Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot (SIRI 2025)

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 tadqiqotlarda ham geologik axborotlarni tasniflash va tizimlashtirishda muvaffaqiyatli qo‘llanilgan [1,2]. Metodologik jihatdan an’anaviy geologik tavsiflash uslublari bilan sun’iy intellekt tizimi asosidagi tavsiflar taqqoslandi. Bunda bajarilish muddati, ishtirok etuvchi mutaxassislar soni, tahlil aniqligi va qayta ishlash qulayligi kabi mezonlar hisobga olindi. Natijalarda iqtisodiy samaradorlik ko‘rsatkichlari sifatida vaqt tejalishi, mehnat unumdorligi va xarajatlar optimallashuvi baholandi[4]. Sun’iy intellekt tizimlarining yana bir muhim afzalligi — tahlil natijalarining qayta ishlanuvchanligidir. ChatGPT orqali yaratilgan tavsiflar saqlanadi, tahrir qilinadi, boshqa tizimlarga eksport qilinadi va kerak bo‘lsa avtomatik tarzda qayta ishlab chiqiladi. Bu esa geologik tadqiqotlar jarayonida ma’lumotlar bazasini yaratish, tahlillarni takomillashtirish va ilmiy izlanishlar samaradorligini oshirish imkonini beradi Geologik tavsiflashda ChatGPT tizimining geologik terminologiyani tushunish va mantiqan to‘g‘ri bog‘lay olish qobiliyati ham baholandi. Bu tizim shlif va anshlif tasvirlaridan olinadigan tavsifiy ma’lumotlarni kontekstual tahlil qilib, klassik geologik ifodalar orqali taqdim eta olganligi bilan ajralib turdi. Bu esa, nafaqat tavsiflashning tezligi va ishonchliligini, balki ilmiy tilda tavsif berish sifatini ham yuqori darajaga ko‘tardi. Natijalar va muhokama Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, geologik ma’lumotlarni sun’iy intellekt tizimi yordamida tahlil qilish an’anaviy yondashuvlarga nisbatan samaraliroq bo‘lib, ayniqsa iqtisodiy jihatdan bir qator ustunliklarga ega. An’anaviy usullarda har bir shlif yoki anshlif tavsifi malakali mutaxassis ishtirokida bir necha soat vaqt talab qilgan bo‘lsa, sun’iy intellekt yordamida bu jarayon bir necha daqiqa ichida bajarildi. Shuningdek, natijalar izchil, obyektiv va standart holatda taqdim etilishi sababli insoniy xatolik ehtimoli minimal darajaga tushgan [1,2]. Tadqiqot natijalari raqamli geologiya konsepsiyasi doirasida sun’iy intellekt texnologiyalarining muvaffaqiyatli integratsiyasini ko‘rsatadi. AI asosidagi tavsiflash vositalari — bu faqat matn yaratish emas, balki ilmiy tahlilga asoslangan raqamli model qurish uchun asos bo‘lib xizmat qilmoqda. Bunday yondashuv zamonaviy kon geologiyasi, geoxavfsizlik, ekologik monitoring va texnogen jarayonlar tahlilida ham qo‘llanilishi mumkin Quyidagi jadvalda an’anaviy va sun’iy intellektga asoslangan geologik tahlil uslublari o‘rtasidagi asosiy farqlar ko‘rsatilgan: 1-jadval. An’anaviy va sun’iy intellekt yondashuvlarining solishtirma jadvali № Ko‘rsatkich An’anaviy uslub Sun’iy intellekt asosida 1 Tahlilga ketgan vaqt 1–2 soat (1 namuna) 1–3 daqiqa (1 namuna) 2 Mutaxassis ishtiroki Majburiy Shart emas 3 Tavsiflash aniqligi Subyektiv Obyektiv va izchil 4 Takroriy tahlil qulayligi Qiyin Oson va avtomatik 5 Xarajatlar Yuqori Nisbatan past 6 Standartlashgan tavsif Kam Yuqori darajada standart 201 tizimi

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot 7 Axborotni umumlashtirish Qo‘lda, sekin Tez, aniq yondashuv 8 Subyektiv xatolik ehtimoli Yuqori Minimal Avtomatlashtirilgan tahlil yondashuvi orqali bir necha namunalar ustida bir vaqtning o‘zida ishlash, ma’lumotlarni umumlashtirish, fazalararo bog‘liqliklarni aniqlash va strukturaviy tushunchalarni yaratish imkoniyati mavjud bo‘ldi. Tahlil jarayonining tezlashishi va inson mehnatining qisqarishi tufayli umumiy xarajatlar ham sezilarli darajada kamaygan [3,4]. Natijalar shuni ko‘rsatmoqdaki, sun’iy intellekt vositalarini geologik topshiriqlarda qo‘llash vaqt va mehnat resurslarini tejaydi, tahlil sifatini barqarorlashtiradi va ilmiy baholash jarayonini tezlashtiradi. Bu esa zamonaviy geologik ishlarni raqamlashtirish va avtomatlashtirishga xizmat qiladi. Ushbu yondashuv kelajakda geologik tahlillarni avtomatlashtirish, sun’iy intellekt vositalarini modellashtirish dasturlariga integratsiya qilish va AI bilan ishlovchi geologik mutaxassislar tayyorlash kabi yo‘nalishlarda rivojlantirilishi mumkin. Ayniqsa, resurslarni tejovchi yondashuv sifatida, bu metodologiya kichik geologik loyihalar, tezkor baholash ishlari va ta’lim sohasida keng qo‘llanishi mumkin. Shuni ta’kidlash lozimki, sun’iy intellekt tizimi yordamida geologik tavsiflarni avtomatik shakllantirish nafaqat vaqt va resurslar tejalishiga, balki tahlil natijalarining takrorlanuvchanligi va sifat jihatidan barqaror bo‘lishiga ham olib keladi. An’anaviy usullarda har bir tavsif inson tajribasiga tayanadi va natijada har xil mutaxassislar tomonidan turlicha ifodalangan tahlil matnlari yuzaga keladi. Bunda subyektivlik, stilistik farqlar, ayrim geologik xususiyatlarning chetlab o‘tilish holatlari kuzatiladi. Sun’iy intellekt esa har bir namunani bir xil formatda, tizimli yondashuv asosida tavsiflaydi. Ayniqsa, ma’danli minerallarning tarqalishi, qo‘shimcha minerallarning joylashuvi, darzlanish holati, yorqinlik darajasi va geokimyoviy bog‘liqlik kabi mezonlar asosida tavsiflarning izchil bo‘lishi geologik baholashda ob’ektivlikni ta’minlaydi. Bunday standartlashuv ilmiy xulosalarni solishtirish, ma’lumotlar bazasiga kiritish yoki avtomatik tahlil algoritmlari bilan integratsiyalash imkonini ham kengaytiradi. Sun’iy intellekt vositalarining bu kabi afzalliklari natijada geologik tavsiflash ishlarini insonga bog‘liq bo‘lmagan, avtomatik va yuqori ishonchli tizimga aylantirish imkoniyatini yaratadi, bu esa zamonaviy geologik ishlov samaradorligini yangi bosqichga olib chiqadi. Xulosa Ushbu tadqiqot geologik ma’lumotlarni sun’iy intellekt tizimi yordamida tahlil qilish nafaqat texnologik, balki iqtisodiy nuqtai nazardan ham samarali yechim ekanligini ko‘rsatdi. An’anaviy usullarda shlif va anshlif tavsiflari, geokimyoviy natijalar va geologik kuzatuvlar ustida ishlash ko‘p vaqt va mehnat talab qilsa, sun’iy intellekt orqali ushbu jarayonlar avtomatlashtirilgan, izchil va tezkor shaklda amalga oshiriladi. Bu esa umumiy xarajatlarning kamayishi, mehnat resurslarining samarali taqsimlanishi va tahlil sifatining barqarorligini ta’minlaydi. Sun’iy intellekt tizimi, ayniqsa ChatGPT asosidagi algoritmlar, geologik matnlarni avtomatik ravishda tavsiflaydi, tasniflaydi va geokimyoviy natijalarni umumlashtirish orqali 202

