385
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
GEOGRAFIK AXBOROT TIZIMI VA GEOGRAFIK TADQIQOTLARDA
SUN’IY INTELLEKTGA ASOSLANGAN EKSPERT TIZIMLARINING
O‘RNI VA AHAMIYATI
Mirislomov Mirdavlat
Chirchiq davlat pedagogika universiteti
mirdavlatmirislomov57@gmail.com
Annotatsiya:
Ushbu maqolada hozirgi kunda rivojlanishda, o‘zining yangi
qirralarini ochishda, izlanishlar unumdorligini oshirishda davom etayotgan, sun’iy
intellektga asoslangan ekspert tizimlarning geografik axborot tizimlari hamda
geografiyaning barcha sohalaridagi tadqiqotlarda mavjud ahamiyati va tutgan o‘rni,
shuningdek, dasturiy mashinalarni geofazoviy ma’lumotlar asosida qanday ishlashi
atroflicha bayon qilingan.
Kalit so‘zlar:
geografik axborot tizimlari, sun’iy intellekt, ekspert tizimlar,
dastur, kartografik tasvir, geofazoviy ma’lumotlar, geografik bilimlar, geoinformatika,
mashinani o‘rganish.
РОЛЬ И ЗНАЧЕНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ
СИСТЕМАХ И ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Мирисломов Мирдавлат
Чирчикский государственный педагогический университет
mirdavlatmirislomov57@gmail.com
Аннотация:
В данной статье подробно описываются текущая важность и
роль экспертных систем на основе искусственного интеллекта в географических
информационных системах и исследованиях во всех областях географии, а также
использование программных машин для геопространственных данных на основе
того, как они работают.
Ключевые слова:
геоинформационные системы, искусственный
интеллект, экспертные системы, программа, картографическое изображение,
геопространственные данные, географические знания, геоинформатика,
машинное обучение.
386
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
THE ROLE AND SIGNIFICANCE OF EXPERT SYSTEMS BASED ON
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN GEOGRAPHIC INFORMATION
SYSTEM AND GEOGRAPHIC RESEARCH
Mirislomov Mirdavlat
Chirchik State Pedagogical University
mirdavlatmirislomov57@gmail.com
Abstract:
In this article, the current importance and role of artificial
intelligence-based expert systems in geographic information systems and research in
all fields of geography, as well as the use of software machines for geospatial data
based on how it works is described in detail.
Key words:
geographic information systems, artificial intelligence, expert
systems, program, cartographic image, geospatial data, geographic knowledge,
geoinformatics, machine learning.
KIRISH
Oxirgi bir necha o‘n yillardan buyon insoniyat axborot suronini boshidan
kechirmoqda. U yildan-yilga kuchayib, inson faoliyatining ko‘plab sohalariga kirib
bormoqda. Bugungi kunda kartograflar ko‘plab manbalardan olinadigan axborotlardan
foydalanish mobaynida topografik, turli mavzuli geografik xaritalar va atlaslarni
tuzish, aero va kosmik tasvirlami deshifrovka qilish, dalada o‘lchash natijalarini qayta
ishlash va kompyuter tizimlarida ma’lumotlami to‘plash bo‘yicha boy tajribaga egalar.
Ma’lumotlaming ko’plab turlarini vaqt o‘tishi bilan tez-tez o‘zgarib turishi,
oddiy usulda tuziladigan qog‘ozli xaritadan foydalanishni ancha qiyinlashtirib
yubormoqda. Bugungi kunda tezkor axborotlarni qabul qilish, ulaming dolzarbligini
ko‘rsatish faqatgina avtomatlashtirilgan tizim kafolatlashi mumkin, Shu o‘rinda
zamonaviy geografik axborot tizimlari (GAT) — bu ko‘p miqdordagi grafikli va
mavzuli ma’lumotlar bazasiga ega bo’lgan, baza asosida ish bajarish imkoniyatiga ega
bo’lgan modelli va hisobli funksiyalar bilan birlashgan, fazoviy ma’lumotlarni
kartografik shaklga aylantirish, turli xulosalar chiqarish va monitoring ishlarini amalga
oshiradigan avtomatlashgan tizim, deb qaraladi.
