📅 ১৯ আগস্ট ২০২৬, ৯:৩৫ পূর্বাহ্ণ এআই প্রযুক্তিতে যাচাই করা সর্বশেষ সঠিক বাংলা সংবাদ।
⚡ শেষ মুহূর্ত

পরিসংখ্যানগত মেকানিকসে যুগান্তকারী অবদানের জন্য ডিরাক পদক ২০২৬ বিজয়ীদের নাম ঘোষণা

পরিসংখ্যানগত মেকানিকসে যুগান্তকারী অবদানের জন্য ডিরাক পদক ২০২৬ বিজয়ীদের নাম ঘোষণা

📷 ছবি: প্রথম আলো

📡 নিউজ সোর্সগুলি:
🔗 প্রথম আলো ↗ ⚠ একক সোর্স
ℹ️ এই প্রতিবেদনটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) দ্বারা একাধিক সংবাদমাধ্যমের তথ্যের ভিত্তিতে পুনর্লিখিত। মূল নিউজ সোর্সগুলি নিচে উল্লেখ করা হয়েছে।

📌 পরিসংখ্যানগত মেকানিকসে অসামান্য অবদানের জন্য ডিরাক পদক ২০২৬-এর বিজয়ী হিসেবে চারজন তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞানীর নাম ঘোষণা করেছে আইসিটিপি। তাঁদের গবেষণা পদার্থবিজ্ঞানের গণ্ডি পেরিয়ে জীববিজ্ঞান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও অর্থনীতিতে প্রভাব ফেলেছে

৮ আগস্ট আইসিটিপি ঘোষণা করেছে যে, পরিসংখ্যানগত মেকানিকসে যুগান্তকারী অবদানের জন্য ডিরাক পদক ২০২৬-এর বিজয়ী হিসেবে চারজন তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞানীকে নির্বাচিত করা হয়েছে। দ্য আবদুস সালাম ইন্টারন্যাশনাল সেন্টার ফর থিওরেটিক্যাল ফিজিকস (আইসিটিপি)-এর তত্ত্বাবধানে এই পুরস্কার প্রদান করা হবে।

🔴 মূল পয়েন্ট

  • 📌 ডিরাক পদক ২০২৬-এর বিজয়ী চারজন তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞানী: বার্নার্ড দেরিদা, দীপক ধর, মার্ক মেজার্দ ও হাইম সোম্পোলিনস্কি
  • 📌 তাঁদের গবেষণা পরিসংখ্যানগত মেকানিকসকে জীববিজ্ঞান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও অর্থনীতির মতো ক্ষেত্রে প্রয়োগযোগ্য করেছে
  • 📌 বার্নার্ড দেরিদার কাজ জটিল সিস্টেমের সামগ্রিক আচরণ ব্যাখ্যায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে
  • 📌 দীপক ধর তাঁর অ্যাবেলিয়ান স্যান্ডপাইল মডেলের মাধ্যমে ভূকম্পন ও ট্রাফিক জ্যামের মতো ঘটনার ব্যাখ্যা দিয়েছেন
  • 📌 মার্ক মেজার্দের উদ্ভাবিত ক্যাভিটি মেথড কম্পিউটার সায়েন্স ও এআই গবেষণায় ব্যবহৃত হচ্ছে
  • 📌 হাইম সোম্পোলিনস্কির কাজ মস্তিষ্কের স্মৃতিশক্তি ও নিউরাল নেটওয়ার্কের গবেষণায় প্রভাব ফেলেছে

📰 বিস্তারিত

আইসিটিপির পরিচালক অতীশ ডাভোলকার জানান, এই চারজন বিজ্ঞানীর গবেষণা পরিসংখ্যানগত মেকানিকসকে এমন এক শক্তিশালী কাঠামো হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে, যা পদার্থবিজ্ঞানের বাইরেও জীববিজ্ঞান, কম্পিউটার সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মতো ক্ষেত্রে জটিল প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে সাহায্য করছে।

