কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পসমূহ

আমাদের লক্ষ্য এবং কৌশল

তথ্য প্রাচুর্যের এই বিশ্বে, Project ECHO-এর লক্ষ্য হলো প্রসঙ্গভিত্তিক সহায়তার মাধ্যমে AI-কে ব্যবহার করে জ্ঞানকে বিজ্ঞতায় রূপান্তর করা। ECHO Model সবসময়ই মানুষের থেকে মানুষের শেখার বিষয়; AI হলো একটি সরঞ্জাম যা সেই শেখাকে আরও বহুদূর পর্যন্ত পৌঁছে দিতে সাহায্য করে, তার কোনো বিকল্প নয়।

আমরা অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক উভয় ব্যবহারের জন্য AI এর শক্তিকে কাজে লাগিয়ে উদ্ভাবনী সমাধানগুলো সক্রিয়ভাবে গবেষণা এবং বিকাশ করছি, যা আমাদের দায়িত্বশীল AI গভর্ন্যান্স নীতিমালা-র ওপর ভিত্তি করে একটি দায়িত্বশীল, নিরাপদ এবং নৈতিক বাস্তবায়ন নিশ্চিত করে।

আমাদের AI বাস্তবায়ন মূলত ৩টি বিভাগে বিভক্ত:

1. AI প্রযুক্তির একত্রীকরণ (যেমন, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, এজেন্ট হারনেস, ভেক্টর ডাটাবেস) ECHO model এবং iECHO-এ সংযোজন, যা ECHO পার্টনারদের এবং অংশগ্রহণকারীদের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে
2. ECHO কর্মীদের দ্বারা AI সরঞ্জাম ব্যবহার যাতে কর্মপ্রবাহ বৃদ্ধি ও স্বয়ংক্রিয় করা যায় এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করা যায় (যেমন, কোডিং, টেস্টিং, গবেষণা সংশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয়করণ, ডাটা রিপোর্টিং ইত্যাদি)
3. সমগ্র ECHO কমিউনিটি জুড়ে AI একটি "লিসেনিং ইঞ্জিন" হিসেবে কাজ করে, যা বিশ্বব্যাপী নেটওয়ার্ক থেকে অর্জিত শিক্ষা এবং প্রবণতাগুলোকে সংশ্লেষিত করে

বর্তমানে বাস্তবায়িত AI প্রকল্পসমূহ

iECHO প্রোগ্রাম ব্যানার ছবি তৈরি প্রোডাকশনে সচল রয়েছে

ব্যবহৃত প্রযুক্তি: Google Gemini, Nano Banana
iECHO-তে যখন একটি নতুন প্রোগ্রাম তৈরি করা হয়, তখন iECHO AI ব্যবহার করে এমন একটি ব্যানার ছবির প্রস্তাব দেয় যা প্রোগ্রামের ফোকাস এরিয়া এবং বিষয়সমূহ মাথায় রেখে তৈরি করা হয়, যাতে প্রোগ্রাম পেজগুলোর চেহারা, অনুভূতি ও এনগেজমেন্ট উন্নত করা যায়

PHI এবং PII সনাক্তকরণ পরিকাঠামো অভ্যন্তরীণ বিটা টেস্টিং চলছে

ব্যবহৃত প্রযুক্তি: Google Gemini
iECHO-তে যখন কোনো বিষয়বস্তু আপলোড করা হয়, তখন অভ্যন্তরীণ PHI এবং PII সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম রোগীর তথ্য ভুলবশত প্রকাশ হয়েছে কি না তা পরীক্ষা করবে এবং ব্যবহারকারীকে ফ্ল্যাগ করে জানিয়ে দেবে, যা iECHO-র ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা বিষয়ক অনুবর্তিতা বাড়ায়।

iECHO প্রোগ্রামের নাম পরামর্শ প্রোডাকশনে সচল রয়েছে

ব্যবহৃত প্রযুক্তি: Google Gemini

iECHO-তে যখন কোনো নতুন প্রোগ্রাম তৈরি করা হয়, তখন iECHO AI ব্যবহার করে উপযুক্ত প্রোগ্রামের নাম প্রস্তাব করে যা Project ECHO-র প্রোগ্রাম নামকরণ পদ্ধতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যার ফলে প্রোগ্রামের নামের মান উন্নত হয় এবং অংশগ্রহণকারীরা সহজেই প্রোগ্রামগুলো খুঁজে পেতে ও নিবন্ধন করতে পারেন।