Geografik axborot fani deb ham
ataladigan fazoviy fan ko‘plab ilmiy fanlarda muhim rol o‘ynaydi, chunki u haqiqiy
dunyo hodisalarini ularning joylashuviga qarab tushunish, tahlil qilish va tasavvur
qilishga intiladi. Olimlar geografik axborot tizimlari (GAT) va masofaviy zondlash
kabi texnologiyalarni fazoviy (masalan, georeferentsiyalangan) ma’lumotlarga ushbu
maqsadlarga erishish, ya’ni fazoviy ma’lumotlarni tushunish va tahlil qilish uchun
qo‘llaydilar [1].
387
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
Bugungi kunda kompyuter savodxonligi omma orasida ancha oshgan. GATda
tuzilgan xarita oddiy qog‘ozli xaritadan yaxshi bezalgani, kompyuterli shakldaligi,
qo‘lda bajarib bo‘lmas darajadagi aniqligi va boshqa bir qator afzalliklari bilan farq
qiladi. Xaritaga istagancha o‘zgartirish kiritish, yangi mazmun va bo‘yoq berish,
diagramma va boshqa ma’lumotlami kiritish, o‘chirish va shunga o‘xshash amallarni
bajarsa bo‘ladi. Buning uchun muallifning shaxsan o‘zi xarita tuzishning kompyuterli
texnologiyalari bilan mukammalroq tanishishi va ular asosida xarita tuzib ko‘rishi
kerak.
Bugungi kunda GATni qo‘llayotgan soha va tarmoqlar sifatida quyidagilarni
keltirish mumkin:
1.
Yer resurslarini boshqarish, yer kadastrida.
2.
Ishlab chiqarish infratizimi, ulami boshqarish va obyektlar
inventarizatsiyasida.
3.
Shahar qurilishida, arxitektura, sanoat va transport qurilishini loyihalashda,
muhandislik izlanishlarida va rejalashtirishda.
4.
Istalgan soha bo‘yicha mavzuli xaritalashtirishda, atlaslar va mavzuli
xaritalarni tuzishda.
5.
Dengiz kartografiyasi va navigatsiyasida.
6.
Aeronavigatsion xaritalashtirishda va havo kemalari harakatini boshqarishda.
7.
Suv resursiarini boshqarish va suv kadastrida; suv obyektlarining
inventarizatsiyasi va suvning mavsumiy va yillik holatlari hamda bashoratlashda.
8.
Navigatsiya va yer transporti harakatini boshqarishda.
9.
Masofadan turib zondlash va kosmik monitoringda.
10.
Tabiiy resurslardan foydalanish va ularni boshqarishda (suv, o‘rmon
xo‘jaligi va boshqalarda).
11.
Joy relyefini tasvirlash va tahlil qilishda.
12.
Tabiiy muhitdagi jarayonlami modellashtirish, tabiatni muhofaza qilish
tadbirlami olib boishda.
13.
Ekologik muammolami belgilab, dolzarbligini baholashda va ulami bartaraf
etish choralarini ishlab chiqishda va boshqalarda [2].
