Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

1-rasm. Aqlli akvarium tizimi parametrlarining og‘ish darajasi Xulosa. Mazkur tadqiqot doirasida mobil texnologiyalar asosida ishlovchi aqlli akvarium tizimi loyihalandi va amaliy sinovdan o‘tkazildi. Tizim sensorli monitoring, mikrokontroller asosidagi boshqaruv va mobil ilova orqali masofaviy nazorat mexanizmlarini yagona platformaga birlashtirdi. Suv harorati, pH darajasi, suv sathi va yorug‘lik kabi muhim ekologik parametrlar real vaqt rejimida kuzatilib, belgilangan me’yoriy chegaralardan og‘ish holatlarida avtomatik boshqaruv funksiyalari ishga tushirildi. Tajriba natijalari tizimning barqaror va ishonchli ishlashini ko‘rsatdi. O‘lchov aniqligi yuqori darajada saqlandi, boshqaruv reaksiyasi tezkor amalga oshdi hamda mobil monitoring orqali foydalanuvchi qulay interfeysga ega bo‘ldi. Tizim inson omiliga bog‘liq xatoliklarni kamaytirish, akvarium muhitini optimal darajada ushlab turish va biologik muvozanatni ta’minlash imkonini berdi. Ishlab chiqilgan aqlli akvarium modeli maishiy sharoitda ham, kichik hajmdagi savdo yoki ko‘rgazma akvariumlarida ham qo‘llash uchun samarali yechim bo‘lib xizmat qilishi mumkin. Kelgusida tizimni bulutli saqlash, sun’iy intellekt asosida prognozlash va energiya samaradorligini optimallashtirish funksiyalari bilan boyitish istiqbollari mavjud. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. Ashton, K. (2009). That ‘Internet of Things’ Thing. RFID Journal, 22(7), 97–114. 2. Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660. 3. Al-Fuqaha, A., Guizani, M., Mohammadi, M., Aledhari, M., & Ayyash, M. (2015). Internet of Things: A survey on enabling technologies, protocols, and applications. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(4), 2347–2376. 4. Lee, I., & Lee, K. (2015). The Internet of Things (IoT): Applications, investments, and challenges for enterprises. Business Horizons, 58(4), 431–440. 5. Rajkumar, R., Lee, I., Sha, L., & Stankovic, J. (2010). Cyber-physical systems: The next computing revolution. Design Automation Conference, 731–736. 6. Monk, S. (2017). Programming Arduino: Getting Started with Sketches (2nd ed.). McGraw-Hill Education. 7. Boxall, J. (2021). Getting Started with Arduino (4th ed.). No Starch Press. 819

8. DS18B20 Datasheet. (Maxim Integrated, 2015). Programmable Resolution 1-Wire Digital Thermometer. 9. Atlas Scientific. (2020). EZO-pH Circuit Datasheet and Application Guide. 10. Espressif Systems. (2021). ESP32 Technical Reference Manual. TASVIRLARDAN TAOMLAR TARKIBIDAGI VITAMINLARNI ANIQLASH Xayrullayeva Shaxnoza Qobul qizi, UMFT magistranti, shaxnozaxayrullayeva@gmail.com Umarov Muhriddin Abduxalil o‘g‘li, “Cyber University” davlat universiteti dotsenti Annotatsiya. Ushbu maqolada taomlar tarkibidagi vitaminlarni avtomatik aniqlash va foydalanuvchilarga shaxsiylashtirilgan tavsiyalar berish uchun mo‘ljallangan dasturiy vositani loyihalash masalalari ko‘rib chiqilgan. Dastur ma’lumotlar bazasi, sun’iy intellekt algoritmlari va foydalanuvchi interfeysi modullaridan tashkil topadi. Kalit so‘zlar: vitamin, dasturiy vosita, taom tarkibi, tavsiya tizimi, sun’iy intellekt. Аннотация. В данной статье рассматриваются вопросы проектирования программного средства для автоматического определения витаминного состава блюд и предоставления персонализированных рекомендаций пользователям. Программа включает базу данных, алгоритмы искусственного интеллекта и модули пользовательского интерфейса. Ключевые слова: витамин, программное средство, состав блюд, система рекомендаций, искусственный интеллект Abstract. This article discusses the design of a software tool for automatically identifying the vitamin composition of dishes and providing personalized recommendations to users. The system comprises a database, artificial intelligence algorithms, and user interface modules. Key words: vitamin, software tool, dish composition, recommendation system, artificial intelligence. Kirish. Zamonaviy jamiyatda to‘g‘ri ovqatlanish va vitaminlar balansini saqlash inson salomatligi uchun muhim ahamiyat kasb etadi. Jahon sog‘liqni saqlash tashkilotining ma’lumotlariga ko‘ra, dunyo bo‘yicha millionlab odamlar vitamin yetishmovchiligi muammosiga duch keladi [1]. Shu bilan birga, ko‘pchilik odamlar iste'mol qilayotgan taomlarining vitamin tarkibini bilishmaydi va bu holat sog‘liq muammolariga olib kelishi mumkin. Mavzuning dolzarbligi shundaki, texnologiyalar rivojlangan hozirgi davrda foydalanuvchilarga real vaqt rejimida taom tarkibidagi vitaminlar haqida ma’lumot beruvchi va shaxsiy tavsiyalar taqdim etuvchi dasturiy vosita yaratish imkoni mavjud. Maqolaning maqsadi — taomlar tarkibidagi vitaminlarni aniqlash va tavsiya berish dasturiy vositasini arxitektura va funksional jihatdan loyihalash. Asosiy vazifalar: vitamin ma’lumotlar bazasini shakllantirish, ma’lumotlarni tahlil qilish algoritmi va tavsiya modulini ishlab chiqish hamda foydalanuvchi interfeysini loyihalash. Asosiy qism. Dasturiy vositaning arxitekturasi uch asosiy qismdan iborat: ma’lumotlar bazasi moduli, tahlil va tavsiya moduli, hamda foydalanuvchi interfeysi moduli. Ma’lumotlar bazasi moduli 500 dan ortiq mahalliy va xalqaro taomlar haqidagi vitamin tarkibi ma’lumotlarini o‘z ichiga oladi [2]. Har bir taom uchun A, B1, B2, B6, B12, C, D, E va K vitaminlari miqdori 100 gramm mahsulot 820