ECHO রিসার্চ সিন্থেসিস এজেন্ট অভ্যন্তরীণ টেস্টিং চলছে

ব্যবহৃত প্রযুক্তি: Google Gemini, Anthropic Claude

মাল্টি-স্টেপ রিজনিং এবং সিন্থেসিস এজেন্ট, যা ECHO model সম্পর্কিত ৯০০টিরও বেশি পিয়ার-রিভিউ করা প্রকাশনার উপর প্রশিক্ষিত। এটি প্রধান স্টেকহোল্ডারদের গবেষণা সংশ্লেষণ করতে এবং বিভিন্ন অঞ্চলে এবং বিভিন্ন দিক বিবেচনা করে (যেমন, খরচ কার্যকারিতা, কার্যকারিতা, রোগীর ফলাফল, স্কেলেবিলিটি, স্থায়িত্ব ইত্যাদি) প্রভাব প্রদর্শন করতে তহবিল সংগ্রহ ও অন্যান্য কৌশলগত যোগাযোগের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করার জন্য একটি দরকারী অভ্যন্তরীণ হাতিয়ার হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে।

এখানে উপলব্ধ: https://about2.iecho.org/research-synthesis

iECHO সাপোর্ট এজেন্ট অভ্যন্তরীণ টেস্টিং চলছে

ব্যবহৃত প্রযুক্তি: Google Gemini, Anthropic Claude

২৫টি ভাষায় উপলব্ধ ব্যবহারকারী সহায়তা এজেন্ট যা iECHO-এর অফিসিয়াল নথি এবং সেরা অনুশীলনের ওপর ভিত্তি করে প্রশিক্ষিত, যা ECHO অংশীদার এবং অংশগ্রহণকারীদের iECHO সম্পর্কিত প্রশ্নাবলী এবং সমস্যা সমাধানে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে

সক্রিয় উন্নয়ন

আমরা নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলিতে সক্রিয় গবেষণা ও উন্নয়ন পরিচালনা করছি:

• সেশন অ্যাসিস্ট্যান্ট: ECHO সেশনগুলি থেকে অর্জিত শিক্ষাগুলিকে স্পষ্ট মূল তথ্যে সারসংক্ষেপ করা - যা অংশগ্রহণকারীদের সাথে শেয়ার করা যেতে পারে এবং তারা সেশন মিস করলে বা পরে উল্লেখ করতে চাইলে অনুসন্ধান করতে পারে
• লার্নিং অ্যাডভাইজার: অংশগ্রহণকারীদের তাদের লক্ষ্য / মূল ক্ষেত্র / পেশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ উপযুক্ত ECHO প্রোগ্রামগুলির সাথে সংযুক্ত করা এবং তাদের শেখার যাত্রায় পথপ্রদর্শন করা
• অ্যানালিস্ট এজেন্ট: ডেটা বিশ্লেষণ করা, M&E সক্ষম করা এবং হাব টিমগুলোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ও পর্যবেক্ষণ তৈরি করা - সেই সাথে এক্সেলে জটিল বিশ্লেষণ করার পরিবর্তে রিপোর্টিং মেট্রিক্স, তথ্য ইত্যাদির জন্য অনুসন্ধান করা সহজ করা। একটি নিরাপদ এবং ডেটা-গোপনীয়তা নীতি মেনে চলা AI এজেন্ট তৈরি করা হচ্ছে যা সনাক্তকরণহীন (de-identified) ডেটার সারসংক্ষেপ তৈরি করতে পারবে এবং অংশীদার ও প্রোগ্রাম টিমগুলোর জন্য প্রবণতা ও অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারবে।
• সিমুলেশন / AI দ্বারা তৈরি কেস: যা অংশগ্রহণকারী-চালিত কেসগুলির সম্পূরক হতে পারে (বিকল্প নয়) (আমরা সাবধান থাকতে চাই যেন পিয়ার-টু-পিয়ার মিথস্ক্রিয়া কমাতে AI ব্যবহৃত না হয়)
• নলেজ ইঞ্জিন: রিয়েল-টাইম স্বাস্থ্য ট্রেন্ড / ইনসাইটগুলি বুঝতে পুরো ECHO নেটওয়ার্ক থেকে ইনসাইট এবং শিক্ষাগুলি বিশ্লেষণ করা

ECHO-তে অভ্যন্তরীণ টুলের ব্যবহার

বিভিন্ন টিম জুড়ে কর্মপ্রবাহের মান বাড়াতে আমরা Google Gemini, Claude Code, এবং Copilot-এর মতো টুলগুলি ব্যবহার করার সক্রিয় পাইলট প্রকল্প শুরু করেছি। আমরা বর্তমানে যেসব ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলিতে পাইলট কার্যক্রম চালাচ্ছি তার কয়েকটি নিচে দেওয়া হলো

মৌলিক পরিকাঠামো এবং মূল উপাদানসমূহ

আমাদের লক্ষ্য হলো একটি পুনর্ব্যবহারযোগ্য AI স্ট্যাক তৈরি করা যা প্ল্যাটফর্মের ৩টি স্তর জুড়ে iECHO ডিজিটাল পরিকাঠামোর সাথে নির্বিঘ্নে সংহত হয়, তার সাথে শাসন, নিরাপত্তা, পর্যবেক্ষণযোগ্যতা এবং নজরদারির সমস্ত দিক পরিচালনাকারী ক্রস-কাটিং পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত থাকবে।