গুগলের জেম্মা: ১৫ কোটি ডাউনলোডের মাইলফলক

গুগলের জেম্মাOpensource কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল একটি উল্লেখযোগ্য মাইলফলক অর্জন করেছে, যা ১৫ কোটি ডাউনলোডের গণ্ডি পেরিয়েছে। এই কৃতিত্ব ডেভেলপার সম্প্রদায়ের মধ্যে ওপেন সোর্স এআই সমাধানের ক্রমবর্ধমান আগ্রহ এবং গ্রহণকেই তুলে ধরে। গুগল ডিপমাইন্ডের ডেভেলপার রিলেশনস ইঞ্জিনিয়ার ওমর সানসেভিরো X-এ একটি পোস্টের মাধ্যমে এই তথ্য জানিয়েছেন, তিনি আরও উল্লেখ করেছেন যে ডেভেলপাররা Hugging Face প্ল্যাটফর্মে জেম্মার ৭০,০০০-এর বেশি সংস্করণ তৈরি করেছেন। এই সংস্করণগুলোর উল্লম্ফন মডেলটির অভিযোজনযোগ্যতা এবং বহুমুখিতাকে প্রতিফলিত করে, যা ডেভেলপারদের বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলোর সাথে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম করে।

জেম্মার সৃষ্টি এবং তাৎপর্য

গত বছরের ফেব্রুয়ারিতে জেম্মাEfficient এবং সহজলভ্য হওয়ার জন্য ডিজাইন করা একগুচ্ছ হালকা ওজনের, ওপেন সোর্স মডেল হিসেবে আত্মপ্রকাশ করে। সেই সময় বিশ্লেষকরা পরামর্শ দিয়েছিলেন যে এই মডেলগুলো আরও সুবিন্যস্ত এবং ক্ষিপ্র এআই ল্যান্ডস্কেপের পথ খুলে দিতে পারে। জেম্মার মূল সুবিধা হল বড় এবং আরও বেশি সম্পদ-সাপেক্ষ মডেলের তুলনায় ছোট আকারের হওয়ার দরুণ শক্তিশালী পারফরম্যান্স দিতে পারার ক্ষমতা।

পারফরম্যান্স এবং দক্ষতা

গুগল জোর দিয়ে বলেছে যে জেম্মা মডেলগুলো তাদের আকারের জন্য ব্যতিক্রমীভাবে দক্ষ, যা মেটার লামা-২-এর চেয়েও বেশি যুক্তিসঙ্গত, গাণিতিক গণনা এবং প্রোগ্রামিং দক্ষতা সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে ভালো পারফর্ম করে। এই উচ্চতর দক্ষতা ডেভেলপার এবং সংস্থাগুলোর জন্য বাস্তব সুবিধা নিয়ে আসে, যারা সীমিত সম্পদ সম্পন্ন জায়গায় এআই সলিউশন স্থাপন করতে চান।

ছোট মডেলের সুবিধা

মাল্টিভার্স কম্পিউটিংয়ের CTO স্যাম মুগেল ছোট মডেলের Practical সুবিধাগুলো তুলে ধরেছেন, তিনি উল্লেখ করেছেন যে এই মডেলগুলো সহজে বহনযোগ্য এবং সীমিত স্থানীয় স্টোরেজ সহ দূরবর্তী স্থানে বা ডিভাইসে স্থাপনের জন্য উপযুক্ত। উপরন্তু এই মডেলগুলোর ছোট আকার কম শক্তি খরচ করতে সাহায্য করে, যা এআই বাস্তবায়নের জন্য পরিবেশ-বান্ধব পছন্দ।

গুগল-এর বৃহত্তর এআই কৌশল এবং চ্যালেঞ্জ

জেম্মার সাফল্য উল্লেখযোগ্য হলেও গুগল-এর বৃহত্তর এআই কৌশল এবং দ্রুত পরিবর্তনশীল বাজারে সংস্থাটি যে চ্যালেঞ্জগুলোর মুখোমুখি হচ্ছে তা বিবেচনা করা অপরিহার্য। এআই চ্যাটবটগুলোর সাথে বিজ্ঞাপনকে একীভূত করার গুগল-এর প্রচেষ্টা তার মূল বিজ্ঞাপনী ব্যবসাকে সুরক্ষিত রাখার চলমান প্রতিশ্রুতির প্রতিফলন ঘটায়, যা কোম্পানির আয়ের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ।

