E. A. Skvortsov 1, V. I. Nabokov

Metodologiya va tadqiqot usullari (Metodlar)
Qishloq xo'jaligida AI texnologiyalarini joriy etish va 
qo'llash bilan bog'liq ayrim masalalarni rus olimlari A. V. 
Akimov, M. I. Gor-
91
Iqtisodiyot
© 
EA 
Skvortsov, 
VI 
Nabokov, 
KV 
Nekrasov, 
EG 
Skvortsova, 
MI 
Krotov, 
2019 
yil
Translated from Russian to Uzbek - www.onlinedoctranslator.com

---

Uralning agrar byulleteni № 8 (187), 2019 yil
Bachev, A. A. Grishin, L. P. Kormanovskiy, Yu. F. Lachuga, N. 
M. Morozov, P. A. Surovtsev, E. A. Tyapugin, V. K. Uglin, R. 
R. Xisamov, Yu A. Tsoy, S. V. Shanygin, E. I. Yurevich va 
boshqalar. Shu bilan birga, qishloq xo‘jaligida AI 
texnologiyalarini joriy etish va qo‘llash bilan bog‘liq ko‘plab 
jihatlar nazariy va uslubiy jihatdan ishlab chiqilmagan. 
Kontseptual apparat yetarlicha ishlab chiqilmagan, sun’iy 
intellekt texnologiyalaridan foydalanish oqibatlari kam 
o‘rganilgan. Bu tadqiqot mavzusi, ob'ekti, predmeti, 
maqsadi va vazifalarini tanlashni tushuntiradi.
Tadqiqot maqsadi - qishloq xo'jaligida sun'iy intellekt 
texnologiyalarini qo'llashning mohiyati va yo'nalishlarini 
ko'rib chiqish.
1940-yillarda birinchi elektron kompyuterlar paydo 
bo'lishidan boshlab, mutaxassislar aql-idrok jihatidan 
odam bilan taqqoslanadigan kompyuterning paydo 
bo'lishini taxmin qilmoqdalar. 1960-yillarda bu sohadagi 
yetakchi olimlar bir necha oʻn yillar davomida sunʼiy 
intellektni yaratish haqida gapirishgan. Bu aql-idrok 
bilan ta'minlangan, o'rganish va fikrlash qobiliyatiga 
ega, turli manbalardan to'plangan ma'lumotlarni 
rejalashtirish va har tomonlama qayta ishlashga qodir 
bo'lgan oqilona texnik tizimni anglatadi - haqiqiy va 
nazariy. AI texnologiyalarining birinchi tadqiqotchilari 
ko'p jihatdan inson tafakkuri darajasidan oshib 
ketadigan super intellekt yaratilishini bashorat qilishdi.
Tadqiqot jarayonida nashrlar to'g'risida ma'lumotni 
keyinchalik umumlashtirish uchun to'plash imkonini 
beruvchi bibliometrik usul qo'llanildi. Ushbu tadqiqotda, 
avvalo, kalit so'zlarni tanlash uchun matnlarni chuqur 
skanerlash amalga oshirildi, so'ngra ilmiyometrik 
ma'lumotlar bazalaridagi nashrlar tahlili o'tkazildi.
Sun'iy intellekt haqidagi zamonaviy g'oyalar o'tgan 
asrning ilmiy fantastika mualliflari tomonidan bizga 
singdirilgan tizimlar va robotlar haqidagi g'oyalar bilan 
deyarli o'xshash emas. Sun'iy intellekt ongdan mahrum, 
unda aql yo'q, agar ikkinchisini yangi vaziyatlarga 
moslashish, mavhum tushunchalarni tushunish va 
qo'llash va atrof-muhitni boshqarish uchun bilimlardan 
foydalanish qobiliyati deb hisoblasak. Bu erda uning 
"zaif tomonlari" tugaydi. Sun'iy intellekt katta hajmdagi 
ma'lumotlarni ko'rish, o'rganish, solishtirish va tahlil 
qilish imkoniyatiga ega. Shu nuqtai nazardan, 
kompyuter dasturlari inson imkoniyatlaridan sezilarli 
