ফুজিত্সু লিমিটেড এবং হেডওয়াটার্স কোং, লিমিটেড, একটি শীর্ষস্থানীয় এআই (AI) সলিউশন প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান, জাপান এয়ারলাইন্স কোং, লিমিটেড (JAL)-এর কেবিন ক্রুদের জন্য হ্যান্ডওভার রিপোর্ট তৈরি করার জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে মাঠ পর্যায়ে পরীক্ষা চালিয়েছে এবং সফল হয়েছে। এই পরীক্ষাগুলি 2025 সালের 27 জানুয়ারি থেকে 26 মার্চ পর্যন্ত চলেছিল। এই পরীক্ষা থেকে এটা স্পষ্ট যে, এর মাধ্যমে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে সময় সাশ্রয় এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করা সম্ভব।
হ্যান্ডওভার রিপোর্টের সমস্যা
ঐতিহ্যগতভাবে, JAL-এর কেবিন ক্রুদের সদস্যরা বিস্তারিত হ্যান্ডওভার রিপোর্ট তৈরি করার জন্য অনেক সময় এবং প্রচেষ্টা ব্যয় করেন। এই রিপোর্টগুলি একের পর এক কেবিন ক্রু এবং গ্রাউন্ড স্টাফদের মধ্যে তথ্যের আদান প্রদানে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাধ্যম হিসেবে কাজ করে, যা একটি মসৃণ অপারেশনাল প্রবাহ নিশ্চিত করে। এই প্রক্রিয়াটিকে আরও সহজ করার সুযোগrecognizing করে, ফুজিত্সু এবং হেডওয়াটার্স জেনারেটিভ এআই-এর ক্ষমতাকে কাজে লাগানোর জন্য একটি যৌথ প্রচেষ্টা শুরু করে।
একটি নতুন সমাধান: অফলাইন জেনারেটিভ এআই
ক্লাউড কানেক্টিভিটির উপর নির্ভর করার সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার জন্য, ফুজিত্সু এবং হেডওয়াটার্স মাইক্রোসফটের Phi-4 বেছে নিয়েছে, যা একটি কম্প্যাক্ট ভাষা মডেল (SLM) এবং এটি বিশেষভাবে অফলাইন পরিবেশের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই কৌশলগত পছন্দের মাধ্যমে ট্যাবলেট ডিভাইসে অ্যাক্সেসযোগ্য একটি চ্যাট-ভিত্তিক সিস্টেম তৈরি করা সম্ভব হয়েছে, যা ফ্লাইট চলাকালীন এবং flight-এর পরে উভয় সময়েই দক্ষতার সাথে রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়ক।
পরীক্ষার ফলাফল থেকে এটা স্পষ্ট যে, এই উদ্ভাবনী সমাধানটি কেবিন ক্রুদের উচ্চ-মানের রিপোর্ট তৈরি করতে এবং একই সাথে রিপোর্ট তৈরিতে ব্যয় হওয়া সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে সাহায্য করে। এর ফলে JAL-এর কেবিন ক্রুদের দক্ষতা বৃদ্ধি পায়, যা শেষ পর্যন্ত যাত্রীদের জন্য উন্নত পরিষেবা নিশ্চিত করে।
ভূমিকা এবং দায়িত্ব
এই যৌথ উদ্যোগের সাফল্য প্রতিটি অংশীদারের স্বতন্ত্র দক্ষতা এবং অবদানের উপর নির্ভরশীল:
ফুজিত্সু: কেবিন ক্রুদের কাজের জন্য প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী মাইক্রোসফট Phi-4-কে তৈরি করতে কোম্পানিটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। ফুজিত্সু কোজুচি এআই পরিষেবা ব্যবহার করে, ফুজিত্সু JAL-এর ঐতিহাসিক রিপোর্টের ডেটা ব্যবহার করে ভাষা মডেলটিকে বিশেষভাবে তৈরি করেছে, যা এর কার্যকারিতা এবং প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করে।