hisobida saqlanadi. Ma’lumotlar USDA (Amerika Qo‘shma Shtatlari Qishloq xo‘jaligi departamenti) va mahalliy oziq-ovqat tadqiqot muassasalari ma’lumotlariga asoslanadi. Tahlil moduli Python dasturlash tili va scikit-learn kutubxonasi yordamida amalga oshiriladi. Foydalanuvchi iste'mol qilgan taomlar ro‘yxatini kiritgach, tizim kunlik vitamin me'yorlari (DRI — Dietary Reference Intakes) bilan solishtiradi va yetishmayotgan vitaminlarni aniqlaydi. Tavsiya moduli esa foydalanuvchining yoshi, jinsi, salomatlik holati va ovqatlanish afzalliklariga qarab shaxsiylashtirilgan tavsiyalar beradi. Dasturning ishlash tamoyili quyidagicha: foydalanuvchi ro‘yxatdan o‘tib, shaxsiy ma’lumotlarini (yosh, jins, vazn, sog‘liq holati) kiritadi. Keyin kunlik iste'mol qilingan taomlarni qo‘shadi. Tizim avtomatik ravishda har bir taomning vitamin tarkibini hisoblab chiqadi va umumiy kunlik vitamin balansini ko‘rsatadi. Algoritm yetishmovchiliklarga asoslangan holda, foydalanuvchining afzalliklariga mos taomlar yoki vitamn qo‘shimchalarini tavsiya etadi [3]. 1-jadvalda dasturning asosiy modullari va ularning funksiyalari keltirilgan. 1-jadval Dasturiy vositaning modullari va funksiyalari Modul nomi Asosiy funksiya Texnologiya Ma’lumotlar bazasi moduli Vitamin tarkibi ma’lumotlarini saqlash va boshqarish PostgreSQL, SQLAlchemy Tahlil moduli Vitamin miqdorini hisoblash va taqqoslash Python, pandas, numpy Tavsiya moduli Shaxsiylashtirilgan tavsiyalar generatsiyasi scikit-learn, ML algoritmlar Foydalanuvchi interfeysi Web va mobil interfeys ta'minoti React.js, Flutter API moduli Tashqi tizimlar bilan integratsiya FastAPI, REST Sun’iy intellekt qismida K-eng yaqin qo‘shnilar (KNN) va qaror daraxti (Decision Tree) algoritmlari qo‘llaniladi. Bu algoritmlar foydalanuvchining ovqatlanish tarixi va sog‘liq ma’lumotlariga asoslangan holda to‘g‘ri tavsiyalar berishni ta'minlaydi [4]. Tizim o‘rganish jarayonida foydalanuvchi bergan baholarga asoslanib o‘z tavsiyalarini takomillashtiradi (collaborative filtering) [5]. Xulosa va amaliy tavsiyalar. Taomlar tarkibidagi vitaminlarni aniqlash va tavsiya berish dasturiy vositasini loyihalash bo‘yicha o‘tkazilgan tadqiqot shuni ko‘rsatdiki, bunday tizim aholining to‘g‘ri ovqatlanishini ta'minlashda muhim vosita bo‘lib xizmat qilishi mumkin. Ishlab chiqilgan arxitektura modulli tuzilmaga asoslanib, tizimni kengaytirish va yangi funksiyalar qo‘shish imkonini beradi. Ma’lumotlar bazasi va sun’iy intellekt algoritmlarining integratsiyasi tavsiyalar sifatini sezilarli darajada oshiradi. Amaliy tavsiyalar sifatida quyidagilar belgilanadi: birinchidan, mahalliy taomlar ma’lumotlar bazasini milliy oziq-ovqat standartlari asosida doimiy yangilab borish; ikkinchidan, tibbiyot muassasalari bilan hamkorlik qilib, shifokor 821

tavsiyalarini tizimga integratsiya qilish; uchinchidan, mobil ilova orqali foydalanuvchilarga push-bildirishnomalar yuborish mexanizmini joriy etish; to‘rtinchidan, bolalar, homilador ayollar va keksa yoshdagi odamlar uchun maxsus vitamin me'yorlari modulini ishlab chiqish. Kelajakda dasturga ovqatlanish fotosuratini tahlil qiluvchi kompyuter ko‘rishi (computer vision) moduli ham qo‘shilishi rejalashtirilgan. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. World Health Organization. (2022). Micronutrient deficiencies. WHO Press. https://www.who.int/nutrition/topics/vdd/en/ 2. U.S. Department of Agriculture. (2023). FoodData Central: USDA National Nutrient Database for Standard Reference. https://fdc.nal.usda.gov/ 3. Rokach, L., & Maimon, O. (2022). Recommendation systems: Introduction and challenges. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 14(3), 81–94. 4. Aggarwal, C. C. (2021). Recommender Systems: The Textbook (2nd ed.). Springer International Publishing. 5. Esteva, A., & Topol, E. J. (2023). Artificial intelligence in health and nutrition: Opportunities and challenges. Nature Medicine, 29(1), 25–37. https://doi.org/10.1038/s41591022-02103-6 IJTIMOIY TARMOQ FOYDALANUVCHILARI KIBERPROFILAYLINGI MODELLARI Xoliqov Shuhrat Abduhamidovich, t.f.f.d.(PhD), dotsent Jamoat xavfsizligi universiteti Annotatsiya. Mazkur maqolada ijtimoiy tarmoq foydalanuvchilarining xulq-atvorini tahlil qilish va ularning shaxsiy hamda ijtimoiy xususiyatlarini aniqlashga qaratilgan kiberprofilayling modellari ko‘rib chiqiladi. Tadqiqot doirasida ijtimoiy tarmoqlarda qoldirilgan raqamli izlar asosida foydalanuvchilar faoliyatini tahlil qilish usullari, mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanish imkoniyatlari hamda profil modellarini qurish usullari o‘rganildi. Maqolada foydalanuvchi faoliyatining asosiy indikatorlari aniqlanib, matematik model orqali kiberprofilni shakllantirish mexanizmi ishlab chiqildi. Tadqiqot natijalari ijtimoiy tarmoqlarda xavfli xatti-harakatlarni aniqlash, kiberjinoyatchilikni oldini olish hamda raqamli kriminologiya sohasida qo‘llanishi mumkin. Kalit so‘zlar: kiberprofilayling, ijtimoiy tarmoqlar, raqamli izlar, foydalanuvchi xulqatvori, mashinali o‘qitish, sun’iy intellekt, kriminologiya, big data. Аннотация. В данной статье рассматриваются модели киберпрофилирования, направленные на анализ поведения пользователей социальных сетей и выявление их личностных и социальных характеристик. В рамках исследования были изучены методы анализа активности пользователей на основе цифровых следов, оставленных в социальных сетях, возможности использования алгоритмов машинного обучения и методы построения профилирующих моделей. В статье определены основные показатели активности пользователей и разработан механизм формирования киберпрофиля с использованием математической модели. Результаты исследования могут быть использованы для выявления опасного поведения в социальных сетях, предотвращения киберпреступлений и в области цифровой криминологии. Ключевые слова: киберпрофилирование, социальные сети, цифровые следы, поведение пользователей, машинное обучение, искусственный интеллект, криминология, большие данные. 822

Abstract. This article examines cyberprofiling models aimed at analyzing social media user behavior and identifying their personal and social characteristics. The study explored methods for analyzing user activity based on digital traces left on social media, the potential of using machine learning algorithms, and methods for constructing profiling models. The article identifies key indicators of user activity and develops a mechanism for generating a cyberprofile using a mathematical model. The results of the study can be used to identify dangerous behavior on social media, prevent cybercrime, and in digital criminology. Keywords: cyberprofiling, social media, digital traces, user behavior, machine learning, artificial intelligence, criminology, big data. Kirish. So‘nggi yillarda ijtimoiy tarmoqlarning rivojlanishi insonlarning kommunikatsiya, axborot almashish va ijtimoiy faoliyatida muhim rol o‘ynay boshladi. Facebook, Instagram, Telegram, X (Twitter) kabi platformalarda milliardlab foydalanuvchilar faoliyat yuritadi. Ushbu platformalarda foydalanuvchilar tomonidan qoldirilgan raqamli izlar (digital footprints) ularning shaxsiy xususiyatlari, qiziqishlari, xulq-atvori hamda ijtimoiy aloqalari haqida muhim ma’lumotlarni beradi. Kriminologiya va axborot xavfsizligi sohasida kiberprofilayling usuli ijtimoiy tarmoq foydalanuvchilarining xatti-harakatlarini tahlil qilish orqali ularning ehtimoliy xatti-harakatlarini prognoz qilish imkonini beradi. Bu usul kiberjinoyatchilarni aniqlash, ekstremistik faoliyatni monitoring qilish va kiberxavfsizlikni ta’minlashda keng qo‘llanilmoqda. Mazkur maqolaning maqsadi ‒ ijtimoiy tarmoq foydalanuvchilarining kiberprofilayling modellarini ishlab chiqish va matematik jihatdan asoslashdir. Kiberprofilayling ‒ bu foydalanuvchilarning internetdagi faoliyati asosida ularning psixologik, ijtimoiy va xulq-atvor xususiyatlarini aniqlash jarayonidir. Ushbu jarayon postlar va izohlar, layklar va repostlar, do‘stlar yoki obunachilar tarmog‘i, faoliyat chastotasi, geolokatsiya va matnli kontent ma’lumotlari ma’lumotlariga asoslanadi: Kiberprofilayling jarayoni quyidagi bosqichlardan iborat: 1) ma’lumotlarni yig‘ish; 2) ma’lumotlarni tozalash; 3) xususiyatlarni ajratish; 4) profil modelini qurish; 5) natijalarni baholash. Kiberprofilayling modellari 1. Xulq-atvor modeli Bu model foydalanuvchining platformadagi faolligini tahlil qiladi. Bu yerda ko‘rsatkichlar postlar soni, izohlar soni, faollik vaqti, kontent turiga bog‘liq bo‘ladi. 2. Ijtimoiy tarmoq modeli Ushbu model foydalanuvchi aloqalarini tahlil qiladi. Bu yerda markaziylik (centrality), klasterlash koeffitsienti va aloqa zichligi asosiy parametrlar hisoblanadi. 823

