01
আমি যে বিষয়ে গবেষণা করি
ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস তৈরি এবং এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি অনুসন্ধান করার বিষয়ে গভীর আগ্রহ নিয়ে আমি সক্রিয়ভাবে মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া (Human computer interaction), কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence), ভার্চুয়াল রিয়েলিটি (Virtual Reality) এবং কম্পিউটার ভিশন (Computer Vision) নিয়ে গবেষণা করছি। প্রযুক্তির উৎকর্ষ সাধনে আমি এআই দিয়ে হাতে কলমে কাজ করতে উপভোগ করি এবং বিভিন্ন কনফারেন্স এ যোগদান ও গবেষণা প্রবন্ধ প্রকাশের মাধ্যমে হালনাগাদ থাকি।
02
আমার দৃষ্টিভঙ্গি
আমি নিয়মিত শেখার নতুন কিছু শেখার চেষ্টা করি এবং বাস্তব জীবনের অভিজ্ঞতা থেকে নতুন কিছু উদ্ভাবনের চেষ্টা করি। । আমি চ্যালেঞ্জগুলি চিহ্নিত করি এবং গবেষণা করি। আমি ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক সমাধানগুলি বিকাশের জন্য অত্যাধুনিক কৌশলগুলি ব্যবহার করি, যাতে আমার কাজ প্রযুক্তিগতভাবে উন্নত এবং প্রভাবশালী হয় তা নিশ্চিত করে।
আমার লক্ষ্য
মানুষের জীবনকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে অত্যাধুনিক প্রযুক্তির ব্যবহার করাই আমার লক্ষ্য। নিবেদিত গবেষণার মাধ্যমে, আমি প্রতিদিনের অভিজ্ঞতাকে সহজ করা, অ্যাক্সেসযোগ্যতা বাড়াতে এবং ব্যাপকভাবে জ্ঞান ছড়িয়ে দেওয়ার লক্ষ্য রাখি, যাতে প্রযুক্তি সকলের উপকারে আসে। আমার চূড়ান্ত লক্ষ্য হল সকলের জন্য আরও অন্তর্ভুক্ত এবং অ্যাক্সেসযোগ্য ভবিষ্যত তৈরি করা।
মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া
মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়ার ক্ষেত্রে, আমি বায়ু-লেখা, অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি, এবং ইশারা-ভিত্তিক লেখার সিস্টেমগুলি নিয়ে গবেষণা করি। এই প্রযুক্তিগুলি কম্পিউটারের মিথস্ক্রিয়া করার উদ্ভাবনী এবং অ্যাক্সেসযোগ্য উপায় সরবরাহ করে, ব্যক্তি বিশেষত যারা প্রতিবন্ধী তাদেরকে উপকৃত করে, বিকল্প ইনপুট পদ্ধতি প্রদান করে এবং ডিজিটাল সরঞ্জাম এবং তথ্যের সামগ্রিক অ্যাক্সেসযোগ্যতা উন্নত করে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া প্রয়োগ করতে CNN, LSTM, GRU এবং নেটওয়ার্ক ফিউশন ব্যবহার করে অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি এবং বায়ু লেখার মত জটিল কাজগুলো করে থাকি। এই প্রযুক্তির লক্ষ্য মানুষ এবং কম্পিউটারের মধ্যে স্বজ্ঞাত এবং অ্যাক্সেসযোগ্য মিথস্ক্রিয়া সহজতর করা, বিভিন্ন প্রসঙ্গে যোগাযোগ এবং ব্যবহারযোগ্যতা বৃদ্ধি করা।
কম্পিউটার ভিশন
আমার কম্পিউটার ভিশন গবেষণায়, আমি ইন্টিগ্রাল ইমেজিং মাইক্রোস্কোপির জন্য ইমেজ সুপার-রেজোলিউশন এর জন্য জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) সহ ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করেছি। এই কৌশলটি বৈজ্ঞানিক এবং চিকিৎসা প্রসঙ্গে মাইক্রোস্কোপিক ইমেজিংয়ের বিশদ এবং প্রযোজ্যতা বৃদ্ধি করে। এই পদ্ধতিতে সাধারণ অপটিক্যাল লেন্সগুলি যা অর্জন করতে পারে তার থেকে আট গুণ বেশি করে ইমেজ রেজোলিউশনকে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করা যায়।
