Topics

16

Faculty Sections / ডিএনএ: ডেটা স্টোরেজ এর দারুণ ভান্ডার!

« on: May 11, 2018, 12:50:34 PM »

পৃথিবী দ্রুত বদলাচ্ছে। বদলে যাচ্ছে সকল ধারণা।

পুরো ইন্টারনেটের ফটোস, ভিডিওস, মিউজিক বা বড় বড় ডাটা সেন্টারের ডাটা বা ছোট ছোট ডাটা, সার্ভারের ডাটা—এসব ডাটাকে একসঙ্গে একদম ছোট করে একটি পানির গ্লাসের সমান জায়গায় স্টোর করা সম্ভব। জাপানিজ বিজ্ঞানীরা এই অসম্ভবকে সম্ভব করেছেন, যার নাম ডিএনএ (DNA) ডাটা স্টোরেজ।

ডিএনএ ডাটা স্টোরেজ

ইন্টারনেটে এখন পর্যন্ত মোট কত ডাটা স্টোরড করা আছে, তার কোনো নির্দিষ্ট হিসাব না থাকলেও আনুমানিক ১৫ জ্যাটাবাইট তথ্য পুরো ইন্টারনেটে সংরক্ষিত আছে। ১৫ জ্যাটাবাইট = ১৫,০০০,০০০,০০০,০০০ গিগাবাইট। এ ডাটাগুলো সংরক্ষিত আছে বড় বড় ডাটা সেন্টারগুলোতে। যেমন—গুগোল ডাটা সেন্টার, বড় বড় সার্ভারে, ছোট সার্ভারে এবং আপনার-আমার কম্পিউটারে। এই তথ্য সম্মিলিতভাবে পুরো ইন্টারনেট তৈরি করেছে। কিন্তু এত ডাটা আমরা স্টোর করি কীভাবে?

আমরা এই ডাটাগুলোকে সাধারণ উপায়ে স্টোর করে থাকি। যেমন—ম্যাগনেটিভ টেপ, হার্ডড্রাইভ, সলিড স্টেট ড্রাইভ, ফ্ল্যাশ স্টোরেজ ইত্যাদিতে আমরা আমাদের সব ডাটা সেভ করে রাখি। কিন্তু বর্তমান গবেষণায় জানা গেছে, ডিএনএ (DNA) এমন একটি জিনিস, যা ডিজিটাল ডাটা সংরক্ষণ করে রাখতে পারে। যেমনটা আপনিও জানেন, যদি কোনো বিজ্ঞানী পুরনো কোনো প্রাণীর ফসিল খুঁজে বের করেন, তবে তিনি তার ডিএনএ থেকে জানতে পারেন যে প্রাণীটি ছোট ছিল না বড় ছিল; প্রাণীটি কী খেত, কত বছর বেঁচে ছিল ইত্যাদি।

ডিএনএতে একটি প্রাণীর সব তথ্য সংরক্ষিত থাকে এবং লক্ষ-কোটি বছর পরেও এই তথ্যগুলো নষ্ট হয় না এবং আজকের দিনেও সেই হাজার বছর পুরনো ডিএনএ থেকে তথ্য রিকভার করা সম্ভব। এ ধারণার ওপর ভিত্তি করে অনেক বিশেষজ্ঞ চেষ্টা করেছেন যে, ডিএনএতে কি এভাবেই ডিজিটাল ডাটা সংরক্ষণ করা সম্ভব কি না? আর যদি ডাটা স্টোর করাও যায়, তাহলে কতটুকু ডাটা স্টোর করা যাবে এবং কীভাবে করা যাবে? আর সেই ডাটা কি রিকভার করা যাবে? এ বিষয়ের ওপর বিগত কয়েক বছর ধরে অনেক গবেষণা চলে আসছে।

