সামুদ্রিক প্রত্নতত্ত্বে গভীর জল সনাক্তকারীদের ভূমিকা

ভূভৌতিক সমীক্ষা প্রযুক্তিতে অগ্রগতি

পানির গভীরতা সেন্সরগুলি আমাদের সমুদ্রের প্রত্নতাত্ত্বিক কাজের ধরনকে পাল্টে দিয়েছে। এগুলি সমুদ্রের নিচে যে বিস্তৃত মানচিত্র তৈরি করে তার মাধ্যমে গবেষকদের নতুন দৃষ্টিভঙ্গি দিয়েছে। এই অগ্রগতির পিছনে কয়েকটি অত্যন্ত কার্যকর ভূভৌতিক যন্ত্র যেমন মাল্টি বীম সোনার সিস্টেম এবং সাইড স্ক্যান সোনার সরঞ্জাম রয়েছে। মাল্টি বীম সোনারের মাধ্যমে প্রত্নতাত্ত্বিকরা সমুদ্রের তলদেশের তিন মাত্রিক চিত্র পান। সাইড স্ক্যান সোনার একটি আলাদা কিন্তু তুলনীয় কাজ করে, এটি মহাসমুদ্রের বৃহৎ অংশ স্ক্যান করে এবং অদ্ভুত আকৃতি বা বস্তুগুলি চিহ্নিত করে যা প্রাচীন সভ্যতার অবশেষ হতে পারে। এই আধুনিক পদ্ধতিগুলি বিশেষজ্ঞদের সমুদ্রের নিচের গঠনগুলি আগের চেয়ে ভালোভাবে খুঁজে বার করতে এবং অধ্যয়ন করতে সাহায্য করে, যার ফলে ক্ষেত্র অভিযানগুলি তাদের প্রচেষ্টা গুরুত্বপূর্ণ জায়গাগুলিতে কেন্দ্রীভূত করতে পারে এবং এলোমেলোভাবে খোঁজার সময় নষ্ট না করে।

প্রযুক্তি যেভাবে জিনিসপত্রের পরিবর্তন ঘটাচ্ছে তা সম্প্রতি পাওয়া নতুন সমস্ত গুহা ও প্রত্নতাত্ত্বিক স্থানগুলি দেখলেই বোঝা যায়। সাগরিক গবেষকদের এ বিষয়ে বছরের পর বছর ধরে আলোচনা করে চলেছে। তারা বলেন যে মাল্টি-বিম এবং পাশের স্ক্যান করা সোনারের মতো সরঞ্জামগুলি জলের নীচের স্থানগুলি খুঁজে পাওয়াকে আগের চেয়ে অনেক বেশি সহজ করে তুলেছে। এই সরঞ্জামগুলি আমাদের সেসব জায়গা খুঁজে পেতে সাহায্য করে যেগুলি হয় খুব গভীর ছিল অথবা এর আগে অনুপস্থিত ছিল। দক্ষিণ হ্যাম্পটন বিশ্ববিদ্যালয়ের উদাহরণ নিন। এই অগ্রদূত স্ক্যানিং পদ্ধতি ব্যবহার শুরু করার পর তাদের দলটি আসলে অনেকগুলি নতুন খোঁজা পাওয়ার দলিল করেছিল। আকর্ষণীয় বিষয় হল শুধুমাত্র তারা যে সংখ্যক স্থান খুঁজে পেয়েছিল তা নয়, বরং সেগুলি কেমন অবস্থায় ছিল। এই ধরনের তথ্য প্রাচীন সভ্যতার সম্পর্কে ইতিহাসবিদদের গল্পগুলি একসাথে জোড়া দিতে সত্যিই সাহায্য করে। যতই এই সরঞ্জামগুলি উন্নত হতে থাকবে, ততই তরঙ্গের নিচে লুকিয়ে থাকা ইতিহাসের আরও অনেক টুকরো খুঁজে পাওয়া যাবে।