উদ্ভাবকের দ্বিধা

গুগল-এর বর্তমান পরিস্থিতি “উদ্ভাবকের দ্বিধা” (Innovator’s Dilemma)-কে তুলে ধরে, যা হার্ভার্ডের অধ্যাপক ক্লেটন ক্রিস্টেনসেন জনপ্রিয় করেছিলেন। এই তত্ত্ব অনুসারে সফল কোম্পানিগুলো প্রায়শই উদ্ভাবনী প্রযুক্তির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সমস্যায় পড়ে, কারণ তারা তাদের বর্তমান গ্রাহক base-এর জন্য বিদ্যমান পণ্যগুলোর উন্নতির দিকে বেশি মনোযোগ দেয়, নতুন উদ্ভাবনী প্রযুক্তির potential-কে উপেক্ষা করে।

এআই চ্যাটবটগুলোর প্রেক্ষাপটে OpenAI-এর ChatGPT-এর তুলনায় গুগল-এর জেমিনির বাজার share তুলনামূলকভাবে কম। এই পার্থক্যটি গুগল যে দ্রুত পরিবর্তনশীল ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং নতুন এআই প্রযুক্তির মুখে নিজের আধিপত্য বজায় রাখার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে, সেটি তুলে ধরে।

কৌশলগত আবশ্যকতা

RiseOpp মার্কেটিং সংস্থার সভাপতি কাভেহ ভাহদাত পরামর্শ দিয়েছেন যে এআই চ্যাটবটগুলোর সঙ্গে বিজ্ঞাপন যুক্ত করার গুগল-এর পদক্ষেপটি শুধুমাত্র স্বল্পমেয়াদী নগদীকরণের জন্য নয়, বরং ইন্টারনেটের আবিষ্কার স্তরের উপর দীর্ঘমেয়াদী নিয়ন্ত্রণ রক্ষার জন্য। যেহেতু ব্যবহারকারীরা ক্রমবর্ধমানভাবে তথ্য এবং সহায়তার জন্য এআই চ্যাটবটগুলোর দিকে ঝুঁকছেন, তাই গুগল মূল্যবান আচরণগত ডেটা এবং বিজ্ঞাপনের সুযোগ হারানোর ঝুঁকিতে রয়েছে, যা তার ব্যবসার মডেলের ভিত্তি।

নিয়ন্ত্রক নিরীক্ষণ

চ্যাটবট interaction-গুলোকে সক্রিয়ভাবে বাণিজ্যিকীকরণের মাধ্যমে গুগল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার উপর তার নিয়ন্ত্রণ পুনরায় প্রতিষ্ঠা করতে এবং ডিজিটাল ইকোসিস্টেমে তার অবস্থান বজায় রাখতে চায়। তবে এই কৌশলটি এমন এক সময়ে এসেছে যখন গুগল ইতিমধ্যেই অ্যান্টিট্রাস্ট নিরীক্ষণের অধীনে রয়েছে, যা সম্ভাব্যভাবে নিয়ন্ত্রক চাপ বাড়িয়ে দিতে পারে এবং একচেটিয়া অনুশীলন সম্পর্কে উদ্বেগ সৃষ্টি করতে পারে।

এআই উন্নয়নের বিবর্তনশীল প্রেক্ষাপট

জেম্মার মতো ওপেন সোর্স এআই মডেলগুলোর বিস্তার এআই উন্নয়নের প্রেক্ষাপটকে নতুন আকার দিচ্ছে, ডেভেলপার এবং সংস্থাগুলোকে তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা অনুসারে তৈরি কাস্টমাইজড সমাধান তৈরি করতে সক্ষম করে। Hugging Face-এর মতো প্ল্যাটফর্মে প্রি-ট্রেইনড মডেল এবং রিসোর্সগুলোর সহজলভ্যতা উন্নয়নের প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করে এবং এআই উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে অংশগ্রহণের বাধা কমিয়ে দেয়।

ওপেন সোর্স এআই-এর উত্থান

ওপেন সোর্স এআই মডেলগুলো স্বচ্ছতা, নমনীয়তা এবং সম্প্রদায়-চালিত উন্নয়নসহ বেশ কয়েকটি সুবিধা প্রদান করে। ডেভেলপাররা কোড পরিদর্শন করতে, অন্তর্নিহিত অ্যালগরিদমগুলো বুঝতে এবং মডেলের উন্নতিতে অবদান রাখতে পারে। এই সহযোগী পদ্ধতি উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে এবং নিশ্চিত করে যে মডেলটি এআই সম্প্রদায়ের বিভিন্ন চাহিদা মেটাতে বিকশিত হয়েছে।