সাম্প্রতিক ২০১২ সালে হার্ভার্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের কিছু ছাত্র এ বিষয়ের ওপর গবেষণা করেন এবং তারা ডিএনএর ভেতর ডাটা স্টোর করে প্রমাণ করে দেন যে ডিএনএতে ডাটা স্টোরেজ করা সত্যিই সম্ভব। বছরখানেক আগে একদল গবেষক ডিএনএর ভেতর ডাটা স্টোর করেন এবং তা রিকভার করতেও সফল হন এবং তারা প্রমাণ করতে সক্ষম হন যে ডিএনএকে অবশ্যই ডাটা স্টোরেজ হিসেবে ব্যবহার করা যায়। কারণ তারা স্টোর এবং রিকভার—দুটিই করতে সক্ষম হয়েছেন।

বিজ্ঞানীদের হিসাব মোতাবেক ১ মিলিমিটার কিউব ডিএনএতে ১ এক্সাবাইট তথ্য সংরক্ষণ করা সম্ভব। এর মানে ১ মিলিমিটার কিউব ডিএনএ = ১০,০০০,০০০,০০০ গিগাবাইট স্টোরেজ। চোখ বড় হয়ে যাওয়ার মতো কথা।

১ সেন্টিমিটার কিউব ডিএনএতে ১ জ্যাটাবাইট ডাটা সংরক্ষণ করা সম্ভব। আর পুরো ইন্টারনেট যেহেতু ১৫ জ্যাটাবাইট, সুতরাং ১৫ সেন্টিমিটার কিউব ডিএনএতে পুরো ইন্টারনেটকে বন্দী করা সম্ভব। তার মানে, একটি পানি খাওয়া গ্লাসের সমান জায়গায় পুরো ইন্টারনেটকে সংরক্ষণ করা সম্ভব।

ডিএনএ ডাটা স্টোরেজ প্রসেস কীভাবে কাজ করে?

ডিএনএর ভেতর মোট চারটি আলাদা আলদা নিউক্লিওটাইড থাকে। সেগুলো হলো—অ্যাডিনিন (Adenine), থাইমিন (Thymine), গোয়ানিন (Guanine) এবং সাইটোসিন (Cytosine)। একাদশ-দ্বাদশ শ্রেণির বইগুলোতে এ বিষয়গুলো সম্পর্কে কিছুটা ধারণা দেয়া আছে। যাই হোক, ডিজিটাল ডাটাগুলো ওয়ান এবং জিরোর রূপে থাকে বিটসের মধ্যে এবং ডিএনএ ডাটাগুলো ATCG রূপে থাকে।

এখন যদি এই জিরো এবং ওয়ানকে ATCG রূপে এনকোড করা যায়, তাহলে খুব সহজেই ডিএনএতে ডিজিটাল ডাটা স্টোর করা সম্ভব। এ ক্ষেত্রে A-এর মানে 0, T-এর মানে 1—এভাবে C, G-কে আলাদা আলদা হাফম্যান কোডের মান দিয়ে এনকোড করা হয় এবং সব ডাটাকে ডিএনএর নিউক্লিওটাইড প্যাটার্ন ATCG-তে আনা হয়। এরপরে এই ATCG প্যাটার্ন ব্যবহার করে একটি নতুন ডিএনএ তৈরি করা হয়, যেখানে ডাটা এনকোড করা থাকে। তারপর ডাটাটি রিকভার করার সময় ডিকোড করে আবার ডিজিটাল ওয়ান এবং জিরোতে ফিরিয়ে নিয়ে আসা হয় এবং এভাবেই ডাটা রিকভার হয়ে যায়। এই প্রসেসটি অনেক জটিল এবং প্রচুর ব্যয়বহুল। ডাটা লোড এবং রিকভার করতে অনেক ধাপ অবলম্বন করতে হয়। কিন্তু এটি অসম্ভব কিছু নয় এবং গবেষকরা আশ্বস্ত করেছেন যে ২০২৫ সালের মধ্যে আমরা ডিএনএকে ডিএনএ ডাটা স্টোরেজ হিসেবে ব্যবহার করতে পারব।

