2023 সালে, বৈদ্যুতিক যানবাহনগুলি বিশ্বব্যাপী বিক্রি হওয়া সমস্ত গাড়ির প্রায় 14% ছিল, এবং কিছু বিশেষজ্ঞদের মতে ব্লুমবার্গএনইএফ-এর তথ্য অনুযায়ী 2030 সালের মধ্যে এই সংখ্যা 30%-এর বেশি হতে পারে। কেন? ভালো, গাড়িগুলি শক্তি দক্ষতার সঙ্গে ব্যবহার করার ক্ষেত্রে আরও ভালো হয়ে উঠছে, এবং সরকারগুলিও পরিবর্তন ঘটাচ্ছে। ইউরোপীয় ইউনিয়নকে উদাহরণ হিসাবে নিন, 2035 সালের মধ্যে তারা সম্পূর্ণরূপে পেট্রোল চালিত গাড়ির বিক্রয় বন্ধ করার পরিকল্পনা করছে। এই সব দ্রুত উন্নয়নের কারণে শিক্ষা ব্যবস্থাগুলি ধীরে ধীরে এগিয়ে আসছে। বর্তমানে অনেক স্কুলেই বিজ্ঞান ক্লাসে বৈদ্যুতিক গাড়িগুলি কীভাবে কাজ করে সম্পর্কিত বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত করা হয়। বিদ্যুৎকে গতিতে রূপান্তর করা এবং থামার সময় ব্যাটারি চার্জ করার মতো ফ্যান্সি ব্রেকগুলি এখন প্রচলিত শিক্ষার বিষয় হয়ে উঠছে। এটি সেই সব চাকরির জন্য তরুণদের প্রস্তুত করতে সাহায্য করে যা গাড়ি শিল্পে দশ বছর আগেও ছিল না।
আধুনিক ইভি তিনটি মৌলিক প্রযুক্তির উপর নির্ভরশীল:
এই সিস্টেমগুলি সমন্বিতভাবে কাজ করে, শীর্ষ-স্তরের ইনভার্টার ডিজাইন আগের মডেলগুলির তুলনায় 18% শক্তির ক্ষতি কমায়, যা গাড়ির মোট দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে।
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের 60% এর বেশি উচ্চ বিদ্যালয় এখন পদার্থবিদ্যা এবং প্রকৌশল কোর্সগুলিতে ইভি-কেন্দ্রিক মডিউল অন্তর্ভুক্ত করে। এই পাঠ্যক্রমগুলি হাতে-কলমে শেখার উপর জোর দেয়:
এই পরিবর্তনটি শিল্পের চাহিদাকে প্রতিফলিত করে—অটোমোটিভ নিয়োগকারীদের 72% সরাসরি ইভি অভিজ্ঞতা সহ স্নাতকদের অগ্রাধিকার দেয় (SAE International 2023)।
ব্যাটারি প্যাক অ্যাসেম্বলি এবং ডায়াগনস্টিক সফটওয়্যার প্রশিক্ষণ নিয়ে গঠিত ইভি ল্যাব চালু করার পর জেফারসন হাই স্কুলে উন্নত প্রকৌশল কোর্সগুলিতে নাম নথিভুক্তির হার 40% বৃদ্ধি পায়। 2023 সালের শিক্ষা বিভাগের একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে, ঐতিহ্যগত শিক্ষার তুলনায় এমন প্রোগ্রামে অংশগ্রহণকারী ছাত্ররা ইভি সিস্টেম একীকরণের কাজের জন্য 2.3 গুণ বেশি প্রস্তুত ছিল।
সফটওয়্যার ডিফাইন্ড ভেহিকল, বা সংক্ষেপে SDV, মৌলিক স্টিয়ারিং মেকানিজম থেকে শুরু করে বিনোদন ব্যবস্থা পর্যন্ত সবকিছু নিয়ন্ত্রণের জন্য কোডের উপর নির্ভর করে। কিছু গাড়ি নির্মাতা ইতিমধ্যেই এমন মডেল নিয়ে আলোচনা করছেন যাতে আগামী দশকের মাঝামাঝি নাগাদ প্রায় 650 মিলিয়ন লাইনের কোড থাকতে পারে। এতটা জটিলতার মধ্যে, এটা বলাই বাহুল্য যে অটোমোটিভ ইঞ্জিনিয়ারিং ক্ষেত্রে কাজ করতে চাওয়া সকলের জন্য সফটওয়্যার দক্ষতা একেবারে অপরিহার্য হয়ে উঠবে। স্কুল এবং প্রশিক্ষণ কেন্দ্রগুলি