ADABIYOTLAR TAHLILI VA METODOLOGIYA
Mutaxassislar geografik axborot tizimini qisqacha
“
geoinformatika” deb ham
atashadi. “Geoinformatika” uch ildiz: geografiya, informatika va avtomatika
tushunchalaridan tashkil topgan. Inglizcha adabiyotlarda
“Informatics”, “Computer
Science”
degan tushunchalar bor va u elektron hisoblash texnikasini takomillashtirish,
dasturlash, amaliy matematika, operatsion tizimlar, sun’iy
intellekt masalalari va
boshqa tushunchalarni oʻz ichiga oladi. Geoinformatika
atamasi 1980-yillar oxiriga
kelib yanada ommaviylashdi va hozirda
“Geographic Information System”
yoki
388
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
qisqacha GIS atamasi ingliz ilmiy adabiyotining deyarli barchasida keng
qoʻllanilmoqda. Oxirgi yillarda GAT texnologiyalariga keng masshtabda ekspert
tizimi jalb qilinmoqda. Ekspert tizimni soddar
oq tarzda “qoʻllanilish sohasi qisqa
boʻlgan aniq masalani hal qiluvchi sun’iy intellekt” deb tushunishimiz mumkin. Ya’ni
ekspert mutaxassis oʻrniga dastur tizimda yuzaga kelishi mumkin boʻlgan
muammolarni dasturlangan bilimlar asosida hal qiladi. Faqatgina ekspert tizimga qisqa
ma’lumotlar va buyruqlarni kiritib qoʻyish va algoritmlar ham mos holdaqisqa boʻlishi
zarur. Bu yerda bilim deganda inson faoliyati yoki fandaishlatiladigan faktlarning
umumiy yigʻindisi tushuniladi. Ma’lumot aniq roʻyxatga olingan faktlar asosida boʻlib,
bu ma’lumotlar asosida biz bilim olamiz. Ekspert tizimlarning ishlab chiqilishidan
koʻzlangan maqsad, avvalambor, hozirgi axborot texnologiyalari rivojlanish zamonida
paydo boʻlayotgan ulkan miqdordagi va turli xil axborotlardir. Bu
oʻz navbatida,
axborotlar qayta ishlanishi va tahlilini avtomatlashgan tizimga oʻtkazish zaruriyatini
yuzaga keltirmoqda.
Yuqorida ta’kidlanganidek, ekspert tizim boshqa avtomatlashgan tizimlardan
oʻzining yuksak intellektga ega ekanligi va belgilangan boʻlim muammolarini hal
qilishga moʻljallanganligi bilan ajralib turadi. GATni samarali ishlatish va
rivojlantirish yuqori darajali avtomatlashtirish va ekspert tizimlarni qoʻllash orqali
amalga oshirilishi mumkin. Ekspert tizimga ta’rif beradigan boʻlsak,
u axborot
tizimining bir sinfi boʻlib, foydalanuvchi yoki mutaxassisning buyrugʻisiz yoki
amallarisiz oʻzida mavjud boʻlgan bilim, ma’lumot va algoritmlar asosida geografik
ma’lumotlarni tahlil qilish, qaror qabul qilish va tasniflash ishlarini amalga oshiruvchi
avtomatlashgan tizimdir. Ekspert tizimlar kirayotgan axborotni sinflarga ajratib, ularni
kerakli formatlarga oʻtkazishi va mos oʻrinlarga tayinlashi ham zarur [3].
Bunday tizimlar inson mutaxassisiga oʻxshab murakkab, rasmiylashtirish qiyin
boʻlgan
muammolarni hal qiladi va shuning uchun “ekspert tizimi’’deb ataladi. Shu
bilan birga, murakkab masalalarni mustaqil hal qilish uchun insonning sayoz
bilimlarini kompyuter texnikasi uchun tushunarli tilda ifodalash kerak. Bilimlarni
ifodalashning turli usullari mavjud (semantik tarmoqlar, ramkalar, daraxtlar va
boshqalar), ular orasida “mahsulotlar’’ eng koʻp qoʻllaniladi. Masalan, 1969
-1987-
yillarda butun dunyoda ishlab chiqilgan, malumotnomada taqdim etilgan 146 ta ekspert
tizimlaridan 49 ta tizim mahsulotdan sof shaklda foydalanilgan va 54 ta tizimda
mahsulotlar bilimlarni ifodalashning boshqa usullari bilan birgalikda ishlatilgan [4].
