Robototexnikada sun’iy intellekt texnologiyalarining roli - Техника и технология - Курсовые работы

Информация о документе

Цена	15000UZS
Размер	5.8MB
Покупки	0
Дата загрузки	14 Январь 2026
Расширение	docx
Раздел	Курсовые работы
Предмет	Техника и технология

Продавец

Xojibobo

Дата регистрации 21 Декабрь 2024

5 Продаж

Robototexnikada sun’iy intellekt texnologiyalarining roli

Купить

O ZBEKISTONʻ RESPUBLIKASI
OLIY TA LIM,
ʼ FAN VA INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKЕNT AXBOROT TЕXNOLOGIYALARI UNIVЕRSITЕTI
Machine learning fanidan
Mustaqil ish
Toshkent 2025

Mavzu: Robototexnikada sun’iy intellekt texnologiyalarining roli
Reja:
I BOB.KIRISH. ROBOTOTEXNIKA FANINING NAZARIY ASOSLARI
VA TIZIM TUZILMASI
1. Robototexnika fanining mohiyati va rivojlanish bosqichlari.
2. Robotlarning tuzilishi va boshqaruv tizimlari.
II BOB. SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING
ROBOTOTEXNIKADAGI ROLI
1. Sun’iy intellekt va robototexnika integratsiyasining mohiyati
2. Mashinaviy o‘qitish va chuqur o‘rganish texnologiyalarining
ahamiyati
3. Kompyuter ko‘rish va tabiiy tilni qayta ishlash tizimlari
4. AI asosidagi robototexnikaning muammolari va istiqbollari

KIRISH
Hozirgi davrda insoniyat taraqqiyoti yangi bosqichga ko‘tarilmoqda.
Texnologik inqilob, raqamli transformatsiya va sun’iy intellektning jadal
rivojlanishi natijasida ishlab chiqarish, tibbiyot, transport, ta’lim va kundalik
hayotda ilgari inson tomonidan bajarilgan ko‘plab jarayonlar
avtomatlashtirilmoqda. Ana shunday innovatsion yo‘nalishlardan biri — bu
robototexnika, ya’ni avtomatik tarzda ma’lum bir vazifani bajaruvchi texnik
tizimlar yaratish fanidir. So‘nggi yillarda robototexnika va sun’iy intellekt
texnologiyalarining integratsiyasi ilm-fan, ishlab chiqarish va xizmat ko‘rsatish
sohalarida katta natijalar bermoqda.
Robototexnika dastlab mexanik harakatlarni avtomatlashtirish vositasi
sifatida paydo bo‘lgan bo‘lsa, bugungi kunda u o‘zini o‘rganadigan, qaror qabul
qila oladigan, atrof-muhitni tahlil qilib, vaziyatga mos harakatlana oladigan aqlli
tizimlar darajasiga yetdi. Bu jarayonning markazida sun’iy intellekt (SI) turadi. SI
texnologiyalari robotlarga inson fikrlash jarayoniga o‘xshash tarzda tahlil qilish,
tajriba asosida o‘z bilimini kengaytirish, va real muhitda mustaqil harakat qilish
imkonini bermoqda. Ayniqsa, mashinaviy o‘qitish (machine learning), chuqur
o‘rganish (deep learning), kompyuter ko‘rish (computer vision) va tabiiy tilni qayta
ishlash (natural language processing) sohalarining rivojlanishi robotlarning
intellektual imkoniyatlarini sezilarli darajada oshirdi.
O‘zbekiston Respublikasida ham robototexnika sohasini rivojlantirishga
alohida e’tibor qaratilmoqda. Maktab va oliy ta’lim tizimida robototexnika
yo‘nalishlari joriy etilmoqda, turli fan olimpiadalari, startaplar, hamda
“InnoWeek”, “RoboCup Uzbekistan” kabi xalqaro miqyosdagi tanlovlar tashkil
qilinmoqda. Bularning barchasi yosh avlodni zamonaviy texnologiyalar bilan
ishlashga, algoritmik fikrlash va texnik ijodkorlikni rivojlantirishga yo‘naltirilgan
muhim qadamlardir.
Mazkur mavzuning dolzarbligi shundan iboratki, bugungi kunda sun’iy
intellektning robototexnikaga tatbiqi inson faoliyatining deyarli barcha sohalarida
samaradorlikni oshirish, inson mehnatini yengillashtirish va xavfli jarayonlarni

I BOB. ROBOTOTEXNIKA FANINING NAZARIY ASOSLARI VA TIZIM
1. Robototexnika fanining mohiyati va rivojlanish bosqichlari
fanlarining kesishgan nuqtasida shakllangan murakkab ko‘p tarmoqli yo‘nalishRobototexnika — bu texnika,informatika,elektronika va mexanikaTUZILMASIavtomatlashtirish imkonini bermoqda. Shu bilan birga, bu yo‘nalishda texnik, etik
va ijtimoiy masalalar ham yuzaga chiqmoqda. Shuning uchun mazkur masalani
ilmiy tahlil qilish, uning afzalliklari va cheklovlarini o‘rganish hozirgi zamon ilm-
fanining dolzarb vazifalaridan biridir.
Ushbu ishning maqsadi — sun’iy intellekt texnologiyalarining
robototexnikadagi o‘rnini, imkoniyatlarini va amaliy qo‘llanilish sohalarini tahlil
qilishdan iborat.
Ishning asosiy vazifalari:
 robototexnika fanining rivojlanish bosqichlarini o‘rganish;
 sun’iy intellektning asosiy yo‘nalishlarini va ularning robototexnikadagi
ahamiyatini tahlil qilish;
 mashinaviy o‘qitish, kompyuter ko‘rish, va tabiiy tilni qayta ishlash
texnologiyalarining robotlarda qo‘llanilishini ko‘rsatish;
 robototexnika va AI integratsiyasining afzalliklari hamda muammolarini
aniqlash.
Tadqiqotning obyekti – robototexnik tizimlarda sun’iy intellekt
texnologiyalarining qo‘llanilishi;
Predmeti – AI algoritmlari yordamida robotlarning mustaqil boshqaruv va
o‘rganish imkoniyatlarini tahlil qilishdan iborat.
Ishda tahlil, solishtirish, modellashtirish va tizimli yondashuv metodlari
qo‘llaniladi.Natijada, ishda robototexnika va sun’iy intellektning o‘zaro
bog‘liqligi, ularning jamiyat rivojiga ta’siri, va kelajakdagi rivojlanish istiqbollari
haqida xulosalar ishlab chiqiladi.