হেডওয়াটার্স: হেডওয়াটার্স Phi-4 দ্বারা চালিত একটি ব্যবসা-নির্দিষ্ট জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেছে। কোয়ান্টাইজেশন প্রযুক্তি ব্যবহার করে, হেডওয়াটার্স অফলাইন পরিবেশে এমনকি ট্যাবলেট ডিভাইসেও নির্বিঘ্নে রিপোর্ট তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে। উপরন্তু, তাদের এআই পরামর্শদাতারা AI বাস্তবায়নের জন্য কর্মপ্রবাহ বিশ্লেষণ, trial বাস্তবায়ন ও মূল্যায়ন এবং দ্রুত উন্নয়ন অগ্রগতি ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে পুরো project জুড়ে মূল্যবান সহায়তা প্রদান করেছে। কোম্পানির এআই ইঞ্জিনিয়াররা ফুজিত্সু কোজুচির জন্য একটি ফাইন-টিউনিং পরিবেশ তৈরি করেছেন এবং গ্রাহকের অনন্য ব্যবহারের পরিবেশের জন্য তৈরি অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রযুক্তিগত সহায়তা দিয়েছেন।
শিল্প অন্তর্দৃষ্টি
ফুজিত্সু লিমিটেডের গ্লোবাল সলিউশনস বিজনেস গ্রুপের ক্রস-ইন্ডাস্ট্রি সলিউশনস বিজনেস ইউনিটের প্রধান শিনিচি মিয়াতা এই অর্জনের তাৎপর্য তুলে ধরে বলেন, “আমরা জাপান এয়ারলাইনসের কেবিন ক্রিয়াকলাপে জেনারেটিভ এআই ব্যবহারের এই উদাহরণ ঘোষণা করতে পেরে আনন্দিত। এই যৌথ proof-of-concept অফলাইন পরিবেশে জেনারেটিভ এআই-এর অগ্রগতিতে অবদান রাখে এবং বিভিন্ন শিল্প এবং ভূমিকাতে যেখানে নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস সীমিত, সেখানকার কাজকর্মকে পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রাখে। এই অর্থবহ সহযোগিতার সাফল্য হেডওয়াটার্সের ব্যতিক্রমী প্রস্তাবনা ক্ষমতা এবং ফুজিত্সুর প্রযুক্তিগত দক্ষতার সংমিশ্রণের ফল। ভবিষ্যতে, আমরা আমাদের গ্রাহকদের ব্যবসার সম্প্রসারণে সহায়তা এবং সামাজিক চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করার জন্য আমাদের অংশীদারিত্বকে আরও শক্তিশালী করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।”
ভবিষ্যতের পথ
মাঠ পর্যায়ে পরীক্ষার promising ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, ফুজিত্সু এবং হেডওয়াটার্স JAL-এর জন্য প্রোডাকশন ডেপ্লয়মেন্টের পথ প্রশস্ত করার জন্য আরও পরীক্ষা চালাতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। তাদের চূড়ান্ত লক্ষ্য হল JAL-এর বর্তমান জেনারেটিভ এআই প্ল্যাটফর্মে সমাধানটিকে নির্বিঘ্নে integrate করা।
এছাড়াও, ফুজিত্সু বিশেষভাবে বিভিন্ন ধরণের কাজের জন্য তৈরি SLM-গুলিকে ফুজিত্সু কোজুচিতে অন্তর্ভুক্ত করার পরিকল্পনা করেছে, যা AI পরিষেবার বহুমুখিতা এবং প্রয়োগযোগ্যতাকে আরও বাড়িয়ে তুলবে।
একসাথে, ফুজিত্সু এবং হেডওয়াটার্স JAL-এর অপারেশনাল ট্রান্সফরমেশনকে strategic ভাবে AI প্রয়োগের মাধ্যমে সমর্থন করবে, সমালোচনামূলক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করবে, গ্রাহক পরিষেবা উন্নত করবে এবং শিল্প-ব্যাপী সমস্যাগুলি সমাধান করবে।
আরও গভীরে: এআই বাস্তবায়নের সূক্ষ্মতা উন্মোচন
