শুরুটা যেখানে হয়েছিল—বাংলাদেশ
ছোটবেলা থেকেই আমার মাথায় দুটো প্রশ্ন ঘুরত: "কেন" আর "কীভাবে"। কোনো যন্ত্র কীভাবে কাজ করে, একটা সমস্যা কেন এভাবেই সমাধান হয়। এই কৌতূহল থেকেই প্রযুক্তির দিকে ঝোঁকা। বাংলাদেশে বেড়ে ওঠার সময় resource সীমিত ছিল। ইন্টারনেট স্পিড কম, বাংলায় ভালো learning material প্রায় ছিলই না, আর প্রোগ্রামিং নিয়ে আলোচনা করার মতো মানুষও হাতে গোনা।
তারপরও প্রতিদিন একটু একটু করে শেখা চালিয়ে গিয়েছিলাম। তখন বুঝিনি এসব ছোট ছোট নিয়মিত অভ্যাস কোথায় নিয়ে যাবে, কিন্তু এখন পেছন ফিরে দেখলে সেটাই ছিল ভিত্তি।
Scholarship আর Japan যাওয়ার সিদ্ধান্ত
Undergraduate শেষ করার পর একটা প্রশ্ন সামনে দাঁড়াল: দেশে থেকে এগোব, নাকি বাইরে গিয়ে নিজেকে challenge করব। Japan-এর কথা মাথায় আসে কয়েকটা কারণে। Technology-তে world-class research, কাজের প্রতি discipline আর quality নিয়ে যে সুনাম, আর একটা scholarship route যেটা আর্থিকভাবে সম্ভব করে তুলেছিল ব্যাপারটা।
Scholarship-এর application process সহজ ছিল না। Document ready করা, প্রতিটা deadline ঠিকমতো মেনে চলা, আর গবেষণার আগ্রহ এমনভাবে লেখা যাতে reviewer বুঝতে পারেন কেন এই আবেদন বিবেচনা করা উচিত—এসব মিলিয়ে বেশ কয়েক মাসের প্রস্তুতি লেগেছিল। শেষমেশ scholarship পাওয়ার পর প্রথমবার বাংলাদেশ ছেড়ে Japan-এ পা রাখি।
Shizuoka University: প্রথম কয়েক মাস
Shizuoka-তে নামার পর প্রথম কয়েক সপ্তাহ সত্যিই কঠিন ছিল। ব্যাংক account খোলা, supermarket-এ কেনাকাটা করা—দৈনন্দিন সবচেয়ে সাধারণ কাজগুলোতেও একটা অসহায়তা কাজ করত। Class-রুম English-medium হলেও campus-এর বাইরে জাপানি ভাষা না বোঝার frustration প্রায় প্রতিদিনের সঙ্গী ছিল।
কিন্তু কাজের চাপে আর নতুন পরিবেশে মানিয়ে নিতে নিতে জিনিসগুলো একটু একটু সহজ হতে থাকল। Fukuta Laboratory-তে Master's in Computer Science-এর গবেষণা শুরু হলো—প্রথমে Game Theory ও Multi-Agent Systems নিয়ে, পরে Health Management-এর জন্য Recommender Systems নিয়ে। নিজের গবেষণার ফলাফল প্রথমবার একটা conference paper হিসেবে দেখার মুহূর্তটা এখনও মনে আছে। শেষ পর্যন্ত IEEE ও IEICE-তে দুটো কাজ publish হয়েছিল।
গবেষণা থেকে যা সবচেয়ে বেশি শিখেছি তা হলো ধৈর্য ধরে "কেন"-এর উত্তর খোঁজা। একটা experiment বারবার fail হয়, data-তে কোনো pattern দেখা যায় না, তারপর হঠাৎ একদিন সব টুকরো মিলে যায়। এখন কোনো সমস্যায় পড়লে প্রথমেই assumption না ধরে data ও evidence খোঁজার চেষ্টা করি—এই অভ্যাসটা industry-তেও কাজে লেগেছে।
Niche Creation: ল্যাব থেকে factory floor
Master's শেষ করে প্রথম full-time job আসে Niche Creation-এ, AI, Robotics ও Computer Vision নিয়ে। এখানে কাজটা research-এর চেয়ে সম্পূর্ণ ভিন্ন ছিল—এখানে theory-কে সরাসরি চলমান যন্ত্রে রূপান্তর করতে হতো।
Robotic picking system, visual inspection, industrial camera আর PLC নিয়ে কাজ করতে করতে বুঝেছিলাম software শুধু কোডে সীমাবদ্ধ থাকে না, physical world-এর সাথে নিখুঁতভাবে মিলিয়ে চলতে হয়। Python, OpenCV আর YOLO দিয়ে যে automation solution তৈরি হয়েছিল সেগুলো সরাসরি factory floor-এ প্রতিদিন চলত—একটা bug মানেই সরাসরি production-এ প্রভাব, কোনো "পরে ঠিক করে দেব" নেই।
এই সময়ের একটা project আমার কাছে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ ছিল: paralysis-আক্রান্ত রোগীদের জন্য একটা hospital monitoring system। এই কাজ করতে গিয়ে প্রথমবার সত্যিকারভাবে বুঝেছিলাম technology যখন সরাসরি কারো দৈনন্দিন জীবন সহজ করে দেয়, তখন সেই কাজের একটা আলাদা ওজন থাকে।
Aspark-এ এখন
এখন Aspark Co., Ltd.-এ System Engineer হিসেবে কাজ করছি—battery manufacturing software, computer vision, আর automated reporting ও decision-support system নিয়ে। এখানে বড় শিক্ষা হলো, individual talent-এর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ team-এর সাথে ঠিকমতো কাজ করা, quality নিয়ে আপস না করা, আর একটা ছোট decision-ও যে দীর্ঘমেয়াদে কতটা প্রভাব ফেলতে পারে সেটা বোঝা।
আজ যা মনে হয়
বাংলাদেশ থেকে Japan পর্যন্ত এই পুরো পথে—scholarship application-এর রাত জাগা দিন, Fukuta Lab-এর research paper, Niche Creation-এর factory floor, আর এখন Aspark-এর দায়িত্ব—একটা জিনিস মোটামুটি সবখানেই ছিল: প্রশ্ন করে যাওয়া, লেগে থাকা, আর যা শিখেছি তা অন্যদের সাথে ভাগ করে নেওয়া।
Bengali-friendly learning resource বানানো বা কাউকে scholarship নিয়ে guide করা—এই কাজগুলো করার সময় আসলে সেই নিজেকেই সাহায্য করছি, যে একদিন বাংলায় ভালো কোনো resource খুঁজে পায়নি। Japan-এ পড়াশোনা বা career গড়তে চাইলে জেনে রাখুন, পথটা সহজ না, কিন্তু ঠিকমতো প্রস্তুতি নিয়ে এগোলে সম্ভব।
আমার scholarship guide-গুলো দেখতে পারেন, আর নিজের প্রশ্ন থাকলে যোগাযোগ করুন।