mustaqil ravishda bajarish imkoniyatiga ega bo‘lgan qurilmalarni yaratish bilan
vazifani bajaruvchi aqlli va avtomatik tizimlarni ishlab chiqish fanidir.
Universal Robots (R.U.R.)” nomli pyesasidan kelib chiqqan bo‘lib, u “ishchi”,
yengillashtirish uchun mexanik vosita sifatida yaratilgan bo‘lsa, hozirgi davrda ular
mustaqil qaror qabul qiluvchi tizimlarga aylandi.
Robototexnika rivojlanish jarayonida bir necha tarixiy bosqichlardan o‘tgan:Robototexnikaning shakllanish bosqichlarisun’iy intellekt bilan jihozlangan, o‘z-o‘zini boshqaruvchi, atrof-muhitni tahlil qilib“ mehnat qiluvchi” degan ma’noni anglatadi. Dastlab robotlar inson mehnatiniSo‘z “robot” chex yozuvchisi Karel Chapekning 1921-yilda yozgan “Rossumshug‘ullanadi. Oddiy so‘z bilan aytganda, robototexnika inson o‘rniga ma’lum bir
1. Birinchi bosqich (1940–1960-yillar) — mexanik avtomatlar davri.
Bu davrda robotlar asosan mexanik qurilmalar bo‘lib, ularning harakati
oldindan dasturlashtirilgan edi. Ular inson ishtirokisiz faqat takrorlanuvchi
harakatlarni bajara olgan. 1954-yilda Jorj Devil tomonidan yaratilgan “Unimate”
nomli sanoat roboti tarixda birinchi tijoriy robot sifatida e’tirof etiladi. Ushbu robot
avtomobil zavodlarida og‘ir buyumlarni ko‘tarish va payvandlash ishlarini
avtomatlashtirgan.
2. Ikkinchi bosqich (1970–1980-yillar) — elektronika va dasturlash
asosidagi boshqaruv tizimlari.
Bu davrda mikroprotsessorlarning yaratilishi robotlarga murakkabroq
harakatlarni bajarish imkonini berdi. Sensorlar va dasturlashtiriladigan boshqaruv
modullari yordamida robotlar tashqi muhitdan ma’lumot olishni o‘rgandilar.
Shuningdek, bu yillarda Yaponiya, AQSh va Germaniyada sanoat robotlarini
ishlab chiqarish keng quloch yoydi.bo‘lib, u inson faoliyatini avtomatlashtirish, mexanik harakatlarni takrorlash va

nazariyasining shakllanishi robotlarga mustaqil qaror qabul qilish, o‘rganish va
dasturlashtirilganrobotlarpaydobo‘ldi.Masalan,avtonomharakatlanuvchi
4. To‘rtinchi bosqich (2010-yildan hozirgacha) — aqlli va o‘zini o‘rgatuvchi
Bugungi kunda robotlar endi faqat mexanik qurilma emas, balki ma’lumotni
qila oluvchi tizimlardir. Ular sun’iy intellekt, kompyuter ko‘rish, tabiiy tilni qayta
Boston Dynamics kompaniyasining “Atlas” roboti inson harakatlarini to‘liq
transport vositalarini yaratish ustida
ishlamoqda.
Robototexnika nafaqat ishlab chiqarish yoki sanoat sohasida, balki inson
mikrojarrrohlik robotlari, reabilitatsiya uchun protez robotlar, xizmat ko‘rsatishda
Harbiy sohada razvedka va xavfsizlik uchun avtonom dronlar ishlab chiqilmoqda.
qismi bo‘lib, raqamli iqtisodiyotning rivojlanishida strategik ahamiyatga ega. U
samaradorligini oshirish hamda inson xatoligini kamaytirish imkonini beradi.inson mehnatini yengillashtirish, xavfli ishlarni avtomatlashtirish, ishlab chiqarishBugungi kunda robototexnika “Industry 4.0” konsepsiyasining asosiy tarkibiyesa tozalovchi, yetkazib beruvchi va yordamchi robotlar keng qo‘llanilmoqda.hayotiningturlijabhalaridamuhimahamiyatkasbetmoqda.Tibbiyotda Robototexnikaning fan sifatida o‘rni va ahamiyatitakrorlay oladi, Tesla va Google kompaniyalari esa o‘z-o‘zini boshqaruvchiishlash, va bulutli hisoblash texnologiyalari bilan integratsiyalashgan. Masalan,tahlil qiluvchi, o‘z tajribasidan xulosa chiqaruvchi, va inson bilan tabiiy muloqotrobotlar
davri.“ ASIMO” (Honda kompaniyasi) inson yurishini taqlid qilishda katta yutuq bo‘ldi.moslashish imkonini berdi. Mashinaviy o‘qitish va neyron tarmoqlar asosidaKompyutertexnologiyalarining tez rivojlanishi,sun’iyintellekt3. Uchinchi bosqich (1990–2000-yillar) — intellektual robototexnika davri.