তাদের পাঠ্যক্রমগুলি অনুযায়ী সামঞ্জস্য করা শুরু করেছে, ROS2 এবং AUTOSAR-এর মতো গুরুত্বপূর্ণ ফ্রেমওয়ার্ক সম্পর্কে ছাত্রদের শেখানো হচ্ছে। এই শিক্ষাগত পরিবর্তনগুলি বাস্তব জীবনের শিল্পগুলিতে যা ঘটছে তার প্রতিফলন ঘটাচ্ছে, যেখানে নিয়মিত সফটওয়্যার আপডেট গ্রহণে সক্ষম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চালিত প্ল্যাটফর্মগুলির প্রতি ক্রমবর্ধমান আগ্রহ রয়েছে এবং ভবিষ্যতে স্বয়ংক্রিয় চালনার বৈশিষ্ট্যগুলি সমর্থন করবে।
ওভার-দ্য-এয়ার (ওটিএ) আপডেটগুলি স্মার্টফোনের মতো দূরবর্তী বৈশিষ্ট্য উন্নতি এবং বাগ ফিক্স করার অনুমতি দেয়। মডিউলার সফটওয়্যার আর্কিটেকচার কার্যকারিতা থেকে হার্ডওয়্যারকে আলাদা করে, পুনঃসন্ধান ছাড়াই চলমান উদ্ভাবনের অনুমতি দেয়। এই পদ্ধতিতে প্রতি বছর প্রতি যানবাহনে অটোমেকারদের প্রায় $1,200 সাশ্রয় হয় (ম্যাকিনসি 2023), যখন ছাত্রদের আধুনিক অটোমোটিভ সফটওয়্যারের জন্য গুরুত্বপূর্ণ এজাইল ডেভেলপমেন্ট এবং সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ অনুশীলন শেখায়।
আধুনিক সংযুক্ত গাড়িগুলি মূলত রোলিং ডেটা কেন্দ্রের মতো কাজ করে, ধ্রুবকভাবে 5G নেটওয়ার্ক এবং V2X প্রোটোকলগুলির মাধ্যমে তথ্য প্রেরণ ও গ্রহণ করে। উদাহরণস্বরূপ, সংঘর্ষ এড়ানোর সিস্টেমগুলি প্রায় প্রতি 10 মিলিসেকেন্ড অন্তর অন্তর তাদের অবস্থান সম্পর্কে তথ্য প্রচার করে, যা রাস্তার অবস্থা এবং আশেপাশের অন্যান্য গাড়িগুলি কী করছে তা জানতে সাহায্য করে। স্কুল এবং প্রশিক্ষণ কেন্দ্রগুলি এই জটিল মিথস্ক্রিয়াগুলির অনুকরণ করে ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করা শুরু করেছে, যা ছাত্রদের এই ডেটার প্রবাহ এবং বাস্তব সময়ে এটি কীভাবে প্রক্রিয়াজাত হয় তার সঙ্গে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা অর্জনে সাহায্য করে। এই প্রোগ্রামগুলি ভবিষ্যতের পেশাদারদের গঠন করছে যারা আমাদের শহরগুলিতে স্বয়ংচালিত প্রযুক্তি থেকে শুরু করে স্মার্ট ট্রাফিক ব্যবস্থাপনার পরবর্তী প্রজন্ম পর্যন্ত সবকিছুতে কাজ করবে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গাড়িগুলিকে স্মার্ট করে তোলে যেসব সেন্সরের মাধ্যমে তথ্য সংগ্রহ করে। এই সিস্টেমগুলি অংশগুলি কখন ব্যর্থ হতে পারে তা আন্দাজ করতে পারে, পরিবেশের উপর ভিত্তি করে গাড়ির চালনা পদ্ধতি সামঞ্জস্য করতে পারে এবং মুখ চেনাশোনার মাধ্যমে কেবিনের সেটিংস পরিবর্তন করতে পারে। অনেক বিদ্যালয় এখন NVIDIA DRIVE Labs-এর মতো জিনিস ব্যবহার করে যেখানে ছাত্ররা রাস্তার লেনগুলি চিহ্নিত করার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণে কাজ করে। একই সময়ে, এমন কিছু জেনারেটিভ এআই প্রোগ্রাম রয়েছে যা আরও ভালো ব্যাটারি তৈরি করতে সাহায্য করে। এই স্কুল প্রকল্পগুলি যা মূল্যবান করে তোলে তা হল এগুলি আসল গবেষণা ল্যাবগুলিতে যা ঘটে তার প্রতিফলন করে। ছাত্ররা লেভেল ফোর স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলির শক্তি প্রদানকারী অ্যাডাপটিভ অ্যালগরিদমগুলির সঙ্গে হাতে-কলমে কাজ করে, যার মানে তারা আজকের শিল্পের চাহিদার সঙ্গে সরাসরি প্রযোজ্য দক্ষতা শিখছে।
