নিরাপদ পানির সংকট যেখানে বৈশ্বিক অস্তিত্বের প্রশ্ন হয়ে দাঁড়িয়েছে, সেখানে বিজ্ঞানী “Nguyễn Duy Duy” তাঁর CSIRO দলের সাথে মিলে মহাদেশীয় স্তরে পানির গুণমান পূর্বাভাসের একটি শক্তিশালী অবকাঠামো তৈরি করছেন।
CSIRO (অস্ট্রেলিয়ার কমনওয়েলথ সায়েন্টিফিক অ্যান্ড ইন্ডাস্ট্রিয়াল রিসার্চ অর্গানাইজেশন)-এর একজন বিশেষজ্ঞ হিসেবে, আপনার মতে একটি বৈজ্ঞানিক মডেলকে দৈনন্দিন সিদ্ধান্ত গ্রহণের উপযোগী নির্ভরযোগ্য সিস্টেমে রূপান্তরের প্রধান চ্যালেঞ্জ কী?
একটি মডেল গবেষণাপত্র, ল্যাবরেটরি বা পরীক্ষামূলক ডেটাসেটে ভালো কাজ করতে পারে, কিন্তু কর্মকর্তাদের দৈনন্দিন কাজের উপযোগী সিস্টেম হয়ে উঠতে এর চেয়ে অনেক বেশি কিছুর প্রয়োজন হয়।
পানির গুণমানের ক্ষেত্রে প্রাকৃতিক ব্যবস্থা সর্বদা পরিবর্তনশীল। বৃষ্টিপাত, প্রবাহ, তাপমাত্রা, আলো, পুষ্টি, পলি, শৈবাল এবং মানুষের কার্যকলাপ একে অপরের ওপর প্রভাব ফেলে। এছাড়া ডেটাও নিখুঁত নয়: স্যাটেলাইট মেঘে ঢাকা থাকতে পারে, সেন্সর বিকল হতে পারে বা মাঠপর্যায়ের তথ্য অসামঞ্জস্যপূর্ণ হতে পারে। এই বিচ্ছিন্ন এবং অনিশ্চিত তথ্যগুলোকে একটি নির্ভরযোগ্য চিত্রে রূপান্তর করাই মূল চ্যালেঞ্জ।
বিভিন্ন দেশে কাজ করার সময় এই চ্যালেঞ্জ আরও বেড়ে যায়। প্রতিটি জায়গার প্রাকৃতিক অবস্থা, ডেটা পরিকাঠামো, প্রযুক্তিগত সক্ষমতা এবং শাসন ব্যবস্থা আলাদা। তাই পূর্বাভাসের সিস্টেম তৈরি করা কেবল একটি বৈজ্ঞানিক কাজ নয়, বরং এটি স্থানীয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়া এবং প্রযুক্তি পরিচালনার সাথে সামঞ্জস্য বিধান করার একটি উপায়।
আমার মনে হয়, মূল চাবিকাঠি হলো সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রয়োজনীয়তা। যারা জলাধার পরিচালনা করেন বা মাছ চাষ করেন, তাদের জটিল মডেলের প্রয়োজন নেই। তারা শুধু জানতে চান ঝুঁকি বাড়ছে না কমছে এবং পরবর্তী পদক্ষেপ কী হতে পারে। তাই আমি মডেলটিকে একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী সিস্টেমের অংশ হিসেবে দেখি, চূড়ান্ত পণ্য হিসেবে নয়।
আরও পড়ুন: আপনি কি Gen.T Leaders of Tomorrow 2026 হওয়ার জন্য প্রস্তুত?

Above CSIRO-এর পরিবেশ বিজ্ঞানী Nguyễn Duy Duy, যিনি Gen.T ভিয়েতনামের তালিকায় স্থান পেয়েছেন।
আপনার কাজ ফ্লুইড ডাইনামিকস, রিমোট সেন্সিং, এআই এবং মাঠপর্যায়ের ডেটার সমন্বয়ে গঠিত। ডেটার বিপুল পরিমাণ এবং অসামঞ্জস্যের মাঝে, মডেলকে একটি “অস্পষ্ট ব্ল্যাক বক্স” হওয়া থেকে বাঁচাতে আপনি কোন নীতি অনুসরণ করেন?