So‘nggi yillarda robototexnika sun’iy intellekt texnologiyalari bilan birlashib,
idrok etadi, sensorlar orqali real vaqt rejimida ma’lumot yig‘adi, ularni tahlil qilib,
tafakkuriga yaqinlashgan tizimga aylanib bormoqda.
rivojlanayotganyo‘nalishlaridanbiribo‘lib, u insoniyatniyangitexnologik
chunki aynan SI robotlarga “fikrlash”, “o‘rganish” va “qaror qabul qilish” imkonini
texnologiyalarining robototexnikadagi o‘rni va amaliy qo‘llanilish sohalari batafsil
2. Robotlarning tuzilishi va boshqaruv tizimlari
dasturlashtiriladigan, mexanik harakatlarni amalga oshiruvchi va ma’lumotlarni
tuzilmasi, ya’ni mexanik, elektr, elektron va dasturiy qismlarining o‘zaro uyg‘unligi
atrof-muhitni sezish, ma’lumotni qayta ishlash va mustaqil qaror qabul qilish
Robotlarning umumiy tuzilmasi quyidagi asosiy qismlardan tashkil topadi:
Mexanik tizim robotning skeleti, qo‘llari, bo‘g‘inlari va harakatlanuvchi
belgilaydi. qismlaridan iborat. Bu qism robotning kinematik va dinamik xususiyatlarini1. Mexanik tizim (harakatlantiruvchi qism)imkoniyatiga ega.bilan belgilanadi. Zamonaviy robotlar oddiy mexanik avtomatlardan farqli ravishdatahlil qila oluvchi texnik tizimdir. Har qanday robotning samarali ishlashi uningRobot — bu insono‘rnigama’lum bir vazifanibajaruvchi,tahlil qilinadi.beruvchi intellektual asosni yaratadi. Shu bois, keyingi bobda sun’iy intellektbosqichga olib chiqmoqda. Uning rivojlanishida sun’iy intellektning roli beqiyosdir,Qisqa qilib aytganda, robototexnika — bu zamonaviy ilm-fanning eng tezeng maqbul qarorlarni qabul qiladi. Shu sababli, robototexnika tobora insonaqlli robototexnika yo‘nalishini yuzaga keltirdi. Endilikda robotlar atrof- muhitniRobototexnika va sun’iy intellektning birlashuvi

gidravlik yoki pnevmatik silindrlar ishlatiladi. Ular robotning mexanik bo‘g‘inlariga
Masalan, sanoat robotlarida qo‘l (manipulyator) 6–7 ta harakat erkinligiga
ega
2. Sensorlar tizimi (axborot yig‘uvchi qism)
robotning o‘z holati haqidagi ma’lumotlarni o‘lchaydi.
o‘lchaydi;
Sensorlardan olingan ma’lumotlar boshqaruv tizimiga uzatiladi va robot
harakati
o‘zgartiradi yoki to‘xtaydi.
Robotning yuragi — bu boshqaruv tizimi bo‘lib, u robotning barcha
harakatlarini
sun’iy intellekt modullari asosida quriladi.
Boshqaruv tizimi quyidagi vazifalarni bajaradi:muvofiqlashtiradi. Boshqaruv tizimi mikroprotsessorlar, mikrokontrollerlar yoki3. Boshqaruv tizimi (intellektual qism)shu asosda moslashtiriladi. Masalan, tozalovchi robot to‘siqni sezsa, yo‘nalishiniorqali tahlil qiladi.Sensorlar quyidagi turlarga bo‘linadi:Sensorlar — robotning “sezgi organlari” hisoblanadi. Ular tashqi muhit yokibo‘lib, u inson qo‘lining murakkab harakatlarini aniq takrorlay oladi.moment hosil qilib, kerakli harakatni
bajaradi.






 Harakatni amalga oshirish uchun aktuatorlar — ya’ni elektr motorlar,
Pozitsion sensorlar – robotning holati va burchagini aniqlaydi;
Kuch va moment sensorlari – bosim yoki og‘irlikni o‘lchaydi;
Infraqizil, ultratovushli va lazer sensorlari – to‘siqlarni aniqlaydi, masofani
Kamera va vizual sensorlar – atrof-muhitni kompyuter ko‘rish texnologiyasi
sensorlardan olingan ma’lumotlarni qabul
qiladi;
ularni tahlil qilib, kerakli qarorni qabul qiladi;
aktuatorlarga buyruq
beradi;