এলএসআই অ্যাপ্লিকেশন: সিওয়ার ক্যামেরা থেকে শুরু করে মহাসাগর ম্যাপিং পর্যন্ত

পাইপ এবং নালা পরীক্ষা করার জন্য প্রাথমিকভাবে তৈরি সিওয়ার পরিদর্শন প্রযুক্তি এখন সমুদ্রের মতো অপ্রত্যাশিত জায়গায় দেখা যাচ্ছে। একই ক্যামেরা যেগুলো ভূগর্ভস্থ সুড়ঙ্গের মধ্যে দিয়ে সরাসরি যায় সেগুলো উপকূলীয় জলের মতো সরু জায়গাতেও ভালো কাজ করে। সম্প্রতি সাগরে ডুবানো জাহাজ এবং অন্যান্য স্থানগুলি পরীক্ষা করার জন্য এই কম্প্যাক্ট ইমেজিং সিস্টেমগুলো ব্যবহার করছেন সামুদ্রিক গবেষকেরা, যেখানে ঐতিহ্যবাহী সরঞ্জামগুলো ঢুকতে পারে না। প্রত্নতাত্ত্বিকদের কাছে এর অর্থ হল ব্যয়বহুল সাবমেরসিবলগুলো না আনলেও সমুদ্রের তলদেশে রক্ষিত প্রাচীন জাহাজগুলো বিস্তারিত দেখা যাবে। কিছু দল এমনকি নতুন ধ্বংসাবশেষের স্থান খুঁজে পেয়েছেন কারণ এখন অবশেষে তারা দেখতে পাচ্ছেন কী লুকিয়ে আছে সেগুলোর নিচে যে পলিমাটির স্তরে বড় সরঞ্জামগুলো উথাল-পাথাল করে দিত।

সাম্প্রতিক পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্রযুক্তি সমুদ্রতলের বিস্তারিত মানচিত্র তৈরিতে খুব দক্ষ হয়ে উঠেছে, যা প্রাচীন জিনিসপত্র এবং জলের নিচের স্থাপনাগুলি খুঁজে পেতে সাহায্য করে। সমুদ্র প্রত্নতাত্ত্বিকরা এখন টিভি শোগুলিতে আমরা যে সিওয়ার ক্যামেরাগুলি দেখি তাদের উন্নত সংস্করণগুলি ব্যবহার করেন বৃহৎ জলের নিচের স্থানগুলি পরীক্ষা করতে এবং ছবি তুলতে যা এমন সব জিনিস দেখায় যা মানুষের আগে কখনও জানা ছিল না। এটি এমনভাবে চিন্তা করুন: যেভাবে প্লাম্বাররা পাইপের ভিতরে অবরোধের জন্য দেখেন, এই উন্নত ক্যামেরাগুলি গবেষকদের সমুদ্র তলদেশের প্রতিটি কোণে তাকানোর সুযোগ দেয় যেখানে প্রাচীন নিদর্শন এবং ভুলে যাওয়া স্থাপনা লুকিয়ে রয়েছে কারণ সেগুলি হয় খুব গভীরে অথবা কেবলমাত্র পৌঁছানোর জন্য কঠিন। যা আকর্ষণীয় তা হল এই পরিবর্তিত সিওয়ার ক্যামেরাগুলি আসলে কতটা বহুমুখী। এগুলি আর শুধু সরঞ্জাম নয় বরং সমুদ্রের নিচে ইতিহাস বোঝার ক্ষেত্রে প্রকৃত গেমচেঞ্জার হয়ে উঠেছে।

নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং প্রত্নতাত্ত্বিক নিদর্শন শনাক্তকরণের জন্য