ভার্চুয়াল বাস্তবতা
আমি ভার্চুয়াল বাস্তবতা নিয়ে গবেষণা পরিচালনা করি, বর্তমানে এমন একটি প্রকল্প নিয়ে কাজ করছি যার মাধ্যমে ভার্চুয়াল মাধ্যমে আমেরিকান সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ (ASL) শেখায়। ভার্চুয়াল পরিবেশের মধ্যে একটি সাইনিং অবতার ASL ভাষা শেখায় এবং মেশিন সেটা সঠিক নাকি ভুল সেটা তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, যেটি ব্যবহারকারীদের জন্য একটি আকর্ষক এবং ইন্টারেক্টিভ শেখার অভিজ্ঞতা তৈরি করে।
পরিসংখ্যান
অভিজ্ঞতা
সাত বছরের বেশি গবেষণার অভিজ্ঞতার সাথে, আমি 20+ প্রকাশিত নিবন্ধ লিখেছি, 140+ পণ্ডিতের কাজ পর্যালোচনা করেছি এবং 150+ উদ্ধৃতি সংগ্রহ করেছি। এই অর্জনগুলি জ্ঞানের অগ্রগতি, সমকক্ষ পর্যালোচনায় দক্ষতা, এবং একাডেমিক সম্প্রদায়ের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাবের প্রতি আমার প্রতিশ্রুতি প্রতিফলিত করে।
প্রকাশিত প্রবন্ধ
প্রাতিষ্ঠানিক গবেষণার অভিজ্ঞতার বছর
স্বীকৃত জার্নাল নিবন্ধ পর্যালোচনা
সাইটেশন
সেরা ৫ গবেষণা প্রবন্ধ
- M. S. Alam et al., ‘ASL champ!: a virtual reality game with deep-learning driven sign recognition’, Computers & Education: X Reality, vol. 4, p. 100059, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.cexr.2024.100059
- M. S. Alam, K. -C. Kwon and N. Kim, “TARNet: An Efficient and Lightweight Trajectory-Based Air-Writing Recognition Model Using a CNN and LSTM Network, Volume 2022, doi: https://doi.org/10.1155/2022/6063779
- M. S. Alam, K. -C. Kwon and N. Kim, “Implementation of a Character Recognition System Based on Finger-Joint Tracking Using a Depth Camera,” in IEEE Transactions on Human-Machine Systems, vol. 51, no. 3, pp. 229-241, June 2021, doi: https://doi.org/10.1109/THMS.2021.3066854.
- M. S. Alam, K. -C. Kwon, M. -U. Erdenebat, M. Y. Abbass; M. A. Alam, and N. Kim, “Super-Resolution Enhancement Method Based on Generative Adversarial Network for Integral Imaging Microscopy” in Sensors 2021, 21, 2164. https://doi.org/10.3390/s21062164.
- M.S. Alam, K.-C. Kwon; M.A. Alam, M.Y. Abbass, S.M. Imtiaz, N. Kim, “Trajectory-Based Air-Writing Recognition Using Deep Neural Network and Depth Sensor,” in Sensors 2020, 20, 376. https://doi.org/10.3390/s20020376
ব্লগ থেকে সাম্প্রতিক
কোন ভাষা কি মহৎ বা উদার হতে পারে?
মানুষ যে অন্যান্য প্রাণি থেকে আলাদা বা আজ আমরা যে প্রযুক্তির চরম শিখরে পৌছেছি তার অন্যতম প্রধান কারণ হল ভাষার ব্যবহার। অন্যান্য প্রাণির শব্দভান্ডার এত সমৃদ্ধ নয়, তারা নিজের লব্ধ জ্ঞানকে অন্যের মাঝে ছড়িয়ে দিয়ে পারেনা- যেটা মানুষ পারে। এক এক সমাজ সংস্কৃতির জন্য আছে...