Shuning uchun iqtisodiy-geografik misollarning qisqaligi va taqdim etilishining bir
xilligi uchun quyida faqat mahsulot tizimi ko‘rinishidagi mantiqiy xulosa chiqarish
qoidalari qo‘llaniladi. Ma’lum bo‘lishicha, ijtimoiy-iqtisodiy geografiya to‘rtinchi
sanoat inqilobi va uning asosi – sun’iy intellekt tufayli shakllangan zamonamizning
muammolariga tayyor emas [5]. Misol uchun, postsovet davrida (1992–2016) barcha
mamlakatlarda ijtimoiy-
iqtisodiy rayonlashtirish boʻyicha nashr etilgan 467 ta
389
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
monografiya va jurnal maqolalaridan atigi 48 tasida qoʻllanilgan. Qolganida individual
ekspertiza bilan bog‘liq bo‘lgan intuitiv usullar qo‘llanilgan. Shu sababli, ma’lum bir
vaqtda iqtisodiy va geografik bilimlarni sun’iy intellekt ekspert tizimlari ko’rinishida
taqdim etish istiqbollarini to‘plangan bilimlar hajmiga mos deb topish mumkin [6].
GAT turli xil qiyin ma’lumotlar bilan ishlaganligi uchun sun’iy intellekt
vaekspert tizimlarni jalb qilishda juda qulay muhit hisoblanadi, shu bilan birga ekspert
tizimlarga boʻlgan ehtiyoj ham ulkandir. Ekspert tizimlar nafaqat GAT tizimida, balki
boshqa tizimlarda ham muvaffaqiyatli qoʻllanilishi
mumkin. GATda ekspert tizim
kartalarni tasvirlashda, kartadagi kerakli belgilarni ajratib olishda, mavzuli kartalar
hosil qilishda, qaror qabul qilishni qoʻllab
-quvvatlashda qatlamli strukturalarni
yaratish kabi vazifalarni bajaradi. GAT uchun moʻljallanga
n ekspert tizimni uch
guruhga ajratish mumkin:
1.
Axborot toʻplashda
– skanerlangan kartografik tasvirlarni qayta ishlash
jarayonida belgilarni aniqlashning avtomatlashgan ekspert tizimi qoʻllaniladi.
2.
Modellashtirishda – aniqlangan ma’lumotlarni qayta tekshirishni
avtomatlashtirish tizimida qaror qabul qilish jarayonida foydalanuvchilar soʻrovini
tahlil qilish avtomatlashgan ekspert tizimi qoʻllaniladi.
3.
Ma’lumotlarni tasvirlashda – kartalarni generalizatsiyalash, joy nomlarini
kiritish va boshqa bosma i
shlarning avtomatlashgan ekspert tizimi qoʻllaniladi.
Quyida GATda qoʻllaniladigan ekspert tizim uchun ishlab chiqilgan dasturlar
toʻgʻrisida toʻxtalib oʻtamiz:
−
MAREX
– raqamli chiziqli ma’lumotlarni avtomatik ravishda generalizatsiya
qilish uchun
moʻljallangan dastur. Ma’lumotlar 1:24000 masshtabda generalizatsiya
qilinadi.
−
AUTOMAP
–
joy nomlarini kiritish uchun qoʻllaniladigan avtomatik tizim
dasturi. Bunda ma’lum jarayon va shartli belgilar asosida mantiqiy usullar
yigʻindisining bilimlari qoʻllaniladi. Dasturga 30 ga yaqin aniq bilimlarning yigʻindisi
kiritiladi va ma’lumotlar bazasida saqlanadi. Birinchi navbatda joyning elementlari
aniqlanadi, keyingi bosqichda nuqta va chiziqlarning xususiyati belgilanadi.
−
GATdagi foydalanuvchilar sonini kengaytirish maqsadida maxsus ET
yaratilmoqda va ular:
−
LOBSTER
–
fazoviy ma’lumotlar bazasi bilan ishlashga moʻljallangan
foydalanuvchining intellektual interfeysi;
−
KBGIS
–
..
ulkan miqyosdagi geografik ma’lumotlar bazasida zarur boʻlgan
ma’lumotlarni tezlikda izlash va topishni avtomatlashtirish dasturi;
−
SRAC
..
‒
..
fazoviy ma’lumotlarni toʻplash uchun ishchi stoli. Geografik
ma’lumotlar bazasiga soʻrov aniq tilda amalga oshiriladi.
