গাছ ভুদাইয়ের রিসার্চ কথন-২

স্ট্যাটাস জিনিসটা হাগুর মত। ঠিক মত পেট খালি না করা পর্যন্ত বায়ুদূষণ চলতেই থাকে। সুবিশাল আঁতলামিপূর্ণ লেখা। টায়ার্ড থাকলে এড়ায়া যাইয়েন।

টানা দুই বছর থিসিস আর গোটা তিনেক রিসার্চ মেথডলজি কোর্স কইরা আর থিসিসে আটবার রিজেকশন আর কারেকশন খাইয়া আপাতত যা যা শিখছি, সেইটাই বাইর করা চেষ্টা করলাম। ফ্রেন্ডলিস্টে অনেক পিএইচডিধারী/পিএইচডিরত অধ্যাপক, শিক্ষাগুরু, বড় ভাই ও বন্ধুরা আছেন। তাঁদেরকে জ্ঞানদানের ধৃষ্টতা আমার নাই, কিংবা নিজের জ্ঞান জাহির করার উদ্দেশ্যেও না, জাস্ট রিসার্চ কেমনে করে সেই বিষয়ে একটা হালকা ধারণা সবাইরে দেয়াটাই মেইন উদ্দেশ্য।

*************************************

যে বিষয়ে রিসার্চ করতে চান, আপনাকে প্রথমেই সেই বিষয়ের ওপর কমপক্ষে পাঁচটি রিসার্চ পেপার পড়তে হবে, IEEE কিংবা ACM এ পাবলিশ হওয়া (CSE, EEE ছাড়া অন্য এরিয়ার লোকেরা তাদের লাইনের কোন বিখ্যাত জার্নাল বা কনফারেন্স পেপার পড়বেন)। পড়ার পর আপনাকে বুঝতে হবে সেই বিষয়ের কোন স্পেসিফিক জায়গাতে Knowledge এর ঘাটতি আছে, কিংবা unexplored আছে এখনো। সেই বিষয়টিকে বলে Problem Statement, ইন আদার ওয়ার্ডস, এই রিসার্চ না হইলে কি এমন সমস্যা হবে, কিংবা এই রিসার্চ হওয়াটা কেন খুবই দরকার। কিংবা আপনি একটা জিনিস সত্য নাকি মিথ্যা সেটা বের করবেন। প্রথমে জিনিসটাকে সত্য ধরে নিবেন, এইটাকে বলে Hypothesis.

এরপর আপনাকে মেথডলজি ডেভেলপ করতে হবে, কিভাবে আপনি সেই প্রবলেম সলভ করবেন (নতুন “knowledge” অ্যাড করবেন, যেমনঃ সিমুলেশন, সার্ভে, এক্সপেরিমেন্টাল সেট আপ অথবা এনি আদার মেথড), কিংবা কিভাবে আপনার হাইপোথিসিসটার সত্যতা যাচাই করবেন।
এই পার্টেই আপনাকে মনে মনে ঠিক করে নিতে হবে যে মেথডলজি পার্টে যে রেজাল্ট পাবেন, সেই রেজাল্টকে কিভাবে এনালাইজ করবেন।

তাহলে ডেফিনিটলি এরপরের পার্ট হল আগের পার্টে পাওয়া রেজাল্ট প্রেজেন্ট করা এবং সেই রেজাল্টের এনালাইসিস। এনালাইসিস ছাড়া রেজাল্টের কোন মূল্য নাই। এনালাইসিস বলতে বোঝায়, এই রেজাল্ট দিয়ে কি বোঝায় আসলে। যদি রেজাল্ট খুব বেশি টেকনিকাল হয়, কিংবা শুধু রেজাল্ট থেকে কিছু বোঝা না যায়, তাহলে সেটাকে প্রসেস করে বোধগম্য পর্যায়ে নিয়ে আসা।

এর পরের পার্ট হল, ডিসকাশন এন্ড কনক্লুশন। এই পার্টে আপনার রেজাল্ট কিভাবে নলেজ এড করেছে, কিংবা প্রবলেম সলভ করেছে, কিংবা আপনার হাইপোথিসিসটার সত্যতা যাচাই করেছে, সেটা বলবেন, এবং এই বিষয়ের উপরে গ্যাজাবেন যে কি কি লিমিটেশন ছিল।
লাস্ট পার্ট হল ফিউচার ওয়ার্ক। ভবিষ্যতে আপনার রিসার্চের ওপর ভিত্তি করে আর কি কি নতুন রিসার্চ করা সম্ভব তার ওপরে গ্যাজাবেন।

আর দুইটা পার্ট বাকি আছে, তার একটা হল ব্যাকগ্রাউন্ড, এই রিসার্চ করার জন্য যেই যেই পেপারগুলা পড়েছেন, সেগুলোতে কি কি করা হয়েছে, সেগুলোকে লিখে সেগুলোর রেফারেন্স দিবেন।
সবার শেষে লিখবেন, Abstract, আপনার পুরো পেপারে যা যা কাজ করেছেন, সেগুলোকে এক প্যারায় লিখবেন। প্রথম দুই এক লাইন ইন্ট্রোডাকশন আর ব্যাকগ্রাউন্ড। পরের দুই এক লাইনে মেথডলজি, লাস্টের দুই এক লাইনে রেজাল্ট, কনক্লুশন আর ডিসকাশন।

