KURS ISHI

KIRISH Global robototexnika bozori hajmi 2023-yilda 38,5 milliard AQSH dollarini tashkil etgan bo'lib, 2024-yildan 2030-yilgacha yillik o'rtacha 12,5% o'sish sur'ati bilan rivojlanishi kutilmoqda [1]. Ishlab chiqarish, logistika va tibbiyot sohalarida avtomatlashtirishga bo'lgan talabning ortishi bu o'sishning asosiy omillaridan biridir. O'zbekiston Respublikasida ham raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish va ishlab chiqarish jarayonlarini modernizatsiya qilishga qaratilgan sa'y-harakatlar natijasida sun'iy intellekt (SI) va robototexnika texnologiyalariga investitsiyalar yil sayin oshmoqda. Jumladan, O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 24-avgustdagi "Raqamli iqtisodiyot va elektron hukumatni yanada rivojlantirish chora-tadbirlari to'g'risida"gi PQ-4804-son qarori [2] doirasida SI texnologiyalarini joriy etish bo'yicha qator loyihalar amalga oshirilmoqda. Mahalliy korxonalarda robotlashtirilgan tizimlarni qo'llashga qiziqish ortayotgan bo'lsa-da, ayniqsa kichik va o'rta biznes segmentida, ularni joriy etish va samarali boshqarish bilan bog'liq bilim va amaliyotlar yetarli darajada rivojlanmagan. Bugungi kunda sun'iy intellekt robototexnika sohasida inqilobiy o'zgarishlarga sabab bo'lmoqda, robotlarning avtonomligini, moslashuvchanligini va murakkab vazifalarni bajarish qobiliyatini aniq miqdorda yaxshilash imkonini beradi. Biroq, ushbu texnologiyalarni mahalliy sharoitda samarali integratsiya qilish, iqtisodiy asoslash va mavjud muammolarni hal qilish bo'yicha kompleks yondashuvlar yetishmayapti. Xususan, O'zbekistonda robototexnika va SI loyihalariga investitsiyalarni baholashda risklarni tahlil qilish, moliyaviy barqarorlikni ta'minlash va uzoq muddatli strategik rivojlanish rejalarini ishlab chiqish bo'yicha chuqur ilmiy asoslangan tavsiyalar zarurati mavjud. Bu esa ushbu kurs ishining dolzarbligini belgilaydi. Robototexnikada sun'iy intellektni qo'llash sohasidagi tadqiqotlar jahon miqyosida faol olib borilmoqda. Masalan, J.H. Lee (2018) o'z tadqiqotida ishlab chiqarishda robototexnikaning avtonom boshqaruv tizimlari samaradorligini oshirishda chuqur o'rganish (Deep Learning) modellarining rolini isbotladi [8]. Y. Bengio (2019) neyron tarmoqlarning nazariy asoslarini rivojlantirib, mashinani o'rganishning yangi arxitekturalarini taklif qildi va bu SI robotlarning idrok etish qobiliyatini sezilarli darajada yaxshilashga yordam berdi [9]. S. ...