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 xulosalar chiqarishga yordam beradi. Bu yondashuv inson omiliga bog‘liq subyektiv xatoliklarni kamaytiradi va ilmiy tavsiflashda yuqori darajadagi obyektivlikni ta’minlaydi. Xulosa qilib aytganda, sun’iy intellekt texnologiyalarini geologik tahlillarga joriy etish — bu faqat texnologik yangilik emas, balki iqtisodiy jihatdan ham foydali, raqamli geologiyaga o‘tishning muhim bosqichidir. Bu yondashuv O‘zbekistonda raqamli geologiyani shakllantirish yo‘lida muhim bosqichlardan biri sifatida qaralishi lozim. Adabiyotlar 1. Zhao T., Wang S., Ouyang C., va boshq. Artificial intelligence for geoscience: Progress, challenges, and perspectives // The Innovation. 2024. T. 5(5). 100691. DOI: 10.1016/j.xinn.2024.100691. 2. Zawadzki J., Kopytko M., Topolewska R. ChatGPT as a support tool in Earth Sciences // Earth-Science Reviews. 2023. Vol. 242. 104368. DOI: 10.1016/j.earscirev.2023.104368. 3. Koshimov M.Q., Tursunov A.A. Geologik-qidiruv ishlarining iqtisodiy asoslari. – Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Iqtisodiyot va moliya vazirligi nashriyoti, 2020. – 208 b. 4. Karimov A. Geologik resurslardan foydalanish samaradorligini baholashda zamonaviy yondashuvlar // Iqtisodiyot va innovatsion texnologiyalar. 2022. №4. 110–118. 203

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot KORPORATIV IDORALARARO AXBOROT ALMASHISH JARAYONLARINING BOSHQARUV USULLARI VA MODELLARI TAHLILI Uchqunova D.N Raqamli texnologiyalar va sun'iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti, dilsar1112@gmail.com Annotatsiya. Tezisda zamonaviy axborot texnologiyalari, ma’lumotlarni boshqarish tizimlari va ularni qo‘llashning amaliy jihatlari chuqur tahlil qilinadi. Asosiy e’tibor idoralararo muloqotni yaxshilash, ma’lumotlarning aniqligi, vaqtida yetkazib berilishi va xavfsizligini ta’minlashga qaratilgan. Tezisda turli korporativ boshqaruv modellari, jumladan, markazlashtirilgan va markazlashtirilmagan boshqaruv tizimlari, shuningdek, ulardan foydalanishning afzalliklari va kamchiliklari ko‘rib chiqiladi. Axborot almashinish jarayonlarini optimallashtirish orqali qaror qabul qilish jarayonlarini tezlashtirish, resurslardan samarali foydalanish va tashkilot ichidagi hamkorlikni mustahkamlash kabi masalalar yoritiladi. Shuningdek, axborot xavfsizligini ta’minlash, ma’lumotlarning maxfiyligini saqlash va tashkilotning raqamli transformatsiyasida axborot almashinishning o‘rni muhokama qilinadi. Natijada, korporativ idoralararo axborot almashinish jarayonlarini yanada samarali boshqarishga yo‘naltirilgan amaliy tavsiyalar va yechimlar taklif etiladi. Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt, axborot almashinuvi, korporativ boshqaruv, ma'lumotlar integratsiyasi, idoralararo hamkorlik, boshqaruv modellari. Kirish Jahonda axborot - strategik resurs hisoblanib, axborotning tashkil etuvchi elementlari hisoblangan ma’lumotlardan foydalanib bilimlarni akslantirish, hosil qilish, tuzilmalashtirishlar yordamida iste’molchiga tez va ishonchli yetkazib berishga alohida e’tibor qaratilmoqda. Bu borada, jumladan integrallashgan boshqaruv tizimlari axborot resurslariga ishlov berishda bilimlar bazasini shakllantirishning modellari va usullari yordamida akslantirish, deklarativ dasturlash va bilimlar bazasini kodlashtirish orqali formallashtirish hamda ulardan foydalanish samaradorligini oshirishga katta e’tibor qaratilmoqda. Ushbu sohada xorijiy mamlakatlarda, jumladan AQSh, Yaponiya, Korea Respublikasi, Xitoy, Germaniya, Avstraliya, Fransiya, Ispaniya, Buyuk Britaniya, Vengriya, Rossiya Federatsiyasi, Gretsiyada axborotlarga intellektual ishlov berish jarayonida bilimlar bazasini qurish, ekspert tizimlari orqali qaror qabul qilishni intellektual qo‘llabquvvatlashning matematik va dasturiy ta’minotini yaratish muhim ahamiyat kasb etmoqda. Respublikamizda ko‘plab soha-korxonalarini axborotlashtirish darajasini oshirishda axborot texnologiyalari, apparat-dasturiy vositalarni intellektual boshqarish tizimlari asosida axborotlarga ishlov berishning optimal usullari va mexanizmlarining milliy kontentni yaratish chora-tadbirlari amalga oshirilmoqda. Korporativ idoralararo axborot almashish tashkilot ichidagi qarorlar qabul qilish, resurslarni samarali taqsimlash va umumiy strategik maqsadlarga erishish uchun 204

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 muhimdir. Axborot almashishning samaradorligi tashkilotning ichki va tashqi muvozanatini ta’minlaydi. Boshqaruv tizimida turli ma’lumotlarni taqdim etish, boshqa tashkilotlar va hamkor korxonalar bilan o‘zaro integrallashgan rejimda ishlashda ma’lumotlarni uzatish funksional jarayonlar orqali amalga oshiriladi. Bu jarayonni amalga oshirishda ichki va tashqi talablar inobatga olinadi va tegishli muloqot tizimlari asossida axborot oqimi jarayoni sodir bo‘ladi. Ushbu jarayonning funksional sxemasi quyida 1-rasmda keltirilib o‘tilgan. 1-rasm. Korporativ boshqaruv axborot tizimida ma’lumotlarni uzatishning funksional sxemasi Korporativ axborot almashish tizimi - bu tashkilot ichida va tashqi muhit bilan axborot almashinuvini ta'minlovchi texnik va dasturiy vositalar majmuasi hisoblanadi. Ushbu tizim quyidagi asosiy tamoyillarga asoslanadi: • Yaxlitlik - barcha komponentlarning o‘zaro bog‘liqligi • Xavfsizlik - ma'lumotlarning himoyalanganlik darajasi • Moslashuvchanlik - o‘zgaruvchan sharoitlarga moslashish qobiliyati • Masshtablilik - tizimni kengaytirish imkoniyati • Ishonchlilik - uzluksiz ishlash qobiliyati Korporativ idoralararo axborot almashish, tashkilotlar o‘rtasidagi faoliyatni samarali boshqarish uchun muhim omil hisoblanadi. Axborot almashinuvi quyidagicha vazifalarni bajaradi: 1. Qaror qabul qilishni optimallashtiradi: Axborot to‘g‘ri va o‘z vaqtida taqdim etilsa, qarorlar tez va samarali qabul qilinadi. 2. Resurslarni boshqarishni yaxshilaydi: Axborot almashish yordamida resurslar (moliya, inson resurslari, vaqt va boshqalar) samarali taqsimlanadi. 3. Tashkilotlar o‘rtasidagi hamkorlikni mustahkamlaydi: Axborot almashish jarayonlari idoralararo o‘zaro hamkorlikni rivojlantiradi, yangi texnologiyalarni o‘zlashtirish va joriy etishni osonlashtiradi. 205