স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি ধারণ, গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ডেটা ব্যাখ্যার জন্য এবং নিরাপদ নেভিগেশনের জন্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের অ্যালগরিদমের জন্য LiDAR, ক্যামেরা এবং রাডার: তিনটি আন্তঃসংযুক্ত সিস্টেমের উপর নির্ভর করে। গবেষণা দেখায় যে ঐতিহ্যগত পদ্ধতির তুলনায় গভীর পুনরাবৃত্তি শেখা রুটের নির্ভুলতা 37% পর্যন্ত বৃদ্ধি করে (IEEE 2022), স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমে শিক্ষার্থীদের শিক্ষার জন্য একটি শক্তিশালী ভিত্তি তৈরি করে।
SAE আন্তর্জাতিক ছয়-স্তরের স্বায়ত্তশাসন স্কেল (স্তর 0–5) পাঠ্যক্রম উন্নয়নের নির্দেশনা দেয়, যেখানে 85% এর বেশি প্রোগ্রামগুলি লেভেল 2+ সিস্টেমে ফোকাস করে। শিক্ষার্থীরা অ্যাডাপটিভ ক্রুজ নিয়ন্ত্রণ এবং লেন রাখার প্রযুক্তির সঙ্গে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা অর্জন করে, বর্তমান শিল্প মানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সেন্সর ক্যালিব্রেশন এবং শর্তাধীন স্বয়ংক্রিয়করণে দক্ষতা গড়ে তোলে।
শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানগুলি তত্ত্বকে অনুশীলনের সাথে যুক্ত করার জন্য ছোট আকারের স্বয়ংক্রিয় প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করছে। রochester ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি-তে, শিক্ষার্থীরা কম খরচের LiDAR ব্যবহার করে একটি মিনি স্ব-চালিত গাড়ি তৈরি করেছে, যা বাধা অতিক্রমের ক্ষেত্রে 92% নির্ভুলতা অর্জন করেছে। এই উদ্যোগগুলি বাস্তব জীবনের STEM চ্যালেঞ্জগুলির প্রতিফলন ঘটায়, যার মধ্যে রয়েছে সেন্সর ফিউশন এবং বাণিজ্যিক স্বয়ংক্রিয় যানগুলিতে দেখা যাওয়া পরিবেশগত অভিযোজন।
2023 সাল থেকে স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি অগ্রণী স্বয়ংক্রিয় গতিশীলতা কোম্পানির সাথে সহযোগিতা করে প্রকৌশল শিক্ষার্থীদের উৎপাদন-মানের হার্ডওয়্যারে AI পথ অনুসন্ধান অ্যালগরিদম পরীক্ষা করার সুযোগ করে দিয়েছে। এমন অংশীদারিত্ব শিক্ষার্থীদের রাতের বেলায় পথচারী শনাক্তকরণের মতো জটিল পরিস্থিতির সম্মুখীন করে এবং প্রোটোটাইপ উন্নয়নের সময়কে 60% পর্যন্ত হ্রাস করে, যা শিক্ষা এবং উদ্ভাবন উভয়কেই ত্বরান্বিত করে।