3. Kontent tahlili modeli Keltirilgan model foydalanuvchi yozgan matnlarni semantik jihatdan tahlil qiladi. Bu yerda “NLP (Natural Language Processing)”, “sentiment analysis” va “topic modeling” texnologiyalari qo‘llaniladi. Matematik model Kiberprofilni aniqlash uchun foydalanuvchi faoliyati ko‘rsatkichlari vektor ko‘rinishida ifodalanadi. Foydalanuvchi profili: U=(x1,x2,x3,...,xn) Bu yerda: x1 — postlar soni; x2 — izohlar soni; x3 — do‘stlar soni; x4 — faollik chastotasi; xn — boshqa xususiyatlar. Profilni baholash funksiyasi: bu yerda: wi — parametrning vazn koeffitsienti Agar: P(U)>T bo‘lsa, foydalanuvchi xavfli profil sifatida belgilanadi. Bu yerda T — chegaraviy qiymat. Mashinali o‘qitish modeli Kiberprofilayling uchun “Logistic Regression”, “Decision Tree”, “Random Forest”, “Support Vector” va “Machine Neural Networks” algoritmlari qo‘llaniladi: Masalan, klassifikatsiya modeli: y=f(x) bu yerda: x — foydalanuvchi xususiyatlari y — profil turi Tadqiqot natijalari. Tadqiqot davomida ijtimoiy tarmoqlardagi foydalanuvchi faoliyatini tahlil qilish uchun quyidagi indikatorlar aniqlangan: Ko‘rsatkich Tavsif Faollik darajasi Kunlik postlar soni Aloqa tarmog‘i Do‘stlar soni Kontent turi Matn, rasm, video Sentiment Ijobiy yoki salbiy fikr 824

Eksperimental tahlil 100 ta foydalanuvchi faoliyati asosida amalga oshirildi. Natijalar foydalanuvchi faolligi va ehtimoliy xavf darajasi o‘rtasida statistik bog‘liqlik mavjudligini ko‘rsatdi. Mashinali o‘qitish algoritmlaridan foydalanish profil aniqligini sezilarli oshirdi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki ijtimoiy tarmoqlarda faol foydalanuvchilar aniq xulq-atvor naqshlariga ega, matnli kontent tahlili orqali psixologik xususiyatlarni aniqlash mumkin va mashinali o‘qitish algoritmlari kiberprofilni aniqlash aniqligini 80–90 %gacha oshiradi Xulosa. Ijtimoiy tarmoq foydalanuvchilarining kiberprofilaylingi raqamli kriminologiya va kiberxavfsizlik sohasida muhim ahamiyatga ega. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, foydalanuvchilar tomonidan qoldirilgan raqamli izlar asosida ularning xulq-atvori, qiziqishlari va ehtimoliy xatti-harakatlarini aniqlash mumkin. Taklif etilgan matematik model foydalanuvchi faoliyatini baholash va xavfli profilni aniqlash imkonini beradi. Kelajakda ushbu modellarni chuqur o‘qitish algoritmlari bilan integratsiya qilish orqali yanada samarali tizimlar yaratish mumkin. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Boyd D., Ellison N. Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. – Journal of Computer-Mediated Communication, 2007. – 13(1). – b. 210–230. 2. Kosinski M., Stillwell D., Graepel T. Private Traits and Attributes Are Predictable from Digital Records of Human Behavior. – Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 2013. – Vol. 110(15). – b. 5802–5805. 3. Aggarwal C. Social Network Data Analytics. – New York: Springer, 2011. – 300 b. 4. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – 3rd Edition. – New Jersey: Prentice Hall, 2010. – 1132 b. 5. Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. – 3rd Edition. – Waltham: Morgan Kaufmann, 2011. – 703 b. 6. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. – New York: Springer, 2006. – 738 b. 7. Zhang C., Ma Y. Ensemble Machine Learning: Methods and Applications. – New York: Springer, 2012. – 329 b. 8. Wasserman S., Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications. – Cambridge: Cambridge University Press, 1994. – 857 b. 9. Newman M. Networks: An Introduction. – Oxford: Oxford University Press, 2010. – 784 b. 825

10. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. – 775 b. 11. Chakrabarti S. Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data. – San Francisco: Morgan Kaufmann, 2003. – 410 b. 12. Domingos P. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. – New York: Basic Books, 2015. – 352 b. 13. Barabási A.-L. Network Science. – Cambridge: Cambridge University Press, 2016. – 475 b. 14. Kumar S., Leskovec J. Structure and Evolution of Online Social Networks. – Link Mining: Models, Algorithms and Applications, 2010. – b. 337–357. 15. Furnell S. Cybercrime: Vandalizing the Information Society. – London: AddisonWesley, 2002. – 241 b. ZAMONAVIY RADIOELEKTRON QURILMALARNI LOYIHALASHDA SU’NIY INTELLEKTDAN FOYDALANISH Dos. Aripova M.X. dos. Ibragimova B.B., Baymatova N.T. TDTU Annotatsiya. Zamonaviy radioelektron qurilmalarni loyihalash va ishlab chiqarishda su’niy intellekt texnologiyalaridan foydalanish masalalari ko‘rib chiqildi. Kalit so‘zlar: sezgir elementlar, loyihalash, ishlab chiqarish, su’niy intellekt, neyrotarmoq, algoritm. Аннотация. Рассмотрены вопросы использования технологий искусственного интеллекта при проектировании и производстве современных радиоэлектронных устройств. Ключевые слова: датчик, проектирование, производство, искусственный интеллект, нейросеть, алгоритм. Annotation. The issues of using artificial intelligence technologies in the design and manufacture of modern electronic devices are considered. Keywords: sensor, design, production, artificial intelligence, neural network, algorithm. Raqamli radioqurilmalarni loyihalashda zamonaviy texnologiyalarni qo‘llash hozirgi vaqtda eng dolzarb talablardan biri hisoblanadi. Zamonaviy integral mikrosxemalar, sezgir elementlar, diskret yarim o‘tkazgich asboblari elektron sxemalarni yaratish uchun asosiy bloklar hisoblanadi. Integral mikrosxemalarni loyihalash va ishlab chiqarish jarayonlarini murakkablashib borishi, ular asosidagi qurilmalar tan-narhlarini oshishiga olib keladi. Turlicha smartfonlar, planshetli shaxsiy kompyuterlar va turlicha intellektual hisoblash darajasiga ega qurilmalarni loyihalashda ishlab chiqarishni avtomatlashtirish va bu jarayonlarni robotlardan foydalanib amalga oshirish zaruriyatini keltirib chiqarmoqda. Ayniqsa bu jarayonlarni amalga oshirishda su’niy intellekt vositalaridan foydalanish juda samarali hisoblanadi. Rossiya federatsiyasida raqamli mikrosxemalarni loyihalash uchun su’niy intellect sistemasini yaratish rejalashtirilmoqda. Bu loyiha 2024 - 2026 yillarga mo‘ljallangan bo‘lib, loyiha bo‘yicha juda katta raqamli integral mikrosxemalarni avtomatlashtirilgan loyihalash uchun “intellektual” sistema yaratiladi. Su’niy intellekt asosida integral mikrosxemalarni loyihalash bu su’niy intellekt texnologiyasi vositalaridan foydalanib qurilmalarni loyihasini ishlab chiqarish va taqqoslvsh va sinovlardan o‘tkazish hisoblanadi. Barcha elektron 826