darajada ustundir - algoritmlar uzoq muddatli marafon 
doirasida osonlikcha "sabab beradi", inson aqliy 
qobiliyatlari esa "qisqa masofalarda" ishlaydi.
Bu AI texnologiyalariga katta qiziqish uyg'otadi. 
Shunday qilib, so‘nggi paytlarda qishloq xo‘jaligida 
ushbu texnologiyalardan foydalanish bo‘yicha Web of 
Science ma’lumotlar bazasi nashrlari soni keskin 
ko‘paydi. Tadqiqot 2008 yildan 2018 yilgacha nashr 
etilgan jami 1141 ta shunday maqolani aniqladi. Shu 
bilan birga, eng katta o'sish (o'tgan yilga nisbatan 1,6 
barobar) 2018 yilda kuzatildi (1-rasm).
Bundan tashqari, mamlakatlar bo'yicha WoS eng 
yirik ilmiy iqtiboslar bazasidagi nashrlar soni tahlil 
qilindi (2-rasm).
AI texnologiyalari qishloq xo'jaligi ishlab 
chiqarishining turli sohalarida qo'llanilishi mumkin. 
Shunday qilib, ular turli omillarga qarab hosildorlikni 
bashorat qilishda qo'llanila boshlandi. Avstraliyalik 
olimlar aniq ishlab chiqaradilar
Qishloq xo'jaligida ekologik, iqlim-II asosida qahva hosildorligini bashorat qilish texnologiyalarini qo'llash 
imkoniyatlarini baholash uchun asboblar to'plami ishlatilgan.
matik va tuproq sharoitlari [2]. Ularning tadqiqotida tuproq 
xossalari va unumdorligini tahlil qilish uchun Extreme Machine 
Learning (ELM) asosidagi AI texnologiyalaridan foydalaniladi. 
ELM dan foydalanish, shunga o'xshash modellar bilan 
solishtirganda, fermer xo'jaliklarida hosilni prognozlash 
samaradorligini sezilarli darajada oshirish va eng maqbul 
xususiyatlarga ega tuproqlarni tanlash imkonini beradi.
Mashinani o'rganish (ML) usullari o'simliklarning 
rivojlanishi bo'yicha katta hajmdagi kirish ma'lumotlarini 
qayta ishlashga va shu asosda ekinlar hosildorligini juda 
aniq prognozlashni amalga oshirishga imkon beradi [3]. 
Hosildorlikni bashorat qilish uchun foydalanilgan 
tadqiqotlardan birida mualliflar gilos yig'ish uchun 
mashina ko'rish tizimini ishlab chiqdilar [4]. Ushbu 
tizimning asosiy maqsadi yig'im-terim va yuklash va 
tushirish paytida qo'l mehnatiga bo'lgan ehtiyojni 
kamaytirishdir. Boshqa bir tadqiqotda mualliflar sitrus 
hosildorligini xaritalash tizimini ishlab chiqdilar [5]. 
Tadqiqotning maqsadi paxtakorlarga hosil haqida aniq 
ma'lumot berish va foyda va hosildorlik nuqtai nazaridan 
ekishni optimallashtirish edi.
Tuproqning holati haqidagi ma'lumotlar ham juda 
muhim bo'lib, samarali boshqaruv qarorlarini qabul 
qilish imkonini beradi. Tadqiqot guruhi namlikni 
kuzatish va bashorat qilish uchun AIdan foydalanadi
SWOT tahlili. Ushbu uslubning universal texnikasi zaif va 
kuchli tomonlarni aniqlash, sohada AI texnologiyalaridan 
foydalanish imkoniyatlari va tahdidlarini aniqlash imkonini 
berdi. Tadqiqotning aniq maqsadlaridan kelib chiqqan 
holda, biz iqtisodiy va statistik tahlil va ilmiy tadqiqotning 
boshqa usullaridan ham foydalandik.