্প জ্ঞানের সাথে Nvidia-র ফুল-স্ট্যাক AI প্ল্যাটফর্মকে একত্রিত করে, এই সহযোগিতার লক্ষ্য হল AI-এর রূপান্তরকারী শক্তিকে কাজে লাগাতে আগ্রহী এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য একটি আরও সুবিন্যস্ত, দক্ষ এবং পরিমাপযোগ্য পথ তৈরি করা। মূল উদ্দেশ্য স্পষ্ট: AI-কে ল্যাব থেকে ব্যবসার মূল অংশে নিয়ে আসা, আগের চেয়ে দ্রুত এবং আরও কার্যকরভাবে। এর মধ্যে কেবল প্রযুক্তি সরবরাহ করাই নয়, নির্দিষ্ট শিল্পের প্রয়োজনের জন্য তৈরি এন্ড-টু-এন্ড সমাধানগুলির আর্কিটেকচার তৈরি করা এবং সেগুলিকে আধুনিক কর্পোরেশনগুলির জটিল প্রযুক্তিগত ইকোসিস্টেমের সাথে একীভূত করাও অন্তর্ভুক্ত।
প্রযুক্তিগত অস্ত্রাগার উন্মোচন: Nvidia-র ফুল স্ট্যাক Cognizant-এর ইকোসিস্টেমের সাথে মিলিত হচ্ছে
এই সহযোগিতার কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে Nvidia-র AI প্রযুক্তিগুলির ব্যাপক স্যুটের Cognizant-এর বিদ্যমান AI প্ল্যাটফর্ম এবং পরিষেবা অফারগুলির সাথে একীকরণ। এটি কেবল Nvidia-র বিখ্যাত GPU ব্যবহার করার বিষয় নয়; এটি সফ্টওয়্যার, ফ্রেমওয়ার্ক এবং প্রি-বিল্ট মডেলগুলির একটি অনেক বিস্তৃত বর্ণালীকে অন্তর্ভুক্ত করে যা উন্নয়ন এবং স্থাপনাকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মূল উপাদানগুলির মধ্যে রয়েছে:
- Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): NIM-কে অপ্টিমাইজড, প্রি-প্যাকেজড কন্টেইনার হিসাবে ভাবুন যা AI মডেলগুলিকে মাইক্রোসার্ভিস হিসাবে সরবরাহ করে। এই পদ্ধতিটি জটিল মডেলগুলির স্থাপনকে সহজ করে তোলে, ডেভেলপারদের জন্য মডেল অপ্টিমাইজেশনে গভীর দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ভাষা বোঝা বা চিত্র স্বীকৃতির মতো শক্তিশালী AI ক্ষমতাগুলিকে একীভূত করা সহজ করে তোলে। Cognizant-এর ক্লায়েন্টদের জন্য, এটি দ্রুত স্থাপনার চক্র এবং তাদের বিদ্যমান IT পরিকাঠামোর মধ্যে AI কার্যকারিতাগুলির সহজ ব্যবস্থাপনায় অনুবাদ করে। এই মাইক্রোসার্ভিসগুলি ক্লাউড থেকে এজ পর্যন্ত বিভিন্ন Nvidia-অ্যাক্সিলারেটেড প্ল্যাটফর্মে চালানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- Nvidia NeMo: এটি একটি এন্ড-টু-এন্ড প্ল্যাটফর্ম যা বিশেষভাবে কাস্টম জেনারেটিভ AI মডেল তৈরির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এমন এক যুগে যেখানে জেনেরিক লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) বিশেষায়িত শিল্প কাজের জন্য যথেষ্ট নাও হতে পারে, NeMo ডেটা কিউরেশন, মডেল প্রশিক্ষণ, কাস্টমাইজেশন এবং মূল্যায়নের জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। Cognizant অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা বা উত্পাদনের মতো সেক্টরের অনন্য শব্দভাণ্ডার, প্রবিধান এবং ওয়ার্কফ্লোগুলির জন্য তৈরি শিল্প-নির্দিষ্ট LLM তৈরি করতে NeMo ব্যবহার করতে পারে, ক্লায়েন্টদের অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক এবং নির্ভুল AI সমাধান প্রদান করে।
