অনলাইন ডেস্ক
প্রকাশ: ২৯শে জুলাই ২০২৫, ১০:০০
সম্প্রতি, মানুষের মস্তিষ্কের মাত্র ঘন মিলিমিটারের সম্পূর্ণ ম্যাপ তৈরির প্রচেষ্টায় নমুনার ছবিতে ১.৪ পেটাবাইট স্টোরেজ স্থান দখল করেছে। হার্ভার্ড গবেষক এবং গুগল এআই বিশেষজ্ঞদের মধ্যে একটি যৌথ প্রচেষ্টায় সম্প্রতি মস্তিষ্কের নমুনার সম্পূর্ণ ইমেজিং এবং ম্যাপিংয়ের মাধ্যমে নিউরাল ম্যাপিংয়ের গভীরতম সূচনা করা হয়েছে, যা বিস্ময়কর আবিষ্কার করেছে এবং অবিশ্বাস্য প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে। আমরা ন্যাপকিনের পিছনের হিসাবটি করেছি যে এই পরীক্ষাটি পুরো মস্তিষ্কে ছড়িয়ে দিতে কত খরচ হবে, এবং স্কেলটি অসম্ভব বড় - ১.৬ জেটাবাইট স্টোরেজ যার খরচ $৫০ বিলিয়ন এবং ১৪০ একর জুড়ে বিস্তৃত, এটিকে গ্রহের বৃহত্তম ডেটা সেন্টারে পরিণত করেছে।
গবেষণাটি মনকে অসাড় করে দেওয়ার পরিসংখ্যানে পূর্ণ। মানুষের মস্তিষ্কের চিত্র ধারণ করার জন্য, গবেষকদের গুগলের মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করতে হয়েছিল, প্রকল্পের আনুমানিক বছরগুলি কেটে ফেলা হয়েছিল। বিজ্ঞানীরা প্রথমে নমুনাটিকে মানুষের চুলের চেয়ে পাতলা ৫০০০ ওয়েফার অর্ডারে কেটেছিলেন। প্রতিটি স্লাইসের ইলেকট্রন মাইক্রোস্কোপ ছবি তোলা হয়েছিল, যা পুনরায় একত্রিত করে প্রায় ৫০,০০০ কোষ এবং ১৫ কোটি সিন্যাপ্স গণনা করা হয়েছিল, সংযোগ বিন্দু যেখানে নিউরন মিলিত হয় এবং মিথস্ক্রিয়া করে। এই ছবিগুলিকে পুনরায় একত্রিত করতে এবং তন্তু এবং কোষগুলিকে সঠিকভাবে ম্যাপ করার জন্য, গুগলের এআই ইমেজিং প্রযুক্তি ব্যবহার করতে হয়েছিল, ধূসর পদার্থের রুটগুলি ডিজিটালভাবে কাজ করে।
সংশ্লেষিত ছবিগুলি মস্তিষ্ক সম্পর্কে অনেক উত্তেজনাপূর্ণ গোপনীয়তা প্রকাশ করেছিল যা আগে সম্পূর্ণ অজানা ছিল - কিছু কোষ ক্লাস্টার একে অপরের মিরর ছবিতে বৃদ্ধি পেয়েছিল, একটি নিউরন অন্যান্য নিউরনের সাথে ৫,০০০+ সংযোগ বিন্দু সহ পাওয়া গিয়েছিল এবং কিছু অ্যাক্সন (স্নায়ুর সংকেত বহনকারী প্রান্ত) সম্পূর্ণ অজানা কারণে সুতার বলের আকারে শক্তভাবে কুণ্ডলীকৃত হয়ে গিয়েছিল। গবেষণার সময় করা এই এবং অন্যান্য আবিষ্কারগুলি তাদের বিজ্ঞানীদের অযৌক্তিকভাবে উত্তেজিত করেছিল। হার্ভার্ডের অধ্যাপক জেফ লিচম্যান এই প্রকল্পে দ্য গার্ডিয়ানকে বলেন, "এই ডেটাসেটে আমরা এমন অনেক জিনিস পেয়েছি যা পাঠ্যপুস্তকে নেই। আমরা সেগুলি বুঝতে পারি না, তবে আমি আপনাকে বলতে পারি যে তারা পরামর্শ দিচ্ছে যে আমরা যা ইতিমধ্যে জানি এবং যা আমাদের জানা দরকার তার মধ্যে একটি ফাঁক রয়েছে।"
