কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) প্রযুক্তির দক্ষতা বাড়াতে নতুন একটি মেমোরি কমপ্রেশন অ্যালগরিদম তৈরি করছে গুগল। ‘টার্বোকোয়ান্ট’ নামের এই অ্যালগরিদম এআইয়ের কর্মক্ষমতা অক্ষুণ্ন রেখে মেমোরি ব্যবহারের পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে বলে জানিয়েছে প্রতিষ্ঠানটি। এআই অ্যালগরিদমটি তৈরির ঘোষণা দেওয়ার পর থেকেই প্রযুক্তি খাতে শুরু হয়েছে নানা ধরনের জল্পনাকল্পনা।
গুগল রিসার্চের তথ্যমতে, টার্বোকোয়ান্টের প্রয়োগক্ষেত্র ভিন্ন। এটি ফাইল কমপ্রেশনের জন্য নয়, এআই প্রযুক্তির একটি গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা ওয়ার্কিং মেমোরি কমানোর উদ্দেশ্যে তৈরি করা হচ্ছে। এর ফলে মেমোরি ব্যবহারের পরিমাণ কমিয়েও এআইয়ের নির্ভুলতা ও কার্যকারিতা বজায় রাখা সম্ভব হবে। সহজ কথায়, এর ফলে এআই আগের চেয়ে অনেক কম জায়গায় অনেক বেশি তথ্য মনে রাখতে পারবে এবং আগের মতোই নিখুঁত ফলাফল দেবে।
টার্বোকোয়ান্ট ভেক্টর কোয়ান্টাইজেশন–ভিত্তিক একটি পদ্ধতির ওপর নির্ভর করে এবং এআই প্রক্রিয়াকরণের সময় ক্যাশ–সংক্রান্ত জটিলতা কমাতে সহায়তা করে। এর ফলে কম জায়গায় বেশি তথ্য সংরক্ষণ করা যায় এবং সামগ্রিক প্রক্রিয়াকরণ দক্ষতা অক্ষুণ্ন থাকে। গবেষকদের দাবি, এ পদ্ধতির মাধ্যমে এআইয়ের ‘কেভি ক্যাশ’ বা চলমান কার্যপ্রক্রিয়ার মেমোরি অন্তত ছয় গুণ পর্যন্ত কমানো সম্ভব হবে।