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Korporativ axborot almashish jarayonlarining boshqaruv usullari Axborot almashish jarayonlarini boshqarish uchun bir qator usullar mavjud. Ular turli tashkilotlar o‘rtasidagi axborot oqimini samarali boshqarish, resurslardan foydalanish va xavfsizlikni ta'minlashda muhim rol o‘ynaydi. Quyida shu boshqaruv usullari ko‘rib chiqilgan. 1. Markazlashgan boshqaruv usuli. Markazlashgan tizimda axborotlar yagona markazda saqlanadi va barcha idoralarga shu markaz orqali yuboriladi. Bu usul axborot oqimini yaxshilash, tarmoqdagi aloqani mustahkamlash va nazoratni osonlashtiradi. Shuningdek, markazlashgan tizim orqali axborot xavfsizligi yuqori darajada saqlanadi. Afzalliklari: mumkin. Axborotlarni boshqarish va tarqatish osonlashadi. Xavfsizlik yuqori darajada ta'minlanadi. Ma'lumotlarni yangilash va saqlashda markaziy nazoratni amalga oshirish Kamchiliklari: mumkin. - Markaziy tizimda yuzaga kelgan nosozliklar butun tarmoqni ta'sir qilishi Tizimning yanada moslashuvchanligi cheklangan. Single point of failure xavfi 2. Tarqatilgan boshqaruv usuli. Tarqatilgan boshqaruv usulida axborot almashish jarayonlari bir necha mustaqil tizimlar o‘rtasida amalga oshiriladi. Har bir tashkilot yoki idora o‘zining axborot tizimlariga ega bo‘lib, ular o‘rtasida ma'lumotlar tarmoq orqali almashiladi. Bu usul, o‘z navbatida, tizimning tezkor va erkin ishlashini ta'minlaydi. Afzalliklari: Jarayonlar tez va moslashuvchan bo‘ladi. Har bir idora o‘zining axborot tizimiga ega bo‘lib, erkin ishlash imkoniyatiga ega bo‘ladi. Kamchiliklari: - Axborotlar orasida uzilishlar yoki xatoliklar yuzaga kelishi mumkin. Markaziy nazorat va boshqaruvning yo‘qligi xavfsizlikka tahdid soladi. 3. Gibrid boshqaruv usuli. Gibrid boshqaruv usulida markazlashgan va tarqatilgan tizimlarning elementlari birlashtiriladi. Bu usulning asosiy maqsadi tizimning moslashuvchanligini va samaradorligini oshirishdir. Markaziy tizim orqali axborotlar boshqarilib, shuningdek, mustaqil tizimlar orqali ularni tezkor ravishda almashish imkoniyati mavjud. Afzalliklari: - Moslashuvchanlikni va samaradorlikni ta'minlashga yordam beradi. Xavfsizlik va nazoratni yaxshilaydi. Kamchiliklari: - Tizimni boshqarish yanada murakkab bo‘lishi mumkin. Resurslar va xarajatlar ko‘proq bo‘lishi mumkin. Axborot almashish modellari 206

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Axborot almashish jarayonlarini samarali tashkil etish uchun turli modellarni qo‘llash mumkin. Quyidagi modellar keng tarqalgan: 1. Interfaol model. Interfaol modelda tashkilotlar o‘rtasidagi axborot almashinuvi interaktiv tarzda amalga oshiriladi. Tizimlar o‘rtasida ma'lumotlar tarmoq orqali o‘zaro almashinadi, va bu jarayon doimiy ravishda yangilanib boradi. Bu model, ayniqsa, zamonaviy axborot texnologiyalarini qo‘llagan holda samarali ishlaydi. 2. Markazlashgan model. Markazlashgan modelda barcha axborotlar yagona markazda saqlanadi va kerakli tashkilotlarga tarqatiladi. Ushbu model axborot xavfsizligini ta'minlashda samarali bo‘lib, axborotlarning tezda yangilanishini osonlashtiradi. 3. Xususiy va davlat sektori o‘rtasidagi integratsiya modeli. Xususiy va davlat sektori o‘rtasidagi integratsiya modeli axborot almashish jarayonlarini yanada samarali tashkil etish imkonini beradi. Bu modelda davlat va xususiy sektor o‘rtasidagi axborot tizimlari integratsiyalashadi va ma'lumotlar almashinuvi osonlashadi. 1-jadval. Modellarni qiyoslash Model Kamchiliklari Qo‘llanilishi Yuqori nazorat, xavfsizlik, standartlashtiris h, ma’lumotlarning yaxlitligi, resurslardan samarali foydalanish. Moslashuvchanlikni ng pastligi, byurokratiya, qaror qabul qilishning sekinlashuvi, idoralarning tashabbuskorligini cheklash. Yuqori darajadagi xavfsizlik va nazorat talab qilinadigan sohalarda (masalan, moliya, mudofaa), kichik va o‘rta korxonalarda. Markazlashmaga n Moslashuvchanli k, tezkorlik, idoralarning mustaqilligi va tashabbuskorligi, innovatsiyalarni rag‘batlantirish. Nazoratning sustligi, axborotning takrorlanishi va ziddiyatli bo‘lishi, integratsiya muammolari, resurslardan samarasiz foydalanish, xavfsizlikning pastligi. Katta, tarmoqlangan tuzilmaga ega korporatsiyalard a, innovatsion faoliyat ustuvor bo‘lgan sohalarda (masalan, IT, marketing). Aralash (gibrid) Moslashuvchanli k va nazorat Murakkablik, boshqaruvni Ko‘pgina korporatsiyalar Markazlashtirilga n Afzalliklari 207

SIRI-2025 Model Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Afzalliklari Kamchiliklari Qo‘llanilishi o‘rtasidagi muvozanat, resurslardan samarali foydalanish, idoralarning ehtiyojlarini hisobga olish. muvofiqlashtirish zarurati, qaramaqarshiliklar kelib chiqishi mumkin. uchun optimal yechim bo‘lishi mumkin, ayniqsa o‘zgaruvchan muhitda faoliyat yuritadigan korxonalar uchun. Tarmoqli (setevoy) Tezkor axborot tarqalishi, idoralararo hamkorlikni rivojlantirish, bilim almashinuvini rag‘batlantirish, “gorizontal” aloqalarni mustahkamlash. SOA Yuqori darajadagi moslashuvchanli k, integratsiya, qayta foydalanish, tizimlarning o‘zaro ta’sirini soddalashtirish, IT xarajatlarini kamaytirish. Axborotning haddan tashqari ko‘pligi, shovqin, muhim ma’lumotlarni topish qiyinligi, nazoratning murakkablashishi. Loyihaviy boshqaruv, ilmiytadqiqot ishlari, jamoaviy ish talab qilinadigan sohalarda samarali. Texnik murakkablik, boshqaruvning murakkablashishi, xavfsizlikni ta’minlash masalalari. Katta, murakkab IT infratuzilmasiga ega korporatsiyalard a, turli tizimlarni integratsiya qilish zarur bo‘lgan hollarda. Amaliy Qoʻllanilishi - Markazlashtirilgan model davlat tizimlari va yirik korporatsiyalarda qoʻllaniladi. Decentralizatsiyalashgan model kichik va oʻrta bizneslar yoki mahalliy idoralar uchun mos keladi. Aralash model esa keng doiradagi tashkilotlar uchun universal yechimdir. Xalqaro Tajriba **AQSh:** Federal va shtat idoralari oʻrtasida aralash model qoʻllaniladi, bu markaziy nazorat va mahalliy moslashuvchanlikni birlashtiradi. 208