আজকের আধুনিক অটো শিল্পের চাকরির বাজারে বর্তমানে এমন কর্মীদের চাহিদা রয়েছে যারা বৈদ্যুতিক সিস্টেম নিয়ে কাজ করতে পারে। ব্যাটারি ম্যানেজমেন্ট এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে সমস্যা নির্ণয়ের জন্য সফটওয়্যারের সাথে পরিচিত হওয়ার কথা ভাবুন। সংখ্যাগুলি এটাও সমর্থন করে – প্রায় 58 শতাংশ দোকান শুধুমাত্র তাত্ত্বিক জ্ঞানের চেয়ে বাস্তব সরঞ্জাম দিয়ে কাজ করা লোকদের বেশি পছন্দ করে। এই কারণে অনেক কারিগরি বিদ্যালয় পুরানো গ্যাস ইঞ্জিন ল্যাবগুলি ভেঙে ফেলেছে এবং সেখানে ইলেকট্রিক ভেহিকেল (EV) চার্জিং পয়েন্ট এবং স্ব-চালিত গাড়িতে ব্যবহৃত সেন্সর পরীক্ষার জন্য এলাকা স্থাপন করছে। কিছু ক্যাম্পাস স্থানীয় ডিলারশিপগুলির সাথে অংশীদারিত্ব করে যাতে শিক্ষার্থীরা স্নাতকোত্তর হওয়ার আগেই সর্বশেষ প্রযুক্তির উপর কাজ করার আসল অভিজ্ঞতা পায়।
প্রকল্পভিত্তিক শেখা ছাত্রছাত্রীদের যথার্থ অটোমোটিভ সমস্যাগুলিতে পদার্থবিদ্যা এবং কোডিং প্রয়োগ করতে সক্ষম করে। ওহমের সূত্র শেখানোর জন্য ডায়াগনস্টিক অনুকরণ (সিমুলেশন) ব্যবহৃত হয়, আবার এম্বেডেড C++ অনুশীলনীর মাধ্যমে মোটর নিয়ন্ত্রণ লজিক তৈরি করা হয়। গবেষণা দেখায় যে, শুধু বক্তৃতাভিত্তিক শ্রেণীর চেয়ে তত্ত্ব ও অনুশীলনের মিশ্র প্রোগ্রামে অংশগ্রহণকারী ছাত্রছাত্রীরা প্রকৌশল চ্যালেঞ্জগুলি 40% দ্রুত সমাধান করতে পারে (ন্যাশনাল এসটিইএম এডুকেশন কলাবোরেটিভ)।
উচ্চ বিদ্যালয়ের রোবোটিক্স দলগুলি LiDAR এবং মেশিন ভিশন ব্যবহার করে ক্ষুদ্র স্বাচালিত যানবাহন ডিজাইন করছে। টেক্সাসের একটি দল শিল্প গবেষণা ও উন্নয়নের সাথে মিল রেখে পুনরাবৃত্তিমূলক পরীক্ষার মাধ্যমে বস্তু চেনার ত্রুটি 62% কমিয়েছে। এই প্রকল্পগুলি পাইথন স্ক্রিপ্টিং, সেন্সর ক্যালিব্রেশন এবং ডিজাইন পুনরাবৃত্তি দক্ষতা গঠন করে, যা পেশাদার অটোমোটিভ ইঞ্জিনিয়ারিং কাজের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে খাপ খায়।
আরও বেশি সংখ্যক বিদ্যালয় প্রোটোটাইপ উন্নয়নের জন্য 3D প্রিন্টার এবং ভার্চুয়াল প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য অগমেন্টেড রিয়েলিটি সরঞ্জাম সহ মেকার স্পেস তৈরি করছে। স্মিথ টেক ইনস্টিটিউট দ্বারা 2024 সালের একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে উন্নত অটোমোটিভ ল্যাব সহ বিদ্যালয়গুলিতে দেখা গেছে ইঞ্জিনিয়ারিং প্রোগ্রামে ভর্তির হারে 31% বৃদ্ধি ঘটেছে। অনেক প্রতিষ্ঠান স্থানীয় ইলেকট্রিক ভেহিকেল স্টার্টআপগুলির সাথে মেন্টরশিপ প্রোগ্রামের মাধ্যমে সহযোগিতা করছে, যা নিশ্চিত করে যে পাঠ্যক্রমগুলি শিল্পের উন্নয়নের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ থাকে। এই বিনিয়োগের মাধ্যমে অনেক প্রতিষ্ঠান ছাত্রদের আরও ভালভাবে প্রস্তুত করতে পারছে, নিশ্চিত করে যে ইউ পাঠ্যক্রমগুলি শিল্পের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ থাকে। এই অন্তর্ভুক্তি শিল্প - একাডেমিক সহযোগিতা মডেল চালু নেই প্রসারিত s ছাত্রছাত্রীদের এনডিএস - সুযোগের উপর কিন্তু তাদের - - প্রান্ত শিল্পের প্রবণতা এবং প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তা।