−
Geografik masalalarni hal qilish uchun bir qator ET lar ishlab chiqilgan
:
390
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
−
ASPENEX
–
GAT yordamida oʻrmonchilik sohasida oʻrmon turlarini
nazorat
qilish uchun;
−
EXSYS
– foydalanuvchi uchun interfeys, baza qonun-qoidalari va dasturlar
orasidagi bogʻliqlikni ta’minlash uchun;
−
GEODEX
– yerdan foydalanishni baholash uchun ishlatiladi. Bu dastur
geografik ma’lumotlar asosida yer uchastkalaridan foydalanuvchilarning uchastka
chegaralari joylashuvini mantiqiy buyruqlar asosida tahlil qilib, toʻgʻri yoki notoʻgʻri
joylashganligini koʻrsatib beradi;
−
EIA Ekspert
–atrof-muhit ta’sirini baholash amallari bajariladi.
−
URBYS
– shaharsozlikni hududiy rejalashtirish va tahlil qilish uchun. Ehtimol,
kelgusi yillarda intellektual tizimlarning notekis joriy etilishi natijasida hududlar
(shaharlar, viloyatlar, mamlakatlar) o‘rtasidagi yangi raqamli tafovutni aniqlash va
raqamli iqtisodiyotga o‘tishning fazoviy-zamonaviy xususiyatlarini tushunish bo‘yicha
tadqiqotlar olib borilishi mumkin. to‘rtinchi sanoat inqilobi tobora dolzarb bo‘lib
boradi; [7]
Geografik axborot tizimlarida sun’iy intellektdan faol foydalanishning
muqarrarligini tan olgan holda, OGK (Ochiq Geofazoviy Konsortsium) 2018 yilda
GeoSI (Geofazoda sun’iy intellekt) ishchi guruhini tashkil etdi, uning maqsadi umumiy
yondashuvlarni ishlab chiqish va muvofiqlashtirishdir. Konsortsium a’zolarining bu
boradagi sa’y-harakatlari. GeoSI ni rivojlantirishga qiziqqan kompaniyalar geoaxborot
sohasi qayerga ketayotgani va OGK qaysi sohalar GeoSI uchun ustuvor ahamiyatga
ega ekanligi haqida tasavvurga ega bo‘lishi kerak [8].
NATIJALAR VA MUHOKAMA
GeoSI texnologiyalari davlat va xususiy korxonalarda ma’lumotlarni tahlil
qilishda qo‘llaniladigan eng qiziqarli yangi texnologiyalardan biridir. Geografik,
geofazoviy ma’lumotlar bilan shug‘ullanadigan kompaniya menejerlari ularga e’tibor
berishlari kerak; GeoSI mehnat xarajatlarini kamaytiradi va hisob-kitoblar va
prognozlarning aniqligini oshiradi.
Borgan sari ko‘proq kompaniyalar o‘zlarining izlanishlaridan ijobiy xulosalar
olish uchun mashina o‘rganish ilovalari uchun geofazoviy ma’lumotlardan
foydalanishni boshlaydilar. Ular buni qanday qilishlarini yaxshiroq tushunish uchun
biz geofazoda sun’iy intellekt (GeoSI) bilan aniq nimani anglatishini muhokama
qilamiz.
Hozir (geofazoviy) mashinalarni oʻrganish ish oqimlarining bir qismini tashkil
etuvchi vazifalarn
i, ularni amalga oshirish uchun zarur shartlarni koʻrib chiqamiz,
hamda ochiq kodli geografik axborot tizimi hamjamiyatidagi joriy vositalar va
tashabbuslar haqida umumiy maʼlumot beramiz.
Ushbu maqola asosan ochiq GAT hamjamiyatida mavjud bo‘lgan mashinalarni
o‘rganish vositalariga qaratilgan bo‘lib, ushbu mavzuga qiziqqan o‘quvchiga
391
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
texnologiya qanday rivojlanayotgani va boshlash uchun nima kerakligi haqida
ma’lumot beradi.