vositalar elnmentlari uchun juda ko‘p kirish parametrlari mavjud bo‘lib, inson bu parametrlarni qo‘llab yaratilgan loryihalarni tadqiq qilish va qisqa vaqt ichida ishlab chiqarish hrajatlarini kamaytirish uchun yaxshi variantni tanlash imkoniyatiga ega bo‘lmaydi. Su’niy intellekt qisqa vaqt ichida turli parametrlar bilan elektron sxemalarni loyihalash va ularni taqqoslab kerakli parametrlar asosidagi optimal qurilma loyihasini tanlab berish imkoniyatiga ega bo‘ladi [1]. Su’niy intellekt bu hisoblash texnikasi sohasidagi kelajagi porloq hisoblanadi. Su’niy intellekt bu kompyuter sistemasida tashkil etiladigan intellekt, ya’ni kompyuterning inson intellekti kabi harakatlarni bajarish xususiyati hisoblanadi. Su’niy intellektning ishlash tamoyili 1-rasmda ko‘rsatilgan va quyidagicha amalga oshiriladi: 1. Loyihalovchi tomonidan so‘rovni qabul qiladi, masalan neyrotarmoq qanday vazifani bajarishi va qanday qoida va algoritmlarga amal qilishi kerakligi haqidagi matn; 2. Tayyor algoritm va qoidalar asosida so‘rovga ishlov beradi; 3. So‘rovga mos javob natijani beradi; 4. Foydalanuvchi tomonidan bildirilgan fikrni qbul qiladi (qanday o‘zgartirish kerak); 5. Kerakli tuzatishni kiritib yangi natijani beradi. 1-rasm. Su’niy intellektning ishlash tamoyili Su’niy intellekt elektron komponentlarni loyihalash va ishlab chiqarish jarayonlarini avtomatlashtirishdagi muhim vosita bo‘lib hisoblanmoqda. Elektron vositalarini loyihalash va ishlab chiqarishni avtomatlashtirishda su’niy intellekt texnologiyalarini qo‘llash sanoatdagi juda muhim siljish bo‘lib hisoblanmoqda [2]. Su’niy intellekt loyihalash yoki ishlab chiqarish uchun kerakli bo‘lgan ma’lumotlarni taxlil qilish va kerakli yechimni qabul qilish kabi murakkab masalani yechishga mo‘ljallangan bo‘lib, quyidagi afzalliklarga ega hisoblanadi: 1. Elektron vositalarni loyihalash va ishlab chiqarishda aniqlikni va jarayonlarni tezkor bajarish imkoniyatini beradi, ya’ni oldin qo‘lda bajariladigan yoki inson ishtirokida bajariladigan ko‘pgina masalalarni avtomatlashtirish imkoniyatlari yaratiladi. Mashinali o‘qitish algoritmlari va neyron tarmoqlaridan foydalanish, obrazlarni idrok etish, sifat ko‘rsatkichlarini nazorat qilish, 827

ma’lumotlarni taxlil va diagnostika qilish kabi jarayonlarni amalga oshirish aniqligini oshiradi va bu jarayonlarni qisqa vaqtlarda bajarishni amalga oshiradi. 2. Yuzaga keladigan xatoliklar va nuqsonlarni ishlab chiqarishning dastlabki bosqichlarida, avtomatik ravishda tezkor aniqlash va ularni bartaraf etish imkoniyatlarini beradi. Bu esa sifatsiz mahsulot ishlab chiqarishni oldini olib, sifat nazorati jarayonini yaxshilaydi va loyihalash va ishlab chiqarish harajatlarini kamaytiradi. 3. Ishlab chiqarishni rejalashtirish va boshqarish jarayonlarini optimallashtiradi. Su’niy intellekt juda katta miqdordagi ma’lumotlarni taxlil qilish imkoniyatiga ega bo‘lib, foydalanuvchiga eng optimal variantni ko‘rsatib beradi. Ma’lumotlarni avtomatik analiz qilish va su’niy intellektda oldindan aytib berish tizimini joriy etish hisobiga mahsulotni talab darajasini, logistikasini yaxshilash imkoniyatlari yaratiladi. Hisoblash texnikasi vositalarini yaratish texnologiyalari va quvvatlarining rivojlanib borishi bilan su’niy intellektdan foydalanish masshtablari toboro ko‘payib bormoqda. Xozirda su’niy intellekt texnologiyasidan elektronika sohasida eng qimmatli hisoblangan protsessorlarni loyihalashda keng qo‘llanilmoqda. Zamonaviy mikroprotsessorlarni yaratish juda murakkab, ko‘p bosqichli jarayon hisoblanadi. Taniqli firmalar su’niy intellekt texnologiyasidan foydalanib mikrochiplarni loyihalash va ishlab chiqarishga kirishganlar. Bu boradi Synopsys kompaniyasi tomonidan ishlab chiqarilgan su’niy intellektdan keng foydalaniladi. Bu kompaniya tomonidan yaratilgan su’niy intellekt elektronika vositalarini loyihalashga mo‘ljallangan ALS hisoblanadi. Kompaniyaning «Design Compiler» mahsuloti juda taniqli hisoblanib mantiqiy sxemalarni sintez qilishga mo‘ljallangan. Undan tashqari elementlarda kechadigan jarayonlarni sintez qilish, elementlarni trassirovka qilish, vaqt bo‘yicha taxlil qilish, formal taqqaoslash, simulyatsii HDL (SystemC, SystemVerilog/Verilog, VHDL) qilishni amalga oshiruvchi mahsulotlar ham taklif qilingan. Kelgusida elektron vositalarni loyihalash va ishlab chiqarishda qo‘llaniladigan su’niy intellektga asoslangan instrumentlarni keskin o‘sib borishini ko‘rishimiz mumkin. Bu instrumentlar murakkab sistemalar bo‘lishi bilan birga, juda murakkab loyihalash masalalarini yechishga va juda aniq prognozlarni qilishga qodir bo‘ladi. Bunday vositalar elektron vositalarni loyihalash jarayonlarini va ularni ishlab chiqarishni samarali va ishonchli bo‘lishligini ta’minlaydi, bu bilan loyihalovchilarga ijodiy ishlar bilan shug‘ullanishlariga imkoniyat yaratiladi. Foydalanilgan aladiyotlar: 1. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы: учебник / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. ‒ М.: Финансы и статистика, 2006. ‒ 424 с. 2. Глухих Г.А., Дмитриев Д.Н. Искуственный интеллект в производственной автоматизации. Иркутский государственный технический университет, 2019. 828