নিমজ্জিত প্রত্নতাত্ত্বিক স্থানগুলির বর্ণালী বিশ্লেষণ

জলের নিচে প্রচ্ছন্ন বস্তুগুলির রাসায়নিক গঠন খুঁজে বার করতে হলে স্পেকট্রাল ইমেজিংয়ের ভূমিকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এর ফলে প্রত্নতাত্ত্বিকদের কোনো কিছুর স্পর্শ ছাড়াই জলের নিচের ইতিহাস অনুসন্ধান করতে সাহায্য করে। বিজ্ঞানীরা যখন বিভিন্ন বস্তু বিভিন্ন তরঙ্গদৈর্ঘ্যে আলোকে প্রতিফলিত করে কীভাবে, সেদিকে লক্ষ করেন, তখন সেগুলি কী দিয়ে তৈরি এবং কোথা থেকে এসেছে সে বিষয়ে কিছুটা হদিস পান। সম্প্রতি Marine Archaeology-তে প্রকাশিত কয়েকটি গবেষণা থেকে এই পদ্ধতির কার্যকারিতা পরিষ্কার হয়ে ওঠে। গবেষকরা হাইপারস্পেকট্রাল ডেটা ব্যবহার করে নির্দিষ্ট আলোক প্যাটার্নগুলিকে পরিচিত উপকরণগুলির সঙ্গে মিলিয়ে কয়েকটি আগে অজ্ঞাত জলের নিচের স্থানের সন্ধান পান। এই প্রযুক্তির যে বিশেষ মূল্য তা হলো সমুদ্রের তলদেশে লুকিয়ে থাকা সাধারণ পদার্থ এবং প্রকৃত মানবসৃষ্ট নিদর্শনগুলির মধ্যে পার্থক্য করার ক্ষমতা। অনেক বিশেষজ্ঞ এখন মনে করেন যে আমাদের জলমগ্ন সাংস্কৃতিক সম্পদগুলি রক্ষা করতে হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং প্রায় অপরিহার্য। এটি ক্ষেত্রে কাজ করা কর্মীদের জন্য বিভিন্ন ধরনের বিস্তারিত তথ্য যোগান দেয় যা ভবিষ্যতের প্রজন্মের জন্য এই গুরুত্বপূর্ণ স্থানগুলি অক্ষুণ্ণ রাখতে অপরিহার্য।

টার্গেট ক্লাসিফিকেশনের জন্য ডিপ লার্নিং মডেলস

কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আর্টিফ্যাক্টগুলি কীভাবে দেখায় এবং কোন আলো প্রতিফলিত করে তা বিশ্লেষণ করে আর্টিফ্যাক্টগুলি ছাঁটাইয়ের জন্য খুব কার্যকর হয়ে উঠছে, যা প্রত্নতাত্ত্বিকদের কাজের পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। ডিপ লার্নিং সিস্টেমগুলি জটিল তথ্যগুলি পরিচালনা করে কোনো বস্তু কী ধরনের আর্টিফ্যাক্ট, এর সংরক্ষণের অবস্থা এবং কখনও কখনও এটি কীভাবে তৈরি হয়েছিল তা নির্ধারণ করতে। প্রত্নতাত্ত্বিক অনুসন্ধানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণা থেকে দেখা যায় যে এই অ্যালগরিদমগুলি শ্রেণিবিভাগকে অনেক উন্নত করে, যার ফলে পূর্বাভাসগুলি দ্রুত এবং আরও নির্ভুলভাবে হয়। কয়েকটি পরীক্ষায় আসলেই দেখা গেছে যে নিউরাল নেটওয়ার্ক কৃত্রিম জলাধারে পরিকল্পিত পরিবেশে 90 শতাংশের বেশি আর্টিফ্যাক্ট সঠিকভাবে চিহ্নিত করেছে। দৃশ্যমান পরিদর্শনের সাথে স্পেকট্রাল বিশ্লেষণ মিলিয়ে এই কম্পিউটার মডেলগুলি গবেষকদের নিজেদের ডুব না দিয়েই ডুবো স্থানগুলি পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়, কঠিন জলের নীচের পরিবেশে মানব কার্যকলাপের ঝুঁকি কমিয়ে দেয়। নিউরাল নেটওয়ার্কের সাহায্যে প্রকৃতপক্ষে মেরিন প্রত্নতত্ত্ব এগিয়ে গেছে, বিশেষজ্ঞদের জলের নীচের নিদর্শনগুলি খুঁজে বার করা এবং শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য আগে কখনও যে সমস্ত উপায় ছিল তার চেয়ে অনেক ভালো পদ্ধতি তাদের হাতে তুলে দিয়েছে।