- Nvidia Omniverse: 3D সিমুলেশন এবং ভার্চুয়াল ওয়ার্ল্ড তৈরি এবং পরিচালনার জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম, যা প্রায়শই ইন্ডাস্ট্রিয়াল ডিজিটাল টুইন হিসাবে উল্লেখ করা হয়। কারখানা, গুদাম বা এমনকি পণ্যগুলির শারীরিকভাবে সঠিক ভার্চুয়াল প্রতিরূপ তৈরি করে, ব্যবসাগুলি প্রক্রিয়াগুলি অনুকরণ করতে, ক্রিয়াকলাপগুলি অপ্টিমাইজ করতে, পরিবর্তনগুলি পরীক্ষা করতে এবং বাস্তব জগতে প্রয়োগ করার আগে একটি ঝুঁকি-মুক্ত পরিবেশে কর্মীদের প্রশিক্ষণ দিতে পারে। Cognizant স্মার্ট ম্যানুফ্যাকচারিং এবং সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজেশনে তার অফারগুলিকে উন্নত করতে Omniverse ব্যবহার করার ইচ্ছা রাখে, ক্লায়েন্টদের জটিল শারীরিক ক্রিয়াকলাপগুলি কল্পনা করতে এবং উন্নত করতে দেয়।
- Nvidia RAPIDS: এটি ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি এবং API-গুলির একটি স্যুট যা সম্পূর্ণরূপে GPU-তে ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স পাইপলাইনগুলিকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ঐতিহ্যগত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্রায়শই CPU স্তরে বাধাগ্রস্ত হয়। RAPIDS ডেটা লোডিং, ম্যানিপুলেশন এবং মডেল প্রশিক্ষণের ব্যাপক ত্বরণ সক্ষম করে, বিশাল ডেটাসেট থেকে দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাহায্য করে। এই ইন্টিগ্রেশন এন্টারপ্রাইজ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অন্তর্নিহিত বিশাল ডেটা প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিচালনা করার জন্য Cognizant-এর ক্ষমতাকে শক্তিশালী করবে।
- Nvidia Riva: কথোপকথনমূলক AI-এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, Riva স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR) এবং টেক্সট-টু-স্পিচ (TTS) জড়িত উচ্চ-কার্যকারিতা অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে। এটি আরও পরিশীলিত এবং প্রতিক্রিয়াশীল ভয়েস-ভিত্তিক ইন্টারফেস, চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্টগুলির বিকাশে সক্ষম করে, যা গ্রাহক পরিষেবা এবং অভ্যন্তরীণ যোগাযোগ সরঞ্জামগুলিকে উন্নত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
- Nvidia Blueprints: এগুলি মাল্টি-এজেন্ট সেটআপ সহ জটিল AI সিস্টেম তৈরির জন্য রেফারেন্স আর্কিটেকচার এবং সেরা অনুশীলন সরবরাহ করে। এগুলি একটি বৈধ সূচনা বিন্দু অফার করে, পরিশীলিত AI সমাধান তৈরি করার সময় বিকাশের সময় এবং ঝুঁকি হ্রাস করে।
এই বিভিন্ন Nvidia প্রযুক্তিগুলিকে তার Neuro AI প্ল্যাটফর্মে বুনে, Cognizant এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড AI সমাধান তৈরি, স্থাপন এবং পরিচালনা করার জন্য একটি সমন্বিত এবং শক্তিশালী ইকোসিস্টেম তৈরি করার লক্ষ্য রাখে।
Cognizant-এর Neuro AI প্ল্যাটফর্ম এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমের উত্থান
এই অংশীদারিত্বের মধ্যে Cognizant-এর কৌশলের কেন্দ্রবিন্দু হল তার Neuro AI প্ল্যাটফর্ম, যা এন্টারপ্রাইজ AI উন্নয়ন এবং স্থাপনার জন্য একটি ব্যাপক টুলকিট হিসাবে পরিকল্পিত। একটি মূল উন্নতি যা তুলে ধরা হয়েছে তা হল Neuro AI Multi-Agent Accelerator, যা Nvidia-র NIM মাইক্রোসার্ভিস দ্বারা উল্লেখযোগ্যভাবে শক্তিশালী হয়েছে। এই অ্যাক্সিলারেটর মাল্টি-এজেন্ট AI সিস্টেমগুলির দ্রুত নির্মাণ এবং স্কেলিং সক্ষম করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম কি? একটি একক, মনোলিথিক AI মডেলের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, একটি মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম একাধিক বিশেষায়িত AI এজেন্ট নিয়োগ করে যা একটি জটিল লক্ষ্য অর্জনের জন্য সহযোগিতা করে। প্রতিটি এজেন্টের অনন্য দক্ষতা থাকতে পারে, বিভিন্ন ডেটা উৎসে অ্যাক্সেস থাকতে পারে বা নির্দিষ্ট উপ-কার্য সম্পাদন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণে:
