একটা বিশাল মেশিন না, কয়েকটা ছোট লেনেই কাজটা জমে
রিসাইক্লিং সেন্টারের বেল্টটা কাঁপতে কাঁপতে চলছে। বোতল, কাগজ, ক্যান, ভাঙা প্লাস্টিক সব একসাথে। একটাই বড় ছাঁটাই মেশিনে সব ঢোকালে লাইন আটকে যায়, ভালো জিনিসও মিস হয়। ম্যানেজার বলল, একই ঢিবি কয়েকটা স্টেশনে ভাগ করে দাও।
এই জ্যামটা ছবি চিনতে শেখানো কম্পিউটারেও হয়। আগে অনেক সময় ভাবা হতো, একটাই বড় ব্যবস্থা বানালেই সব ছবি ধরা যাবে। কিন্তু সেটা ভারী হয়ে যায়, অনেক হিসাব করতে হয়, আর অনেক জায়গায় অকারণে একই কায়দায় খোঁজ চালায়।
নতুন ভাবনাটা ছিল বেল্টের মতোই এক জায়গায় কয়েকটা লেন রাখা। এক লেন ছোট দাগ খোঁজে, আরেকটা মাঝারি আকার, আরেকটা বড় আকার, আরেকটা সহজভাবে মসৃণ করে। শেষে সব ফল একসাথে জুড়ে পরের ধাপে যায়। মানে, আবর্জনার সাইজ দেখে আলাদা স্টেশন যেমন, ছবির ইঙ্গিতের সাইজ দেখেও আলাদা লেন। একসাথে কয়েক সাইজ দেখলে বেশি জিনিস ধরা পড়ে।
কিন্তু সব লেন যদি ভারী হয়, বেল্ট আবার ধীর হবে। তাই আগে একটা দ্রুত প্রি-সোর্ট করা হলো, যেন পরে ভারী মেশিনগুলো কম কাজ পায়। কম্পিউটারের ভেতরেও আগে একদম ছোট একটা দ্রুত স্ক্যান দিয়ে তথ্য গুছিয়ে কমিয়ে নেয়, তারপর মাঝারি আর বড় স্ক্যানগুলো চালায়। এই ছোট স্ক্যানটা আরেকটা ছোট সিদ্ধান্তের ধাপও যোগ করে, তাই সিগনালটা একটু বেশি কাজে লাগে।
এভাবে অনেকগুলো বহু-লেন ধাপ সাজালে ভেতরের রাস্তা লম্বা হয়, তবু খরচ নিয়ন্ত্রণে থাকে। শেখানোর সময় মাঝপথে ছোট ছোট সাইড-চেকারও বসানো হয়, যেন শুরু দিকের অংশগুলোও ঠিকমতো দিকনির্দেশ পায়। কাজের সময় এই সাইড-চেকারগুলো সরিয়ে শুধু মূল দ্রুত পথটাই থাকে।
এই ধাঁচটা পরে বড় একটা ছবি-চেনার প্রতিযোগিতায় খুব ভালো ফল দেখায়, আগের অনেক ভারী ব্যবস্থার চেয়ে কম জিনিস জমিয়ে। তখন বোঝা গেল, জোরটা শুধু বড় হওয়ায় না। একই জায়গায় কয়েক সাইজ একসাথে দেখা, আর আগে দ্রুত গুছিয়ে নিয়ে তারপর ভারী কাজ করা। আজ ছবি খোঁজা আর জিনিস ধরার কাজে এই ভাবনা অনেক জায়গায় ছায়া ফেলেছে।