SUN'IY INTELLEKT: TEXNIK TIZIMLARNI AVTOMATLASHTIRISH YO'NALISHIDAGI IMKONIYATLAR
Keywords:
KALIT SO'ZLAR: Sun'iy intellekt, avtomatlashtirish, mashinaviy o'rganish, chuqur o'rganish, prediktiv texnik xizmat, robotlashtirish, aqlli sensorlar, sanoat 4.0, neyron tarmoqlar, texnik diagnostika.Abstract
ANNOTATSIYA
Ushbu maqola sun'iy intellektning texnik tizimlarni avtomatlashtirish sohasidagi
imkoniyatlarini tahlil qilishga bag'ishlangan. Zamonaviy sanoat va texnologiya
rivojlanishi tezlashib borayotgan bir davrda, sun'iy intellekt (SI) asosida qurilgan
avtomatlashtirish tizimlari ishlab chiqarish, energetika, transport va kommunikatsiya
sohalarida inqilobiy o'zgarishlarni amalga oshirmoqda. Maqolada mashinaviy
o'rganish, chuqur o'rganish va kompyuter ko'rishi texnologiyalarining sanoat
jarayonlarini optimallashtirish, nosozliklarni oldindan aniqlash va resurslarni tejash
borasidagi amaliy qo'llanmalari ko'rib chiqiladi. Bundan tashqari, SI yordamida
amalga oshiriladigan prediktiv texnik xizmat ko'rsatish, robotlashtirilgan jarayonlarni
boshqarish va aqlli sensor tarmoqlari kabi ilg'or yo'nalishlar tahlil qilinadi.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553),
436-444.
[2] Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th
ed.). Pearson.
[3] Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution. World Economic Forum.
[4] Lee, J., Davari, H., Singh, J., & Pandhare, V. (2018). Industrial Artificial
Intelligence for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 18,
20-23.
[5] Yusupov, R.A., & Xolmatov, T.T. (2022). O'zbekiston sanoatida avtomatik
boshqaruv tizimlarini rivojlantirish istiqbollari. Texnika va texnologiya jurnali, 4(2),
15-27.
[6] Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The Business of Artificial Intelligence.
Harvard Business Review.
[7] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