- একটি এজেন্ট দাবি ফর্ম থেকে তথ্য নিষ্কাশনে বিশেষজ্ঞ হতে পারে (OCR এবং NLP ব্যবহার করে)।
- অন্য একটি এজেন্ট একটি ডাটাবেসের বিপরীতে পলিসির বিবরণ যাচাই করতে পারে।
- একটি তৃতীয় এজেন্ট প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে সম্ভাব্য জালিয়াতি মূল্যায়ন করতে পারে।
- একটি চতুর্থ এজেন্ট বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে (যেমন সম্পত্তি দাবির জন্য আবহাওয়ার প্রতিবেদন)।
- একটি সমন্বয়কারী এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করতে পারে, ফলাফল সংশ্লেষণ করতে পারে এবং একটি সুপারিশ উপস্থাপন করতে পারে।
এই পদ্ধতির শক্তি তার মডুলারিটি, স্কেলেবিলিটি এবং অভিযোজনযোগ্যতার মধ্যে নিহিত। পৃথক এজেন্টদের পরিমার্জন করে সিস্টেমগুলি আরও সহজে আপডেট করা যেতে পারে এবং জটিল সমস্যাগুলিকে পরিচালনাযোগ্য অংশে বিভক্ত করা যেতে পারে। Cognizant জোর দেয় যে তার প্ল্যাটফর্ম, দক্ষ এজেন্ট স্থাপনার জন্য NIM এবং সম্ভাব্য এজেন্ট যোগাযোগের জন্য Riva-র মতো Nvidia প্রযুক্তি ব্যবহার করে, কেবল তার নিজস্ব এজেন্টদের মধ্যেই নয়, তৃতীয় পক্ষের এজেন্ট নেটওয়ার্ক এবং বিভিন্ন LLM-এর সাথেও নির্বিঘ্ন একীকরণ সক্ষম করবে। এই নমনীয়তা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এন্টারপ্রাইজগুলির প্রায়শই বিদ্যমান AI বিনিয়োগ থাকে বা নির্দিষ্ট মডেল পছন্দ করে।
অধিকন্তু, Cognizant এই মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমগুলির মধ্যে নিরাপত্তা রক্ষাকবচ (security guardrails) এবং মানবিক তত্ত্বাবধানের (human oversight) প্রক্রিয়াগুলির অন্তর্ভুক্তির উপর জোর দেয়। এটি AI নির্ভরযোগ্যতা, জবাবদিহিতা এবং নৈতিক ব্যবহার সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ এন্টারপ্রাইজ উদ্বেগগুলিকে সম্বোধন করে। লক্ষ্য হল এমন সিস্টেম তৈরি করা যা মানুষের সক্ষমতা বৃদ্ধি করে, জটিল প্রক্রিয়াগুলিকে নির্ভরযোগ্যভাবে স্বয়ংক্রিয় করে এবং রিয়েল-টাইম, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ সক্ষম করে, যা শেষ পর্যন্ত আরও অভিযোজিত এবং প্রতিক্রিয়াশীল ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের দিকে পরিচালিত করে।
শিল্প রূপান্তর: উদ্ভাবনের পাঁচটি স্তম্ভ
Cognizant স্পষ্টভাবে পাঁচটি মূল ক্ষেত্র চিহ্নিত করেছে যেখানে Nvidia সহযোগিতা প্রাথমিকভাবে তার প্রচেষ্টা কেন্দ্রীভূত করবে, যার লক্ষ্য বাস্তব মূল্য এবং উদ্ভাবন সরবরাহ করা:
- এন্টারপ্রাইজ AI এজেন্ট: সাধারণ চ্যাটবটগুলির বাইরে গিয়ে, এর মধ্যে জটিল অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক কাজগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম পরিশীলিত এজেন্ট তৈরি করা জড়িত। কল্পনা করুন AI এজেন্টরা জটিল ব্যাক-অফিস প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করছে, একাধিক সিস্টেম থেকে তথ্য অ্যাক্সেস এবং সংশ্লেষণ করে অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত গ্রাহক সহায়তা প্রদান করছে, বা সমস্যাগুলি বাড়ার আগে সক্রিয়ভাবে অপারেশনাল সমস্যাগুলি সনাক্ত করছে। Nvidia-র ইনফারেন্স ক্ষমতা (NIM) এবং কথোপকথনমূলক AI সরঞ্জাম (Riva) দ্বারা চালিত, এই এজেন্টগুলি উল্লেখযোগ্য দক্ষতা বৃদ্ধি এবং উন্নত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার প্রতিশ্রুতি দেয়।