Boshqaruv tizimlari ikki xil bo‘ladi:
1. Ochiq konturli boshqaruv – robot oldindan dasturlashtirilgan harakatlarni
bajaradi, teskari aloqa yo‘q. (Masalan, konveyer liniyasidagi oddiy mexanik
robotlar.)
2. Yopiq konturli boshqaruv (feedback control) – robot sensorlardan ma’lumot
olib, o‘z harakatini natijaga qarab moslashtiradi. Bu turdagi tizimlar yuqori
aniqlik va moslashuvchanlikni ta’minlaydi.
Sun’iy intellekt texnologiyalarining rivojlanishi natijasida boshqaruv tizimlari
endilikda mashinaviy o‘qitish va neyron tarmoqlar asosida ishlamoqda. Bunday
tizimlarda robot o‘z tajribasidan o‘rganadi, xatolardan xulosa chiqaradi va keyingi
safar vazifani yanada to‘g‘ri bajaradi.
4. Energiya manbai
Robotlarning harakatlanishi uchun zarur energiya elektr, pnevmatik yoki
gidravlik tizimlardan olinadi. Zamonaviy avtonom robotlarda akkumulyator
batareyalar yoki quyosh panellari keng qo‘llanilmoqda. Energiya tizimi robotning
ish davomiyligi va harakatchanlik darajasini belgilaydi.
5. Dasturiy ta’minot
Dasturiy ta’minot robototexnikaning eng muhim komponentidir. Aynan
dasturiy qism robotning “miyasi” bo‘lib, uning harakatlari, algoritmlari va
qarorlarini boshqaradi.
Robotlarni boshqarishda C/C++, Python, MATLAB, ROS (Robot Operating
System) kabi dasturlash tillari keng ishlatiladi. ROS platformasi robotlarning
modulli arxitekturasini ta’minlaydi, ya’ni sensorlar, kamera, manipulyator va
boshqaruv bloklari o‘rtasida ma’lumot almashinuvini osonlashtiradi.
6. Robotlarning klassifikatsiyasijarayonni real vaqt rejimida nazorat qiladi.

(masalan, “Atlas”, “Spot”, “Sophia”);
Har bir turdagi robotning tuzilmasi va boshqaruv tizimi o‘ziga xos bo‘lsa- da,
ularning barchasi yuqoridagi asosiy komponentlarga
ega. ishlatiladi.ishlatiladi;




II BOB. SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING
ROBOTOTEXNIKADAGI ROLI
1. Sun’iy intellekt va robototexnika integratsiyasining mohiyati
So‘nggi yillarda texnologik taraqqiyotning eng muhim yo‘nalishlaridan biri
— bu sun’iy intellekt (SI) va robototexnika fanlarining integratsiyasidir. Ilgari
robotlar faqat mexanik harakatlarni bajaruvchi avtomatlashtirilgan qurilma sifatida
ko‘rilgan bo‘lsa, bugungi kunda ular inson tafakkuriga o‘xshash tarzda o‘rganish,
tahlil qilish va mustaqil qaror qabul qilish imkoniyatiga ega bo‘layotgan aqlli
tizimlarga aylanmoqda.
Sun’iy intellekt tushunchasi va mohiyati
Sun’iy intellekt — bu inson aqliy faoliyatini kompyuterlar yordamida
modellashtiruvchi fan va texnologiyalar majmuasidir. U o‘z ichiga mashinaviy
o‘qitish (Machine Learning), chuqur o‘rganish (Deep Learning), neyron tarmoqlar,
ekspert tizimlar, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), kompyuter ko‘rish va nutqni
aniqlash texnologiyalarini oladi.Robotlar tuzilishiga ko‘ra quyidagilarga bo‘linadi:
Sanoat robotlari – avtomobil, elektronika, metallga ishlov berish sohalarida
Mobil robotlar – g‘ildirakli, izli yoki uchuvchi (drone) turlari mavjud;
Gibrid robotlar – manipulyator va mobil platformani birlashtirgan tizimlar;
Biomorfik robotlar – inson yoki hayvon harakatini taqlid qiluvchi robotlar
Nano va mikro robotlar – tibbiyotda nozik jarrohlik yoki diagnostika uchun

Sun’iy intellektning asosiy vazifasi — mashinaga inson singari o‘rganish,
mantiqiy fikrlash, muammolarni hal etish va o‘z tajribasidan xulosa chiqarish
imkonini berishdir.
Robototexnika esa sun’iy intellektning amaliy qo‘llanish maydoni sifatida
ko‘riladi. AI texnologiyalari robotlarga sezish, tahlil qilish, muloqot qilish va
avtonom harakatlanish imkoniyatini beradi.
Robototexnika va AI integratsiyasining mohiyati
Robototexnika va sun’iy intellektning birlashuvi — bu robotni faqat ijrochi
emas, balki mustaqil fikrlovchi va moslashuvchan tizim darajasiga olib chiqish
demakdir.
Bu integratsiya orqali robotlar quyidagi yangi imkoniyatlarga ega bo‘ladi:
1. Atrof-muhitni idrok etish (perception):
Kompyuter ko‘rish va sensor ma’lumotlarni tahlil qilish orqali robot real
muhitdagi obyektlarni tanib, ularga nisbatan harakatni rejalashtiradi. Masalan,
AI yordamida tozalovchi robot polning qayeri iflosligini aniqlab, harakatni
o‘zi belgilaydi.
2. Tahlil va qaror qabul qilish:
Mashinaviy o‘qitish algoritmlari asosida robot o‘z tajribasidan o‘rganadi,
oldingi natijalarga qarab keyingi harakatini optimallashtiradi. Bu inson
miyasining o‘rganish mexanizmini modellashtirishga o‘xshaydi.
3. Rejalashtirish va boshqaruv:
AI yordamida robot murakkab muhitda optimal yo‘lni tanlaydi, to‘siqlardan
chetlab o‘tadi, energiya sarfini kamaytiradi va xavfsiz ish rejimini
ta’minlaydi.
4. O‘zaro muloqot (interaction):
AI robotlarga tabiiy tilni tushunish va inson bilan real vaqt rejimida muloqot
qilish imkonini beradi. Masalan, “Siri”, “Alexa”, “Sophia” kabi intellektual
robotlar foydalanuvchi bilan suhbat qura oladi.

