আরেকটি রোবোট্যাক্সি ডেভেলপার নিয়ন্ত্রকদের দক্ষতা পরীক্ষার মুখে
U.S. National Highway Traffic Safety Administration Uber-সংশ্লিষ্ট স্বয়ংচালিত যানবাহন কোম্পানি Avride-এর বিরুদ্ধে তদন্ত শুরু করেছে, কোম্পানির স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের কার্যক্ষমতার সঙ্গে যুক্ত ১৬টি দুর্ঘটনা শনাক্ত করার পর। সরবরাহকৃত প্রতিবেদনের মতে, দুর্ঘটনাগুলির মধ্যে একটি সামান্য আঘাতের ঘটনা রয়েছে এবং লেন পরিবর্তন, কাছাকাছি যানবাহন, এবং স্থির বাধা কীভাবে সিস্টেমটি সামলায়, তা নিয়ে উদ্বেগ তৈরি হয়েছে।
নিয়ন্ত্রকদের উল্লেখ করা সব ঘটনাই ঘটেছিল যখন চালকের আসনে একজন সেফটি মনিটর বসেছিলেন, যা তদন্তের কেন্দ্রীয় প্রশ্নটিকে আরও তীক্ষ্ণ করে: একজন মানব তত্ত্বাবধায়ক উপস্থিত থাকলেও, এই দুর্ঘটনাগুলি কেন ঘটল?
নিয়ন্ত্রকদের মতে কী ভুল হয়েছে
National Highway Traffic Safety Administration-এর Office of Defects Investigation বলেছে, শনাক্ত দুর্ঘটনাগুলি Avride-এর স্বয়ংচালিত সিস্টেমের “দক্ষতার” সঙ্গে সম্পর্কিত। বিশেষভাবে, প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে লেন পরিবর্তনের সময়, একই লেনের অন্য যানবাহনের প্রতিক্রিয়ায়, এবং স্থির বস্তুর প্রতি সাড়া দিতে গিয়ে সিস্টেমটি সমস্যায় পড়েছে বলে মনে হচ্ছে।
এগুলি প্রান্তিক পরিস্থিতির অভিযোগ নয়। সড়কে চলাচলকারী যেকোনো অটোমেশন স্ট্যাকের জন্য এগুলি মৌলিক দক্ষতা। এই শ্রেণিগুলিতে পুনরাবৃত্ত ব্যর্থতার ধরন ইঙ্গিত দেয় যে নিয়ন্ত্রকরা একটি বিচ্ছিন্ন বিচ্যুতি নয়, বরং সিস্টেমের ভিত্তিগত আচরণ খতিয়ে দেখছেন।
সূত্র অনুযায়ী, সেফটি মনিটররা কেন দুর্ঘটনায় হস্তক্ষেপ করেননি, তা ব্যাখ্যা করতে Avride অস্বীকৃতি জানিয়েছে। তবে কোম্পানিটি বলেছে, ২০২৫ সালের ডিসেম্বর থেকে ২০২৬ সালের মার্চের মধ্যে রিপোর্ট করা প্রতিটি ঘটনার ভিত্তিতে লক্ষ্যভিত্তিক কারিগরি ও কার্যগত প্রতিকারমূলক ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করা হয়েছে, এবং কার্যক্রম সম্প্রসারিত হওয়া সত্ত্বেও মাইলেজের তুলনায় ঘটনার হার কমছিল।
Uber-এর সংযোগ কেন গুরুত্বপূর্ণ
Avride মূলত ফুটপাত ডেলিভারি রোবটের জন্য পরিচিত, কিন্তু এটি বছরের পর বছর স্বয়ংচালিত গাড়ি উন্নয়ন করছে এবং ২০২৪ সালে Uber-এর সঙ্গে অংশীদারিত্ব গড়ে তোলে। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, ২০২৫ সালে Uber এবং Avride-এর মূল কোম্পানি Nebius সর্বোচ্চ ৩৭৫ মিলিয়ন ডলারের কৌশলগত বিনিয়োগ এবং অন্যান্য অঙ্গীকারে সম্মত হয়।