আমার কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নীতি হলো—মডেলটিকে অবশ্যই ডেটা থেকে শেখার পাশাপাশি প্রাকৃতিক জগতের পদার্থবিজ্ঞান, রসায়ন এবং জীববিজ্ঞানের নিয়মগুলোকে সম্মান করতে হবে। বর্তমানে এআই জটিল প্যাটার্ন শনাক্তকরণে দুর্দান্ত, কিন্তু যদি আমরা কেবল পরিসংখ্যানগত নির্ভুলতার পেছনে ছুটি, তবে পরিবর্তনের মুখে এই মডেল আর নির্ভরযোগ্য থাকে না।
পানির গুণমান বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আমি পর্যবেক্ষণকৃত তথ্যের সাথে ফ্লুইড ডাইনামিকস এবং জৈব-রাসায়নিক প্রক্রিয়ার জ্ঞান যুক্ত করার চেষ্টা করি। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনো মডেল শৈবাল বা ঘোলাটে ভাব পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেয়, তবে তা বৃষ্টিপাত, তাপমাত্রা এবং পুষ্টির উপাদানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে। একটি ভালো মডেল শুধু “কী ঘটবে” তা বলে না, বরং “কেন ঘটছে” তাও বুঝতে সাহায্য করে।
আরেকটি নীতি হলো অনিশ্চয়তার প্রতি সৎ থাকা। পরিবেশ বিজ্ঞানে সবকিছুর পরম উত্তর থাকে না। মডেল ব্যবহারকারীকে এটি জানানো জরুরি যে তথ্যের নির্ভরযোগ্যতা কতটুকু এবং কোন অবস্থায় ফলাফল পরিবর্তিত হতে পারে। আমার কাছে, স্বচ্ছতা কখনো কখনো নির্ভুলতার চেয়েও বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
একটি পূর্বাভাস ব্যবস্থা তৈরি করা কেবল একটি বৈজ্ঞানিক কাজ নয়, বরং এটি প্রতিটি জায়গার সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং তথ্য আদান-প্রদানের পদ্ধতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার একটি কৌশল।
আপনি অস্ট্রেলিয়ার বৈজ্ঞানিক ইকোসিস্টেমে কাজ করছেন এবং একই সাথে ভিয়েতনাম ও এশিয়া-প্যাসিফিক অঞ্চলে প্রকল্প চালাচ্ছেন। আপনার মতে, কোনো দেশ যখন পানির পূর্বাভাস এবং পরিচালনার সক্ষমতা তৈরি করে, তখন দুর্বলতম দিক কোনটি?
অনেকেই এখন স্যাটেলাইট, এআই এবং মডেলিংয়ের সুবিধা পায়। আসল কঠিন কাজ হলো সেগুলোকে একটি টেকসই অপারেটিং সিস্টেমে রূপান্তর করা।
তথ্যগুলো অনেক সময় বিভিন্ন সংস্থার কাছে ছড়িয়ে-ছিটিয়ে থাকে। প্রযুক্তিগত দলগুলো দক্ষ হলেও তথ্য শেয়ার করার প্রক্রিয়া, সিস্টেম বজায় রাখার সম্পদ বা নীতিনির্ধারকদের সাথে যোগাযোগের অভাব থাকে। এর ফলে প্রযুক্তির প্রভাব সীমিত হয়ে পড়ে।
আমি মনে করি, একটি দেশের পানির পূর্বাভাস এবং পরিচালনার সক্ষমতা বাড়াতে ডেটা পরিকাঠামো, জনবল এবং প্রাতিষ্ঠানিক সহযোগিতায় একইসাথে বিনিয়োগ করা প্রয়োজন। প্রযুক্তি স্থানান্তর করা যায়, কিন্তু প্রকৃত সক্ষমতা গড়ে তুলতে হয় স্থানীয় দল এবং তাদের বাস্তব চাহিদার ওপর ভিত্তি করে।
আরও পড়ুন: ভিয়েতনামের ১৬ জন Gen.T Leaders of Tomorrow 2026-এর সাথে পরিচিত হন।
আমি কেবল আরও নির্ভুল পূর্বাভাসের দিকেই নজর দিচ্ছি না, বরং পূর্বাভাসকে অভিযোজন শক্তিতে রূপান্তর করতে চাই। বিজ্ঞান যদি সমাজকে আগেভাগে প্রস্তুত হতে এবং ঝুঁকির ভালো ব্যবস্থাপনায় সাহায্য করে, তবেই তা সমাজের টিকে থাকার সক্ষমতা হিসেবে গণ্য হবে।
পানির প্রবাহ বা নিরাপত্তা নিয়ে কি এমন কোনো বৈজ্ঞানিক প্রশ্ন আছে, যা আপনার কাছে এখনো কঠিন মনে হয় কিন্তু আপনি তা নিয়ে কাজ করতে চান?