ডিএনএতে ডাটা স্টোর করা অনেক সুবিধাজনক। কেননা এতে ডাটা স্টোর করে রাখার জন্য বিদ্যুতের প্রয়োজন হয় না। তা ছাড়া স্টোর করা ডাটা হাজার হাজার বছর ধরে সংরক্ষিত রাখা সম্ভব। হার্ডড্রাইভের মতো ফেইল হওয়া বা হঠাৎ ডাটা হারিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা নেই বললেই চলে। আর সবচেয়ে মজার ব্যাপার হলো, একটি ম্যাচ বাক্সের সমান জায়গায় কত ডাটা স্টোর করে রাখা সম্ভব। কারণ ১ মিলিমিটার কিউব ডিএনএ যে পরিমাণ ডাটা সংরক্ষণ করতে পারবে, তা যদি সাধারণ হার্ডড্রাইভ দিয়ে করতে হয়, তবে হয়তো কয়েক লাখ হার্ডড্রাইভ দিয়েও সম্ভব হবে না।

ডিএনএ ডাটা স্টোরেজের দুটি অসুবিধাও আছে। এক তো হলো ডিএনএ থেকে ডাটা রিকভার করার প্রসেসটি এখন পর্যন্ত অনেক স্লো। কিন্তু এই বিষয়ের ওপরও অনেক কাজ করা হচ্ছে। বিজ্ঞানীরা ডিএনএ থেকে Random ডাটা অ্যাক্সেস করার জন্য গবেষণা চালিয়ে যাচ্ছেন। দ্বিতীয় সমস্যা হলো এর দাম। আসলে এই দুটি বিষয় নিয়ে চিন্তা করার তেমন কারণ নেই, কেননা এই প্রযুক্তি যত উন্নতি লাভ করবে, সামনের দিনে ততই এই অসুবিধা দুটি কমতে থাকবে। এর সুবিধার কথা এবং এর ক্ষমতার ব্যাপারটাই মূল বিষয়।

বেশি দিনের কথা না, এই তো উনিশ শতকের কথা। তখন এমনও এক সময় গেছে, যেখানে ৫ মেগাবাইট ডাটা সংরক্ষণ করার জন্য হার্ডড্রাইভ ট্রাকে করে নিয়ে আসতে হতো। আর সেখানে আজ একটি গ্লাসে পুরো ইন্টারনেটকে রাখার কথা চিন্তা করা হচ্ছে।

তো এই হলো পরবর্তী প্রযুক্তি এবং পরবর্তী বিজ্ঞান এবং আমি পুরো বিশ্বাসের সঙ্গে বলতে পারি, সামনের দিনে ডিএনএ স্টোরেজ অবশ্যই সফল হতে চলেছে এবং এর ব্যবহারও আমরা দেখতে পাব। হয়তো আপনার-আমার কম্পিউটারে ডিএনএ ডাটা স্টোরেজ থাকবে না। কিন্তু বড় বড় গবেষণা কেন্দ্র এবং ডাটা সেন্টারগুলোতে অবশ্যই ডিএনএ স্টোরেজ থাকবে।

17

Faculty Sections / Useful Google Search Techniques [INFOGRAPHIC]

« on: May 10, 2018, 01:03:01 AM »

Infographics are very amazing thing to get information about something in an image. Here is a infographics on Google search techniques.

18

Faculty Sections / পিডিএফ ফরম্যাটের কথা

« on: May 10, 2018, 12:16:39 AM »

PDF ডকুমেন্টের সাথে আমরা সবাই কমবেশি পরিচিত। পড়াশুনা, গবেষণা, অফিসকর্ম সবরকম কাজেই অন্যান্য ফরম্যাটের ডকুমেন্টের চেয়ে PDF ডকুমেন্ট বেশি ব্যবহৃত হয়। বসের ইন্সট্রাকশন, স্যারের অ্যাসাইনমেন্ট, বুক ডাউনলোড এসব কাজে পিডিএফের বিকল্প নাই। 
এই পিডিএফ ফরম্যাটের পরিচিতি, ইতিহাস, সুবিধা, অসুবিধা নিয়ে আমার এবারের spate। বিশেষ সংযোজন হিসেবে থাকছে কীভাবে অফিস ২০১৩ ডকুমেন্টকে পাসওয়ার্ড প্রটেক্টেড পিডিএফ ডকুমেন্ট বানাবেন তার ছবিসহ বর্ণনা।

