KURS ISHI

KIRISH O‘zbekiston Respublikasida robototexnika bozori so‘nggi yillarda sezilarli o‘sishni ko‘rsatmoqda, xususan, 2023-yilda sanoat robotlari importi 2022-yilga nisbatan 38% ga oshdi, bu esa qariyb 25 million AQSH dollarini tashkil etdi [1]. Global miqyosda esa, Sun’iy intellekt (AI) va robototexnika sohasining umumiy bozor hajmi 2024-yilda 45 milliard AQSH dollariga yetishi va 2030-yilgacha yillik o‘rtacha 30% dan yuqori ko‘rsatkichda o‘sishi prognoz qilinmoqda [2]. Bu tendensiya AI va robototexnika texnologiyalarining ishlab chiqarish, xizmat ko‘rsatish, sog‘liqni saqlash va ta’lim kabi turli sohalarda samaradorlikni oshirish va yangi imkoniyatlar yaratishdagi ahamiyatini yaqqol ko‘rsatadi. Ayniqsa, O‘zbekistonda “Raqamli O‘zbekiston – 2030” strategiyasi doirasida raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish va innovatsiyalarni joriy etishga qaratilgan davlat siyosati ushbu sohalarga bo‘lgan e’tiborni yanada kuchaytirmoqda [3]. Ushbu kurs ishi sun’iy intellektning robototexnikadagi integratsiyasini chuqur o‘rganish, uning nazariy asoslarini tahlil qilish hamda amaliy qo‘llanilishining iqtisodiy va texnologik jihatdan asoslab berish zaruratidan kelib chiqqan. Hozirgi kunda robotlar faqatgina mexanik vazifalarni bajarishdan tashqari, aqlli qarorlar qabul qilish, murakkab muhitda navigatsiya qilish va inson bilan samarali o‘zaro aloqa qilish qobiliyatiga ega bo‘lishi lozim. Biroq, mavjud tadqiqotlar va amaliyotda robotlarning avtonomligini oshirish, ularning o‘rganish va moslashish qobiliyatini yaxshilash, shuningdek, inson xavfsizligini ta’minlagan holda samaradorlikni oshirish bo‘yicha hal etilmagan qator muammolar mavjud. Xususan, O‘zbekiston sanoatida AI asosidagi robotlarning keng ko‘lamli joriy etilishiga to‘sqinlik qiluvchi texnologik infratuzilma, kadrlar malakasi va investitsiyalar bilan bog‘liq muammolar dolzarb bo‘lib qolmoqda. Mavzuning o'rganilganlik darajasi xalqaro miqyosda keng ko'lamli tadqiqotlar bilan ajralib turadi. Masalan, Sebastian Thrun (2005) o'z tadqiqotlarida avtonom transport vositalarida sensor sintezi va yo'nalishni rejalashtirish algoritmlarini ishlab chiqdi, bu esa robototexnikada avtonom navigatsiya uchun muhim asos bo'ldi [5]. Fei-Fei Li (2009) ImageNet ma'lumotlar bazasini yaratdi va kompyuter ko'rishi sohasida chuqur o'rganish (DL) modellarining rivojlanishiga ulkan hissa qo'shdi, bu robotlarning ob'ektlarni aniqlash va tushunis ...