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

Natijalar
Hozirgi vaqtda Rossiya qishloq xo'jaligi tashkilotlari 
raqamli texnologiyalarga o'tishmoqda. Json and Partners 
Consulting tadqiqot kompaniyasi ekspertlarining 
prognozlariga ko'ra, Rossiya qishloq xo'jaligining ushbu 
texnologiyalarga o'tishidan jami iqtisodiy samara yiliga 4,8 
trillion rubldan ko'proqni tashkil qilishi mumkin, bu yalpi 
ichki mahsulot o'sishining 5,6 foizini tashkil etadi 
(nisbatan). 2016) [1]. Mutaxassislarning prognozlariga 
ko'ra, Rossiya Qishloq xo'jaligi vazirligining "yo'l xaritasi" ni 
amalga oshirish 2024 yilga kelib, narsalarning interneti, 
aniq dehqonchilik, raqamli podalar texnologiyalari deb 
ataladigan texnologiyalardan foydalangan holda 
agrobiznes tashkilotlari ulushini oshirishga imkon beradi. 
va aqlli issiqxonalar, 60% gacha. Raqamli texnologiyalarga 
o‘tish sohadagi mehnat nufuzining oshishiga, yosh 
ishchilar ulushining oshishiga, 2024-yilga borib sohadagi 
ish o‘rinlari sonining 20 foizga oshishiga xizmat qiladi.
92
Iqtisodiyot
© 
E. 
A. 
Skvortsov, 
V. 
I. 
Nabokov, 
K. 
V. 
Nekrasov, 
E. 
G. 
Skvortsova 
va 
M. 
I. 
Krotov, 
2019 
yil

---

Urals agrar byulleteni № 08 (187), 2019 yil
tuproq jarayonlarining dinamikasini tushunish va 
keyinchalik qaror qabul qilish uchun juda zarur bo'lgan 
tuproq. Ularning tadqiqotida aqlli ma'lumotlar va 
ekstremal mashinani o'rganishning gibrid modellari 
ishlatilgan. Boshqalar tuproq haroratini baholash uchun 
turli xil mashina o'rganish modellarini qo'llaganlar [7]. Turli 
xil tuproq qatlamlarining haroratini aniqlash (5 dan 100 sm 
gacha) ekstremal mashina o'rganish, sun'iy neyron tarmoq 
(ANN) va model daraxti (M5 Tree) yordamida amalga 
oshirildi. Bu qiymatni baholash uchun optimal ELMga 
asoslangan modelni olish imkonini berdi
mos keladigan tizimdan turli xil chuqurlikdagi tuproq harorati. Tadqiqotchilar meteorologik ma'lumotlarning hisoblash 
kombinatsiyasini ishlab chiqdilar.
O'rtacha oylik evapotranspiratsiyani baholash usuli
Ilova bo'yicha tadqiqotlarning katta qismi qurg'oqchil va yarim qurg'oqchil hududlarga tegishli. Shu bilan birga, AI 
texnologiyalarining rivojlanishi kasalliklarni aniqlashga bag'ishlangan
o'simliklar va hayvonlar. Shunday qilib, ierarxik o'z-o'zini 
tashkil etuvchi tasniflagich va giperspektral 
ma'lumotlarga asoslangan azotli stress va sariq zangni, 
zararlangan va sog'lom kuzgi bug'doy o'simliklarini 
aniqlash tizimi ishlab chiqildi. Tadqiqot fungitsidlar va 
o'g'itlardan samaraliroq foydalanish uchun ushbu 
toifalarni aniq aniqlashga qaratilgan edi [8].
AI texnologiyalari ob-havoni bashorat qilishda qo'llaniladi. 
Shunday qilib, mashinani o'rganish (ELM) texnologiyalaridan 
foydalanish sharqiy Avstraliyadagi qurg'oqchilik xavfining 
aniqroq prognozlarini olish imkonini berdi [9]. ning yordami 
bilan Pokistonda ham xuddi shunday natijalarga erishildi
ekstremal o'rganish mashinasi modeli (Comm-ELM) [10]. 
Bu iqlim xavflarining oqibatlarini kamaytirish va ekinlar 
hosildorligini boshqarish bo'yicha boshqaruv qarorlarini 
qabul qilishda sun'iy intellekt texnologiyalaridan 
foydalanish imkonini beradi.
Qishloq xo'jaligi ishlab chiqarishida suv resurslarini 
boshqarish muhim o'rin tutadi va katta sa'y-harakatlarni 
talab qiladi. Bug'lanishni to'g'ri baholash murakkab 
jarayon bo'lib, o'simlikchilikda resurslarni boshqarish, 
shuningdek, sug'orish tizimlarini loyihalash va ishlatish 
uchun katta ahamiyatga ega.
Mashinani o'rganish usullari va 1951 yildan 2010 yilgacha 
bo'lgan davrda 44 meteorologik stansiyadan olingan o'rtacha 
oylik iqlim ma'lumotlari ishlatilgan [11].
Qishloq xo‘jaligidagi yana bir muhim muammo begona 
o‘tlarni aniqlash va ularga qarshi kurashdir. AI texnologiyalari 
ekinlardagi begona o'tlarni aniq aniqlash imkonini beradi. 
Ekinlar va begona o'tlar turlarini tanib olish uchun mashinani 
o'rganish (ML) va giperspektral vizualizatsiya usullariga 
asoslangan yangi usul ishlab chiqildi [12]. Ushbu usulning 
asosiy maqsadi begona o'tlarning har xil turlarini aniq 
aniqlashdan iborat bo'lib, bu ma'lum iqtisodiy samaralarga 
erishish va ekinlarni gerbitsid bilan davolash darajasini 
pasaytirish imkonini beradi.
Guruch. 1. AI texnologiyalarini qishloq xo‘jaligida qo‘llash bo‘yicha Web of Science ma’lumotlar bazasidagi nashrlar soni
Anjir. 1. Qishloq xo‘jaligida AI texnologiyalaridan foydalanish bo‘yicha Web of Science ma’lumotlar bazasidagi nashrlar soni
93
Iqtisodiyot

---