PDF এর পূর্ণরূপ Portable Document Format. এটি ফাইলের এক্সটেনশন হিসেবে ব্যবহৃত হয়। যেকোন অপারেটিং সিস্টেমে ডকুমেন্ট দেখার সবচেয়ে জনপ্রিয় ফরম্যাট এটি। একে fixed-layout flat document বলে কারণ এতে টেক্সট, ফন্ট, ইমেজ বা অন্যান্য ধরণের তথ্য (মার্কআপ ইনফো)কে একই লেআউটে দেখানো হয় (মানে একই রকম ভাবে)।
১৯৯১ সালে Adobe Systems এর সহ-উদ্ভাবক জন ওয়ার্নক তার Camelot নামের সিস্টেমের জন্য এই ফাইল ফরম্যাট তৈরি করে। ১৯৯৩ সাল পর্যন্ত একমাত্র adobe Systemsই এটি ব্যবহার করত (নিজেদের সম্পদ হিসেবে)। পরে এরা স্বত্বাধিকার রেখে সবার জন্য বিনামূল্যে উন্মুক্ত করে দেয়। জুলাই ২০০৮ এ ISO-32000-1:2008 স্ট্যান্ডার্ডে Adobe এর Public Patent License করেদেয়। অ্যাডোব স্বত্ত্ব ছাড়েনি। তবে পিডিএফকে র‍য়ালিটি-ফ্রী করে দিয়েছে। অর্থাৎ পিডিএফ নিয়ে কাজ করলে (কাজ বলতে বোঝানো হচ্ছে আপ্লিকেশন তৈরি, ডেভেলপ করা ইত্যাদি) অ্যাডোবকে টাকা দিতে হবে না বা অনুমতি নিতে হবে না। ১৯৯৩ সালে পিডিএফ ভার্শন ১.০ বের হওয়ার পর ২০০৯ সাল পর্যন্ত অ্যাডোব পিডিএফ ১.৭ ভার্শন প্রকাশ করে। এখন ISO (ISO/NP 32000-2) ঠিক করে দেয় পিডিএফ এর নতুন ভার্শনগুলো কেমন হবে!



PDF এর কিছু এক্সটেনশন বেরিয়েছিলো কিন্তু সেগুলো তেমন জনপ্রিয়তা পায়নি। যেমন- PDF/X (পিডিএফফর এক্সচেঞ্জ), PDF/A (পিডিএফফর আর্কাইভ), PDF/E (পিডিএফফর ইঞ্জিনিয়ারিং) ইত্যাদি।

এই পিডিএফ ফরম্যাটের সুবিধা হল-
— যেকোন অপারেটিং সিস্টেমে চলে।
—এই ফরম্যাটে ডকুমেন্টের সাইজ অনেক কম হয়।   
— পোর্টেবিলিটি এর একটি ভালো সুবিধা।
— এই ধরণের ডকুমেন্ট ভাইরাস দ্বারা আক্রান্ত হয় কম (almost no chance)।
— এই ফরম্যাট সিকিউরড। যে কেউ চাইলেই এর পরিবর্তন করতে পারে না।
— এখনকার ব্রাউজারগুলোতে সরাসরি পিডিএফ ফাইল পড়া যায়।

এতো সুবিধার কথা বললাম, কিছু অসুবিধার কথাও জানা যাক-
— খুব প্রয়োজনের সময়ও এই ধরণের ডকুমেন্ট Edit করতে পারবেন না।
— পিডিএফ ফাইল থেকে টেক্সট কপি করা ঝামেলার কাজ।
— পিডিএফ ফাইলে পেপারের আকার (A4/Letter)ফিক্সড থাকে।

কিছু জনপ্রিয় Pdf সফটওয়্যার হলো- Adobe Reader, Foxit Reader, NitroPDF, doPDF, CutePDF, PDFedit, Qiqqa ইত্যাদি।

পিডিএফ এর পাশাপাশি আছে আরও অনেক রকম অনলাইন ডকুমেন্ট ভিউয়ার- ePub, DjVu, .mobi, PICT (for Mac) ইত্যাদি।

তথ্যসুত্রঃ উইকি, অ্যাডোব সিস্টেমের ওয়েবসাইট, মাইক্রোসফট অফিসের ওয়েবসাইট।

19

Travel / Visit / Tour / নৌপথে সাজেক ভ্রমণ

« on: May 09, 2018, 10:49:48 PM »