GEOGRAFIK AXBOROT TIZIMLARINI QUROLLI KUCHLARDA QO‘LLASH ISTIQBOLLARI Iminjanov Mansurjon Muhammadjanovich, O‘zMU HTO‘M, o‘qituvchisi, rezevdagi podpolkovnik, magistrant, e-mail: mansurjoniminjonov@gmail.com Maxsudov Batir Taxirovich,O‘zR Qurolli kuchlar ofitseri, mayor, magistrant, e-mail: n100maxsudov87@gmail.com Аnnотаsiya. Usbu maqolaning dolzarbligi shundaki, hozirgi paytda fan va texnikaning rivojlanib borayotganligi kartografik ma’lumotlarga xususan elektron-raqamli xaritalarga bo‘lgan extiyoj va talablar ham oshib bormoqda. Geografik axborot tizimi va elektron-raqamli xaritalar yordamida joyni batafsil o‘rganish, baholash va jangobar texnikani va qurolni qo‘llash hamda topografik xaritalarni yaratishda va yangilashda qo‘llanilishi maqolada keng yoritilgan. Tayanch so‘zlar: GAT, «Panorama» дастури, raqamli, electron xarita, DX-90. Аннотация. Актуальность данной статьи обуславливается тем, что в настоящее время с темпами развития науки и техники растет потребность и требования к современной картографической информации. Географические информационные системы и электронные цифровые карты применяются для изучения и оценки местности, применения боевой техники и вооружения, а также создание и обновления топографических карт подробно раскрываются в статье. Ключевые слова: ГИС, программа «Panorama», электронные цифровые карты, DX-90. Abstract. The relevance of this article is due to the fact that at present, with the pace of development of science and technology, the need and requirements for modern cartographic information are growing. Geographical information systems and electronic digital maps are used to study and assess the terrain, the use of military equipment and weapons, as well as the creation and updating of topographic maps are described in detail in the article. Key words: GIS, Panorama program, electronic digital maps, DX-90. Kirish (Introduction). Jahondagi etakchi davlatlarda fan va texnikaning rivojlanib borayotganligi Kartografik ma’lumotlar xususan elektron-raqamli kartalarga bo‘lgan extiyoj va talablar ham oshib bormoqda. O‘zbekiston Respublikasida by yo‘nalishda tizimli ishlar olib borilmoqda, Qurolli Kuchlarda geografik axborot tizimlari aynan elektron-raqamli kartalarni qo‘llash uchun me’yoriy hujjatlar qabul qilingan va ular imkoniyatlaridan foydalanib kelinmoqda. Geografik axborot tizimlari va elektron-raqamli kartalar Qurolli Kuchlarda joyni batafsil o‘rganish, baholash va qo‘shinlarni jangovar harakatlarini rejalashtirish, tehnikalarini va qurol yaroqlarni qo‘llash hamda topografik xaritalarni yaratish va yangilahda va harbiy bilim yurtlarida kadrlarni tayyorlashda keng foydalanilmoqda {1}. Asosiy qism (Main part). Geografik axborot tizimlari (GAT) – funksional bir maqsadga qaratilgan geografik axborot tizimi bo‘lib, harbiy maqsadlardagi vazifalarni hal etishga yo‘naltirilgan. GAT qo‘shinlarni va qurollarni avtomatlashtirilgan boshqaruvida qo‘llash, qo‘mondonlik tomonidan qaror qabul qilishga ko‘mak berish hamda qo‘shinlar jangovar harakatlari va jangovar ta'minot turlarini rejalashtirish uchun mo‘ljallangan. An’anaviy xaritalarni raqamli xaritalarga almashtirish borasidagi ilk ilmiytadqiqot va sinov ishlari Kanada, AQSh, sobiq SSSR Ittifoqi va boshqa mamlakatlarda boshlangan. Qator davlatlar Mudofaa vazirliklarining an'anaviy 829

topografik xaritalarni raqamli ko‘rinishga keltirish muammosini hal etishga zo‘r berib harakat qilishi raqamli kartografik geoinformatika nazariyasi va amaliyotining vujudga kelishi va rivojlanishiga katta turtki bo‘ldi. XX-asrning o‘rtalariga kelib zamonaviy qurollarni sinab ko‘rish maqsadida raqamli xaritalar tuzish ishlari keng yo‘lga qo‘yildi. Jumladan AQShning ilk qanotli raketalarini 2000-2500 km., masofadagi nishonga ekstremal tizimdan foydalanib yo‘naltirish borasida uchish-konstruktorlik sinovlari o‘tkazildi. Bunda uchirilgan 24 raketadan o‘n sakkiztasi belgilangan aniqlikda nishonlarga yetib bordi. Raketalarning yer yuzasidan unchalik katta bo‘lmagan balandlikda (30-100 m) uchishi sababli nishonga yo‘naltirish tizimi ularni havo hujumidan mudofaa vositalari tomonidan aniqlanmasligi va yakson etilmasligini to‘liq ta’minlab berdi. Shunday qilib qanotli raketalar dunyodagi to‘satdan hujum qiladigan dahshatli qurollardan biriga aylandi [1]. O‘zbekiston Respublikasi Qurolli Kuchlari uchun raqamli-elektron xaritalarni tuzish ishlari asosan 2005 yilda Mudofaa vazirligi Kartografiya markazida boshlandi. Hozirgi davrga kelib respublikamiz hududining barcha masshtabdagi elektron-raqamli xaritalari to‘liq tuzib bo‘lindi. Mudofaa vazirligi tasarrufidagi harbiy qismlarda va harbiy okrug shtablarida raqamli elektron xaritalarni qo‘llash, shu jumladan turli o‘quv va mashq jarayonlarida joy to‘g‘risidagi raqamli ma'lumotlardan foydalanish keng yo‘lga qo‘yildi. Harbiy kadrlarni electron-raqamli xaritalar bilan ishlashga o‘rgatish maqsadida bugungi kunda respublikamizning harbiy bilim yurtlarida o‘quv jarayonida qo‘llash bo‘icha tizimli ishlar olib borilmoqda. Harbiy topografiya o‘quv dasturlariga geografik axborot tizimlaridan foydalanish bo‘yicha mavzular qo‘shilgan holda tegishli o‘zgartirishlar kiritildi. Mavzuga oid o‘quv qo‘llanmalar va uslubiy ishlanmalar ishlab chiqilib o‘quv jarayoniga tadbiq etildi. Mashg‘ulotlarni geografik axborot tizimlaridan foydalanish bo‘yicha maxsus kurslarda tashkil etilgan va malakali ustozlar tomonidan mashgulotlar olib borishmoqda. GAT yordamida hal etiladigan asosiy vazifalar sohalarini o‘rganib chiqamiz. Mutaxassislar elektron xarita va joy to‘g‘risidagi boshqa makonga oid ma'lumotlardan foydalanilganida qo‘shinlarni va qurollarni boshqarish samaradoriligi 40 va undan yuqori foizga ko‘tarilishini bashorat qilishmoqda. Qurolli Kuchlarda GAT foydalanuvchilar uchun quyidagi imkoniyatlarni yaratadi: joy to‘g‘risidagi ma’lumotlarni yig‘ish, to‘plash va vizuallashtirish, shu bilan birgalikda turli mavzudagi boshqa ma'lumotlarni joyning raqamli ma'lumotlariga bog‘lash va bir vaqtda foydalanish; topografik va maxsus xaritalarni tuzish va nashr etish; joyni tahlil qilish va baholashdan tortib toki bo‘linmaning yoki butun qo‘shinlar harakatlarini modellashtirishgacha bo‘lgan vazifalarning keng doirasini hal qiladigan GAT-ilovalarni yaratish va ulardan qo‘shinlarni va qurollarni avtomatlashtirilgan boshqarish tizimlarida foydalanish. 830

