Aqlli tizimlar va buyumlar interneti

Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 17-fevraldagi PQ-4996-son qaroriga muvofiq istiqbolli tadqiqot yoʻnalishlari

Sunʼiy intellekt texnologiyalarini jadal joriy etish va raqamli infratuzilmani rivojlantirish vazifalaridan kelib chiqib, laboratoriyaning ustuvor yoʻnalishlari quyidagilardan iborat:

- sunʼiy intellektning evristik hisoblash usul va yondashuvlari asosida mashinaviy oʻqitishning resurs tejamkor (vaqt va hisoblash parametrlari boʻyicha samarali) bazaviy algoritmlarini ishlab chiqish va joriy etish;

- mashinaviy oʻqitishning samarali bazaviy algoritmlari asosida milliy dasturiy mahsulotlar yaratish uchun nazariy asoslarni rivojlantirish;

- sunʼiy intellekt va mashinaviy oʻqitishning bazaviy algoritmlari yoʻnalishida kadrlar tayyorlash;

- mashinaviy oʻqitishning bazaviy algoritmlari yoʻnalishi boʻyicha xalqaro hamkorlik doirasida ilmiy tadqiqotlarni rivojlantirish.

- Ilmiy grantlarni amalga oshirish – davlat dasturlari va xorijiy grantlar doirasida fundamental hamda amaliy loyihalarni bajarish.

- Xoʻjalik shartnomalarini amalga oshirish – iqtisodiyotning real sektori va ijtimoiy soha obyektlari uchun algoritmik va dasturiy taʼminot ishlab chiqish.

- Oliy malakali kadrlar tayyorlash – “Raqamli texnologiyalar va sunʼiy intellekt”, “Axborotni himoya qilish usullari va tizimlari. Axborot xavfsizligi” mutaxassisliklari boʻyicha doktorantlarga rahbarlik qilish.

- Taʼlim va ilm-fan integratsiyasida qatnashish – tegishli mutaxassisliklar boʻyicha bakalavr va magistrlar tayyorlashda doimiy ishtirok etish.

- Optimallashtirish masalalarini yechishda tasodifiylik prinsiplaridan foydalangan holda evristik hisoblash usul va yondashuvlari asosida mashinaviy oʻqitishning resurs tejamkor (vaqt va hisoblash parametrlari boʻyicha samarali) bazaviy algoritmlarini ishlab chiqish.

- Tasniflash aniqligini oshirish uchun oddiy resurs tejamkor algoritmlarning ansambllarini tadqiq qilish.

- Oddiy algoritmlar va neyron tarmoq arxitekturalarining yangi resurs tejamkor ansambllari asosida chuqur oʻqitish usullarini ishlab chiqish.

- Keng koʻlamli amaliy masalalar uchun mashinaviy oʻqitish modellarining bazaviy algoritmlarini yaratish va takomillashtirish.

- Tarmoqlardagi hujumlarni va g'ayritabiiy faollikni intellektual aniqlash uchun matematik modellar va usullarni ishlab chiqish.

- DDoS hujumlarini va zararli dasturlarni aniqlash uchun neyron tarmoq algoritmlarini tadqiq qilish va ishlab chiqish.

- Ma'lumotlar va veb-resurslarga ruxsatsiz kirishni aniqlash maqsadida vaqt va hisoblash parametrlari bo‘yicha samarali, resurslarni tejaydigan bazaviy mashinaviy o'qitish algoritmlarini ishlab chiqish.

Davlat dasturlari doirasida ilmiy loyihalarni amalga oshirish (soʻnggi 3 yil davomida):

1. № B-2023-30. "Neyron tarmoq texnologiyalaridan foydalangan holda yongʻinni aniqlash va ogohlantirish uchun "Ziyrak" apparat dasturiy taʼminotini yaratish".

2023-2024-yillar.

Natijalar Neyron tarmoq texnologiyalaridan foydalangan holda yongʻinni aniqlash va ogohlantirish uchun "ZIYRAK" apparat-dasturiy kompleksini yaratishda qoʻllanilgan.

2. № B-2023-39. "Axborot xavfsizligi va tarmoq trafigini filtrlash hodisalariga tezkor javob berishning avtomatlashtirilgan axborot tizimini ishlab chiqish".

2023-2024-yillar.

Natijalar axborot xavfsizligi hodisalariga tezkor javob berish va tarmoq trafigini filtrlash uchun dasturiy kompleksini yaratishda qoʻllanilgan.

“Aqlli tizimlar va buyumlar interneti” laboratoriyasi zamonaviy mashinaviy oʻqitish va chuqur oʻqitish texnologiyalarni ishlab chiqish va joriy etish boʻyicha ilmiy-tadqiqot faoliyatini amalga oshiradi.

Laboratoriyaning asosiy ilmiy yo'nalishlari doirasida ilmiy tadqiqotlarni amalga oshirish orqali erishilgan natijalar:

1. ZIYRAK tutun va olovni erta aniqlashning intellektual tizimi yaratildi, sinovlardan o‘tkazildi, O‘zbekiston-2025 IKT haftaligi doirasida ko‘rgazmada namoyish etildi. Mazkur platforma tutun va olovni erta videotasvir orqali aniqlashni ta’minlaydi. Bu tizim lokal (edge) tahlil va markazlashgan boshqaruv asosida ishlaydi. Dasturiy ta’minot mini-kompyuter yoki kameralarga yaqin bo’lgan serverga o‘rnatiladi hamda videooqimlarni bevosita qayta ishlaydi — “xom” kadrlarni ishonchli vositalar yordamida bulutli serverga yuboradi. Bu o‘z navbatida kechikishni kamaytiradi, tarmoqni tejaydi va maxfiylikni oshiradi.