সাজেক উপত্যকা সমুদ্রপৃষ্ঠ থেকে প্রায় সতেরশ ফুট উচ্চতায়- যেন রাঙামাটির ছাদ। সাজেকের কংলাক চূড়া থেকে মেঘমুক্ত সময়ে দূর থেকে তাকালে পাহাড়ের বন্ধন পেরিয়ে চোখে পড়ে কাপ্তাই লেকের সুবিশাল জলধারা। ক্যামেরার লেন্স নয় চোখের রেটিনায় ধরা দেবে মনোমুগ্ধকর দৃশ্য।

কংলাকের অন্য পাশে ছড়িয়ে আছে বাংলাদেশের সীমানা ছুঁয়ে থাকা গভীর বন। বন থেকে ক্রমশ এখানে অরণ্যের ডানা আকাশ ছুঁয়েছে। নিবিড় বন কাচালং রির্জাভ ফরেস্টের অংশ। তরু পল্লবের ছায়ায ঘেরা আমাদের সাজেক-কংলাক।

সাজেকের পথে এবারের যাত্রাটা নদীপথ ধরে, নীল জল ছুঁয়ে পাড়ি দিব কাপ্তাই লেক। যাত্রার শুরুটা রাঙামাটির রিজার্ভ বাজার থেকে।

তখনও ভোরের আলোয় আড়মোড়া ভাঙেনি প্রকৃতি। দূরের পাহাড় ছুঁয়ে আছে লেকের টলমল জলের বুকে কত শত জলজ প্রাণী। হলুদ পাহাড় থেকে ঝরছে সোনালি আলোর ধারা। নীলকাশে মেঘ-রৌদ্দুর হাওয়ায়- লঞ্চে চড়ে রওনা হলাম শান্ত জলের ধারায়। সহযাত্রীদের রাতে ক্লান্তি যেন কেটে গেল নীল জলের মুগ্ধতায়। জলের ধারা ভেঙে ভেঙে অভিযাত্রীর দল ছুটল লংগদু পথে।

এখানে হাতের রেখার মতো ছোট ছোট দ্বীপ ছড়িয়ে আছে জলের চারপাশে। যেন জলদ্বীপের মাঝখানে ছোট ছোট বসতি। পানকৌড়ির ঝাঁকে কয়েকটা সারস পাখিও উড়ছে পানির উপর।

সবুজ পাহাড়, স্বচ্ছ পানি, নীল আকাশের বাহারি রংয়ের পসরা। জলের পথে একে একে পেরিয়ে যাচ্ছি ছোট্ট দ্বীপ। বিহার, বাজার, জেলেদের মাঝ ধরার ঘাট, পাথুরে পাহাড়।

শুভলং বাজারে কিছুক্ষণের বিরতি পেরিয়ে আবার যাত্রা হল গভীর লেক ধরে। বিস্তৃত লেক চারপাশে। অনেকাংশে জলের সীমানাটুকু চোখ এড়িয়ে যাই। বসন্তের সকাল প্রকৃতির স্নিগ্ধতায় মুগ্ধ হবে যে কেউ, লেকের পাশের প্রাকৃতিক বনজুড়ে হলুদ রংয়ের ক্যানভাস।
নীল জল ছুঁয়ে আছে দ্বীপগ্রাম কাট্টলি বিল, ছোট ছোট দ্বীপ, নিঃশব্দের জলাভূমিতে জেগে আছে কাট্টলি বিল বাজার। কাট্টলি বিল পেরিয়ে আমাদের লঞ্চ নোঙর করে লংগদু ঘাটে। লংগদু নেমেই মধ্যাহ্নভোজের পর্ব শেষ করি।

লেকের তীরে সবুজ জনপথ লংগদু, লংগদু জীপে যাত্রা করলাম মাঝ দুপুরে। দুপুরে অলস প্রকৃতি, সর্পিল পাহাড়ে পথ পেরিয়ে সবুজ বনানীতে চললাম, দূরের পাহাড়গুলো যেন আকাশ হেলান দেয়। কালো পাহাড়ে সীমানা পেরিয়ে দুর্গম বনের গন্ধ মেখে পাহাড়ের পথে সাজেকগামী পর্যটকের দল। দুপুরের রোদ মেখে জীপের ছাদে চললাম উপত্যকার দিকে, পথে স্বল্প চা বিরতি। চায়ের উষ্ণতাও যেন পাহাড়ের গন্ধ।