মস্তিষ্কের নমুনার আকার এবং এটি থেকে সংগৃহীত তথ্যের প্রেক্ষাপটের জন্য, আমাদের মনকে অসাড় করে দেওয়ার মতো বিশাল সংখ্যাগুলিতে প্রবেশ করতে হবে। মস্তিষ্কের পদার্থের ঘন মিলিমিটার একজন প্রাপ্তবয়স্ক মানুষের মস্তিষ্কের আকারের মাত্র এক মিলিয়ন ভাগ, এবং তবুও ইমেজিং স্ক্যান এবং এর জটিলতার সম্পূর্ণ মানচিত্রে 1.4 পেটাবাইট বা 1.4 মিলিয়ন গিগাবাইট রয়েছে। যদি কেউ আজ একটি সম্পূর্ণ মানব মস্তিষ্কের মানচিত্র তৈরি করতে গুগল/হার্ভার্ড পদ্ধতি ব্যবহার করে, তাহলে স্ক্যানগুলি 1.6 জেটাবাইট স্টোরেজ পূরণ করবে।
এই লজিস্টিকসকে আরও এগিয়ে নিয়ে গেলে, সবচেয়ে সস্তা কনজিউমার হার্ড ড্রাইভে (ধরে নিচ্ছি প্রতি জিবিতে ০.০৩ ডলার) ১.৬ জেটাবাইট সংরক্ষণ করতে খরচ হবে ৪৮ বিলিয়ন ডলার, এবং তা কোনও অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই। ৪৮ বিলিয়ন ডলারের দামের মধ্যে ড্রাইভ স্থাপনের জন্য সার্ভার হার্ডওয়্যার, নেটওয়ার্কিং, কুলিং, পাওয়ার এবং এই সম্ভাব্য ডেটা সেন্টারের উপরে স্থাপনের জন্য ছাদের খরচ অন্তর্ভুক্ত নয়। প্রশ্নবিদ্ধ ছাদটিও বিশাল হতে হবে; ১.৮ পিবি ধারণকারী সম্পূর্ণ সার্ভার র্যাক ধরে নিলে, মানুষের মস্তিষ্কের সম্পূর্ণ ইমেজিং সংরক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় র্যাকগুলির অ্যারে যতটা সম্ভব শক্তভাবে একত্রিত করা হলে ১৪০ একরেরও বেশি জায়গা জুড়ে যাবে। কোনও অবকাঠামো ছাড়াই এই পদক্ষেপটি গুগলকে বিশ্বের শীর্ষ ১০টি বৃহত্তম ডেটা সেন্টারের মালিক করে তুলবে, এমনকি মাইক্রোসফ্ট এবং ওপেনএআই-এর পরিকল্পিত ১০০ বিলিয়ন ডলারের এআই ডেটা সেন্টারের স্কেলের কাছাকাছি (যদি নাও পৌঁছায়)।
এর সবই বলতে গেলে, মানুষের মস্তিষ্ক একটি অসম্ভব ঘন এবং অত্যন্ত বুদ্ধিমান শিল্পকর্ম, এবং এর ম্যাপিং করার কাজটি অসম্ভব ব্যয়বহুল (আমরা এমনকি অনুমানও করতে শুরু করিনি যে এটি কত সময় নেবে) এবং সম্ভবত বোকামিও হবে। শুধুমাত্র ম্যাপিং করা হয়ে গেলেই বিজ্ঞানীরা জানতে পারবেন যে মানচিত্রগুলি দিয়ে কী করতে হবে, কারণ আমরা যে মস্তিষ্কের দশ লক্ষ ভাগের এক ভাগ ম্যাপ করেছি তা আগামী বছরগুলিতে গবেষকদের জন্য প্রশ্নের জন্ম দেবে। সৌভাগ্যক্রমে, মস্তিষ্কের সাথে হস্তক্ষেপ শুরু করার জন্য আমাদের মস্তিষ্ক সম্পর্কে সবকিছু জানার প্রয়োজন নেই; যদি আপনি এটি মিস করেন, তাহলে এলন মাস্কের নিউরালিংক খুব প্রাথমিক গ্রহণকারীদের কাছে চালু করা শুরু হয়েছে। এবং যদি আপনি AI ক্ষেত্রে Google এর প্রচেষ্টা সম্পর্কে আরও জানতে চান, তাহলে OpenAI আজ তাদের সাথে খুব একটা ভালো খেলছে না।
