SUN'IY INTELLEKT VA ROBOTEXNIKA TEXNOLOGIYALARINI GEOINFORMATSION TIZIMLARDA (GAT) QO'LLASH ISTIQBOLLARI

143 SUN’IY INTELLEKT VA ROBOTEXNIKA TEXNOLOGIYALARINI GEOINFORMATSION TIZIMLARDA (GAT) QO‘LLASH ISTIQBOLLARI Rakhmatullaev Kamol Ne’matulla o‘g‘li Xalqaro innovatsion universiteti, “Aniq fanlar, yer kadastri va kommunal xo‘jaligi” kafedrasi o‘qituvchisi, E-mail: [email protected] Rashidova Ozoda Bayramali qizi Xalqaro innovatsion universiteti, Iqtisodiyot fakulteti, Axborot texnologiyalari va tizimlari yo‘nalishi talabasi, E-mail: [email protected] DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17665272 Annotasiya: Mazkur maqolada sun’iy intellekt (SI) va robotexnika texnologiyalarini geoaхborot tizimlarida (GAT) qo‘llash istiqbollarini o‘rganish maqsadida olib borilgan tadqiqot natijada ushbu yo‘nalishda GAT-SI-robotexnika integratsiyasining zamonaviy holati, amaliy qo‘llanilish yo‘nalishlari hamda yuzaga kelayotgan texnik, huquqiy va institutsional cheklovlar tahlil qilingan. Kalit soʻzlar: sun’iy intellekt, robotexnika, geoaxborot texnologiyalari (GAT), dronlar va mobil robotlar. Bugungi kunda geografik axborot texnologiyalari (GAT) - joylashuvga bog‘liq ma’lumotlarni yig‘ish, saqlash, tahlil qilish va vizualizatsiya qilish usullari - an’anaviy shaklda emas, balki yuqori texnologiyali yechimlar orqali rivojlanmoqda. Ayniqsa, sun’iy intellekt (SI) va robotexnika texnologiyalarining qo‘shilishi, geoma’lumotlarni yig‘ish va qayta ishlash jarayonida yangi imkoniyatlar ochmoqda. Robotexnika sohasida [1] adabiyotda robotlarning komponentlari, harakat mexanizmlari qo‘llanishlari hamda GAT–SI–robotexnika integratsiyasining mohiyati, qo‘llanilishi va istiqbollariga bag‘ishlangan. Unga ko‘ra GAT doirasida sun’iy intellekt (SI) usullari - xususan, mashinali o‘qitish (Machine Learning), chuqur o‘rganish (Deep Learning), sun’iy neyron tarmoqlar, hamda bilish-graf (Knowledge Graph) texnologiyalari - geoma’lumotlarga yangi tahlil imkoniyatlarini ochmoqda. Ushbu yondashuvlar yordamida murakkab fazoviy-vaqt ma’lumotlarini qayta ishlash, ulardan foydali naqsh va qonuniyatlarni aniqlash, hamda bashoratli modellar yaratish mumkin bo‘lmoqda. [2] adabiyotda keltirilishicha GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence) tushunchasi quyidagicha ta’riflanadi, “GeoAI - bu geografik tadqiqotlar, mashinani o‘qitish, chuqur o‘rganish va bilim graf texnologiyalarining integratsiyasi bo‘lib, geoma’lumotlardan bilim olish jarayonini avtomatlashtiradi”. Shu boisdan bu texnologiyalar yordamida olib borilgan tadqiqot ishida masofadan zondlash, satelit 144 tasvirlari va dron yordamida olingan ma’lumotlarni avtomatik tarzda tasniflash, aniqlash va modellashtirish imkoniyati yaratadi. Masalan, chuqur o‘rganish algoritmlari - ayniqsa konvolyutsion neyron tarmoqlar va recurrent tarmoqlar (RNN) - tuproq tahlili, o‘simlik qoplami monitoringi, shahar infratuzilmasi aniqlash, suv resurslarini kuzatish kabi vazifalarda yuqori aniqlikka erishmoqda. Robotexnika GAT ma’lumotlarini yig‘ish, qayta ishlash va real vaqt rejimida monitoring qilish jarayonida eng muhim texnologik vositalardan biridir. Zamonaviy robotik tizimlar - bu nafaqat mexanik qurilmalar, balki yuqori darajada intellektual boshqaruv algoritmlari, sensor tarmoqlari va o‘z-o‘zini sozlash mexanizmlariga ega murakkab kibernetik tizimlardir. Mobil robotlar, dronlar, avtonom yer usti transport vositalari hamda avtomatlashtirilgan sensor platformalar bugungi kunda geoma’lumotlarni yig‘ish, tahlil qilish va xaritalashda keng qo‘llanilmoqda. Robotexnik platformalar yordamida GAT uchun aniq joy-vaqt ma’lumotlarini yig‘ishning ustunligi shundaki, ular inson omilidan mustaqil, uzluksiz va xavfli hududlarda ham ishlay oladi. Masalan, dronlar o‘rmon, tog‘, daryo vodiysi kabi joylarda masofadan turib yuqori aniqlikdagi tasvirlar va videolarni oladi. Bu ma’lumotlar keyinchalik LiDAR (Light Detection and Ranging) skanerlari yordamida 3D nuqtali bulut shaklida saqlanadi. [3] ushbu adabiyotda keltirilishicha, bunday tizimlar SLAM (Simultaneous Localization and Mapping - bir vaqtda joylashuv va xaritalash) algoritmlariga asoslanadi. SLAM algoritmi robot yoki dronning real vaqt holatini aniqlaydi, shu bilan birga yangi hudud xaritasini yaratadi. Bu jarayon GAT tizimlari bilan