আমার প্রশ্নটি হলো: আমরা কীভাবে জটিল পানির ব্যবস্থার পূর্বাভাস যথেষ্ট দ্রুত, নির্ভরযোগ্য এবং সহজে বোধগম্য করে তুলতে পারি, যাতে ঝুঁকির আগেই পদক্ষেপ নেওয়া সম্ভব হয়?
পানি স্থির থাকে না। ভারী বৃষ্টিপাত, ভূমি ব্যবহারের পরিবর্তন, তাপপ্রবাহ বা দূষণ পানির গুণমান দ্রুত বদলে দিতে পারে। জলবায়ু পরিবর্তনের প্রেক্ষাপটে এই পরিবর্তনগুলো আরও চরম এবং অনাকাঙ্ক্ষিত হয়ে উঠছে।
পানি কেবল একটি প্রাকৃতিক সমস্যা নয়। নদীর কোনো সীমানা নেই, কিন্তু মানুষ বাঁধ দেয় বা পানির অধিকার নিয়ে বিতর্ক করে। তাই পানির প্রবাহের পূর্বাভাস দেওয়া কেবল একটি প্রযুক্তিগত সমস্যা নয়, বরং এটি একটি সামাজিক প্রশ্নও বটে।
আমি কেবল নির্ভুল পূর্বাভাসই চাই না, আমি চাই এই বিজ্ঞান যেন সমাজের টিকে থাকার সক্ষমতা হয়ে ওঠে। যদি আমরা ঝুঁকির পূর্বাভাস দিয়ে জননিরাপত্তা নিশ্চিত করতে পারি, তবেই আমাদের বিজ্ঞান সার্থক হবে।
নিবন্ধটি Tatler Vietnam Vol.22 থেকে অনূদিত।
CREDITS
Editor-in-Chief: Nikita Chu
Managing Editor: Hai Yen Ho
Head of Style: Nga H Nguyen
Art Director: Andy Trần
Photographer: Lê Lai, Kỳ Anh, Trí Nguyễn
Stylist: Long Ngọc
Producer: Joanne Dao
Editors: Lang Minh, Khương Hà, Quyên Hoàng, Sovy Han
Junior Editors: Hồng An, Emily Kỳ, Lana Nguyễn
Video Director: Viet Hoang
Videographer: Andrewng, Truong Dinh, Duc Anh, Vy Lê
Video Editor: Thiện Trung, Pham Gia Khanh, Vy Lê
Designer: Chau Duong, Dinh Gia Kiet, Anh Bui, Van Ly H
Retoucher: Nét Retouch
Social: Pham Gia Khanh
Makeup & Hair: Ngọc Li
Photo Assistant: Anh Nhựt, Lê Minh Quang
Gaffer/A.C: Hau Nguyen, Phuc
Stylist Assistant: Phúc Tín, Jayce, Minh Đức, Yến Nhi
Fashion: Gucci, Karl Lagerfeld, Calvin Klein, MoiDien
আরও পড়ুন
ভিয়েতনামের ১৬ জন Gen.T Leaders of Tomorrow 2026-এর সাথে পরিচিত হন
Gen.T Leaders of Tomorrow 2026: এশিয়ার ভবিষ্যৎ নেতৃত্ব খোঁজার এক দশক
Tatler Gen.T Leaders of Tomorrow 2026 এবং কিছু চমকপ্রদ পরিসংখ্যান