JAL-এর অপারেশনাল দক্ষতা বাড়ানোর জন্য ফুজিত্সু এবং হেডওয়াটার্সের মধ্যে সহযোগিতা একটি আকর্ষণীয় case study, যেখানে দেখা যায় কিভাবে অত্যাধুনিক প্রযুক্তি ব্যবহার করে বাস্তব বিশ্বের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করা যায়। আসুন, এই project-এর সাফল্যের মূল উপাদানগুলি বিশ্লেষণ করি এবং বিমান শিল্প এবং এর বাইরেও এর বিস্তৃত প্রভাবগুলি নিয়ে আলোচনা করি।
1. স্মল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (SLM)-এর কৌশলগত পছন্দ
লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM)-এর পরিবর্তে মাইক্রোসফটের Phi-4, একটি স্মল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (SLM) ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত ছিল একটি কৌশলগত পদক্ষেপ। LLM-গুলি, যদিও তাদের কার্যকারিতা অনেক বেশি, সাধারণত প্রচুর computational resources এবং cloud servers-এর সাথে constant connectivity প্রয়োজন হয়। নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস যেখানে নির্ভরযোগ্য নয় বা অস্তিত্বহীন, যেমন flight চলাকালীন, সেখানে এটি একটি বড় চ্যালেঞ্জ তৈরি করে।
অন্যদিকে, SLM-গুলি সীমিত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা এবং স্টোরেজ ক্ষমতা সম্পন্ন ডিভাইসগুলিতে দক্ষতার সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Phi-4 বিশেষভাবে অফলাইন পরিবেশের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা এটিকে JAL project-এর জন্য একটি আদর্শ পছন্দ করে তুলেছে। এই approach শুধুমাত্র নেটওয়ার্ক উপলব্ধ থাকুক বা না থাকুক, কেবিন ক্রুরা AI-চালিত রিপোর্ট তৈরির system-এ অ্যাক্সেস করতে পারবে তা নিশ্চিত করে না, বরং ব্যয়বহুল ক্লাউড infrastructure-এর উপর নির্ভরতাও কমায়।
2. ডোমেইন স্পেসিফিসিটির জন্য ফাইন-টিউনিং
SLM-গুলি অফলাইন অপারেশনের সুবিধা দিলেও, প্রায়শই তাদের বৃহত্তর counterpart-গুলির জ্ঞানের গভীরতা এবং প্রাসঙ্গিক বোঝার অভাব থাকে। এই সীমাবদ্ধতা মোকাবেলার জন্য, ফুজিত্সু JAL-এর ঐতিহাসিক রিপোর্টের ডেটা ব্যবহার করে Phi-4-কে ফাইন-টিউন করার জন্য তার কোজুচি AI পরিষেবা ব্যবহার করেছে।
ফাইন-টিউনিং-এর মধ্যে একটি নির্দিষ্ট টাস্কে বা একটি নির্দিষ্ট ডোমেনের মধ্যে এর কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য একটি pre-trained ভাষা মডেলকে একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। এক্ষেত্রে, JAL-এর অতীতের report-এর সাথে Phi-4-কে পরিচিত করার মাধ্যমে, ফুজিত্সু মডেলটিকে কেবিন ক্রুদের reporting-এর সূক্ষ্মতা, যেমন নির্দিষ্ট terminology, formatting convention এবং flight চলাকালীন সম্মুখীন হওয়া সাধারণ সমস্যাগুলি শিখতে সক্ষম করেছে।
এই ডোমেইন-নির্দিষ্ট ফাইন-টিউনিং AI-generated report-গুলির নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিকতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়েছে, যা JAL-এর operational procedure-এর কঠোর প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।