integratsiyalashganda fazoviy ma’lumotlarning aniqligini sezilarli oshiradi. Masalan, mobil yer robotlari yo‘l, ko‘prik, inshootlar holatini tekshirishda qo‘llaniladi. Ular yuqori aniqlikdagi GPS modullari, kameralar, lazer skanerlari bilan jihozlanib, real vaqt ma’lumotlarni markaziy GAT serveriga uzatadi. Aerial dronlar esa qishloq xo‘jaligi, ekologik monitoring, transport logistikasi va tabiiy resurslarni boshqarish kabi sohalarda muhim rol o‘ynaydi. GAT platformasida robotexnika tomonidan to‘plangan geoma’lumotlar sun’iy intellekt (SI) algoritmlari bilan birgalikda ishlanadi. Bunday integratsiya ma’lumotlarni qayta ishlash zanjirini to‘liq avtomatlashtirishga xizmat qiladi. Jarayon odatda uch bosqichdan iborat: 1. Ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash (Data cleaning, filtering): Robotlar yoki dronlar tomonidan to‘plangan geoma’lumotlar (masalan, LiDAR nuqtali bulutlari, multispektral yoki hiperspektral tasvirlar) turli xatolik va shovqinlarni o‘z ichiga oladi. Shu sababli, dastlab ularni tozalash, formatlash va 145 normallashtirish bosqichi amalga oshiriladi. Bu bosqichda aniq koordinatalar bilan ishlash, ortiqcha yoki chala ma’lumotlarni yo‘qotish va sinxronlashtirish muhim ahamiyatga ega; 2. Tasniflash va aniqlash (Classification and object detection). Ushbu bosqichda SI algoritmlari - xususan, konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN) va chuqur o‘rganish modellaridan foydalaniladi; 3. Bashorat qilish va xaritalash (Predictive modelling, 3D mapping). Ushbu bosqichda olingan ma’lumotlar asosida 3D fazoviy modellar, vaqt bo‘yicha o‘zgarishlar xaritalari va prognoz tahlillari yaratiladi. Masalan, joylashuvdagi o‘zgarishlarni vaqt o‘tishi bilan kuzatish, transport oqimlarini bashorat qilish yoki tabiiy xavf (suv toshqini, sel, yong‘in) ehtimolini oldindan aniqlash uchun GeoAI yondashuvlari qo‘llaniladi. Robotexnika va SI-ni GAT bilan birlashtirish orqali yig‘ilgan geoma’lumotlarning tahlili yanada chuqurlashadi, inson omilining xatolik ehtimoli kamayadi va natijada tahlilning aniqligi, tezligi hamda ishonchliligi sezilarli darajada oshadi. Bu esa kelajakda to‘liq avtonom GeoAI-robotik tizimlar yaratish uchun mustahkam poydevor bo‘lib xizmat qiladi [4]. SI + GAT integratsiyasi shaharsozlik sohasida infratuzilma rejalarini tayyorlash, transport tarmoqlarini optimallashtirish, urbanistika monitoringi kabi vazifalarni amalga oshirishga yordam beradi. Misol uchun, geoma’lumotlar bazasi yordamida transport oqimlari tahlil qilinadi va optimal marshrutlar belgilanadi. Robotik va dronli tizimlar yo‘l, ko‘prik, infratuzilma holatini kuzatishi mumkin. Robotlar va dronlar orqali to‘plangan geoma’lumotlar SI algoritmlari yordamida ekologik o‘zgarishlar, yong‘in xavfi, tuproq eroziyasi kabi jarayonlarni aniqlashga xizmat qiladi. GeoAI kitobida atrof-muhit kuzatuvi bu integratsiyaning muhim sohalaridan biri ekanligi ta’kidlangan. Joylashuvli ma’lumotlar (masalan: real-vaqt traffik, yo‘l obro‘sida sensorlar) GAT orqali tahlil qilinadi, SI algoritmlari ko‘p parametrli model yaratadi, robotexnika esa transport tizimlarini logistika maqsadida boshqarishi mumkin. Bu esa operatsion samaradorlikni oshirishga imkon beradi. Geoma’lumotlar yig‘ilishi ko‘pincha katta hajmda bo‘ladi, lekin ular har doim ham to‘liq va xatosiz bo‘lmaydi. Katta hajmli geoma’lumotlarni SI orqali qayta ishlash uchun kuchli hisoblash infratuzilmasi, GPU/CPU resurslari talab qilinadi. Robotik platformalar esa energiya, sensor barqarorligi kabi cheklovlarga duch keladi. Kelajakda GAT, SI va robotexnika sohalarining yanada chuqur integratsiyasi kutilmoqda: 3D geoma’lumotlar bazalari, real-vaqt monitoring, avtomatlashtirilgan 146 tahlillar keng tarqaladi. GeoAI qo‘lyozmasida ushbu yo‘nalishlarning «keyingi bosqichi» ekanligi ta’kidlangan. Shu bilan birga, texnologik infratuzilma, malaka oshirish va qonunchilikni yangilash muhim ahamiyatga ega bo‘ladi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Craig J. J. «Introduction to Robotics: Analysis, Control, Applications» - Pearson Education, 2018. 2. Jiang B., Shekhar S. “(Handbook of GeoAI).” - Springer Nature, 2021. 3. Stachniss C. “Robotic Mapping and Exploration.” - Springer-Verlag, 2009. 4. Liu X., Li D. “Geospatial Data Science and AI Integration.” - Springer Nature, 2022.