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 **Yevropa Ittifoqi:** YI davlatlari oʻrtasida axborot almashinuvini markazlashtirishga intiladi, lekin milliy tizimlarning mustaqilligini saqlab qoladi. **Singapur:** Markazlashtirilgan modelni raqamlashtirishda yuqori samaradorlikka erishgan. qoʻllab, davlat xizmatlarini Innovatsion yondashuvlar va texnologiyalar Korporativ idoralararo axborot almashish jarayonlarini yanada samarali qilish uchun yangi texnologiyalar va innovatsion yondashuvlardan foydalanish zarur. Bu texnologiyalar quyidagilarni o‘z ichiga oladi: 1. Blokcheyn texnologiyasi axborot xavfsizligini ta'minlashda yordam beradi. Blokcheyn tizimida har bir tranzaksiya va axborot almashinuvi bloklar shaklida saqlanadi, va bu ma'lumotlar manipulyatsiya qilishga qarshi himoyalangan bo‘ladi. 2. Sun'iy intellekt (AI) va katta ma'lumotlar texnologiyalari axborot almashish jarayonlarini tahlil qilish, prognozlash va qaror qabul qilishni optimallashtiradi. Bu texnologiyalar ma'lumotlarni tezda qayta ishlash va to‘liq tahlil qilish imkonini beradi. 3. Bulutli texnologiyalar orqali ma'lumotlarni saqlash va almashish jarayonlarini tezlashtirish mumkin. Bulutli platformalar orqali axborotlar real vaqt rejimida yangilanadi va barcha tashkilotlarga tezda yetkaziladi. Tahlil va natijalar Korporativ idoralararo axborot almashish jarayonlarining samaradorligini baholashda quyidagi mezonlar asosida tahlil qilish mumkin: Tezlik: Axborot almashishning tezligi. Tezkor axborot almashish jarayonlari samarali boshqaruvni ta'minlaydi. • Xavfsizlik: Axborot almashishning xavfsizligi va ishonchliligi. Xavfsizlikni ta'minlash uchun zarur choralar ko‘riladi. • Tavsiyalar Korporativ idoralararo axborot almashinuvi samaradorligini oshirish uchun quyidagi tavsiyalarni bajarish mumkin: • Axborot almashinuvi jarayonlarini optimallashtirish. • Axborot texnologiyalaridan samarali foydalanish. • Xodimlarning axborot almashinuvi ko‘nikmalarini rivojlantirish. • Axborot xavfsizligini ta’minlash. Xulosa Korporativ idoralararo axborot almashish jarayonlari tashkilotlar o‘rtasidagi samarali hamkorlikni ta'minlashda muhim ahamiyatga ega. Markazlashgan, tarqatilgan va gibrid boshqaruv usullarining qo‘llanilishi axborot almashish jarayonlarini samarali tashkil etishga yordam beradi. Innovatsion texnologiyalar va yondashuvlar orqali bu jarayonlarning samaradorligini yanada oshirish mumkin. Axborot almashish jarayonlarining boshqaruvi, o‘z navbatida, tashkilotlar o‘rtasidagi hamkorlikni va maqsadlarni amalga oshirishni yanada optimallashtiradi. 209

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Adabiyotlar 1. Davenport, T. H., & Prusak, L. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. 2. Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company. 3. Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2020). Management Information Systems: Managing the Digital Firm. 4. Askaraliyev O.U., Zaynutdinova M.B. “Development of the structure of the intelligent data processing system (on the example of the Integrated Management System):, Bulletin of TUIT: Management and Communication Technologies. 2020 year. 5. V.C. Morozov, G.N. Rogachev. Modeling of information and dynamic systems. Moscow: Automation and Management, 2009. - 232 p. 6. Objectives and models of ISO. CH.3. The technology of computer simulation and decision making: Sc.book/ I.V. Maximay, V.D. Levchuk, S.P. Zhogal, V.N. Poor habits. Gomel: BelGUT, 1999. – 150p 7. Choo, C. W. (2002). Information Management for the Intelligent Organization: The Art of Scanning the Environment. 8. Wilson K., "Cloud Computing Solutions", 2023 9. Davis L., "Microservices Architecture", 2024 10. Turgunov M.R., Mathematical and Instrumental Methods of Transport Forecasting, Scientific and Technical Journal of the Fergana Polytechnic Institute, Fergana, Tom 21, №3/2017, 175-177 p. 11. Anderson P., "Information Systems Management", 2023 210

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 TANA HARAKATLARINI TAHLIL QILISH ORQALI INSONNING HISSIY HOLATINI BAHOLASH Kurbanov Abduraxmon Alishboyevich Mirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy universitetining Jizzax filiali Annotatsiya: Ushbu maqolada insonning tana harakatlari orqali uning hissiy holatini aniqlash imkoniyatlari ko‘rib chiqiladi. Kundalik hayotda odamlarning qanday harakatlari ularning his-tuyg‘ulari haqida ma’lumot berishi mumkinligi va bu usulning foydalari tahlil qilinadi. Ishda oddiy kuzatish va zamonaviy texnologiyalardan foydalanish yo‘llari qisqacha muhokama qilinadi. Kalit so‘zlar: Tana harakatlari, tana tili, chuqur o‘rganish, kompyuter ko‘rishi, sensor texnologiyalari, mashinaviy o‘qitish, CNN, Takroriy Neyron Tarmoqlar (RNN), Kirish. Inson hayotining eng muhim qismlaridan biri bu his-tuyg‘ulardir. Biz har kuni quvonamiz, xafa bo‘lamiz, xavotirga tushamiz yoki hayajonlanamiz. Bu hislar nafaqat ichimizda, balki tashqarida – harakatlarimizda, yurishimizda, qo‘l ishoralarimizda va hatto o‘tirish uslubimizda ham namoyon bo‘ladi. Masalan, bir odamni ko‘rib, uning qanday kayfiyatda ekanligini taxmin qilish uchun uning yuziga qarash shart emas – uning qanday yurishi, qo‘llarini qay tarzda harakatlantirishi yoki ovozining ohangidagi o‘zgarishlar ham ko‘p narsani aytib beradi. Shu sababli, tana harakatlari orqali insonning hissiy holatini baholash degan mavzu juda qiziqarli va hayotiy ahamiyatga ega. Ushbu maqolada men shu mavzuni oddiy misollar bilan ochib berishga harakat qilaman va bu usulning kundalik hayotda qanday foydalari borligini ko‘rsataman. Tana harakatlari haqida gap ketganda, avvalambor, bu nima ekanligini tushunib olish kerak. Tana harakatlari deganda biz odamning yurishi, o‘tirishi, qo‘l ishoralari, boshini qimirlatishi yoki hatto kiyimlarini tuzatishi kabi oddiy harakatlarini nazarda tutamiz. Bu harakatlar ko‘pincha o‘zimiz sezmay qiladigan narsalar bo‘lib, lekin ular bizning ichki dunyomizning ko‘zgusidek bo‘lib xizmat qiladi. Masalan, agar bir odam xursand bo‘lsa, u ko‘proq sakrab yurishi, qo‘llarini keng ochib harakat qilishi mumkin. Agar xafa bo‘lsa, aksincha, yelkalari tushib, sekin yurishi ehtimol. Bu oddiy ko‘rinadigan narsalar aslida juda muhim ma’lumot beradi va odamlar o‘rtasidagi muloqotda katta rol o‘ynaydi. Materiallar va metodlar. Chuqur o‘rganish (deep learning) – bu sun’iy intellektning bir sohasi bo‘lib, u inson miyasiga o‘xshash tarzda ma’lumotlarni tahlil qilishga imkon beradi. Tana harakatlarini tahlil qilishda chuqur o‘rganish modellari juda muhim, chunki ular odamlarning murakkab harakatlarini aniqlab, ulardan hissiy holatni taxmin qilishda oddiy usullardan ko‘ra ancha samarali. Bu bo‘limda biz qaysi chuqur o‘rganish modellari ishlatilishini, ulardan qanday foydalanish mumkinligini va ularning matematik asoslarini oddiy tilda tushuntiramiz. Konvolyutsion neyron tarmoqlari (Convolutional Neural Networks, CNN) 211