জলের নিচে অনুসন্ধানের জন্য প্রতিনিয়ন্ত্রক কাঠামো

বোমের নৃতাত্ত্বিক প্রতিবেদন প্রস্তুতির প্রয়োজনীয়তা

মহাসাগর শক্তি ব্যুরো, বা সংক্ষেপে BOEM, সমুদ্রের নিচে অনুসন্ধানের সময় কীভাবে স্থাপত্য পরীক্ষা করা হবে সে বিষয়ে কিছু নিয়ম তৈরি করেছে। এই নিয়মগুলি খুবই গুরুত্বপূর্ণ কারণ এগুলি নিশ্চিত করে যে কেউ যাতে আমাদের সমুদ্রের ইতিহাসের গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলি ভেঙে না ফেলে। BOEM-এর প্রতিবেদন মান মেনে চলার সময়, মানুষকে তাদের কাজের সময় জলের নিচের সাংস্কৃতিক স্থানগুলির কী প্রভাব পড়তে পারে তা ভালো করে দেখতে হবে। সাধারণত এর মানে হল কোনও খনন শুরু করার আগে কী কী ক্ষতি হতে পারে তার প্রতিবেদন জমা দেওয়া। এ ধরনের পরিকল্পনা পুরানো জাহাজ ডুবি এবং অন্যান্য জলমগ্ন নিদর্শনগুলি ক্ষতির হাত থেকে রক্ষা করতে সাহায্য করে। এই নিয়মগুলি মেনে চলা শুধুমাত্র ভালো অভ্যাস নয়, এটি সমুদ্র ইতিহাসের মূল্যবান অংশগুলি রক্ষা করে যাতে গোতাখোর এবং ঐতিহাসিকরা আমাদের পরেও তাদের অধ্যয়ন করতে পারেন।

এনএইচপিএ ধারা 106 মানদণ্ডের সঙ্গে মেল খাওয়ানো

জাতীয় ঐতিহ্য সংরক্ষণ আইনের ১০৬ ধারা জলের নীচে প্রত্নতাত্ত্বিক বস্তুগুলি খুঁজে পাওয়া এবং সংরক্ষণের বিষয়ে খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এই ধারাটি আসলে যা করে তা হল যেসব প্রকল্পের মাধ্যমে সাংস্কৃতিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ জলের নীচের স্থানগুলি ক্ষতিগ্রস্ত হওয়ার সম্ভাবনা থাকে সেসব কাজ শুরু করার আগে বিস্তারিত পর্যালোচনার প্রক্রিয়া মেনে চলার জন্য সংশ্লিষ্ট পক্ষগুলিকে বাধ্য করে। উদাহরণস্বরূপ উত্তর ক্যারোলিনার উপকূলের কাছাকাছি ইউএসএস মনিটরের অংশগুলি খুঁজে পাওয়ার বিখ্যাত ঘটনাটি উল্লেখ করা যায়, যা সম্ভব হয়েছিল ১০৬ ধারার প্রয়োজনীয়তার কারণে। যখন জলের নীচের প্রকল্পে কাজ করা গোষ্ঠীগুলি এই নিয়মগুলি সাবধানতার সাথে মেনে চলে এবং সংরক্ষণের পরিকল্পনায় প্রকৃত প্রচেষ্টা চালায়, তখন তারা আমাদের যৌথ ইতিহাস রক্ষা করতে সাহায্য করে থাকে এবং অনুসন্ধানের কাজ চালিয়ে যাওয়ারও সুযোগ দেয়। এনএইচপিএ-এর নির্দেশিকাগুলি এমন একটি কাঠামো তৈরি করে যেখানে আমরা অনুসন্ধান করতে পারি কিন্তু স্থানগুলির ঐতিহাসিক মূল্যবানতা নষ্ট করি না।