Integratsiyaning texnologik asoslari
Robototexnika va sun’iy intellekt integratsiyasi bir necha asosiy texnologiyalar
orqali amalga oshiriladi:
 Kompyuter ko‘rish (Computer Vision): tasvirni qayta ishlash orqali
obyektlarni aniqlash va muhitni tahlil qilish.
 Mashinaviy o‘qitish (Machine Learning): robotning tajribadan o‘rganish va
o‘z xatti-harakatlarini moslashtirish imkoniyati.
 Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP): inson nutqini anglab, unga javob bera olish
qobiliyati.
 Neyron tarmoqlar: inson miyasidagi neyron faoliyatini modellashtiruvchi
algoritmlar orqali murakkab tahlilni bajarish.
 Reinforcement Learning (mustahkamlovchi o‘qitish): robot o‘z harakatining
natijasini baholab, mukofot yoki jazoga qarab xulosa chiqaradi.
Bu texnologiyalar yordamida robotlar “o‘rganish – tahlil qilish – qaror qabul qilish
– harakatni bajarish – natijani tahlil qilish” siklida mustaqil ishlaydi.
Robotlarning intellektuallashuvi jarayoni
AI bilan integratsiyalashgan robotlar endi rejalashtiruvchi (planning),
bashorat qiluvchi (prediction) va o‘zini moslashtiruvchi (adaptation) xususiyatlarga
ega.
Masalan, avtonom transport vositasi (self-driving car) yo‘l sharoitini,
piyodalar harakatini, harorat va tezlikni tahlil qilib, inson aralashuvisiz xavfsiz
boshqaruvni amalga oshiradi.
Tibbiyotda esa AI asosidagi jarrohlik robotlari operatsiya jarayonida real
vaqt rejimida tasvirni tahlil qilib, yuqori aniqlikda harakat qiladi.
AI va robototexnika integratsiyasining afzalliklari
 Murakkab va xavfli muhitlarda inson o‘rniga ishlash imkoniyati (kosmos,
dengiz tubi, yadro inshootlari).
 Mehnat unumdorligi va aniqlikning oshishi.
 Inson xatoligini kamaytirish.

 24/7 ishlash imkoniyati va energiya tejamkorlik.
 Moslashuvchan va avtonom tizimlar yaratish imkoniyati.
Integratsiya bilan bog‘liq muammolar
Biroq AI va robototexnika integratsiyasi texnik va ijtimoiy jihatdan ham qator
muammolarni keltirib chiqarmoqda:
 Dasturiy xatoliklar va kiberxavfsizlik masalalari;
 Inson nazoratining kamayishi;
 Etik muammolar (robotlarning inson hayotiga ta’siri);
 Ishchi kuchining qisqarishi va bandlikka ta’sir;
 Yuksak texnologiyalar narxining yuqoriligi.
2. Mashinaviy o‘qitish va chuqur o‘rganish texnologiyalarining ahamiyati
So‘nggi o‘n yillikda sun’iy intellekt (SI) sohasining eng muhim
tarmoqlaridan biri sifatida mashinaviy o‘qitish (Machine Learning – ML) va
chuqur o‘rganish (Deep Learning – DL) texnologiyalari jadal rivojlanmoqda.
Aynan ushbu texnologiyalar robototexnikani aqlli, moslashuvchan va avtonom
tizimga aylantiruvchi asosiy “dvigatel” hisoblanadi.
Bugungi kunda har qanday intellektual robot – u sanoatda ishlaydimi,
tibbiyotda yoki transport sohasidami – o‘zining qaror qabul qilish jarayonida
mashinaviy o‘qitish algoritmlariga tayanadi.
Mashinaviy o‘qitish mohiyati
Mashinaviy o‘qitish — bu kompyuterga aniq dasturlashsiz ma’lumotlardan
o‘rganish, xulosalar chiqarish va qaror qabul qilishni o‘rgatuvchi texnologiya.
Boshqacha qilib aytganda, dasturchi robotga har bir holatda qanday harakat
qilishni yozib bermaydi, balki u misollar orqali “o‘zi o‘rganadi”.
Mashinaviy o‘qitishning asosiy bosqichlari quyidagilardan iborat:
1. Ma’lumotlarni yig‘ish va tayyorlash;
2. Modelni tanlash (masalan, regressiya, qaror daraxti, neyron tarmoq);
3. Modelni o‘qitish (training);