এআই-এর গণতন্ত্রায়ণ

এআই সরঞ্জাম এবং রিসোর্সগুলোর ক্রমবর্ধমান সহজলভ্যতা এআই-কে democratize করছে, যা ব্যক্তি এবং সব আকারের সংস্থাকে সমস্যা সমাধানে এবং নতুন সুযোগ তৈরি করতে এআই-এর ক্ষমতা ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এআই-এর এই গণতন্ত্রায়ণ অর্থনৈতিক প্রবৃদ্ধি চালাতে, উৎপাদনশীলতা বাড়াতে এবং বিশ্বের সবচেয়ে জরুরি কিছু চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে পারে।

এআই-এর ভবিষ্যৎ: প্রবণতা এবং পূর্বাভাস

সামনের দিকে তাকিয়ে এআই-এর ক্ষেত্রটি হার্ডওয়্যার, সফটওয়্যার এবং অ্যালগরিদমের অগ্রগতির দ্বারা চালিত হয়ে ক্রমাগত বৃদ্ধি এবং উদ্ভাবনের জন্য প্রস্তুত। বেশ কয়েকটি মূল প্রবণতা এআই-এর ভবিষ্যতকে রূপ দেবে বলে আশা করা হচ্ছে, যার মধ্যে রয়েছে:

দক্ষতার উপর ক্রমাগত মনোযোগ

যেহেতু এআই মডেলগুলো আরও জটিল হয়ে উঠছে, তাই দক্ষতা এবং সম্পদ অপ্টিমাইজেশনের উপর ক্রমবর্ধমান জোর দেওয়া হবে। গবেষক এবং ডেভেলপাররা পারফরম্যান্সের সাথে আপস না করে এআই মডেলগুলোর আকার এবং শক্তি খরচ কমানোর কৌশলগুলো অনুসন্ধান করতে থাকবেন। এই প্রবণতা প্রান্তিক ডিভাইস এবং মোবাইল প্ল্যাটফর্মসহ বিস্তৃত পরিবেশে এআই সলিউশন স্থাপন করতে সক্ষম করবে।

নৈতিক বিবেচনার উপর জোর

যেহেতু এআই আরও ব্যাপক হয়ে উঠছে, তাই নৈতিক বিবেচনাগুলো প্রধান বিষয় হয়ে উঠবে। এআই সিস্টেমগুলোতে ন্যায্যতা, স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা নিশ্চিত করা বিশ্বাস তৈরি এবং অনিচ্ছাকৃত পরিণতি প্রতিরোধের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হবে। গবেষক এবং নীতিনির্ধারকদের একসাথে কাজ করতে হবে এমন নির্দেশিকা এবং প্রবিধান তৈরি করতে যা এআই-এর দায়িত্বশীল উন্নয়ন এবং স্থাপনকে উৎসাহিত করে।

অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে সংহতকরণ

এআই ক্রমবর্ধমানভাবে অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে একত্রিত হবে, যেমন ক্লাউড কম্পিউটিং, আইওটি এবং ব্লকচেইন। এই সংহতকরণ নতুন অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবাগুলোকে সক্ষম করবে যা একাধিক প্রযুক্তির শক্তিকে কাজে লাগায়। উদাহরণস্বরূপ, এআই-পাওয়ার্ড আইওটি ডিভাইসগুলো রিয়েল-টাইমে ডেটা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ করতে পারে, যা সক্রিয় রক্ষণাবেক্ষণ এবং অপ্টিমাইজড পারফরম্যান্স সক্ষম করে।

বাজারের গতিশীলতার প্রতি গুগলের প্রতিক্রিয়া

এআই ল্যান্ডস্কেপে গুগলের যাত্রা তার চ্যালেঞ্জগুলো ছাড়া নয়। দ্রুত বাজারের গতিশীলতার প্রতি কোম্পানির প্রতিক্রিয়া, বিশেষ করে OpenAI-এর মতো প্রতিযোগীদের উত্থান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। গুগলের পদ্ধতিতে একটি বহু-মুখী কৌশল জড়িত যা অন্তর্ভুক্ত করে:

গবেষণা ও উন্নয়নে বিনিয়োগ

গুগল এআই প্রযুক্তির সীমানা প্রসারিত করতে গবেষণা ও উন্নয়নে প্রচুর বিনিয়োগ করে চলেছে। এর মধ্যে এআই মডেলগুলোর পারফরম্যান্স এবং দক্ষতা উন্নত করার জন্য নতুন আর্কিটেকচার, অ্যালগরিদম এবং প্রশিক্ষণ কৌশলগুলোর অন্বেষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। গুগলের গবেষণা প্রচেষ্টা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, কম্পিউটার ভিশন এবং রোবোটিক্সসহ বিস্তৃত ক্ষেত্রে বিস্তৃত।