বার্নার্ড দেরিদা ফ্রান্সের কোলেজ দ্য ফ্রান্সের সাম্মানিক অধ্যাপক। তিনি জটিল ও বিশৃঙ্খল সিস্টেমে সামগ্রিক আচরণ ব্যাখ্যার জন্য গাণিতিক মডেল তৈরি করেন। তাঁর উদ্ভাবিত র‌্যান্ডম এনার্জি মডেল প্রমাণ করে যে, অনেক উপাদান নিয়ে গঠিত কোনো সিস্টেমের আচরণ কখনো কখনো গুটিকয়েক অনুকূল বিন্যাস দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হতে পারে। তাঁর এই কাজ স্পিন গ্লাস, অপটিমাইজেশন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রভাব ফেলেছে।

ভারতীয় বিজ্ঞানী দীপক ধর আইসিটিএস-টিআইএফআর-এর ইনসা–বিশিষ্ট অধ্যাপক। তিনি তাঁর অ্যাবেলিয়ান স্যান্ডপাইল মডেলের মাধ্যমে দেখিয়েছেন যে, কীভাবে একটি মাত্র বালুকণা যোগ করলে মাঝেমধ্যে বিশাল ধস নামতে পারে। তাঁর এই তত্ত্ব ভূকম্পন, ট্রাফিক জ্যাম এবং শেয়ারবাজারের আকস্মিক ওঠানামার মতো ঘটনার ব্যাখ্যা দেয়।

ইতালির বোকোনি ইউনিভার্সিটির তত্ত্বীয় পদার্থবিজ্ঞানের অধ্যাপক মার্ক মেজার্দ অগণিত প্রতিদ্বন্দ্বী সম্ভাবনার কারণে জটিল সিস্টেমে তৈরি হওয়া বিশৃঙ্খলা বা ‘ফ্রাস্ট্রেশন’ ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করেছেন। তিনি জর্জিয় পারিসি ও মিগুয়েল ভিরারসোর সঙ্গে মিলে উদ্ভাবন করেন ক্যাভিটি মেথড, যা কম্পিউটার সায়েন্স, তথ্যপ্রযুক্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন জটিল অ্যালগরিদম তৈরিতে ব্যবহৃত হচ্ছে।

হাইম সোম্পোলিনস্কি ইমেরিটাস অধ্যাপক হিসেবে হিব্রু ইউনিভার্সিটি অব জেরুজালেম এবং হার্ভার্ড ইউনিভার্সিটিতে কর্মরত। তিনি পরিসংখ্যানগত মেকানিকস ব্যবহার করে মস্তিষ্কের নিউরাল সার্কিট, স্মৃতিশক্তি এবং হপফিল্ড মডেলের সমাধান প্রকাশ করেন। তাঁর এই কাজ পদার্থবিজ্ঞানের সঙ্গে মস্তিষ্কের স্মৃতির সম্পর্ক স্থাপনে একটি সেতু হিসেবে কাজ করেছে, যা বর্তমানে ডিপ লার্নিং ও এআই গবেষণায় প্রয়োগ করা হচ্ছে।

"এই চারজন বিজ্ঞানীর কাজ পরিসংখ্যানগত মেকানিকসকে এমন এক শক্তিশালী কাঠামো হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে, যা পদার্থবিজ্ঞানের বাইরেও জীববিজ্ঞান, কম্পিউটার সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মতো ক্ষেত্রে জটিল প্রশ্নের উত্তরের খোঁজে সাহায্য করে।"

📊 তথ্যের সারসংক্ষেপ

  • 📍 স্থান: আন্তর্জাতিক (আইসিটিপি ঘোষণা)
  • 👥 খবরের মুখ্য ব্যক্তি: বার্নার্ড দেরিদা, দীপক ধর, মার্ক মেজার্দ, হাইম সোম্পোলিনস্কি
  • 🔢 গুরুত্বপূর্ণ সংখ্যা: ৪ জন বিজ্ঞানী

📡 মূল নিউজ সোর্সসমূহ

এই প্রতিবেদনটি নিচের সংবাদমাধ্যমগুলোর তথ্যের ভিত্তিতে প্রস্তুত করা হয়েছে। মূল সংবাদ পড়তে নিচের লিংকে ক্লিক করুন:

📤 শেয়ার করুন: 📘 Facebook 💬 WhatsApp 𝕏 Twitter 💼 LinkedIn ✈️ Telegram

💬 মন্তব্য (0)

এখনো কোনো মন্তব্য নেই। প্রথম মন্তব্য করুন!

মন্তব্য অনুমোদনের পর প্রকাশ করা হবে। ইমেইল প্রকাশিত হবে না।
🤖