4. Natijalarni sinovdan o‘tkazish (testing);
5. Modelni real muhitga joriy etish (deployment).
Robototexnikada mashinaviy o‘qitish asosan sensor ma’lumotlarini tahlil qilish,
ob’ektlarni aniqlash, harakatni rejalashtirish, xatolardan o‘rganish kabi
jarayonlarda qo‘llaniladi. Masalan, sanoat robotlari ML algoritmlari yordamida
yangi detal shakllarini taniy oladi yoki avvalgi xatolarni hisobga olib, keyingi safar
aniqlikni oshiradi.
Mashinaviy o‘qitish turlari
Mashinaviy o‘qitish uch asosiy turga bo‘linadi:
1. Nazoratli o‘qitish (Supervised Learning):
Bu usulda robotga oldindan tegishli javoblar (ma’lumotlar yorliqlangan holda)
beriladi. Masalan, “bu obyekt — to‘siq”, “bu obyekt — yo‘l” kabi. Natijada
robot keyingi safar o‘xshash vaziyatni ko‘rganida to‘g‘ri tanlov qiladi.
2. Nazoratlanmagan o‘qitish (Unsupervised Learning):
Bunda ma’lumotlar yorliqsiz bo‘ladi. Robot o‘zi tahlil qilib, ma’lumotlar
o‘rtasidagi o‘xshashliklarni topadi, klasterlash yoki guruhlashni amalga
oshiradi.
3. Mustahkamlovchi o‘qitish (Reinforcement Learning):
Robot o‘z harakatlarining natijasiga qarab “mukofot” yoki “jazoga” ega bo‘ladi
va tajribadan xulosa chiqaradi. Bu usul ayniqsa avtonom transport, o‘yin
robotlari va dinamik boshqaruv tizimlarida keng qo‘llaniladi.
Chuqur o‘rganish texnologiyasi
Chuqur o‘rganish — bu mashinaviy o‘qitishning murakkabroq shakli bo‘lib,
sun’iy neyron tarmoqlari (Artificial Neural Networks) asosida ishlaydi. Bu
tarmoqlar inson miyasining neyron faoliyatini modellashtiradi va juda katta
hajmdagi ma’lumotlar ustida mustaqil tahlil o‘tkazadi.
Chuqur o‘rganish algoritmlari, ayniqsa, quyidagi yo‘nalishlarda
robototexnikaga kuchli ta’sir ko‘rsatmoqda:

 Ko‘rish (Computer Vision): obyektlarni aniqlash, yuzni tanish, muhitni tahlil
qilish;
 Nutqni aniqlash (Speech Recognition): inson buyruqlarini tushunish va
qayta ishlash;
 Harakatni bashorat qilish: robotlar uchun muvozanatni saqlash, to‘siqlardan
qochish;
 Avtonom boshqaruv: o‘z-o‘zini boshqaruvchi transport vositalari va
dronlarda;
 Tibbiyot robotlari: jarrohlik operatsiyalarini yuqori aniqlik bilan
bajarish. Neyron tarmoqlarning ishlash tamoyili
Neyron tarmoq bir nechta qatlamlardan tashkil topadi:
 Kirish qatlami (Input Layer) — ma’lumotlarni qabul qiladi (masalan, tasvir
yoki sensor signali);
 Yashirin qatlamlar (Hidden Layers) — ma’lumotlarni matematik tahlil
qiladi, o‘zaro bog‘liqliklarni topadi;
 Chiqish qatlami (Output Layer) — yakuniy qarorni shakllantiradi (masalan,
“to‘siq mavjud” yoki “yo‘l ochiq”).
Bu jarayon davomida tarmoq og‘irliklarni (weights) o‘zgartirib, eng optimal
natijaga erishadi — bu jarayon “o‘qitish” deb ataladi.
Robototexnikada ML va DL texnologiyalarining amaliy qo‘llanilishi
1. Avtonom transport vositalari:
Mashinaviy o‘qitish algoritmlari yo‘l belgilari, piyodalar, svetofor holatini
aniqlaydi. DL esa kamera orqali tasvirlarni real vaqt rejimida tahlil qiladi.
2. Sanoat robotlari:
Ishlab chiqarishda detallarni aniqlash, sifat nazorati va montaj jarayonlarini
avtomatlashtirish uchun AI modellari ishlatiladi.
3. Xizmat ko‘rsatuvchi robotlar:
Ular inson nutqini va yuz ifodalarini taniydi, foydalanuvchi bilan tabiiy
muloqot o‘rnatadi.

4. Tibbiyotda:
Robotlar jarrohlik operatsiyalarida aniqlikni oshirish, MRI va rentgen
tasvirlarini tahlil qilishda yordam beradi.
5. Qishloq xo‘jaligida:
AI dronlari hosil holatini kuzatadi, zararkunandalarni aniqlaydi, sug‘orishni
avtomatik boshqaradi.
ML va DL texnologiyalarining afzalliklari
 Ma’lumotlardan doimiy o‘rganish imkoniyati;
 O‘zini moslashtirish (adaptivlik);
 Inson aralashuvini kamaytirish;
 Katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash qobiliyati;
 Harakat va qaror qabul qilishda aniqlikni
oshirish. Muammolar va cheklovlar
 Katta hajmdagi ma’lumotlar va hisoblash quvvatiga bo‘lgan ehtiyoj;
 O‘qitish uchun ko‘p vaqt talab etilishi;
 Modelning “qora quti” xususiyati — natijani izohlash qiyinligi;
 Xavfsizlik va axloqiy masalalar (robotning mustaqil qarorlari oqibati).
3. Robotlarda kompyuter ko‘rish va tabiiy tilni qayta ishlash tizimlari
Robototexnikaning rivojlanishida eng muhim yo‘nalishlardan biri — bu
kompyuter ko‘rish (Computer Vision) va tabiiy tilni qayta ishlash (Natural
Language Processing — NLP) texnologiyalaridir. Mazkur tizimlar robotlarga inson
sezgilari — ko‘rish va tushunish imkoniyatlarini beradi. Boshqacha aytganda, bu
texnologiyalar robotning “ko‘zlari” va “qulog‘i” vazifasini bajaradi.
Kompyuter ko‘rish texnologiyasi mohiyati
Kompyuter ko‘rish — bu kompyuter yoki robotga tasvirlar, videolar yoki
sensor ma’lumotlar asosida atrof-muhitni idrok etish imkonini beruvchi sun’iy
intellekt sohasi.