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot CNN modellar videolar yoki rasmlardan tana harakatlarini aniqlashda juda yaxshi ishlaydi. Masalan, bir odamning yurishi yoki qo‘l harakati videoga olinganda, CNN bu tasvirlarni qismlarga bo‘lib tahlil qiladi. Bu model "konvolyutsiya" deb ataladi, ya’ni tasvirning har bir kichik qismini alohida ko‘rib, undagi muhim xususiyatlarni ajratib oladi – masalan, qo‘lning holati yoki yurishning tezligi. Qaytalanadigan neyron tarmoqlari (Recurrent Neural Networks, RNN) RNN modellar harakatlarning ketma-ketligini tahlil qilishda foydali. Masalan, bir odam qo‘lini birinchi ko‘tarsa, keyin silkitib, so‘ng pastga tushirsa, RNN bu harakatlarning tartibini eslab qoladi va ulardan ma’no chiqaradi. Bu model vaqt o‘tishi bilan o‘zgaradigan harakatlarni tushunishda juda muhim. LSTM (Long Short-Term Memory) modellari LSTM – bu RNN ning rivojlangan turi bo‘lib, u uzunroq harakat ketma-ketliklarini eslab qolishga qodir. Masalan, agar bir odam bir necha daqiqa davomida harakat qilsa (yursa, o‘tirsa, qo‘llarini harakatlantirsa), LSTM bu harakatlarni bir-biriga bog‘lab, umumiy xulosa chiqaradi. Bu model xavotir yoki quvonch kabi murakkab hissiyotlarni aniqlashda yaxshi natija beradi. Transformatorlar (Transformers) Transformatorlar so‘nggi yillarda mashhur bo‘lgan modellardir. Ular bir vaqtning o‘zida ko‘p harakatlarni tahlil qilishda juda tezkor. Masalan, bir guruh odamlarning harakatlarini bir vaqtda kuzatib, ularning hissiy holatini aniqlashda transformatorlar ishlatiladi. Bu model CNN va RNN ning afzalliklarini birlashtiradi. Ulardan foydalanish usullari Bu modellar tana harakatlarini tahlil qilishda qanday ishlatiladi? Jarayon bir necha bosqichdan iborat: Ma’lumot yig‘ish Avval odamlarning harakatlari yozib olinadi. Bu videokameralar, sensorlar (masalan, aqlli soatlar) yoki hatto 3D skanerlar yordamida amalga oshiriladi. Masalan, bir odamning yurishi videoga olinadi yoki uning qadam tezligi sensordan yig‘iladi. Ma’lumotni tayyorlash Yig‘ilgan ma’lumotlar modelga berilishidan oldin tayyorlanadi. Videolar kichik kadrlar sifatida bo‘linadi, sensor ma’lumotlari raqamlarga aylantiriladi. Masalan, "qo‘l harakati tezligi – 5 sm/sekund" kabi raqamli shaklga keltiriladi. Modelni o‘qitish Modelga minglab harakatlar misollari ko‘rsatiladi. Masalan, "bu odam xursand bo‘lganda shunday yuradi", "bu odam xavotirda bo‘lganda shunday o‘tiradi" kabi ma’lumotlar beriladi. Model bu misollarni o‘rganib, o‘ziga xos qoidalar yaratadi. Tahlil qilish o‘qitilgan model yangi harakatlarni ko‘rganda, ularni avvalgi tajribasi bilan solishtirib, xulosa chiqaradi. Masalan, agar bir odam tez yurib, qo‘llarini silkitayotgan bo‘lsa, model "bu quvonch belgisi" deb taxmin qiladi. Natijalarni sinash 212

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Modelning xulosalari haqiqatga qanchalik mos kelishi tekshiriladi. Masalan, bir guruh odamlarning harakatlari tahlil qilinadi va ularning haqiqiy hissiy holati bilan solishtiriladi. Bu usullar hayotda turli sohalarda qo‘llaniladi. Masalan, tibbiyotda shifokorlar bemorlarning harakatlarini kuzatib, depressiyani aniqlashda foydalanishi mumkin. Xavfsizlikda shubhali harakatlarni payqash uchun aeroportlarda ishlatiladi. Oddiy hayotda esa telefonlar yoki aqlli qurilmalar orqali kayfiyatni taxmin qilishda qo‘llaniladi. Matematik modellari Chuqur o‘rganish modellari matematik formulalar asosida ishlaydi. Bu formulalarni oddiy tilda tushuntirish uchun ularni murakkab bo‘lmagan tarzda ko‘rib chiqamiz: Bu CNN ning matematik asosi: CNN tasvirlarni tahlil qilishda "konvolyutsiya" deb ataladi. jarayon quyidagi formula bilan ifodalanadi: Bu yerda: x – tasvirning ma’lumotlari (masalan, video kadridagi piksellar), w – filtr (modelning o‘rganadigan qismi), y – natija (masalan, qo‘l harakati aniqlangan qism). Oddiy qilib aytganda, model tasvirning har bir kichik qismini ko‘rib, undagi muhim narsalarni ajratib oladi. RNN ning matematik asosi: RNN harakatlarning ketma-ketligini eslab qoladi. Uning asosiy formulasi: Bu yerda: ht – hozirgi holat (masalan, qo‘l harakati haqidagi xulosa), ht-1 – oldingi holat (avvalgi harakat), xt – yangi ma’lumot (joriy harakat), Wh,Wx, b – modelning o‘rganadigan parametrlari, f – faollashuv funksiyasi (masalan, sigmoid yoki ReLU). Bu formula modelga harakatlarning tartibini eslab qolishga yordam beradi. LSTM ning matematik asosi: LSTM uzoq vaqt eslab qolish uchun "darvoza" tizimidan foydalanadi. Uning asosiy formulalari: Unutish darvozasi: Kirish darvozasi: Yangilash: Chiqish darvozasi: 213

