KIMYO MUHANDISLIGI SOHASIDA SI(AI) IMKONYATLARI VA ISTIQBOLLARI

Authors

  • Raxmatov Sunnatillo Baxtiyor o‘g‘li, Author
  • Abdusamadov Ziyovuddin G‘ayrat o‘g‘li Author

Keywords:

Kalit so‘zlar Sun’iy intellekt, Sanoat 4.0, elektrokimyo, batareyalar texnologiyasi, molekulyar dizayn, kiber-kimyo, korroziya monitoringi, retrosintez, Bashoratli texnik xizmat (Predictive Maintenance), qayta tiklanuvchi energiya.

Abstract

Annotatsiya  Ushbu  tezisda  zamonaviy  texnika,  xususan,  kimyo  va 
elektrokimyo  sohalarida  sun’iy  intellekt  (SI)  texnologiyalarining  tutgan  o‘rni  va 
istiqbollari  tahlil  qilingan.  Sanoat  4.0  konsepsiyasi  doirasida  “aqlli”  zavodlar, 
bashoratli texnik xizmat ko‘rsatish va mahsulot dizaynini optimallashtirish masalalari 
ko‘rib  chiqilgan.  Shuningdek,  elektrokimyoviy  jarayonlarda  batareyalarning  xizmat 
muddatini  uzaytirish,  yangi  elektrolitlar  sintezi  va  korroziyaga  qarshi  kurashda  SI 
algoritmlarining  samaradorligi  asoslab  berilgan.  Maqola  kiber-kimyo  va  avtonom 
laboratoriyalarning shakllanishi muhandislik sohasidagi inson omili bilan uyg‘unligini 
yoritib beradi 

References

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

(Sun'iy intellektning fundamental asoslari bo'yicha).

2. Butler, K. T., Davies, D. W., Cartwright, H., Isayev, O., & Walsh, A. (2018).

Machine learning for molecular and materials science. Nature, 559(7715), 547-

555. (Materialshunoslik va molekulyar dizayn bo'yicha).

3. Liu, Y., Zhao, Y., & Zhao, J. (2021). Artificial Intelligence in Electrochemical

Energy Storage: Recent Advances and Future Perspectives. Advanced Materials.

(Elektrokimyo va batareyalar tahlili).

4. Schleder, G. R., Padilha, A. C., Acosta, C. M., Costa, M., & Fazzio, A. (2019).

From an atom-by-atom fabrication to AI-guided design. Journal of Physics:

Materials.

5. Ayas, S., & Eksi, Z. (2022). The Role of AI in Industry 4.0: Applications in

Chemical Engineering. Journal of Chemical Technology and Metallurgy.

6. Zhu, J., et al. (2020). Data-driven prediction of battery cycle life before capacity

degradation. Nature Energy. (Batareyalar xizmat muddatini bashorat qilish

bo'yicha).

Published

2026-05-06

How to Cite

Raxmatov Sunnatillo Baxtiyor o‘g‘li, & Abdusamadov Ziyovuddin G‘ayrat o‘g‘li. (2026). KIMYO MUHANDISLIGI SOHASIDA SI(AI) IMKONYATLARI VA ISTIQBOLLARI . Ta’lim Innovatsiyasi Va Integratsiyasi, 68(5), 128-131. https://journalss.org/index.php/tal/article/view/28326