3. উন্নত দক্ষতার জন্য কোয়ান্টাইজেশন প্রযুক্তি
project-এ হেডওয়াটার্সের অবদান চ্যাট-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন development-এর বাইরেও বিস্তৃত ছিল। কোম্পানিটি ট্যাবলেট ডিভাইসে Phi-4-এর কার্যকারিতা আরও অপ্টিমাইজ করার জন্য কোয়ান্টাইজেশন প্রযুক্তিও ব্যবহার করেছে।
কোয়ান্টাইজেশন হল এমন একটি কৌশল যা কম বিট ব্যবহার করে এর প্যারামিটারগুলি উপস্থাপন করে একটি neural network-এর মেমরি ফুটপ্রিন্ট এবং computational প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে। উদাহরণস্বরূপ, 32-বিট floating-point নম্বর ব্যবহার করার পরিবর্তে, মডেলের প্যারামিটারগুলি 8-বিট integer ব্যবহার করে উপস্থাপন করা হতে পারে।
এই precision-এর হ্রাস নির্ভুলতার ক্ষেত্রে কিছুটা ক্ষতি করে, তবে উন্নত গতি এবং হ্রাসকৃত মেমরি ব্যবহারের ক্ষেত্রে trade-off প্রায়শই মূল্যবান। Phi-4-কে কোয়ান্টাইজ করার মাধ্যমে, হেডওয়াটার্স নিশ্চিত করেছে যে AI মডেলটি ট্যাবলেট ডিভাইসের সীমিত resources-এ মসৃণভাবে এবং দক্ষতার সাথে চলতে পারে, যা কেবিন ক্রুদের জন্য একটি seamless user experience প্রদান করে।
4. এজাইল ডেভেলপমেন্ট এবং সহযোগী দক্ষতা
JAL project-এর সাফল্য হেডওয়াটার্স দ্বারা ব্যবহৃত এজাইল development methodology এবং ফুজিত্সু-হেডওয়াটার্স অংশীদারিত্বের সহযোগী মনোভাবের কারণেও অর্জিত হয়েছে।
এজাইল ডেভেলপমেন্ট iterative development, frequent feedback এবং স্টেকহোল্ডারদের মধ্যে ঘনিষ্ঠ সহযোগিতার উপর জোর দেয়। এই approach project team-কে দ্রুত পরিবর্তনশীল প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে এবং অপ্রত্যাশিত চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে সাহায্য করেছে।
ফুজিত্সু এবং হেডওয়াটার্সের পরিপূরক দক্ষতাও project-এর সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ছিল। ফুজিত্সু AI প্রযুক্তি এবং তার কোজুচি AI পরিষেবা সম্পর্কে গভীর ধারণা নিয়ে এসেছে, যেখানে হেডওয়াটার্স AI অ্যাপ্লিকেশন development, কর্মপ্রবাহ বিশ্লেষণ এবং এজাইল project management-এর ক্ষেত্রে তার দক্ষতা প্রদান করেছে। দক্ষতা এবং জ্ঞানের এই সমন্বয় team-কে একটি সত্যিকারের উদ্ভাবনী এবং কার্যকর সমাধান develop করতে সক্ষম করেছে।
বিমান শিল্পের জন্য বিস্তৃত প্রভাব
JAL project বিমান শিল্পে AI-এর ভবিষ্যতের একটি ঝলক দেখায়। রিপোর্ট তৈরির মতো রুটিন কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করার মাধ্যমে, AI কেবিন ক্রুদের যাত্রী নিরাপত্তা এবং গ্রাহক পরিষেবার মতো আরও গুরুত্বপূর্ণ দায়িত্বগুলিতে মনোযোগ দিতে সহায়তা করতে পারে।
এছাড়াও, AI অন্যান্য বিভিন্ন ক্ষেত্রে operational দক্ষতা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:
- Predictive maintenance: AI বিমানের সেন্সর ডেটা বিশ্লেষণ করে কখন রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন তা predict করতে পারে, যা ডাউনটাইম কমায় এবং নিরাপত্তা উন্নত করে।