Lokal tarmoq asosida Desktop-ilova va mobil ilova ishlaydi. Mobil ilova internet orqali faoliyat yuritishi ham mumkin:

bildirishnomalarni yetkazish va qurilmalarni ulash uchun WebSocket, videooqimlarni olish uchun WebRTCdan foydalanadi. Har ikkala ilova ham o‘rnatilgan dasturiy ta’minotga ulanib, jonli

videooqim oladi va tutun/alanga aniqlanganda darhol ogohlantirishlarni qabul qiladi.

Global server barcha tizimlar va foydalanuvchilarni ro‘yxatdan o‘tkazish, bildirishnomalarni marshrutlash, avtorizatsiya, tashkilotlar uchun shaxsiy kabinetlar hamda mobil mijozlarning

xavfsiz ulanishini ta’minlaydi.

Qo‘llanilish sohalari:

 omborlar

 yoqilg‘i (gaz, benzin, dizel) quyish stansiyalari

 sanoat va energetika obyektlari

 savdo markazlari

 ochiq dala maydonlari

 yong‘inlarni erta aniqlash talablari yuqori bo‘lgan taqsimlangan infratuzilmalar

2. Videokuzatuv asosida obyektlarni qayta identifikatsiya qilish tizimi. SBS modellari qatlamli neyron tarmoqlarga asoslangan asosiy arxitekturaning turli xil modifikatsiyalari sifatida foydalanilib, obyektlarni qayta identifikatsiyalash masalasi uchun yangi usul taklif qilindi.

Mazkur platforma videokuzatuv kameralar tarmog‘idan foydalanib, obyektlarni avtomatik tarzda aniqlash va qayta identifikatsiya qilish imkonini beradi.

Obyektlarni dastlabki aniqlash moduli bevosita kamera ustida ishlaydi va obyektlarni videopotokda real vaqt rejimida ajratib ko‘rsatadi. Qayta ishlangan ma’lumotlar serverga uzatiladi, u yerda o‘rnatilgan dasturiy ta’minot qayta identifikatsiya (Re-ID) va turli kameralar o‘rtasida obyektlarni solishtirishni amalga oshiradi. Bunday yondashuv tarmoq yuklamasini kamaytiradi va tizimni samarali ravishda masshtablash imkonini beradi.

Ob‘ekt yangi kamera ko‘rish maydoniga tushganida, uning ajratib olingan belgilari avval saqlangan belgilar bilan solishtiriladi.

Tizim quyidagi maqsadlarda qo‘llanilishi mumkin:

 sun’iy intellekt texnologiyalarini keng joriy etish orqali jamoat xavfsizligini ta’minlash, qoidabuzarlik va jinoyatchilikka qarshi kurashish, noqonuniy harakatlarni sodir etgan shaxslarning (shu jumladan, obyektlarning) harakatini operativ monitoring qilish, ular jamoat joylariga o‘rnatilgan videokameralarda qayd etilganda, “Xavfsiz shahar” davlat dasturi doirasida tezkor ravishda mas’ul shaxslarga xabar berish hamda O‘zbekiston respublikasi Prezidentining 2025-yil 30-apreldagi “Ichki ishlar organlari tizimini raqamli transformatsiya qilish bo‘yicha kompleks chora-tadbirlar to‘g‘risida”gi PQ-155-sonli qarorida belgilangan ustuvor vazifalarni amalga oshirish;

 xavfsizlik talablari yuqori bo‘lgan sanoat korxonalari va obyektlarida.

Stoxastik optimallashtirish usullariga asoslangan yangi bazaviy mashinaviy o‘qitish algoritmlarini ishlab chiqish. Tadqiqot turi: amaliy. Qo‘llanilish sohasi: davlat organlari va xususiy sektor.

Katta ma’lumotlar va sun’iy intellektga asoslangan aqlli qishloq xo‘jaligi boshqaruv tizimini yaratish. Tadqiqot turi: innovatsion. Qo‘llanilish sohasi: qishloq xo‘jaligi va xususiy sektor.

Mammografiya va tomografik tasvirlardan foydalanib, sun’iy intellekt yordamida ko‘krak bezi saratonini erta aniqlash. Tadqiqot turi: innovatsion. Qo‘llanilish sohasi: sog‘liqni saqlash.

Qishloq xo‘jaligida suv resurslarini monitoring qilish va optimal boshqarish uchun IoT texnologiyalari va aqlli tizimlarni integratsiyalash. Tadqiqot turi: innovatsion. Qo‘llanilish sohasi: qishloq xo‘jaligi va suv xo‘jaligi.

WoS/Scopus maqolalari: 3; OAK maqolalari: 17; tezislar: 25; guvohnomalar: 4; PhD himoyalari: 1; DSc himoyalari: 1.

Natijalar laboratoriya 2025-yil mart oyida qayta tashkil etilganidan boshlab 1 yil 3 oy davr uchun keltirilgan.