পানির নিচে পাইপলাইন পরিদর্শন পদ্ধতি

YOLOv4কে পানির নিচে অবকাঠামো পর্যবেক্ষণের জন্য অভিযোজিত করা

YOLOv4 এর নতুন প্রয়োগ বাস্তব সময়ে জলের নীচে পাইপলাইন পর্যবেক্ষণে খুঁজে পাওয়া গেছে, যা ঐতিহ্যগত পদ্ধতির চেয়ে কঠিন পরিস্থিতিতেও পরিদর্শন সম্ভব করে তুলেছে। যে অবজেক্ট ডিটেকশন সিস্টেম দিয়ে এটি শুরু হয়েছিল, সেটি জলের নীচে পাইপলাইনের অংশগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য বেশ কার্যকর কিছুতে পরিণত হয়েছে। জলের নীচে পরিদর্শন করা মূলত খুব কঠিন, যেমন আলোর প্রতিসরণ থেকে শুরু করে ঘোলা জল পর্যন্ত বিভিন্ন সমস্যার মুখোমুখি হতে হয়, কিন্তু YOLOv4 এই সমস্যাগুলি অপেক্ষাকৃত ভালোভাবে মোকাবিলা করে। একটি গবেষণা পত্রে Deep Learning Approach for Objects Detection in Underwater Pipeline Images নামে প্রকাশিত হয়েছে যে এই মডেলটি প্রায় 94.21% গড় গড় সঠিকতা অর্জন করেছে, যা দ্রুত সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে অধিকাংশ প্রতিদ্বন্দ্বীদের চেয়ে ভালো। জলের নীচে অবকাঠামো রক্ষণাবেক্ষণকারী কোম্পানিগুলোর জন্য এর অর্থ হল যে তারা প্রতিটি পরীক্ষার জন্য ব্যয়বহুল গোতাখোর বা ডুবো জাহাজের উপর নির্ভর না করেই রক্ষণাবেক্ষণ কাজ সঠিকভাবে পরিকল্পনা করতে পারবে এবং মোট পরিচালন নিরাপত্তা বজায় রাখতে পারবে।

অ্যাকোস্টিক মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে লিক ডিটেকশন

অ্যাকোস্টিক সংকেতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করে আমরা সাবমেরিন পাইপলাইনে লিক সনাক্ত করার পদ্ধতি পরিবর্তন করছি, যা আমাদের পারম্পরিক পদ্ধতির তুলনায় অনেক বেশি সংবেদনশীলতা প্রদান করে। জলজ প্রাণীদের বিঘ্নিত না করেও এদের মধ্যে দিয়ে উপযোগী তথ্য প্রবাহিত হওয়ার কারণে জলের নিচে শব্দ তরঙ্গ পর্যবেক্ষণের জন্য সেরা বিকল্প হিসাবে অব্যাহত থাকে। এই সংকেতগুলি জটিল কম্পিউটার প্রোগ্রাম দ্বারা বিশ্লেষণ করা হয় যা অনিয়মিততা শনাক্ত করে যা কোথাও লিক থাকার সম্ভাবনা নির্দেশ করতে পারে। সম্প্রতি মারিন টেকনোলজি জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে পাইপলাইন সিস্টেমগুলি থেকে প্রাপ্ত আসল অ্যাকোস্টিক ডেটা দিয়ে মডেলগুলি প্রশিক্ষণের সময় অঙ্কুর ফলাফল পাওয়া গেছে। যদিও এই পদ্ধতিগুলি সমস্যা খুঁজে পেতে অবশ্যই সাহায্য করে, পরিবেশগত ক্ষতি এবং অপারেটরদের জন্য ব্যয়বহুল ডাউনটাইমও কমায়। ভবিষ্যতে, পাইপলাইনের স্বাস্থ্যের নিরবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণ এই উন্নতিগুলির সাহায্যে সম্ভব হয়েছে, যদিও অফশোর ইনফ্রাস্ট্রাকচারে এমন সিস্টেম বাস্তবায়ন অনেক কোম্পানির পক্ষে একটি চ্যালেঞ্জ হয়ে রয়েছে যারা মহাসাগর পরিবেশ রক্ষার বিষয়টি নিয়ে উদ্বিগ্ন।