উদাহরণ দিচ্ছি, ধরুন, আপনার বাসার কলের পানি এই মুহূর্তে গরম না ঠান্ডা সেটা বের করতে চাচ্ছেন আপনার রিসার্চে, সেটা হল প্রবলেম স্টেটমেন্ট।
গরম নাকি ঠান্ডা সেটা বোঝার উপায় হল টেম্পারেচার মাপা, এবং পানির টেম্পারেচার কিভাবে মাপবেন, সেটা হল মেথডলজি।
পানির টেম্পারেচার ১০ ডিগ্রি পেলেন, এটা রেজাল্ট। ২৭ ডিগ্রির চেয়ে কম হলে সেটাকে ঠান্ডা বলা যায়, এবং আপনার পানির টেম্পারেচার ১০ ডিগ্রি, তাই আপনার পানি ঠান্ডা বলা যেতে পারে। এটা হল এনালাইসিস।
কনক্লুশন, আপনার বাসার পানি ঠান্ডা। লিমিটেশন, আপনি এক্সপেরিমেন্ট করেছেন ভোর ৫ টায়, দুপুর ১ টায় করলে হয়তো অন্য রকম রেজাল্ট আসতে পারত। আপনার থার্মোমিটার একুরেট নাও থাকতে পারে। বায়ুমন্ডলের চাপ আপনি হিসাবেই আনেন নি ইত্যাদি ইত্যাদি গ্যাজানো হল, ডিসকাশন এন্ড লিমিটেশন।
ফিউচার ওয়ার্ক হল, ভবিষ্যতে আপনার এই কাজ অন্যভাবেও করা যেতে পারে, হাইপোথেটিকালি স্পিকিং, পানির অনুগুলোর গতি মেপেও থার্মোডিনামিক্সের মাধ্যমে পানির টেম্পারেচার বের করা যেত, ব্লা ব্লা ব্লা।

ধরুন, আপনি পেপার পড়ে বের করেছেন যে গরু যে একটি চতুস্পদী প্রাণী সেটা এখনো কেউ জানে না। আপনার মেথডলজি চ্যাপ্টারে তাহলে বলবেন, গরুর কয়টি পা, সেটি আপনি একটা একটা করে গুণে দেখবেন। রেজাল্ট পার্টে বলবেন, যে আপনি গুণে দেখেছেন যে গরুর চারটি পা। এনালাইসিস পার্টে তাহলে বলবেন, যেহেতু চার পা ওয়ালা প্রাণীকে চতুস্পদী প্রাণী বলে, এবং গরুর চারটি পা, তার মানে গরু চতুস্পদী।
কনক্লুশন পার্টে তাহলে বলবেন, আপনার রেজাল্ট এবং অ্যানালাইসিস অনুযায়ী আপনি শিওর যে গরু একটি চতুস্পদী প্রাণী। ডিসকাশন পার্টে বলবেন, শুধু বাংলাদেশের দশটা গরুর পা গুণে দেখেছেন, অস্ট্রেলিয়ার গরুরও যে চারটি পা, সেটা শিওর না হয়ে বলা যাচ্ছে না এখনো।

আপাতত এত টুকুই থাক। পেপার পড়া শুরু করেন, নিজেই বুঝবেন।
আর তার ছিঁড়ে না গিয়ে থাকলে আরেকটা অতিরিক্ত টেকনিক্যাল এক্সাম্পল দেই, সিএসই কিংবা ট্রিপল ই যেকোনও লাইনের লোকেরাই এইটা নিয়া কাজ করতে পারেন। এবং এইটা এখনো ভার্জিন টেরিটোরি। মানে এই কাম এখনো কেউ করে নাই (Knowledge এর ঘাটতি আছে)।

জিপিএস ডাটার ক্ষেত্রে C-RAIM অ্যালগরিদম যেই 3D data জেনারেট করে, সেইটায় ক্লাস্টারিং এনালাইসিস কিভাবে করবেন, সেইটা বের করতে পারেন। ক্লাস্টার ডিটেকশনের ক্ষেত্রে কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করবেন, সেইটা কিভাবে ইমপ্লিমেন্ট করবেন, JAVA নাকি Python দিয়ে, ডাটা ভিজুয়াইলজ করবেন কিভাবে, সেইটা মেথডলজি পার্টে বর্ণনা করলেন। রেজাল্টে দেখাইলেন যে দশটা পয়েন্টের মাঝে অ্যাভারেজ ডিস্ট্যান্স সবচেয়ে কম। এনালাইসিস পার্টে বললেন, সেই দশটা পয়েন্ট একসাথে আছে, তাই তারা একটা ক্লাস্টার, আর ক্লাস্টার পাওয়া মানে এরা ফলস ডাটা থেকে তৈরি হয় নাই। তার মানে সেই ক্লাস্টারের ডাটাকে একুরেট ধরা যায়। আর একুরেট হবার কারণে আপনার মোবাইলে জিপিএসে আপনার লোকেশন যেটা দেখাচ্ছে সেটা সঠিক।
লিমিটেশন, মোবাইলের জিপিএস ব্যবহার করেছেন, যেটা আসলে অ্যাসিস্টেড জিপিএস (মোবাইলের নেটওয়ার্কের হেল্প নিয়া পজিশন দেখায়, সাথে ইন্টারনেট কানেকশনও লাগে)। ফিউচার ওয়ার্কে Standalone GPS দিয়ে সেইম ডাটা নিয়ে সেটার অ্যানালাইসিস করা যেতে পারে, কিংবা অন্য কোন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে।

বিরক্তি উৎপাদন করে থাকলে ক্ষমাপ্রার্থী। আরো গ্যাজানো যাইতো, কিন্তু বিড়ি খাইতে ইচ্ছা করতেছে, তাই উইঠা গেলাম।

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s