Birinchi navbatda Qurolli Kuchlarda GAT foydalaniladigan barcha turdagi: kartografik, tezkor-taktik, razvedka, bir maqsadga qaratilgan maxsus, meteorologik va geofizik ma’lumotlarni yagona negizda ko‘rgazmali tasvirlash va ularga kompleks ishlov berish evaziga vaziyatni baholash hamda qo‘shinlar harakatlari rejasini ishlab chiqishga sarflanadigan vaqtni keskin kamaytiradi. GAT joy relefini hisobga olgan holda qurollarni boshqarish hamda o‘t ochish vositalarining va nishonlarning joylashuv o‘rnini belgilash bilan bog‘liq vazifalarni avtomatlashtirilgan rejimda hal etish imkoniyatini yaratadi. Bundan tashqari GAT quyidagilarni ta'minlaydi: elektron va foydalanuvchilar xaritalari vositasida mansabdor shaxslarga joy va unda sodir bo‘layotgan jarayonlar to‘g‘risidagi ma'lumotlarni o‘z vaqtida yetkazish evaziga ularning ish samaradorligini oshirish; kartografik ma’lumotlarni atributiv ma'lumotlar bilan birgalikda manipulyasiya qilish imkoniyatini; kartografik, tezkor-taktik, razvedka, bir maqsadga qaratilgan maxsus, meteorologik va geofizik ma'lumotlarni hamda javobgarlik zonasini monitoring qilish natijalarini samarali tahlil qilish va qayta ishlash imkoniyatini. Geografik axborot tizimlariga qo‘yiladigan asosiy talab bu vaziyatni o‘rganish, baholash va tahlil qilish, operatsiyalarni rejalashtirish, nishonlarni aniqlash va parvoz bilan bog‘liq vazifalarni bajarishda boshqaruv organlariga turli xildagi, vaqt va koordinatalar bilan bog‘liq yirik hajmdagi ma’lumotlarni foydalanish uchun qulay ko‘rinishga keltirish va taqdim etishdan iborat [2]. GAT quyidagi tizimosti funksiyalarni o‘z ichiga oladi: elektron xaritalarni (GAT-yadro) joy to‘g‘risidagi elektron ma’lumotlar bilan boshqarishni; elektron shartli belgilar bazasi yordamida tezkor vaziyatni elektron xaritalarda tasvirlashni; tezkor axborot ma’lumotlar bazasi bilan hamkorlikni; harbiy-amaliy vazifalar kutubxonasi bilan hamkorlikni; harbiy GATga kirishni boshqarishni. Barcha tizimosti funksiyalari umumiy axborot, matematik, dasturiy hamda texnik ta’minotdan foydalanib ishlaydi. Harbiy sohada GAT quyidagilarni ta’minlashi lozim: joy to‘g‘risidagi raqamli ma'lumotlarni kiritish; SXF, DXF, VPF, SDTS, DX-90, MIF\MIC, F20S formatlarida tuzilgan vektorli elektron xaritalarni yaratish; PCX, TIFF, JPEG formatlarida tuzilgan rastrli elektron xaritalarni yaratish; PCX, TIFF, JPEG formatlaridagi foto tasvirlarni yaratish; SUBD Linter VS, dBase, Paradox, Oracle, SGL Server, Netvare SGL formatlaridagi astronom-geodezik ma’lumotlarni yaratish [3]; joy to‘g‘risidagi raqamli ma’lumotlarni kerakli (O‘R QK da qo‘llaniladigan) proeksiyalarga o‘tkazish, koordinatalar tizimlari va ularni yagona mantiqiy massivlar ko‘rinishida saqlash va taqdim qilish; mavzuli ma’lumotlarni kiritish; 831

joy to‘g‘risidagi raqamli ma'lumotlar, mavzuli ma’lumotlar va hisob-kitob vazifalari natijalarini tanlangan koordinata tizimida turli o‘zaro bog‘liqlikda tasvirlash; kerakli ma’lumotlardan real vaqt rejimida foydalanish imkoniyatlarini; dinamik o‘zgaruvchan mavzuli ma'lumotlarni hamda hisob-kitob vazifalari natijalarini kiritish (qabul qilish) va tasvirlash, obyektlarni yaratish, yo‘q qilish va tahrir qilish; geoaxborot obyektlarining mavzuli ma'lumotlar bazasi bilan o‘zaro muvofiqligini va ularning birini ikkinchisi orqali qidirib topish imkoniyatlarini; xaritaning turli varaqlaridagi obyektlarni mantiqan bog‘lash; GATda saqlanadigan geografik axborotlarning yaxlit butunligini, xavfsizligi va ularga kirish yo‘llarini chegaralashni ta'minlash; bazaviy axborot ta'minotini (kodlash qoidalari, elektron xaritalardagi obyektlarning raqamli tavsifi va vizualizatsiyasi) qo‘llab quvvatlash; joy to‘g‘risidagi raqamli ma'lumotlarga kirishni cheklash va ma'lumotlarga noqonuniy kirishdan himoyalash; harbiy-amaliy hisob-kitob va axborot bilan bog‘liq vazifalarni modellashtirish. GAT oson rasmiylashtiriladigan hamda arzon qiymatda bo‘lishi lozim, chunki undan bir necha yuzlab ish o‘rinlarida turli darajadagi komandirlar tomonidan foydalaniladi [4]. Keyingi vaqtlarda paydo bo‘lgan “Raqamli jang maydoni” yoki “Elektron jang maydoni” tushunchalari bevosita jang maydoniga tegishli elektron ma'lumotlarni va ulardan bevosita GAT orqali foydalanish vositalarini o‘z ichiga oladi. Harbiy operatsiyalarni rejalashtirishda elektron jang maydonidan foydalanish GATni qo‘llash sohasidagi juda juda keskin o‘zgarishdir. Bu degani an'anaviy xaritalar joy to‘g‘risidagi raqamli ma'lumotlar bilan to‘liq almashtiriladi degani emas albatta. Gap faqatgina ulardan birgalikda foydalanish va qo‘shimchalar kiritish haqida bormoqda. GAT foydalanuvchining talablariga aniq mos keladigan ma'lumotlarni ko‘rsatuvchi informatsion maxsulot yaratish imkoniyatini beradi. Bundan tashqari shuni ham esda tutish kerakki, GAT kartografik ma'lumotlarni uch o‘lchamli ko‘rinishda tasvirlay oladi. Uch o‘lchamli ko‘rinishdagi joyni istalgan kuzatish nuqtasidan turib kuzatish yoki jangovar vaziyat tushirilgan uch o‘lchamli joy tasviri ustida virtual parvoz qilish har qanday darajadagi komandirga joy to‘g‘risida qog‘oz xaritadan ko‘ra ko‘proq va aniqroq tasavvur uyg‘ota oladi. O‘zo‘zidan ma'lumki elektron xaritada turli funksiyalar maxsus vositalar orqali amalga oshiriladi, har qanday xarita tarkibi kartografik proeksiya, masshtab, obyektlarning to‘g‘ri nomlanishi va boshqalardan iborat bo‘lgan geografik ma’lumotlarni o‘z ichiga oladi. Qo‘shinlarni boshqarish talablaridan kelib chiqqan holda GAT oldiga quyidagi asosiy talablar qo‘yiladi: 832