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Hozirgi holat: Bu yerda Ct – modelning "xotirasi" bo‘lib, u muhim harakatlarni eslab qoladi. Oddiy tilda, LSTM kerakli ma’lumotlarni saqlab, keraksizlarini unutadi. Transformatorlarning matematik asosi: Transformatorlar "e’tibor" (attention) mexanizmiga asoslanadi. Uning asosiy formulasi: Bu yerda: Q – so‘rov (masalan, qaysi harakatni tahlil qilamiz), K – kalit (avvalgi harakatlar), V – qiymat (harakatlarning ma’nosi), dk – o‘lcham. Bu formula modelga bir vaqtning o‘zida ko‘p harakatlarga e’tibor berishga yordam beradi. Afzalliklari va kamchiliklari Bu modellar juda kuchli, chunki ular murakkab harakatlarni tahlil qila oladi va aniq natijalar beradi. Masalan, CNN videodan harakatlarni tez aniqlasa, LSTM uzun harakat ketma-ketliklarini tushunadi. Ammo ularning kamchiliklari ham bor: • Resurs talabi: Kuchli kompyuterlar va katta hajmdagi ma’lumotlar kerak. • Xato ehtimoli: Agar ma’lumotlar noto‘g‘ri bo‘lsa, model xato xulosa chiqaradi. • Murakkablik: Bu modellarni sozlash va ishlatish uchun maxsus bilim talab qilinadi. Xulosa Chuqur o‘rganish modellari haqida gapirganda, biz bu texnologiyaning tana harakatlarini tahlil qilishda qanchalik samarali ekanligini ko‘rdik. Masalan, Convolutional Neural Networks (CNN) videolarni tahlil qilishda, Recurrent Neural Networks (RNN) esa harakatlarning ketma-ketligini o‘rganishda ishlatiladi. Bu modellar minglab ma’lumotlarni o‘rganib, harakatlardan aniq xulosa chiqaradi. Ammo ularning ishlashi uchun katta hajmdagi ma’lumotlar va kuchli kompyuterlar kerak. Shu sababli, bu usulning keng tarqalishi uchun infratuzilmani rivojlantirish zarur. Ushbu tadqiqotning asosiy natijasi shuki, tana harakatlari orqali hissiy holatni baholash mumkin, ammo bu jarayon aniqlik va ehtiyotkorlikni talab qiladi. Oddiy kuzatish usullari bilan birga zamonaviy texnologiyalardan foydalanish bu sohada katta imkoniyatlar ochadi. Masalan, psixologiyada bemorlarning holatini tushunish, tibbiyotda sog‘liq muammolarini aniqlash yoki xavfsizlikda shubhali harakatlarni payqash uchun bu usuldan foydalanish mumkin. Oddiy hayotda esa bu usul odamlar o‘rtasidagi muloqotni yaxshilashga yordam beradi. Xulosa qilib aytganda, tana harakatlarini tahlil qilish orqali insonning hissiy holatini baholash – bu ham ilmiy, ham amaliy jihatdan qiziqarli soha. Bu usul hayotimizning turli 214

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 jabhalarida – muloqotdan tortib sog‘liqni kuzatishgacha foydali bo‘lishi mumkin. Texnologiyalar rivojlanishi bilan bu jarayon yanada takomillashadi, ammo uning samaradorligi uchun aniqlik, shaxsiy yondashuv va ehtiyotkorlik muhim bo‘lib qoladi. Ushbu tezis orqali biz shuni ko‘rdikki, tana harakatlari insonning ichki dunyosini ochishda katta imkoniyatlar beradi, lekin bu imkoniyatlardan to‘g‘ri foydalanish uchun doimiy rivojlanish va o‘rganish zarur. Adabiyotlar 1. Ahmed, F., Hossain Bari, A. S. M., & Gavrilova, M. L. (2020). Emotion recognition from body movement. IEEE Access, 8, 11761–11781. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2963113 2. Noroozi, F., Corneanu, C. A., Kamińska, D., Sapiński, T., Escalera, S., & Anbarjafari, G. (2018). Survey on emotional body gesture recognition. IEEE Transactions on Affective Computing, 12(2), 505–523. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.2874986 3. Santhoshkumar, R., & Kalaiselvi Geetha, M. (2019). Deep learning approach for emotion recognition from human body movements with feedforward deep convolution neural networks. Procedia Computer Science, 152, 158–165. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.05.038 4. Wang, J. Z., Wu, C., Davaasuren, D., Shafir, T., & Tsachor, R. (2023). Human body movements may enable automated emotion recognition. Patterns, 4(10), 100845. https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100845 5. Zhu, F., & Shao, L. (2016). From handcrafted to learned representations for human action recognition: A survey. Image and Vision Computing, 55, 42–52. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2016.07.002 6. Kurbanov Abduraxmon Alishboyevich. "INSON TANASI HARAKATLARINI TAHLIL QILISHDA ZAMONAVIY MODELLAR VA ALGORITMLARNI Qo‘LLASHNI o‘RGANISH" AlFarg‘oniy avlodlari, no. 2, 2024, pp. 169-175. doi:10.5281/zenodo.114766561 7. Kurbanov, Abduraxmon. “Chuqur o‘rganishga asoslangan yuz tahlili: xususiyatlarni ajratib olish va his-tuyg‘ularni tushunish.” Международный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий (2024). 8. Kurbanov A. Developing the learning experience: how affective computing systems revolutionize modern education // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2024. 4(121). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/17266 215

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SUN’IY INTELLEKT: KELAJAKDAGI RIVOJLANISH, MUAMMO VA IMKONIYATLAR Nuraddin Gʻafforov1, Zebiniso Ataboyeva2 1Raqamli texnologiya va sun’iy intellektni rivojlantirish ilmiy-tadqiqot instituti, mrgaffarov28@gmail.com 2O‘zbekiston Respublikasi mudoffa vazirligi “Jaloliddin Manguberdi nomidagi harbiy- akademik litseyi” Kadrlar bo‘linmasi inspektori, Toshkent davlat transport universiteti, talabasi, zebozebo108@gmail.com Annotatsiya: Ushbu tezisda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining kelajakdagi rivojlanish istiqbollari, ijtimoiy va axloqiy muammolari hamda inson hayotidagi oʻrni va imkoniyatlari tahlil qilinadi. SI texnologiyalarining rivoji nafaqat hayotni soddalashtirishi va samaradorlikni oshirishi, balki yangi muammolar va xavf-xatarlarni yuzaga keltirishi ham mumkin. Axloqiy me’yorlarga rioya qilish, ma’lumotlar xavfsizligi va inson huquqlarini himoya qilish SI tizimlarini rivojlantirishda muhim omillardan biridir. Tadqiqotda SI texnologiyalarining boshqaruvi, tartibga solinishi, iqtisodiy va ijtimoiy ta’sirlari hamda ularning kelajakdagi istiqbollari koʻrib chiqilgan. Kalit Soʻzlar: Sun’iy intellekt, texnologiyalar, rivojlanish istiqbollari, axloqiy masalalar, xavfsizlik, inson huquqlari, iqtisodiy ta’sir, ijtimoiy ta’sir, boshqaruv, tartibga solish, yangi imkoniyatlar, muammolar va xavf-xatarlar. Kirish. Sun’iy intellekt (SI) zamonaviy texnologiyalar orasida eng muhim va tez rivojlanayotgan yoʻnalishlardan biridir. SI inson aqlini taqlid qiluvchi tizimlarni yaratish va ularni muammolarni hal qilish, qarorlar qabul qilish va oʻrganish imkoniyatlari bilan ta’minlashga qaratilgan. Bugungi kunda SI texnologiyalari hayotimizning turli jabhalarida – tibbiyot, ta’lim, sanoat, transport va boshqalar – keng qoʻllanilmoqda. SI’ning rivojlanishi nafaqat iqtisodiy va texnologik taraqqiyotni tezlashtiradi, balki axloqiy, ijtimoiy va mehnat bozori kabi sohalarda ham muhim oʻzgarishlarni keltirib chiqaradi. Kelajakda sun’iy intellekt insoniyat hayotini yanada soddalashtirish, yangi imkoniyatlarni yaratish va samaradorlikni oshirishda asosiy omillardan biriga aylanishi kutilmoqda . Shu bilan birga, SI’ning rivojlanishi axloqiy va ijtimoiy masalalarni ham yuzaga keltiradi. Ushbu tezisda sun’iy intellektning kelajakdagi roli, uning insoniyat hayoti va jamiyat rivojiga ta’siri, shuningdek, yuzaga kelishi mumkin boʻlgan xavf va imkoniyatlar tahlil qilinadi. Sun’iy intellekt va axloqiy masalalar. Sun’iy intellekt texnologiyalarining rivojlanishi bilan bog‘liq axloqiy masalalar dolzarb ahamiyat kasb etadi. SI tizimlarining qaror qabul qilish jarayonida inson huquqlari, adolat va tenglik tamoyillariga rioya qilishi muhim hisoblanadi. Misol uchun, diskriminatsion algoritmlar yoki shaxsiy hayotni buzish xavfi SI tizimlarining notoʻg‘ri ishlashiga sabab boʻlishi mumkin. Vincent C. Müllering "Ethics of Artificial Intelligence and Robotics" asarida qayd etilganidek, SI tizimlari axloqiy me’yorlarga asoslangan tarzda ishlab chiqilishi lozim. Ayniqsa, insoniyat manfaatlarini hisobga oladigan, shaffof va tushunarli qarorlarni qabul qiluvchi SI tizimlarini yaratish zarur. 216