- Route optimization: AI আবহাওয়ার প্যাটার্ন, ট্র্যাফিকের অবস্থা এবং অন্যান্য বিষয় বিশ্লেষণ করে flight route অপ্টিমাইজ করতে পারে, যা জ্বালানি সাশ্রয় করে এবং ভ্রমণের সময় কমায়।
- Customer service: AI-চালিত চ্যাটবট যাত্রীদের তাৎক্ষণিক সহায়তা প্রদান করতে পারে, প্রশ্নের উত্তর দিতে, সমস্যা সমাধান করতে এবং ব্যক্তিগতকৃত recommendation প্রদান করতে পারে।
AI প্রযুক্তি ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে বিমান শিল্পকে রূপান্তরিত করার এর সম্ভাবনা অপরিসীম। JAL project একটি মূল্যবান উদাহরণ হিসেবে কাজ করে যে কিভাবে AI ব্যবহার করে দক্ষতা উন্নত করা, নিরাপত্তা বাড়ানো এবং যাত্রীদের অভিজ্ঞতা উন্নত করা যায়।
বিমান পরিবহন ছাড়িয়ে: অফলাইন এআইয়ের বহুমুখিতা
JAL-এর জন্য ফুজিত্সু-হেডওয়াটার্স project বিভিন্ন শিল্প এবং সেক্টরে অফলাইন AI সমাধানের বিস্তৃত প্রয়োগযোগ্যতাকে তুলে ধরে। সীমিত বা নেটওয়ার্ক সংযোগ নেই এমন পরিবেশে AI মডেল স্থাপন করার ক্ষমতা remote বা চ্যালেঞ্জিং সেটিংসে AI-এর ক্ষমতাকে কাজে লাগাতে আগ্রহী সংস্থাগুলির জন্য সম্ভাবনার একটি নতুন দিগন্ত উন্মোচন করে।
১. প্রত্যন্ত অঞ্চলে স্বাস্থ্যসেবা
গ্রামাঞ্চলে বা পিছিয়ে পড়া সম্প্রদায়গুলিতে, স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা প্রায়শই নির্ভরযোগ্য ইন্টারনেট সংযোগের সীমিত অ্যাক্সেসের কারণে চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হন। অফলাইন AI সমাধানগুলি স্থিতিশীল ইন্টারনেট সংযোগ না থাকলেও ডায়াগনস্টিক সরঞ্জাম, treatment recommendation এবং রোগীর নিরীক্ষণের ক্ষমতা দিয়ে এই প্রদানকারীদের ক্ষমতায়ন করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, AI-চালিত ইমেজ recognition অ্যালগরিদমগুলি পোর্টেবল ডিভাইসে স্থাপন করা যেতে পারে যাতে স্বাস্থ্যকর্মীদের medical image, যেমন X-ray বা সিটি স্ক্যান থেকে রোগ সনাক্ত করতে সহায়তা করা যায়। একইভাবে, AI-চালিত decision support system রোগীর লক্ষণ এবং medical history-র উপর ভিত্তি করে treatment protocol-এর উপর guidance প্রদান করতে পারে, এমনকি এমন অঞ্চলে যেখানে বিশেষজ্ঞের অ্যাক্সেস সীমিত।
২. উন্নয়নশীল দেশে কৃষি
উন্নয়নশীল দেশের কৃষকরা প্রায়শই সর্বশেষ কৃষি তথ্য এবং প্রযুক্তিগুলিতে অ্যাক্সেস পান না। অফলাইন AI সমাধানগুলি ইন্টারনেট অ্যাক্সেস ছাড়াই ফসল নির্বাচন, সেচ কৌশল এবং কীটপতঙ্গ নিয়ন্ত্রণ কৌশলগুলির উপর ব্যক্তিগতকৃত recommendation প্রদানের মাধ্যমে এই ব্যবধান পূরণ করতে পারে।
AI-চালিত ইমেজ analysis সরঞ্জামগুলি ফসলের স্বাস্থ্য মূল্যায়ন, উদ্ভিদের রোগ সনাক্তকরণ এবং কীটপতঙ্গের উপদ্রব সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যা কৃষকদের তাদের ফলন রক্ষার জন্য সময়োপযোগী পদক্ষেপ নিতে সক্ষম করে। উপরন্তু, AI-চালিত আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেল কৃষকদের সঠিক এবং স্থানীয় আবহাওয়ার পূর্বাভাস প্রদান করতে পারে, যা তাদের রোপণ, ফসল কাটা এবং সেচ সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।
