ঢাকা: ঢাকার বিদ্যুৎ সরবরাহ ব্যবস্থা আরও উন্নত করতে এবং লোডশেডিং কমাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভিত্তিক একটি পূর্বাভাস মডেল তৈরি করেছেন ইনডিপেনডেন্ট ইউনিভার্সিটি, বাংলাদেশ (আইইউবি)-এর ইলেকট্রিক্যাল অ্যান্ড ইলেকট্রনিক ইঞ্জিনিয়ারিং (ট্রিপল-ই) বিভাগের শিক্ষার্থী হালিমা হক।
এ মডেলটি ঢাকার বিদ্যুৎ চাহিদার পূর্বাভাস দিতে সক্ষম, যা বিশেষ করে গ্রীষ্মের তীব্র চাহিদার সময় সঠিকভাবে বিদ্যুৎ বণ্টন নিশ্চিত করতে সাহায্য করবে।
হালিমার গবেষণাটি আইইউবির ট্রিপল-ই বিভাগের অধ্যাপক ড. মো. আবদুর রাজ্জাকের তত্ত্বাবধানে পরিচালিত হয়েছে। এতে ২০২০ থেকে ২০২৩ সালের মধ্যে ঢাকা ইলেকট্রিক সাপ্লাই কোম্পানি লিমিটেড (ডেসকো) থেকে সংগৃহীত ৬৫ লাখের বেশি তথ্য বিশ্লেষণ করা হয়েছে। এতে আবাসিক, বাণিজ্যিক ও শিল্পখাতের বিদ্যুৎ ব্যবহারের ধরণ বিশ্লেষণ করা হয়েছে, যেখানে আবহাওয়া, বিদ্যুৎ ব্যবহারের ধরন ও শুল্ক কাঠামোর মতো বিভিন্ন বিষয় বিবেচনায় নেওয়া হয়েছে।
‘ক্রমবর্ধমান নগরায়ণ ও শিল্পায়নের কারণে বিদ্যুতের চাহিদা ক্রমেই বাড়ছে। যদি আমরা সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারি, তাহলে বিদ্যুৎ বিতরণ আরও কার্যকর করা যাবে, লোডশেডিং কমানো সম্ভব হবে এবং নবায়নযোগ্য শক্তির ব্যবস্থাপনাও ভালোভাবে করা যাবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক এ প্রযুক্তি বিদ্যুৎ বিতরণ সংস্থা ও নীতি নির্ধারকদের সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে, যাতে বিদ্যুৎ সরবরাহ আরও স্থিতিশীল ও টেকসই হয়,’ বলেন হালিমা।
গবেষণায় পাঁচটি মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করা হয়েছে: কে-নিয়ারেস্ট নেইবার্স, র্যান্ডম ফরেস্ট, লাইট গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেল, এক্সট্রিম গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং এবং মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশন। গবেষণাটি ইতোমধ্যে মালদ্বীপ ও থাইল্যান্ডে অনুষ্ঠিত আইট্রিপলই কনফারেন্সে উপস্থাপন করা হয়েছে এবং বিশ্বখ্যাত আইট্রিপলই ট্রানজ্যাকশন অন ইন্ডাস্ট্রি অ্যাপ্লিকেশন্স জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে।
বাংলাদেশের বিদ্যুৎ ব্যবস্থাকে আধুনিক ও টেকসই করার জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা, বলেন অধ্যাপক ড. মো. আবদুর রাজ্জাক।
‘মেশিন লার্নিং আমাদের বিদ্যুৎ ব্যবহারের প্রবণতা বুঝতে সাহায্য করে, যার মাধ্যম আরও কার্যকর নীতিমালা তৈরি করা সম্ভব হবে। ফলে লোডশেডিং কমবে এবং টেকসই নগর পরিকল্পনার পথ সুগম হবে। ’
বাংলাদেশ সময়: ১৭৩৮ ঘণ্টা, মার্চ ১০, ২০২৫
আরআইএস