কৌশলগত অংশীদারিত্ব এবং অধিগ্রহণ

গুগল তার এআই ক্ষমতা বাড়ানোর এবং এর নাগাল প্রসারিত করার জন্য সক্রিয়ভাবে কৌশলগত অংশীদারিত্ব এবং অধিগ্রহণ অনুসরণ করছে। এই অংশীদারিত্বগুলো গুগলকে বাহ্যিক দক্ষতা এবং সম্পদ ব্যবহার করতে, উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে এবং মূল চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলা করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ গুগল স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা এবং পরিবেশগত স্থায়িত্বের জন্য এআই সলিউশনগুলো তৈরি করতে বিভিন্ন সংস্থার সাথে অংশীদারিত্ব করেছে।

ওপেন সোর্স উদ্যোগ

জেম্মার মতো ওপেন সোর্স উদ্যোগের প্রতি গুগলের commitment সহযোগিতা এবং সম্প্রদায়-চালিত উদ্ভাবনের ক্ষমতায় এর বিশ্বাসের প্রতিফলন ঘটায়। এআই মডেল এবং সরঞ্জামগুলো জনসাধারণের জন্য উপলব্ধ করার মাধ্যমে গুগল এআই ডেভেলপারদের একটি প্রাণবন্ত ইকোসিস্টেম তৈরি করতে এবং এআই গ্রহণের গতি বাড়ানোর লক্ষ্য রাখে।

ব্যবসা এবং গ্রাহকদের জন্য প্রভাব

এআই প্রযুক্তির অগ্রগতির ব্যবসা এবং গ্রাহক উভয়ের জন্যই গভীর প্রভাব রয়েছে। এআই স্বাস্থ্যসেবা, ফিনান্স, ম্যানুফ্যাকচারিং এবং পরিবহনসহ বিভিন্ন শিল্পকে রুপান্তর করার ক্ষমতা রাখে।

উন্নত গ্রাহক অভিজ্ঞতা

এআই গ্রাহক অভিজ্ঞতা ব্যক্তিগতকৃত করতে, গ্রাহক পরিষেবা উন্নত করতে এবং ব্যবসার কার্যক্রমকে সুগম করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ এআই-পাওয়ার্ড চ্যাটবটগুলো গ্রাহকদের তাৎক্ষণিক সহায়তা প্রদান করতে পারে, যেখানে এআই অ্যালগরিদমগুলো গ্রাহকের ডেটা বিশ্লেষণ করে প্রবণতা সনাক্ত করতে ও মার্কেটিং মেসেজ ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে।

বৃদ্ধিপ্রাপ্ত উৎপাদনশীলতা

এআই পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, যা মানব শ্রমিকদের আরও সৃজনশীল এবং কৌশলগত কার্যক্রমের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে সহায়তা করে। এই স্বয়ংক্রিয়করণ উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি, খরচ হ্রাস এবং কর্মচারীদের সন্তুষ্টি উন্নত করতে পারে।

নতুন পণ্য এবং পরিষেবা

এআই নতুন পণ্য এবং পরিষেবা তৈরি করতে সক্ষম করে যা পূর্বে অসম্ভব ছিল। উদাহরণস্বরূপ এআই-পাওয়ার্ড ডায়াগনস্টিক সরঞ্জামগুলো ডাক্তারদের রোগগুলো আরও আগে এবং সঠিকভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে, যেখানে এআই অ্যালগরিদমগুলো শিক্ষার্থীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষার অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারে।

এআই ঝুঁকি এবং চ্যালেঞ্জ ব্যবস্থাপনা

এআই অসংখ্য সুবিধা প্রদান করলেও এর স্থাপনের সাথে জড়িত ঝুঁকি এবং চ্যালেঞ্জগুলো পরিচালনা করা অপরিহার্য। এর মধ্যে পক্ষপাত, ন্যায্যতা এবং স্বচ্ছতা নিয়ে উদ্বেগের সমাধান করা, সেইসঙ্গে এআই সিস্টেমগুলো নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য কিনা তা নিশ্চিত করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

পক্ষপাতিত্বের সমাধান

এআই মডেলগুলো তাদের প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাতে উপস্থিত পক্ষপাতিত্বকে টিকিয়ে রাখতে এবং প্রসারিত করতে পারে। এআই সিস্টেমগুলো ন্যায্য এবং ন্যায়সঙ্গত কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য এই পক্ষপাতিত্বগুলো চিহ্নিত করা এবং হ্রাস করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সতর্কতার সাথে ডেটাসংগ্রহ, অ্যালগরিদম ডিজাইন এবং এআই পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে এটি অর্জন করা যেতে পারে।