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 Shuningdek, SI’ning inson hayotiga ta’siri, avtomatlashtirish natijasida ish oʻrinlarining qisqarishi, axloqiy masalalar bilan chambarchas bog‘liqdir. Bu jarayonda insonlarning manfaatlarini himoya qilish, yangi imkoniyatlar yaratish va ijtimoiy adolatni ta’minlash SI’ning axloqiy masalalari qatorida koʻrib chiqiladi. Sun’iy intellektning iqtisodiy va ijtimoiy ta’siri. Iqtisodiy Ta’sir. Sun’iy intellekt texnologiyalari iqtisodiy jarayonlarga sezilarli ta’sir koʻrsatmoqda. Avtomatlashtirilgan tizimlar ishlab chiqarish samaradorligini oshiradi, xarajatlarni kamaytiradi va mahsulot sifatini yaxshilaydi. SI yordamida biznes jarayonlari optimallashtiriladi, bozor tahlillari aniqroq va tezroq amalga oshiriladi, mijozlarga xizmat koʻrsatish sifati oshadi. Shuningdek, yangi kasblar va ish oʻrinlari paydo boʻlishi, iqtisodiy oʻsish va raqobatbardoshlik darajasining oshishi kutilmoqda. Ijtimoiy Ta’sir. Sun’iy intellekt insonlarning hayot tarzini oʻzgartirmoqda. SI ta’lim sohasida individual yondashuvlarni ta’minlaydi, sog‘liqni saqlashda aniq diagnostika va shaxsiylashtirilgan davolash imkoniyatlarini yaratadi. Shuningdek, transport va logistika sohalarida xavfsizlikni oshiradi. Biroq, SI texnologiyalarining keng qoʻllanilishi natijasida ayrim ijtimoiy muammolar, jumladan, ish oʻrinlarining qisqarishi, axloqiy masalalar va shaxsiy hayotga tahdidlar yuzaga kelishi mumkin. Bu muammolarni hal etish uchun siyosiy va ijtimoiy choralar koʻrilishi zarur. Sun’iy intellektning kelajakdagi rivojlanish istiqbollari. Texnologik rivojlanish tendensiyalari sun’iy intellekt texnologiyalarining rivoji davom etmoqda. Yaqin kelajakda SI tizimlari yanada murakkab va mustaqil boʻlishi kutilmoqda. Mashina oʻrganishi, chuqur oʻrganish va tabiiy tilni qayta ishlash sohalaridagi yutuqlar SI tizimlarining yangidan-yangi imkoniyatlarga ega boʻlishini ta’minlaydi. SI’ning inson hayotidagi oʻrni va imkoniyatlari. SI inson hayotini soddalashtirish va samaradorlikni oshirishda muhim rol oʻynaydi. Tibbiyot sohasida SI diagnostika va davolash jarayonlarini tezlashtiradi, ta’limda esa individual yondashuvlarni shakllantiradi. Transport va sanoat sohalarida esa avtomatlashtirilgan tizimlar orqali resurslar samarali boshqariladi. Kelajakdagi muammolar va xavf-xatarlar (etika, maxfiylik, xavfsizlik). SI’ning rivojlanishi bilan bog‘liq muammolar ham mavjud. Birinchidan, axloqiy masalalar, ya’ni SI tizimlarining adolatli va inson huquqlariga mos ishlashi muhim ahamiyat kasb etadi. Ikkinchidan, maxfiylik va ma’lumotlar xavfsizligi muammolari yuzaga keladi. Uchinchidan, SI tizimlarining xavfsizligi va boshqaruv jarayonlarini nazorat qilish zarurati ortib bormoqda. Sun’iy intellekt va ish oʻrinlarining oʻzgarishi. Avtomatlashtirish natijasida koʻplab an’anaviy ish oʻrinlari yoʻqolishi mumkin, ammo yangi turdagi kasblar va imkoniyatlar paydo boʻladi. Masalan, SI tizimlarini loyihalash, boshqarish va nazorat qilish kabi yangi sohalarda mutaxassislar talab etiladi. Bu esa insonlarning oʻz koʻnikmalarini doimiy ravishda yangilab borishini talab qiladi. Xulosa va Tavsiyalar. Yuqoridagilarni hisobga olib shunday xulosa qilish mumkin, sun’iy intellekt texnologiyalarining inson hayoti, iqtisodiyot va jamiyatga ta’siri keng qamrovli va muhim ekanligi aniqlandi. SI texnologiyalari inson hayotini soddalashtirish, samaradorlikni oshirish va yangi imkoniyatlarni yaratishda muhim oʻrin tutadi. Tibbiyot, ta’lim, transport va boshqa sohalarda SI yordamida jarayonlar soddalashtiriladi va xizmat sifati oshiriladi. Biroq, SI texnologiyalarining kengayishi bilan bog‘liq xavf-xatarlar va muammolar ham mavjud. Avvalambor, SI tizimlarining axloqiy me’yorlarga muvofiq ishlashi, 217