সাগরিক সম্পদ সুরক্ষায় আবির্ভূত প্রযুক্তি

IoT সেন্সর এবং পরিদর্শন ক্যামেরার একীভূতকরণ

আইওটি প্রযুক্তি এবং জলের নিচে পরিদর্শন ক্যামেরা একসাথে ব্যবহার করা আমাদের সমুদ্রের সম্পদ পরিচালনার পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। এই আইওটি সেন্সরগুলি মূলত সিওয়ার ক্যামেরার কার্যকারিতা বাড়িয়ে দেয়, বাস্তব সময়ে পর্যবেক্ষণের সুযোগ করে দেয় এবং ডেটা সরাসরি পাঠানোর মাধ্যমে অপারেটরদের দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানানোর সুবিধা দেয়। এটি সমুদ্র পরিচালনার ক্ষেত্রে কী বোঝায়? এর ফলে আমরা নালা এবং জলের নিচের বিভিন্ন জিনিসপত্র আগের চেয়ে অনেক ভালো করে পর্যবেক্ষণ করতে পারি। এই দুটি প্রযুক্তি একসাথে ব্যবহার করলে অপারেটররা দূর থেকে মহাসাগরের পরিবেশ পর্যবেক্ষণ করতে পারেন, সমস্যা আগেভাগেই চিহ্নিত করতে পারেন এবং সমুদ্রের জীবদের ক্ষতি হওয়ার আগেই সমাধানের পদক্ষেপ নিতে পারেন। এই পদ্ধতি অনুসরণ করে সবুজ পরিচালন পদ্ধতি বজায় রাখতে সাহায্য করে এবং জল সংস্থানের বিষয়ে আরও বিস্তারিত তথ্য সরবরাহ করে।

সাইট সংরক্ষণের জন্য প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স

প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স অনেকটাই উপযোগী হয়ে উঠেছে জলের নীচের স্থাপনাগুলির ক্ষতি হওয়ার আগেই সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে, যাতে ক্ষতি হওয়ার পর প্রতিক্রিয়া না করে সংরক্ষণ দলগুলি আগেভাগেই পদক্ষেপ করতে পারে। বিভিন্ন উৎস থেকে সংগৃহীত সমস্ত তথ্য বিশ্লেষণ করলে এই ধরনের অ্যানালিটিক্স সরঞ্জামগুলি সংবেদনশীল এলাকাগুলির চারপাশে ধীরে ধীরে ক্ষয় হওয়া বা অপ্রত্যাশিত মানব কর্মকাণ্ডের মতো বিষয়গুলি চিহ্নিত করতে সাহায্য করে, যা জলের নীচের ঐতিহাসিক স্থানগুলির ক্ষতি করতে পারে। বিভিন্ন সাগর পরিবেশে এই পদ্ধতি কতটা কার্যকর হয়েছে সে বিষয়ে আসলেই অনেক গবেষণা রয়েছে। গ্রেট ব্যারিয়ার রীফের ক্ষেত্রটি একটি উদাহরণ হিসাবে নেওয়া যাক, যেখানে প্রেডিক্টিভ মডেলগুলি পৃষ্ঠে দৃশ্যমান লক্ষণ দেখা দেওয়ার অনেক আগেই উদ্বেগজনক পরিবর্তনগুলি চিহ্নিত করেছিল, যা বিশেষজ্ঞদের অতিরিক্ত কয়েক মাস সুরক্ষা পদক্ষেপ গ্রহণের সুযোগ করে দিয়েছিল। যদিও কোনো পদ্ধতিই নিখুঁত নয়, তবু এই প্রযুক্তিগত অগ্রগতি ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির চেয়ে আমাদের জলের নীচের ঐতিহ্যকে রক্ষা করতে অনেক বেশি সাহায্য করছে এবং এটি আমাদের সাগরের সাংস্কৃতিক সম্পদগুলি পরিচালনায় আরও পরিবেশ-বান্ধব পদ্ধতি অবলম্বনের দিকে এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছে আগামী বছরগুলিতে।