jangovar vazifalarni tezkor hal etish, harbiy GATning vaqt bilan bog‘liq xarakteristikalari qo‘shin turlari tomonidan o‘rnatilgan talablarga mos kelishi lozim; yirik hajmdagi geografik makon ma’lumotlarini talab qilingan darajadagi aniqlikda va tezlikda qayta ishlash samaradorligiga erishish; joy to‘g‘risidagi raqamli ma’lumotlarda tasvirlangan obyektlar o‘zining joylashuv o‘rnini, geometrik shaklini, chiziqli, maydonli va hajmiy o‘lchamlarini xarita masshtabiga mos holda saqlab qolishi; harbiy-amaliy vazifalarni hal etishda hisob-kitoblar aniqligi talab darajasida bo‘lishi hamda raqamli xaritaning turi va masshtabiga mos kelishi; yashovchanlik; dasturning ishonchliligi: xatolardan xolilik, xatolarga chidamlilik va qayta harakatga keltirish imkoniyati. Qurolli Kuchlarda GATni qo‘llashning eng muhim yo‘nalishlari quyidagilar bo‘lishi mumkin: qo‘shinlarning topogeodezik ta’minoti; jangovar operatsiyalarni rejalashtirish va o‘tkazish; quruqlikda va havoda harakatlanishning eng maqbul marshrutlarini belgilash; jangovar vaziyat, joyning holati, vaqt va jangovar texnikaning imkoniyatlarini hisobga olib ularning harakatlanishini rejalashtirish; havodan zarba berish, razvedka qilish, yuk va shaxsiy tarkibni tashish maqsadlarida aviatsiya parvozlarini rejalashtirish; harakatlanish marshrutlari va jadvallarini optimallashtirish; dushmanning harakatlanish marshrutlarini aniqlash va unga qarshi kurash vositalarini joylashtirish; joyni hajm jihatidan modellashtirish; aeronavigatsiya; mobil obyektlar navigatsiyasi va dispetcherlik nazoratini tashkillashtirish {2}. Xulosa va amaliy tavsiyalar (Conclusion and practical recommendations). Shuni ta’kidlash lozimki, geografik axborot texnologiyalarini harbiy sohada qo‘llashning istiqbollari juda kengdir. Geografik axborot tizimlarini qo‘llagan holda kelajakda jangovar harakatlarni tashkillashtirish tezkorligini oshirish, unga sarflanadigan vaqtni esa kamaytirish mumkin bo‘ladi. Bundan tashqari jangni tashkillashtirish va olib borish uchun zarur bo‘lgan ma'lumotlarning aniqligi va tasvir sifati, almashish tezligi sezilarli darajada oshadi. Albatta yangi GAT va qo‘shinlarni avtomatik boshqarish tizimining zamonaviy shakllarini ishlab chiqish va GAT maxsulotlarini ishga tushirish uchun katta mablag‘ talab etiladi. Ma’lum vaqtdan so‘ng mazkur muammo ham hal etilishi maqsadga muvofiq deb o‘ylamaymiz {3}. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1.Беленков В.В., Корж М.М. “Основные направления применения геоинформационных технологий в военном деле”, ЗАО "КБ Панорама", город Винница. 2019 г. 833

2. Navro‘zov R.M. «Panorama GAT dasturida ishlash », 2023- y. 3. Интернет - страница «ПАНОРАМА интернешнл» - http://www.панорама.com. ПРОБЛЕМЫ ДОСТОВЕРНОСТИ МОДЕЛЕЙ И ВОЗМОЖНОСТИ ИХ УЛУЧШЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ Л.Э. Хасанова, UMFT, е-mail: lola.khasanova.93@mail.ru Аннотация. Достоверность математических и физических моделей является ключевым фактором, определяющим их эффективность в научных исследованиях, инженерных разработках и образовательной практике. В условиях усложнения физических систем и увеличения объёмов экспериментальных данных традиционные методы моделирования сталкиваются с проблемами аппроксимационных и вычислительных погрешностей, неопределённости параметров, неполноты исходных данных и ограниченной верифицируемости результатов. В статье рассматриваются основные источники снижения достоверности моделей, включая дискретизацию непрерывных процессов, упрощение физических закономерностей и численные ошибки алгоритмов. Особое внимание уделяется возможностям повышения точности и адекватности моделей посредством использования цифровых платформ и методов искусственного интеллекта. Показано, что интеграция лабораторных экспериментов с виртуальными симуляциями, применение методов машинного обучения для калибровки параметров и анализ больших данных позволяют существенно снизить уровень погрешностей и повысить прогностическую способность моделей. Полученные результаты подтверждают перспективность комплексного подхода, сочетающего физическое моделирование, цифровые технологии и интеллектуальные алгоритмы, для обеспечения высокой степени достоверности современных научных и инженерных моделей. Ключевые слова: достоверность моделей, математическое моделирование, физическое моделирование, цифровые платформы, искусственный интеллект, валидация, численные методы, большие данные. Abstract. The reliability of mathematical and physical models is a crucial factor determining their effectiveness in scientific research, engineering applications, and educational practice. With the increasing complexity of physical systems and the growing volume of experimental data, traditional modeling approaches face significant challenges related to approximation and computational errors, parameter uncertainty, incomplete initial data, and limited validation capabilities. This paper analyzes the main sources of reduced model reliability, including discretization of continuous processes, simplification of physical laws, and numerical algorithm errors. Special attention is given to the potential of digital platforms and artificial intelligence (AI) methods to enhance model accuracy and adequacy. It is shown that the integration of laboratory experiments with virtual simulations, the application of machine learning techniques for parameter calibration, and big data analysis significantly reduce modeling errors and improve predictive performance. The results confirm the перспективность of an integrated approach combining physical modeling, digital technologies, and intelligent algorithms to ensure a high level of reliability in modern scientific and engineering models. Keywords: model reliability, mathematical modeling, physical modeling, digital platforms, artificial intelligence, validation, numerical methods, big data. 834

Annotatsiya. Matematik va fizik modellarning ishonchliligi ilmiy tadqiqotlar, muhandislik ishlanmalari hamda ta’lim jarayonida ularning samaradorligini belgilovchi muhim omildir. Fizik tizimlarning murakkablashuvi va eksperimental ma’lumotlar hajmining ortishi sharoitida an’anaviy modellashtirish usullari yaqinlashtirish va hisoblash xatoliklari, parametrlarning noaniqligi, boshlang‘ich ma’lumotlarning yetarli emasligi hamda natijalarni tekshirish imkoniyatlarining cheklanganligi kabi muammolarga duch kelmoqda. Maqolada modellar ishonchliligining pasayishiga olib keluvchi asosiy omillar, jumladan uzluksiz jarayonlarni diskretlashtirish, fizik qonuniyatlarni soddalashtirish va sonli algoritmlardagi xatoliklar tahlil qilinadi. Shuningdek, raqamli platformalar va sun’iy intellekt usullari yordamida modellar aniqligi va adekvatligini oshirish imkoniyatlari yoritiladi. Laboratoriya tajribalarini virtual simulyatsiyalar bilan integratsiyalash, parametrlarni mashinaviy o‘qitish asosida kalibrlash hamda katta ma’lumotlarni tahlil qilish modellashtirish xatoliklarini sezilarli darajada kamaytirishi va prognozlash imkoniyatlarini oshirishi ko‘rsatiladi. Tadqiqot natijalari fizik modellashtirish, raqamli texnologiyalar va intellektual algoritmlarni uyg‘unlashtirgan kompleks yondashuv zamonaviy ilmiy va muhandislik modellarining yuqori darajadagi ishonchliligini ta’minlashini tasdiqlaydi. Kalit so‘zlar: model ishonchliligi, matematik modellashtirish, fizik modellashtirish, raqamli platformalar, sun’iy intellekt, validatsiya, sonli usullar, katta ma’lumotlar. Введение. Достоверность модели определяется её способностью воспроизводить реальные процессы и предсказывать поведение системы с минимальными погрешностями. Она критически важна в физике, инженерии и научных исследованиях, где ошибки могут приводить к неправильным выводам или даже аварийным ситуациям [1,2]. Источники недостоверности моделей разнообразны: упрощения в математическом описании, неточности измерений, дискретизация пространства и времени, а также неполное знание начальных и граничных условий [2,3,4]. В современных условиях интеграции цифровых платформ и ИИ открываются новые возможности для решения этих проблем: корректировка моделей на основе реальных данных, аппроксимация сложных зависимостей и оптимизация параметров системы [5,6,10]. Источники ошибок и проблем достоверности моделей Одной из основных причин ограниченной точности является дискретизация: при численном моделировании непрерывных физических процессов пространство и время представляются в виде конечных элементов или сеток разностей. Это приводит к аппроксимационным ошибкам, особенно в случае нелинейных процессов и турбулентных потоков [2,3,7]. Другой важный источник ‒ неопределённость физических параметров, таких как коэффициенты трения, вязкость, электропроводность, которые могут варьироваться в реальной среде. Недостаток экспериментальных данных для калибровки моделей увеличивает погрешности [3,4,9]. Наконец, методы численного решения уравнений также вносят ошибки. Методы Эйлера, Рунге-Кутты или конечных элементов имеют свои ограничения по устойчивости и точности, что требует дополнительной проверки результатов [2,7,8]. Возможности повышения достоверности моделей с помощью цифровых платформ и ИИ 835