যত যানবাহন বৈদ্যুতিক হচ্ছে এবং স্বয়ংক্রিয় চালনা প্রযুক্তির উন্নতি ঘটছে, ততই আমরা অটোমোটিভ জগতে সম্পূর্ণ নতুন ধরনের চাকরির দেখা পাচ্ছি। এখন লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারি প্যাকগুলির সমস্যা নিরাময় করতে ব্যাটারি সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারদের প্রয়োজন হচ্ছে এবং স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির জন্য বুদ্ধিমান নেভিগেশন সফটওয়্যার তৈরি করতে AI নেভিগেশন বিশেষজ্ঞদের প্রয়োজন হচ্ছে। ব্যাটারি সিস্টেম ইঞ্জিনিয়াররা লিথিয়াম-আয়ন প্যাকগুলির সমস্যা সমাধানে তাদের দিনগুলি কাটান, আবার AI নেভিগেশন বিশেষজ্ঞরা এমন অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করেন যা গাড়িকে "দেখতে" শেখায় সামনের রাস্তা। এই পরিবর্তিত পরিস্থিতির প্রতি সাড়া দিয়ে অনেক কারিগরি বিদ্যালয় বিশেষায়িত সার্টিফিকেশন কোর্স চালু করেছে। এই প্রোগ্রামগুলিতে ঐতিহ্যবাহী শ্রেণীকক্ষের শিক্ষার সঙ্গে হাতে-কলমে কাজের ওয়ার্কশপের মিশ্রণ ঘটানো হয়েছে, যেখানে ছাত্ররা আসল EV উৎপাদন লাইনে ব্যবহৃত হয় এমন সরঞ্জামগুলির সঙ্গে কাজ করার সুযোগ পায়। কিছু প্রতিষ্ঠান উৎপাদকদের সঙ্গে সরাসরি অংশীদারিত্বও করে যাতে প্রশিক্ষণার্থীরা পেশাদার পরিবেশে পা রাখার আগেই বাস্তব অভিজ্ঞতা অর্জন করতে পারে।
নিয়োগদাতারা এম্বেডেড সফটওয়্যার, LiDAR ইন্টিগ্রেশন এবং V2X যোগাযোগে দক্ষ পেশাদারদের খুঁজছেন—যা যান্ত্রিক থেকে বুদ্ধিমান ও সংযুক্ত প্ল্যাটফর্মের দিকে শিল্পের পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করে। এই দক্ষতাগুলি পাঠ্যক্রমে অন্তর্ভুক্ত করে, স্কুলগুলি ছাত্রদের প্রথম প্রজন্মের অটোমোটিভ সিস্টেমের প্রযুক্তিগত চাহিদা পূরণের জন্য প্রস্তুত করে।
যেসব স্কুল আধুনিক থাকতে চায়, আজকাল তারা গাড়ির প্রযুক্তি সংস্থাগুলির সাথে অংশীদারিত্ব করছে। গত সেমিস্টারে একটি টেকনিক্যাল কলেজের উদাহরণ নিন, যেখানে ছাত্ররা নিজেদের সৌরচালিত EV চার্জিং স্টেশন তৈরি করেছিল, যেখানে প্রকৃতপক্ষে প্রস্তুতকারকদের ব্যবহৃত সমস্ত পেশাদার মানের সরঞ্জাম ছিল। যেসব কলেজ তাদের প্রশিক্ষণ কার্যক্রম বাস্তব গ্যারাজে ঘটে চলা ঘটনার সাথে সমন্বিত করে, তাদের স্নাতকদের চাকরির ফলাফল ভালো হয়। এটা যুক্তিযুক্ত—যখন ছাত্ররা প্রকৃত শিল্প অনুশীলনের সাথে হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা লাভ করে, তখন তারা অটোমোটিভ উদ্ভাবনের চাকরির বাজারে আলাদা হয়ে ওঠে।
EN