বিষ্ময়কর এক যন্ত্রের কথা
কম্পিউটার বা গণকযন্ত্র এক বিস্ময়কর যন্ত্রের নাম। এই বিষ্ময়কর যন্ত্রটাই আজকাল নিত্য ব্যবহার্য একটি বস্তুতে পরিণত হয়েছে। গণনা বা হিসাব করা আদিম কাল থেকেই চলে আসছে, কেউ হয়ত দেয়ালে দাগ কেটে বা পাথরে খোদাই করে লিখে রাখত। কিন্তু কালের যাত্রায় আমাদের বড় বড় সংখ্যা নিয়ে কাজ...
ম্যাটপ্লটলিব (Matplotlib)
ম্যাটপ্লটলিব বা matplotlib হচ্ছে পাইথনের বহুল ব্যবহৃত ভিজুয়ালাইজেশন (Visualization) লাইব্রেরি যার সাহায্যে যেকোন ধরনের লাইন, বার, চার্ট, হিস্টোগ্রাম ইত্যাদি খুব সহজেই তৈরি করা যায়। ম্যাটপ্লটলিব যেহেতু একটি ভিজুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি তাই প্রতিটা উদাহরণ অনেক বড় হতে পারে।...
পাইথনে কিভাবে ভিন্ন কালারের বার চার্ট করা যায়?
যখন আমরা matplotlib পাইথন লাইব্রেরিতে বার চার্ট ব্যবহার করি তখন ডিফল্ট বারের রঙটি সব বারের জন্য একই থাকে। আমরা খুব সহজেই set_ color () property টি ব্যবহার করে এটি পরিবর্তন করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, নিচের কোডটি অনুসরণ করুন- import matplotlib.pyplot as plt plt.figure()...
নামপাই (NumPy)
নিউমেরিক্যাল নামপাই (Numerical Numpy) সংক্ষেপে নামপাই (NumPy) নামে পরিচিত। পাইথনের অসংখ্য লাইব্রেরির মধ্যে NumPy এর ব্যবহার উল্লেখযোগ্য এবং এটি বিভিন্ন ধরনের নিউমেরিক্যাল ও সাইন্টিফিক কম্পিউটিং এর জন্য বহুল ব্যবহৃত একটি লাইব্রেরি। মাল্টি ডাইমেনশনাল (Multi-dimensional)...
MSE কি?
মিন স্কয়ারড এরর বা ইংরেজিতে Mean Squard Error ই MSE নামে পরিচিত। এই লেখাটি এখনো অনুবাদ করা হয়নি - ইংরেজীতে দেখতে এখানে ক্লিক...
PSNR কি?
Peak Signal to Noise Ratio এর সংক্ষিপ্ত রুপই PSNR. PSNR এর মাধ্যমেই দুইটি ছবি বা সিগন্যালের সামঞ্জস্যতা বা বৈসাদৃশ্য নিরুপন করা হয়। এই লেখাটি এখনো অনুবাদ করা হয়নি। ইংরেজীতে দেখতে এখানে ক্লিক...
রি-ইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর উপাদান সমূহ
এজেন্ট (Agent) এবং পরিবেশ (Environment) ছাড়াও চারটি উপ-উপাদান (Sub-element) রয়েছে। সেগুলো হচ্ছে - পলিসি (Policy), রি-ওয়ার্ড (Reward), ভাল্যু ফাংশন (Value Function), এবং মডেল (Model)। পলিসি (Policy) পলিসি একটি নির্দিষ্ট পরিবেশে কোন এজেন্ট এর আচরণ কেমন হবে সেটা নির্ধারণ...
এক্সপ্লোরেশন (Exploration) এবং এক্সপ্লয়টেশন (Exploitation)
এক্সপ্লোরেশন (Exploration) এবং এক্সপ্লয়টেশন (Exploitation) পদ্ধতি দুইটি রি-ইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এর অন্যতম মৌলিক প্রক্রিয়া। এক কথায় বলতে গেলে এক্সপ্লোরেশনের মাধ্যমে নতুন কিছু শেখে এবং এক্সপ্লয়টেশনের মাধ্যমে জ্ঞাত বিষয়গুলোর আলোকে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে। এই দুইটার মধ্যে...