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot inson huquqlari va shaxsiy ma’lumotlarning himoyasi dolzarb masala boʻlib qolmoqda. Maxfiylik va xavfsizlikni ta’minlash, SI tizimlarining shaffofligi va inson manfaatlariga xizmat qilishi muhim hisoblanadi. Ish oʻrinlarining avtomatlashtirilishi mehnat bozorida jiddiy oʻzgarishlarni keltirib chiqaradi. Bu esa yangi kasblar va faoliyat sohalarini yaratish bilan birga, ayrim an’anaviy kasblarning yoʻqolishiga olib kelishi mumkin. Bunday vaziyatlarda yangi imkoniyatlarni shakllantirish, qayta tayyorlash va malaka oshirish dasturlarini ishlab chiqish dolzarb ahamiyat kasb etadi. Sun’iy intellektdan samarali foydalanish uchun, avvalo, mavjud me’yoriy-huquqiy bazani kuchaytirish, SI texnologiyalarining boshqaruvi va nazoratini takomillashtirish zarur. Xalqaro va mahalliy me’yorlarni ishlab chiqish, ularni takomillashtirish va amaliyotda samarali tatbiq etish SI’ning xavfsiz va barqaror rivojlanishiga hissa qoʻshadi. Shuningdek, SI texnologiyalarini boshqarish jarayonida mas’uliyat va hisobdorlikni ta’minlash, inson manfaatlariga zid qarorlarni oldini olish muhim hisoblanadi. Kelajakdagi tadqiqotlar uchun SI tizimlarining inson hayotiga ta’sirini chuqur oʻrganish, xavfsizlik va axloqiy masalalar yuzasidan yangi izlanishlar olib borish va bu sohada ilmiy-tadqiqotlarni kengaytirish lozim. SI texnologiyalarini yanada samarali va xavfsiz qilish uchun ilg‘or yondashuvlar ishlab chiqish, insoniyat manfaatlariga xizmat qiluvchi strategiyalarni shakllantirish va takomillashtirish SI’ning barqaror rivojlanishiga yordam beradi. Adabiyotlar 1. Turing, A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59(236), 433–460. p:27 (1950) 2. Kurzweil, R. The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology. Viking. p:652 (2005) 3. Müller, V. C. Ethics of Artificial Intelligence and Robotics. Stanford Encyclopedia of Philosophy. -p:35 (2020) 4. Harari, Y. N. Homo Deus: A Brief History of Tomorrow. HarperCollins. -p:464 (2017) 5. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company. -p:320 (2014) 6. Bostrom, N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford University Press. -p:352 (2014) 7. Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. Where machines could replace humans— and where they can’t (yet). McKinsey Quarterly. -p:24 (2016) 8. Susskind, R. E., & Susskind, D. The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts. Oxford University Press. -p:368 (2015) 9. Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Pearson Education. -p:1152 (2016) 10. Graham, S., & Siegel, D. Artificial Intelligence and the End of Work. MIT Press. p:284 (2019) 218

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 YUKLAMA KATTA Bo‘LGAN AXBOROT TIZIMLARNI LOYIHALASH Vaxobov Otabek Xamidulla o‘g‘li, Musayev Anvar Isakovich Kommunikatsiya va raqamli texnologiyalar kafedrasi, “University of Management and Future Technologies”, Toshkent, O‘zbekiston, qqwertyus458@gmail.com Annotatsiya: Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlarni yaratish dasturiy injiniringdagi eng qiyin vazifalardan biridir sanaladi. Bunday tizimlar ko‘pincha axborot texnologiyalari (AT) infratuzilmasining asosiga aylanadi va korxona va biznesning barqaror ishlashini ta'minlaydi. Shuni ta'kidlash kerakki, dunyodagi yirik kompaniyaning har bir daqiqasi ishlamay qolishi millionlarni tashkil qiladi. Shuning uchun, ishlab chiqishdan oldin, laboratoriya sharoitida infratuzilma elementining barcha maqsadlarini o‘rganish va kamchiliklari, to‘siqlarni bartaraf etish uchun yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlarni loyihalash juda muhimdir. Ushbu maqolada yuqori yuklamali tizimlar nima va ular qanday ishlab chiqilishi haqida ko‘rib chiqiladi. Kalit so‘zlar: Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlari, loyiha, AT infratuzilma, Highload, CDN, Frontend, Backend, DWH, prototiplash, Nginx, server. Kirish Highload - bu doimiy maksimal yuklanishda ishlaydigan har qanday dasturiy ta'minot[. Bunday tizimlar foydalanuvchilar yoki boshqa IT tizimlarining ko‘plab so‘rovlarini qayta ishlaydi. Bunday infratuzilma elementlari barcha kiruvchi so‘rovlarni tez va samarali tarzda qayta ishlashlari kerak, chunki ularning yomon ishlashi butun korxona va biznes faoliyatida kechikishlarga olib keladi. Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlariga quyidagi vazifalarga ega: • • • Bir vaqtning o‘zida ko‘p sonli foydalanuvchilarga xizmat ko‘rsatadi Katta ma'lumotlar massivlarini qayta ishlaydi Murakkab matematik hisob-kitoblarni va katta hisoblashlarni bajaradi Oddiy misol qilib ma'lumotlar omborini (DWH) keltirishmiz mumkin. Tizim ko‘p sonli murakkab IT tizimlar infratuzilmasi bilan ma'lumot almashadi va aksariyat holatlarda to‘plangan ma'lumotlarni qayta ishlash shu tizimning o‘zida sodir bo‘ladi. Highload loyihalarni ishlab chiqishda nimani e'tiborga olish kerak? Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlar loyihalashda 3 ta nozik jihatlarini unutmaslik kerak: 1. Ma'lumotlarni saqlash. Foydalanuvchilar soni yoki kompaniya hajmi ortishi bilan axborot hajmi ham oshadi. Uskuna va dasturiy ta'minot kompleksi kelajakda masshtablash uchun tayyor bo‘lishi zarur. 2. Ma'lumotlar hajmining dinamikasi. Barcha o‘zgarishlarni oldindan aytib bo‘lmaydi. Turli xil texnik muammolarni oldini olish uchun quvvat zaxirasi bo‘lgan tizimlarni loyihalash tavsiya etiladi. Bu so‘rovlar soni keskin ko‘paygan hollarda foydali bo‘ladi. 219

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot 3. Rezerv saqlash. Ushbu xususiyatning mavjudligi yuqori yuklamali tizimlarini loyihalash va ishlab chiqishda asosiy jihatdir. Buning sababi shundaki, bunday infratuzilma elementlari katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaydi va juda ko‘p sonli operatsiyalarni bajaradi, bu ularni muvaffaqiyatsizlikka ko‘proq moyil qiladi. Zaxiralash yo‘qolgan ma'lumotlarni tezda tiklashga va tizimni qayta ishga tushirishga yordam beradi Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlarni loyihalash bosqichlari: Ma'lumotlar to‘plash bosqichi Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlarni loyihalash mijozning talablari va imkoniyatlarini tahlil qilishdan boshlanadi. Mijoz bilan muzokaralar davomida ATkompaniyalari mahsulotga qo‘yiladigan talablarni aks ettiruvchi texnik spetsifikatsiyani tuzadilar, masalan: • Yuklash tezligi • Xatolarning maksimal foizi • Xatolarga chidamlilik darajasi va boshqalar. Agar kerak bo‘lsa, tayyor mahsulotni joylashtirish uchun zarur bo‘lgan IT xizmatidan xizmat ko‘rsatish ishlari ro‘yxati belgilanadi. Ular dasturiy ta'minotni o‘rnatish va yangilash, serverlarni yig‘ish va hokazolarni o‘z zimmalariga olishlari mumkin. Strukturani yaratish bosqichi Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlarni loyihalash strukturani yaratishdan boshlanadi. Odatda, alohida elementlarning bir-biri bilan o‘zaro ta'sirini aniq ko‘rsatadigan diagramma shaklida yaratiladi. Shuningdek, ushbu bosqichda ishlab chiquvchilar foydalanuvchi rollarini yaratadilar va kirish huquqlarini tayinlaydilar. 1-rasm. Yuklama katta bo‘lgan axborot tizimlarni strukturasi namunasi. Ushbu bosqichning yakuni faqat sxema emas. Ishlab chiquvchilar, shuningdek, mahsulot qanday ishlab chiqilishi, har bir bosqich uchun qanday vaqt va resurslar ajratilishi 220