স্বচ্ছতা নিশ্চিত করা

এআই সিস্টেমগুলোতে বিশ্বাস তৈরির জন্য স্বচ্ছতা অপরিহার্য। ব্যবহারকারীদের এআই সিস্টেমগুলো কীভাবে সিদ্ধান্ত নেয় এবং তাদের ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে তা বুঝতে সক্ষম হওয়া উচিত। এর জন্য এআই অ্যালগরিদমগুলোর স্পষ্ট ব্যাখ্যা প্রদান করা এবং ডেটা গভর্নেন্স নীতিগুলোকে স্বচ্ছ করা প্রয়োজন।

নিরাপত্তা বজায় রাখা

এআই সিস্টেমগুলো সাইবার আক্রমণ এবং ডেটা লঙ্ঘনের ঝুঁকিপূর্ণ। এআই সিস্টেম এবং তারা যে ডেটা প্রক্রিয়া করে তা সুরক্ষিত করার জন্য শক্তিশালী নিরাপত্তা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এক্ষেত্রে এনক্রিপশন, অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং অনুপ্রবেশ সনাক্তকরণ সিস্টেম ব্যবহার করা যেতে পারে।

শিক্ষা ও প্রশিক্ষণের ভূমিকা

এআই-এর সম্ভাবনা সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করার জন্য শিক্ষা এবং প্রশিক্ষণ কর্মসূচিগুলোতে বিনিয়োগ করা অপরিহার্য যা ব্যক্তি ও সংস্থাকে কার্যকরভাবে এআই উন্নয়ন, স্থাপন এবং ব্যবহারের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং জ্ঞান দিয়ে সজ্জিত করে।

এআই দক্ষতা উন্নয়ন

মেশিন লার্নিং, ডেটা সায়েন্স এবং এআই এথিক্সের মতো ক্ষেত্রে দক্ষতা সম্পন্ন এআই পেশাদারদের চাহিদা বাড়ছে। শিক্ষাপ্রতিষ্ঠান এবং প্রশিক্ষণ প্রদানকারীদের এই চাহিদা পূরণের জন্য কোর্স এবং প্রোগ্রাম সরবরাহ করা প্রয়োজন।

এআই সাক্ষরতা প্রচার

সাধারণ জনগণের মধ্যে এআই সাক্ষরতা প্রচার করাও গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে এআই-এর সুবিধা এবং ঝুঁকি সম্পর্কে মানুষকে শিক্ষিত করা অন্তর্ভুক্ত, সেইসাথে এআই সিস্টেমগুলোর সাথে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করার জন্য তাদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা সরবরাহ করা উচিত।

সহযোগিতা বৃদ্ধি

এআই গবেষণা এবং উন্নয়ন অগ্রগতির জন্য শিক্ষা, শিল্প এবং সরকারের মধ্যে সহযোগিতা অপরিহার্য। এই সহযোগিতা উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে, নৈতিক চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবেলা করতে এবং নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে এআই সামগ্রিকভাবে সমাজের উপকার করে।

উপসংহারে বলা যায় গুগলের জেম্মা এআই মডেল ১৫ কোটির বেশি ডাউনলোড অর্জন ওপেন সোর্স এআই সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক। এই অর্জন দক্ষ এবং সহজলভ্য এআই সলিউশনের প্রতি ক্রমবর্ধমান আগ্রহের ওপর জোর দেয়, যা বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে আরও উদ্ভাবন এবং স্থাপনার পথ প্রশস্ত করে। যেহেতু এআই প্রযুক্তি ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, তাই নৈতিক বিবেচনাগুলোর মোকাবিলা করা, ঝুঁকিগুলো পরিচালনা করা এবং শিক্ষা ও প্রশিক্ষণে বিনিয়োগ করা অত্যাবশ্যক, যাতে এআই সামগ্রিকভাবে সমাজের উপকার করতে পারে। উদ্ভাবকদের দ্বিধা কাটিয়ে ওঠার জন্য গুগলের চলমান প্রচেষ্টা এবং পরিবর্তনশীল এআই ল্যান্ডস্কেপের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া প্রযুক্তি এবং বিশ্বের উপর এর প্রভাবের ভবিষ্যৎ রুপায়ণকারী ক্রিটিক্যাল বিষয় হবে।