- শিল্প-নির্দিষ্ট লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs): জেনেরিক LLM-গুলিতে প্রায়শই বিশেষায়িত ক্ষেত্রগুলির জন্য প্রয়োজনীয় সূক্ষ্ম বোঝার অভাব থাকে। Nvidia NeMo ব্যবহার করে, Cognizant স্বাস্থ্যসেবা (চিকিৎসা পরিভাষা এবং প্রোটোকল বোঝা), অর্থ (জটিল আর্থিক উপকরণ এবং প্রবিধান বোঝা), বা আইনি পরিষেবা (কেস আইন এবং চুক্তি নেভিগেট করা) এর মতো শিল্পের জন্য ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটাতে প্রশিক্ষিত LLM তৈরি করার পরিকল্পনা করেছে। এই বিশেষায়িত মডেলগুলি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক ফাংশনগুলির জন্য আরও নির্ভুল, প্রাসঙ্গিক এবং অনুবর্তী আউটপুট সরবরাহ করবে।
- স্মার্ট ম্যানুফ্যাকচারিংয়ের জন্য ডিজিটাল টুইন: Nvidia Omniverse ব্যবহার করে, Cognizant নির্মাতাদের তাদের উৎপাদন লাইন বা পুরো কারখানার অত্যন্ত বিস্তারিত, শারীরিকভাবে সঠিক ভার্চুয়াল প্রতিরূপ তৈরি করতে সহায়তা করার লক্ষ্য রাখে। এই ডিজিটাল টুইনগুলি উৎপাদন পরিস্থিতি অনুকরণ করতে, লেআউট অপ্টিমাইজ করতে, রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তা পূর্বাভাস দিতে, রোবোটিক্স প্রশিক্ষণ দিতে এবং ভার্চুয়ালি প্রক্রিয়া পরিবর্তন পরীক্ষা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ডাউনটাইম হ্রাস, উন্নত দক্ষতা এবং বাস্তব জগতে দ্রুত উদ্ভাবন চক্রের দিকে পরিচালিত করে।
- AI-এর জন্য ভিত্তিগত পরিকাঠামো: AI তৈরি এবং স্কেল করার জন্য শক্তিশালী, অপ্টিমাইজড পরিকাঠামোর প্রয়োজন। Cognizant Nvidia-র ফুল স্ট্যাক ব্যবহার করবে – GPU থেকে নেটওয়ার্কিং (যেমন NVLink এবং InfiniBand, যদিও উৎসে স্পষ্টভাবে উল্লেখ করা হয়নি, তারা Nvidia-র সাধারণ স্ট্যাকের অংশ) এবং RAPIDS-এর মতো সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্ম – চাহিদাযুক্ত AI কাজের চাপের জন্য তৈরি পরিমাপযোগ্য, উচ্চ-কার্যকারিতা কম্পিউটিং পরিবেশ ডিজাইন এবং বাস্তবায়ন করতে, তা অন-প্রিমিসেস, ক্লাউডে বা এজে হোক।
- Neuro AI প্ল্যাটফর্মের উন্নতি: সহযোগিতা ক্রমাগতভাবে সমগ্র Neuro AI প্ল্যাটফর্ম জুড়ে Nvidia-র সর্বশেষ অগ্রগতিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করবে। এর মধ্যে সহজ মডেল ডেভেলপমেন্ট, ডিপ্লয়মেন্ট (NIM), ডেটা প্রসেসিং (RAPIDS), সিমুলেশন (Omniverse), এবং কথোপকথনমূলক AI (Riva)-এর জন্য সরঞ্জামগুলির একীকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা নিশ্চিত করে যে Cognizant-এর ক্লায়েন্টদের একটি অত্যাধুনিক, এন্ড-টু-এন্ড AI ডেভেলপমেন্ট এবং অপারেশনাল পরিবেশে অ্যাক্সেস রয়েছে।
পাইলট থেকে উৎপাদনে যাওয়ার পথ: বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা
Annadurai Elango, Cognizant-এর কোর টেকনোলজিস অ্যান্ড ইনসাইটস-এর প্রেসিডেন্ট, বর্তমান বাজারের অনুভূতিটি যথাযথভাবে তুলে ধরেছেন: “আমরা দেখতে পাচ্ছি ব্যবসাগুলি প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট থেকে এন্টারপ্রাইজ AI-এর বৃহত্তর-স্কেল বাস্তবায়নে রূপান্তর নেভিগেট করছে।” এই রূপান্তরটি চ্যালেঞ্জে পরিপূর্ণ – প্রযুক্তিগত জটিলতা, ইন্টিগ্রেশন বাধা, প্রতিভার ঘাটতি, ডেটা প্রস্তুতির সমস্যা এবং স্পষ্ট ব্যবসায়িক মূল্য প্রদর্শনের প্রয়োজন।