৩. দুর্যোগ ত্রাণ এবং জরুরি প্রতিক্রিয়া
ভূমিকম্প, বন্যা বা ঘূর্ণিঝড়ের মতো প্রাকৃতিক দুর্যোগের পরে, প্রায়শই যোগাযোগ অবকাঠামো ব্যাহত হয়, যা উদ্ধারকর্মীদের তাদের প্রচেষ্টা সমন্বয় করতে এবং অভাবীদের সহায়তা প্রদান করা কঠিন করে তোলে। অফলাইন AI সমাধানগুলি এই পরিস্থিতিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে পরিস্থিতিগত সচেতনতা, ক্ষতির মূল্যায়ন এবং resource allocation-এর জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
AI-চালিত ইমেজ recognition অ্যালগরিদমগুলি স্যাটেলাইট চিত্র বা ড্রোন ফুটেজ বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে ক্ষতির পরিমাণ মূল্যায়ন করতে এবং এমন ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করতে যেখানে সহায়তার সবচেয়ে বেশি প্রয়োজন। একইভাবে, AI-চালিত যোগাযোগ প্ল্যাটফর্মগুলি উদ্ধারকর্মীদের একে অপরের সাথে এবং ক্ষতিগ্রস্ত সম্প্রদায়ের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম করতে পারে, এমনকি সেলুলার বা ইন্টারনেট সংযোগ না থাকলেও।
৪. উৎপাদন এবং শিল্প অটোমেশন
উৎপাদন প্ল্যান্ট এবং শিল্প সুবিধাগুলিতে, নির্ভরযোগ্য ইন্টারনেট সংযোগ সর্বদা নিশ্চিত করা যায় না, বিশেষ করে প্রত্যন্ত অঞ্চলে বা ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক হস্তক্ষেপ সহ পরিবেশে। অফলাইন AI সমাধানগুলি নির্মাতাদের গুণমান নিয়ন্ত্রণ, predictive maintenance এবং inventory management-এর মতো বিভিন্ন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে সক্ষম করতে পারে, এমনকি একটি স্থিতিশীল ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই।
AI-চালিত vision system ত্রুটিগুলির জন্য পণ্য পরিদর্শন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, শুধুমাত্র উচ্চ মানের আইটেম গ্রাহকদের কাছে পাঠানো নিশ্চিত করে। একইভাবে, AI-চালিত predictive maintenance মডেলগুলি সরঞ্জাম থেকে সেন্সর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে কখন রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন তা predict করার জন্য, ডাউনটাইম হ্রাস করে এবং উৎপাদনশীলতা উন্নত করে।
JAL-এর জন্য ফুজিত্সু-হেডওয়াটার্স project অফলাইন AI সমাধানের শক্তি এবং বহুমুখীতার একটি আকর্ষণীয় প্রদর্শনী হিসাবে কাজ করে। AI প্রযুক্তি ক্রমাগত অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে আমরা বিস্তৃত শিল্প এবং সেক্টর জুড়ে অফলাইন AI-এর আরও উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন দেখতে পাব বলে আশা করতে পারি, যা সংস্থাগুলিকে বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং ইন্টারনেট সংযোগের অ্যাক্সেস নির্বিশেষে মানুষের জীবনযাত্রার উন্নতি করতে সক্ষম করবে।