Uning asosiy maqsadi — kamera orqali olinadigan tasvirni tahlil qilish,
undagi obyektlarni aniqlash, ularning joylashuvi, o‘lchami va holatini aniqlashdir.
Masalan, robot uchun bu obyektlar to‘siq, odam, buyum yoki yo‘l bo‘lishi
mumkin. Kompyuter ko‘rish quyidagi bosqichlardan iborat:
1. Tasvirni olish (Image Acquisition);
2. Oldindan ishlov berish (Preprocessing);
3. Xususiyatlarni ajratib olish (Feature Extraction);
4. Tasniflash va qaror qabul qilish (Classification & Decision).
Kompyuter ko‘rish algoritmlari
Kompyuter ko‘rishda mashinaviy o‘qitish va chuqur o‘rganish asosidagi
algoritmlar keng qo‘llaniladi. Eng mashhur modellardan ba’zilari:
 Convolutional Neural Networks (CNN): tasvirlardagi naqshlarni, shakllarni,
chekka chiziqlarni aniqlaydi;
 YOLO (You Only Look Once): real vaqt rejimida obyektlarni aniqlashda
ishlatiladi;
 OpenCV (Open Source Computer Vision): tasvirni qayta ishlash uchun
dasturiy kutubxona;
 ResNet, VGGNet, MobileNet: chuqur neyron tarmoqlar asosidagi ilg‘or
modellar.
Bu algoritmlar yordamida robotlar yuzni tanish, yo‘l belgilarini aniqlash,
mahsulot sifatini baholash, yoki atrof-muhitdagi to‘siqlardan qochish kabi murakkab
vazifalarni bajaradi.
Robototexnikada kompyuter ko‘rishning qo‘llanilishi
Kompyuter ko‘rish texnologiyasi hozirgi robototexnikada quyidagi
yo‘nalishlarda keng ishlatiladi:
1. Avtonom transport vositalari:
Kamera va lidar ma’lumotlari asosida yo‘lni, piyodalarni, belgilarni taniy
oladi. Tesla, Waymo kabi kompaniyalar bu texnologiyani faol qo‘llamoqda.

2. Sanoat robotlari:
Ishlab chiqarishda kamera orqali detallarni aniqlash, sifat nazorati va nosoz
mahsulotlarni avtomatik ajratish uchun ishlatiladi.
3. Xizmat ko‘rsatuvchi robotlar:
Ular yuz ifodalarini, qo‘l harakatlarini, tana turg‘usini tahlil qilib, inson
bilan muloqotda bo‘ladi.
4. Tibbiy robotlar:
Kompyuter ko‘rish yordamida jarrohlik jarayonida to‘qimalarni farqlash,
o‘sma hujayralarni aniqlash imkoniyati yaratilgan.
5. Qishloq xo‘jaligida:
Dronlar o‘simlik barglarini tahlil qilib, kasallik yoki zararkunandalarni erta
aniqlaydi.
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) texnologiyasi mohiyati
Tabiiy tilni qayta ishlash — bu robot yoki kompyuterning inson tilini (matn
yoki nutq shaklida) tushunish, tahlil qilish va unga javob bera olish qobiliyatidir.
NLP robototexnikada inson bilan muloqot o‘rnatish, buyruqlarni tushunish
va tizimni boshqarish uchun zarur. Masalan, foydalanuvchi “Eshikni och” degan
buyruqni berganda, robot bu so‘zlarni tahlil qilib, mos harakatni bajaradi.
NLP tizimining asosiy bosqichlari
1. Nutqni matnga aylantirish (Speech-to- Text);
2. Tilni sintaktik va semantik tahlil qilish (Parsing & Semantics);
3. Buyruqni aniqlash (Intent Recognition);
4. Javobni shakllantirish va nutqqa aylantirish (Text-to-Speech).
NLP texnologiyasining asosini quyidagi algoritmlar tashkil etadi:
 Transformer modellar: GPT, BERT, T5, RoBERTa;
 RNN (Recurrent Neural Network) va LSTM (Long Short-Term Memory)
modellar;
 Speech recognition tizimlari: Google Speech API, CMU Sphinx, Whisper AI;
 Dialog tizimlari: Siri, Alexa, Google Assistant, ChatGPT.

Robototexnikada NLP’ning amaliy qo‘llanilishi
1. Xizmat ko‘rsatuvchi robotlar:
Restoran, mehmonxona, bank yoki aeroportlarda mijozlar bilan tabiiy tilda
suhbat qura oladi.
2. Ta’lim va yordamchi robotlar:
Ular talabalar bilan savol-javob qilish, o‘qitish, til o‘rganishda yordam beradi.
3. Tibbiy robotlar:
Bemorning shikoyatini eshitib, kerakli javobni berish yoki shifokor bilan
aloqani o‘rnatadi.
4. Uy sharoitidagi “aqlli yordamchilar”:
“Alexa”, “Google Home”, “Xiaomi AI Speaker” kabi qurilmalar
foydalanuvchining ovoziga javob qaytaradi, chiroqni yoqadi, musiqa ijro
etadi yoki eslatma beradi.
Kompyuter ko‘rish va NLP tizimlarining integratsiyasi
Eng ilg‘or robotlar bu ikki texnologiyani birlashtirgan — ya’ni ular ko‘radi va
gaplashadi. Masalan, robot inson yuzidagi ifodani ko‘rib, uning kayfiyatini
aniqlaydi va mos javob beradi.
4. Robototexnikada sun’iy intellekt asosida qaror qabul qilish tizimlari
Robototexnikada sun’iy intellekt asosida qaror qabul qilish tizimlari
robotlarning mustaqil ishlashi va muhitga moslasha olish qobiliyatini ta’minlaydi.
Bunday tizimlar robotlarga atrof-muhitni tahlil qilish, muqobil yo‘llarni baholash
va eng maqbul harakatni tanlash imkonini beradi.
Qaror qabul qilish jarayoni ma’lumotlarni yig‘ish, tahlil qilish, natijalarni
baholash va tajriba asosida o‘rganish bosqichlarini o‘z ichiga oladi. Bunda ekspert
tizimlari, neyron tarmoqlar, mustahkamlovchi o‘qitish, noaniq mantiq kabi
yondashuvlar qo‘llaniladi.
Ushbu tizimlar sanoat, tibbiyot, transport, xizmat ko‘rsatish va harbiy
sohalarda keng qo‘llanmoqda. Masalan, avtonom mashinalar xavfsiz yo‘lni