খোলা আকাশের নিচে বিশাল সমৃদ্ধ বনভূমির দিকে চোখ যায়। পাহাড়ের ভাঁজে ভাঁজে পাহাড়িয়া জুম চাষ, বাহারি ফসলের চাষে ভরপুর পাহাড়। উড়োবাজার, গঙ্গারামমুথ, নন্দরাম এসব পাহাড়ি-পাড়া পেরিয়ে আমাদের দ্বিতীয় যাত্রা বিরতি শেষ করে পৌছে গেলাম রুইলুই পাড়ায়।

তখন প্রায় সন্ধ্যা। পূর্ণিমায় আলোকিত পাহাড়ি রাজ্য। গভীর অরণ্যের পাড়ার দুপাশে কাচালং রির্জাভ ফরেস্টের দুর্গম বনাঞ্চল। আকাশজুড়ে সহস্র নক্ষত্র। আকাশের তারা যেন আছড়ে পড়বে পাহাড়ের পৃথিবীতে। উপত্যকা ভাঁজে ভাঁজে জমবে মেঘ, সাদা মেঘে ঢেকে যাচ্ছে পাহাড়। পূর্ণিমায় আলোয় আলোকিত পুরো পাড়া।

ধবধবে জোছনার আলোয় আলোকিত উপত্যকার পুরো রাজ্য। রাতের আলোয়, কাছে দূরের পাহাড়ের ভাঁজে ভাঁজে জেগে উঠছে ঘন সাদা কুয়াশা। এমনই ঘন যে, কুয়াশাকে মনে হয় মেঘের ভেলা। এরকমই মেঘের ভেলায় ডুবে যাওয়া পাহাড়ের চূড়াকে মনে হচ্ছিল সমুদ্রের পানিতে দাঁড়িয়ে থাকা বিচ্ছিন্ন দ্বীপ। বিভ্রম জাগে, একি আমাদের চেনা পৃথিবী!

প্রয়োজনীয় তথ্য: নৌপথে রাঙামাটি, শুভলং, কাট্টলি বিল, লংগদুও বেড়ানো যাবে সাথে সাজেক ভ্রমণ। ঢাকা থেকে এসি /ননএসি বাসে রাঙামাটি পৌঁছে, রাঙামাটি থেকে দেশি বোট বা লঞ্চে করে লংগদু, লংগদু থেকে জিপে করে সাজেক পৌঁছানো যায়।

নৌপথে সাজেক যাওয়ার সুবিধে হল এক ট্রিপে অনেকগুলো নান্দনিক জায়গায় বেড়ানো যায়। তবে সাজেকে রাত যাপনের জন্য রির্সোট বা রির্জাভ জিপ আগে থেকে ঠিক করে রাখতে হবে।

20

Faculty Sections / IT knowledge: How data becomes knowledge?

« on: May 07, 2018, 05:35:35 PM »

It is so called phrase that we are in the age of information. Information are derived from data. Data are raw facts. Everything we can observe can be defined as data. Suppose you are walking, some questions can be asked where you are walking. Why are you walking? What is your walking speed kilometer per hour? Everything we find the answers are data. So data is everywhere.

When a collection of data are accumulated for a purpose and arrange them or process them then it becomes information. We are in the age of the information today. Back to the previous example you can say, I walk every morning at 2 kilometer per hour. This is the information derived from given data.

[It is noted from Wikipedia: Walking speeds can vary greatly depending on many factors such as height, weight, age, terrain, surface, load, culture, effort, and fitness. The average human walking speed is about 5.0 kilometers per hour (km/h), or about 1.4 meters per second (m/s), or about 3.1 miles per hour (mph).]

So, we concludes information is processed data. Now if you make decision based on the information it becomes knowledge. Knowledge invokes wisdom. We can make decision from knowledge. We apply some conditions on information to get knowledge.

How much we rich can be determined how much data we have.