এর মানে, NHTSA-এর তদন্তটি বাণিজ্যিকভাবে সংবেদনশীল এক সময়ে এসেছে। Uber খুব সম্প্রতি টেক্সাসের ডালাসে Avride রোবোট্যাক্সিতে যাত্রাসেবা দিতে শুরু করেছে, যেখানে রিপোর্ট করা অনেক দুর্ঘটনা ঘটেছে। কিছু ঘটনা অস্টিনেও ঘটেছে, এবং অন্তত একটি দুর্ঘটনায় একজন যাত্রীসহ একটি যানবাহন জড়িত ছিল।
Uber-এর জন্য, এই তদন্ত মনে করিয়ে দেয় যে স্বয়ংক্রিয়তার অংশীদারিত্ব প্রযুক্তিগত সুবিধার পাশাপাশি নিয়ন্ত্রক ঝুঁকিও বয়ে আনতে পারে। Avride-এর জন্য, এটি পরীক্ষা যে কোম্পানিটি কি পাইলট পর্যায়ের উৎসাহ ছাড়িয়ে ফেডারেল যাচাই-বাছাইয়ের মান পূরণ করতে সক্ষম যথেষ্ট শক্তিশালী একটি নিরাপত্তা ভিত্তি তৈরি করতে পারে।
বিস্তৃত স্বয়ংচালিত-যান সংকেত
স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সম্পর্কে NHTSA-এর স্থায়ী আদেশ কোম্পানিগুলিকে নির্দিষ্ট কিছু দুর্ঘটনা রিপোর্ট করতে বলে, এবং Avride জানিয়েছে যে তারা নিয়ম অনুযায়ী ঘটনাগুলি জমা দিয়েছে। সেই রিপোর্টিং কাঠামো তার উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করছে: এমন একটি রেকর্ড তৈরি করছে, যা আরও গুরুতর কোনো ঘটনা বিষয়টিকে সামনে ঠেলে দেওয়ার আগেই, নিয়ন্ত্রকরা ধরণ শনাক্ত করতে ব্যবহার করতে পারেন।
রোবোট্যাক্সি খাতের কেন্দ্রীয় সমস্যা হলো, জনবিশ্বাস বিপণন দাবির চেয়ে বেশি গড়ে ওঠে দৃশ্যমান কার্যগত ব্যর্থতার মাধ্যমে। লেন ব্যবস্থাপনা বা বস্তু-প্রতিক্রিয়ার সঙ্গে যুক্ত প্রতিটি দুর্ঘটনা এই ধারণাকে আরও জোরদার করে যে সাধারণ ট্রাফিক পরিস্থিতিতেও স্বয়ংক্রিয়তা এখনও ভঙ্গুর। মানব সেফটি মনিটররা কেবল তখনই সেই ঝুঁকি কমাতে পারেন, যখন তারা নির্ভরযোগ্যভাবে এবং যথেষ্ট আগেই হস্তক্ষেপ করেন, আর এই ক্ষেত্রে কেন তা হয়নি তার কোনো ব্যাখ্যা সূত্রে নেই।
পরবর্তী পদক্ষেপ
তদন্ত নিজে থেকে দোষ প্রমাণ করে না, তবে এটি প্রমাণের মানদণ্ড বাড়ায়। Avride-কে শুধু প্রতিটি ঘটনা তারা বুঝেছে তা দেখালেই চলবে না, বরং নিয়ন্ত্রকদের চিহ্নিত পুনরাবৃত্ত আচরণগুলো তাদের সিস্টেম-স্তরের সংশোধনগুলো মোকাবিলা করছে তাও দেখাতে হবে। স্বয়ংচালিত ড্রাইভিংয়ে উন্নতির আশ্বাস সাধারণ বিষয়। কিন্তু যাচাইয়ের মুখে সেই উন্নতি সত্যিকার অর্থে দেখানো অনেক কঠিন।
এ মুহূর্তে সারকথা সরল: Uber-সমর্থিত এবং টেক্সাসের বড় বাজারগুলোতে বাড়তে থাকা একটি কোম্পানি ফেডারেল পর্যালোচনার মুখে, কারণ তাদের স্বয়ংচালিত সিস্টেম এখনও প্রতিদিনের সড়কযানের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে মৌলিক পরিস্থিতিগুলোর কিছুতে নির্ভরযোগ্য নাও হতে পারে।
এই নিবন্ধটি TechCrunch-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধটি পড়ুন.
Originally published on techcrunch.com