tanlashda yoki jarrohlik robotlari operatsiya davomida aniqlikni oshirishda sun’iy
intellekt yordamida qaror chiqaradi.
Qaror qabul qilish tizimlari robototexnikaning intellektuallashuv darajasini
belgilaydi. Ular inson aralashuvisiz murakkab muhitda ishlash, xavfsizlikni
ta’minlash va samaradorlikni oshirishga xizmat qiladi. Shu bois bu yo‘nalish
robototexnikaning eng muhim va istiqbolli tarmoqlaridan biri hisoblanadi.

Xulosa
Ushbu ish davomida robototexnikada sun’iy intellektning roli, mashinaviy
o‘qitish va chuqur o‘rganish texnologiyalari, kompyuter ko‘rish va tabiiy tilni
qayta ishlash tizimlari hamda qaror qabul qilish mexanizmlari batafsil tahlil
qilindi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, sun’iy intellekt robotlarni faqat
mexanik qurilmalardan intellektual va avtonom tizimlarga aylantiruvchi markaziy
komponent hisoblanadi.
Mashinaviy o‘qitish va chuqur o‘rganish algoritmlari robotlarga o‘rganish,
tahlil qilish va o‘z tajribasidan xulosa chiqarish imkonini beradi. Bu esa
robotlarning atrof-muhitni tushunish, murakkab vazifalarni bajarish va optimal
qarorlar qabul qilish qobiliyatini oshiradi. Kompyuter ko‘rish tizimlari robotga
vizual ma’lumotlar orqali obyektlarni aniqlash, joylashuvini baholash va
xavflardan chetlash imkonini beradi. Shu bilan birga, tabiiy tilni qayta ishlash
tizimlari robot va inson o‘rtasida muloqotni amalga oshiradi, buyruqlarni tushunish
va javob berish imkoniyatini yaratadi.
Qaror qabul qilish tizimlari esa robototexnikaning eng muhim jihatlaridan
biri bo‘lib, u robotga mustaqil ravishda harakat qilish, muhitga moslashish va
muammolarni hal etish imkonini beradi. Ekspert tizimlari, neyron tarmoqlar,
mustahkamlovchi o‘qitish va noaniq mantiq asosidagi algoritmlar robotning qaror
chiqarish jarayonini yanada samarali va ishonchli qiladi.
Shuni ta’kidlash lozimki, sun’iy intellekt bilan jihozlangan robotlar inson
ishini yengillashtiradi, xavfli muhitlarda ishlash imkonini beradi va ishlab
chiqarish samaradorligini oshiradi. Shu bilan birga, ular inson bilan to‘laqonli
hamkorlik qiladigan tizimlarga aylanib, kundalik hayotimizda xizmat ko‘rsatish,
ta’lim, tibbiyot, transport va sanoat sohalarida keng qo‘llanmoqda.
Kelajakda sun’iy intellekt asosidagi robototexnika yanada rivojlanib,
robotlar avtonom, intellektual va inson xatti-harakatlariga moslasha oladigan
tizimlarga aylanishi kutilmoqda. Bu esa nafaqat texnologik taraqqiyot, balki
ijtimoiy va

iqtisodiy sohalarda ham katta o‘zgarishlarni keltirib chiqaradi. Shu nuqtai
nazardan, sun’iy intellekt robototexnikaning markaziy elementi bo‘lib,
insoniyatning texnologik rivojlanishida hal qiluvchi rol o‘ynaydi.

Foydalanilgan adabiyotlar
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. Chuqur o‘rganish (Deep
Learning). MIT Press, 2016.
2. Siciliano, B., & Khatib, O. Robototexnika qo‘llanmasi (Springer Handbook
of Robotics). Springer, 2016.
3. Qodirov, Sh. Sun’iy intellekt va robototexnika — Toshkent: Fan, 2020.
4. Xasanov, A. Robototexnika asoslari va zamonaviy texnologiyalar —
Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim vazirligi, 2019.
5. Karimov, B. Mashina o‘qitish va sun’iy intellekt asoslari — Toshkent:
Ta’lim, 2021.
6. Jurafsky, D., & Martin, J. H. Nutq va tilni qayta ishlash (Speech and
Language Processing). 3-nashr, Pearson, 2021.
7. Abdullayeva, M. Kompyuter ko‘rish va robototexnika — Toshkent: Ilm-fan,
2022.
8. https://itc.uz
9. https://airobot.uz

Купить