SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA MOBIL ILOVALAR ORQALI YONG‘IN VA XAVFSIZLIK SIGNALIZATSIYALARINI MASOFADAN BOSHQARISH TIZIMLARINI TAKOMILLASHTIRISH
Keywords:
sun’iy intellekt, mobil ilova, yong‘in signalizatsiyasi, xavfsizlik tizimlari, IoT sensorlari, masofadan boshqarish, real vaqt monitoringi, aqlli ogohlantirish., искусственный интеллект, мобильное приложение, пожарная сигнализация, системы безопасности, IoT-датчики, дистанционное управление, мониторинг в реальном времени, интеллектуальное оповещение., artificial intelligence, mobile application, fire alarm system, security systems, IoT sensors, remote control, real-time monitoring, intelligent alerting.Abstract
Ushbu maqolada sun’iy intellekt texnologiyalariga asoslangan mobil ilova orqali yong‘in va xavfsizlik signalizatsiyalarini masofadan boshqarish tizimlarining afzalliklari, texnik imkoniyatlari va joriy etish mexanizmlari tahlil qilinadi. Tadqiqotda IoT sensorlari, real vaqt monitoringi, aqlli ogohlantirish algoritmlari hamda foydalanuvchi interfeysi integratsiyasi kabi komponentlarning o‘zaro ishlashi yoritiladi. Sun’iy intellekt yordamida yong‘in xavfini aniqlash aniqligi, signalizatsiya tizimining barqarorligi va tezkor boshqaruv imkoniyatlari o‘rganilgan. Maqola yakunida mobil platformalar asosida xavfsizlik tizimlarini takomillashtirish bo‘yicha ilmiy-amaliy takliflar beriladi.
В данной тезисной работе проводится анализ технологий дистанционного управления пожарной и охранной сигнализацией посредством мобильных приложений, основанных на искусственном интеллекте. Рассматриваются функциональные возможности IoT-датчиков, системы мониторинга в реальном времени, интеллектуальные алгоритмы оповещения и интеграция пользовательского интерфейса. Исследуется точность идентификации пожарной опасности с применением ИИ, устойчивость работы сигнализации и возможности оперативного управления. В заключение представлены научно-практические рекомендации по совершенствованию систем безопасности на основе мобильных платформ.
This thesis analyzes AI-based remote control technologies for fire and security alarm systems operated through mobile applications. It examines the interaction of IoT sensors, real-time monitoring tools, intelligent alert algorithms, and user interface integration. The study evaluates the accuracy of AI-driven fire hazard detection, the reliability of alarm systems, and the effectiveness of remote management. The thesis concludes with scientific and practical recommendations aimed at improving safety systems through mobile platforms.