Цифровые платформы предоставляют интегрированную среду для моделирования, анализа и визуализации данных. Они позволяют объединять лабораторные эксперименты с виртуальными моделями, создавая гибридные системы, в которых ошибки отдельных подходов компенсируются совместной обработкой данных [5,7,9]. ИИ позволяет: • Аппроксимировать сложные зависимости, когда аналитическое решение невозможно, используя методы машинного обучения и нейронные сети [5,6]. • Автоматически корректировать параметры модели на основе экспериментальных данных, повышая точность прогнозов [3,4,10]. • Обрабатывать большие массивы данных, выявляя скрытые закономерности и отклонения, которые трудно заметить вручную [5,6,10]. Примеры применения ИИ для повышения достоверности моделей Колебания маятника: корректировка цифровой модели на основе данных датчиков движения позволяет уменьшить погрешность предсказания амплитуды и частоты колебаний [1,3,5]. Динамика жидкости: применение ИИ для анализа результатов CFDсимуляций турбулентного потока позволяет выявлять аномалии и корректировать численные параметры сетки для повышения точности [2,3,9]. Электромагнитные процессы: оптимизация формы катушки и сердечника с использованием нейросетевых алгоритмов повышает соответствие цифровой модели реальным измерениям [5,6,7,10]. Методы верификации и валидации моделей Для повышения достоверности используется сочетание нескольких подходов: • Сравнение с лабораторными экспериментами, позволяющее выявить систематические погрешности [1,3,4]. • Кросс-валидация цифровой модели на независимых наборах данных, что особенно важно при обучении нейросетей [5,6]. • Статистический анализ ошибок и чувствительности модели, позволяющий оценить влияние различных параметров на результат [2,3,9]. 836

График. Cнижение погрешности модели при применении ИИ Сравнение методов по средней погрешности Метод Традиционное численное моделирование Цифровая платформа Цифровая платформа + ИИ Средняя погрешность (%) 12 8 3 Пояснение: использование ИИ позволяет существенно снизить среднюю погрешность модели [5,6,10]. Заключение. Проблемы достоверности моделей ‒ ключевой фактор, ограничивающий точность прогнозов и эффективность исследований. Основные источники ошибок включают дискретизацию, неопределённость параметров и методы численного решения уравнений. Цифровые платформы и искусственный интеллект предоставляют мощные инструменты для повышения достоверности моделей. Интеграция лабораторных данных и виртуальных симуляций, оптимизация параметров с помощью ИИ и обработка больших данных позволяют существенно уменьшить погрешности и повысить адекватность моделей. Практическая значимость состоит в том, что современные подходы обеспечивают более точное моделирование физических процессов, что важно для науки, инженерии и образования. Исследования подтверждают эффективность применения цифровых платформ и ИИ для улучшения качества моделей [1–10]. Список литературы: 1. Самарский А.А. Введение в численные методы. ‒ М.: Наука,2007. 2. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики. ‒ М.: МГУ,2004. 3. Кудряшов В.В., Лебедев П.Н. Численные методы моделирования физических процессов. ‒ М.: Физматлит,2015. 4. Бабичев С.Н., Смирнов Ю.М. Математическое и физическое моделирование сложных систем. ‒ СПб.: БХВ-Петербург, 2018. 5. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. ‒ MIT Press, 2016. 837

6. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. ‒ Pearson, 2020. 7. COMSOL Multiphysics User Guide, 2022. 8.ANSYS Electromagnetics Handbook, 2021. 9. Дьяконов А.Н., Моделирование физических процессов с применением ИИ. ‒ М.: Издво МГУ, 2019. 10. Жуков В.П., Информационные технологии в физическом моделировании. ‒ СПб.: Наука, 2020. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И BIG DATA Абдихалилов Улмасжон Улфат углы, КарГТУ, старший преподаватель Алиев Асилбек Сафарaли угли, студент 2 курса КарГТУ Аннотация. В данной статье рассматриваются современные направления развития технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и Big Data, а также основные проблемы их практического применения. Особое внимание уделяется таким аспектам, как качество данных, обобщающая способность моделей, эффективность использования вычислительных ресурсов и интерпретируемость алгоритмов. В ходе исследования было проведено экспериментальное моделирование с использованием языка программирования Python и библиотек TensorFlow и Scikit-learn. Полученные результаты показали, что предварительная обработка данных и оптимизация гиперпараметров существенно повышают точность и устойчивость моделей машинного обучения. Результаты исследования могут быть использованы для разработки более надежных и эффективных интеллектуальных систем анализа данных. Ключевые слова: Искусственный интеллект, машинное обучение, Big Data, анализ данных, нейронные сети, интерпретируемый ИИ, информационная безопасность. Abstract. This paper discusses modern trends in the development of artificial intelligence, machine learning, and Big Data technologies, as well as key challenges related to their practical implementation. Particular attention is given to issues such as data quality, model generalization ability, computational efficiency, and interpretability of machine learning algorithms. Experimental modeling was conducted using the Python programming language and popular machine learning libraries such as TensorFlow and Scikit-learn. The results demonstrate that data preprocessing and hyperparameter optimization significantly improve the performance and accuracy of machine learning models. The findings of this research can contribute to the development of more reliable and efficient intelligent data analysis systems. Keywords: artificial intelligence, machine learning, Big Data, data analytics, neural networks, explainable AI, data security. Annotatsiya. Ushbu maqolada sun’iy intellekt, mashinali o‘rganish va Big Data texnologiyalarining zamonaviy rivojlanish yo‘nalishlari hamda ularni amaliy sohalarda qo‘llash bilan bog‘liq muammolar tahlil qilinadi. Tadqiqot jarayonida ma’lumotlar sifati, modellarni umumlashtirish qobiliyati, hisoblash resurslari samaradorligi va algoritmlarning interpretatsiya qilinishi kabi muhim omillar ko‘rib chiqildi. Shuningdek, Python dasturlash muhiti hamda TensorFlow va Scikit-learn kutubxonalaridan foydalangan holda tajriba modellashtirish ishlari amalga oshirildi. Olingan natijalar ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash va giperparametrlarni optimallashtirish modellar samaradorligini sezilarli darajada oshirishini ko‘rsatdi. Tadqiqot natijalari sun’iy intellekt tizimlarini yanada ishonchli, xavfsiz va samarali rivojlantirish uchun muhim ilmiy asos bo‘lib xizmat qiladi. Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt, mashinali o‘rganish, Big Data, ma’lumotlar tahlili, neyron tarmoqlar, interpretatsiya qilinadigan AI, ma’lumotlar xavfsizligi. 838