Cognizant-Nvidia অংশীদারিত্ব স্পষ্টভাবে এই যন্ত্রণার বিষয়গুলি সমাধান করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। প্রি-ইন্টিগ্রেটেড সমাধান প্রদান করে, অপ্টিমাইজড মাইক্রোসার্ভিস (NIM) ব্যবহার করে, কাস্টম মডেল ডেভেলপমেন্টের জন্য প্ল্যাটফর্ম (NeMo) অফার করে এবং রেফারেন্স আর্কিটেকচার (Blueprints) প্রতিষ্ঠা করে, এই সহযোগিতার লক্ষ্য হল AI স্কেলিংয়ের সাথে জড়িত ঘর্ষণকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করা।
- ত্বরান্বিত স্থাপন: NIM মাইক্রোসার্ভিসগুলি স্ক্র্যাচ থেকে মডেল তৈরি এবং অপ্টিমাইজ করার চেয়ে দ্রুত কার্যকারিতা স্থাপন করতে দেয়।
- পরিমাপযোগ্যতা (Scalability): Nvidia-র হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার বিশাল স্কেলের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা এন্টারপ্রাইজ-ব্যাপী AI-এর কম্পিউটেশনাল চাহিদা পূরণ করে।
- কাস্টমাইজেশন: NeMo-র মতো সরঞ্জামগুলি তৈরি করা সমাধান তৈরি করতে সক্ষম করে যা জেনেরিক মডেলগুলির চেয়ে উচ্চতর মান সরবরাহ করে।
- একীকরণ (Integration): Cognizant-এর দক্ষতা এই প্রযুক্তিগুলিকে বিদ্যমান এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমগুলিতে বুনে দেওয়ার মধ্যে নিহিত, নিশ্চিত করে যে AI একটি সিলোতে কাজ করে না।
- ঝুঁকি হ্রাস: বৈধ আর্কিটেকচার (Blueprints) ব্যবহার করা এবং নিরাপত্তা ও তত্ত্বাবধানের উপর ফোকাস করা শক্তিশালী AI প্রযুক্তি স্থাপনের সাথে সম্পর্কিত ঝুঁকিগুলি কমাতে সহায়তা করে।
উল্লেখিত নির্দিষ্ট শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে – স্বয়ংক্রিয় বীমা দাবি প্রক্রিয়াকরণ, আপিল এবং অভিযোগ হ্যান্ডলিং, এবং সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট – প্রাথমিক উদাহরণহিসাবে কাজ করে। বীমাতে, মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমগুলি জালিয়াতি সনাক্তকরণ উন্নত করার সময় দাবির চক্রের সময়কে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা প্রশাসনে, আপিল এবং অভিযোগগুলি স্বয়ংক্রিয় করা উল্লেখযোগ্য ব্যাকলগ কমাতে এবং রোগীর সন্তুষ্টি উন্নত করতে পারে। সাপ্লাই চেইনে, ডিজিটাল টুইন (Omniverse) কে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ (RAPIDS) এবং বুদ্ধিমান এজেন্টগুলির সাথে একত্রিত করা লজিস্টিক অপ্টিমাইজ করতে, ব্যাঘাতের পূর্বাভাস দিতে এবং রিয়েল-টাইমে ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট উন্নত করতে পারে। সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি, যাইহোক, ডেটা-চালিত রূপান্তর গ্রহণ করতে ইচ্ছুক প্রায় প্রতিটি শিল্প জুড়ে বিস্তৃত।
এই কৌশলগত জোট, অতএব, কেবল একটি প্রযুক্তিগত একীকরণের চেয়ে বেশি কিছু; এটি ব্যবসাগুলিকে আত্মবিশ্বাসের সাথে AI-কে তাদের ক্রিয়াকলাপের পরিধি থেকে মূল অংশে নিয়ে যাওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম, দক্ষতা এবং রোডম্যাপ সরবরাহ করার একটি সমন্বিত প্রচেষ্টা, যা ক্রমবর্ধমান বুদ্ধিমান বিশ্বে বাস্তব মূল্য এবং প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা উন্মোচন করে। ফোকাসটি স্পষ্টভাবে ক্লায়েন্টদের “AI মান দ্রুত স্কেল করতে” সক্ষম করার উপর, উচ্চাভিলাষী ধারণাগুলিকে অপারেশনাল বাস্তবতায় রূপান্তরিত করার উপর।