Mashinani o‘rganish - bu sun’iy intellektning kichik sohasi bo‘lib, u o‘rganish
sohasi bilan shug‘ullanadi va kompyuterlarga aniq dasturlashtirilmasdan o‘rganish
qobiliyatini beradi. Chuqurroq o‘rganish- bu chuqur yoki ko‘p qatlamli sun’iy neyron
tarmoqlardan foydalanadigan mashinani o‘rganishning kichik sohasi. Bu miyadagi
neyronlarning ishlash usulini taxminan taqlid qiluvchi dastur hisoblanadi. Mashinani
o’rganishning umumiy maqsadi ma’lumotlar to’plamidagi kamchiliklarni aniqlash va
savollarga javob berish, tendensiyalarni aniqlash, tahlil qilish va muammolarni hal
qilish uchun bashorat qilish uchun foydalanishdir. Hozirda uchta texnologiya giganti
(Google, Amazon va Microsoft) ma’lumotlarni qayta ishlash, modellashtirish va
joylashtirishni o‘z ichiga olgan odatiy mashinani o‘rganish ish jarayoni uchun uchta
bosqichdan foydalanadi.
Mashinani o’rganishda uchta toifani ajratib ko’rsatishimiz mumkin: bular
regressiya, fazoviy ma’lumotlarni tasniflash va klasterlash.
−
Regressiya vositalari -
fazoviy ma’lumotlarda regressiya tahlili
interpolyatsiya qilish uchun ishlatiladi.
−
Tasniflash vositalari - masalan, yer qoplamini tasniflash uchun masofadan
zondlash tasviridan foydalanish bunga misol bo‘la oladi.
QGIS - geografik axborot tizimining (GAT) dasturiy ta
’
minoti sifatida ishlaydi,
bu foydalanuvchilarga grafik xaritalarni tuzish va eksport qilishdan tashqari,
geofazoviy ma’lumotlarni tahlil qilish va tahrirlash imkonini beradi.
1-rasm. QGIS tasniflash vositasi plagini. Yerni masofadan zondlash tasviri [9]
Klasterlash vositalari – Yuqori va past qiymatlar qayerda to‘planganligini
ko‘rsatish uchun Hot Spot tahlilini, shuningdek, zichlikka ko‘ra bir qator nuqtalarni
guruhlash uchun maxsus zichlikka asoslangan klasterlashni o‘z ichiga oladi. Bu vaqt
o‘tishi bilan ortib borayotgan, kamaygan yoki doimiy maydonlar natijasida paydo
bo‘ladigan turli xil zichlikka ega nuqtalarni tahlil qilish uchun ishlatiladi.
392
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
2-rasm. Geofazoviy nuqtalarni klasterlash [10]
Mapflow – sun’iy yo‘ldosh tasviridan real obyektlarni ajratib oladi. Ushbu
tasniflash vositasi bir nechta sun’iy intellekt xaritalash modellarini amalga oshiradi.
Yer qoplamidan tashqari, u binolarni tasniflash vositasini va qurilish maydonchalari
yo‘llari, qishloq xo‘ajaligi dalalari va o‘rmon o‘simliklari uchun SI modellarini
yaratadi. Ushbu plagin 90 kvadrat kilometrgacha bo‘lgan maydon uchun haqiqiy
obyektlarni bepul olish imkonini beradi. Qizig‘i shundaki, u oldindan o‘rgatilgan
modellarni ishga tushiradi. Bu tasniflash vositasiga misol bo‘la oladi.
3-rasm. Mapflow plaginining skrinshoti [11]
OTBTF – bu Orfeo ToolBoxning masofaviy moduli bo‘lib, u masofadan
zondlash tasvirlari bilan chuqurroq o‘rganish imkonini beradi. Bu 2018-yilda
yaratilgan boʻlib, u turli xil rastrga yoʻnaltirilgan chuqur oʻrganis
hga asoslangan
ilovalar uchun umumiy asosni taqdim etishga qaratilgan. Bir necha yil o‘tgach, u
mamlakat miqyosida yer qoplamini xaritalash, piksellar sonini, optik tasvir bulutini
olib tashlash va boshqalar kabi keng ko‘lamli ilovalar uchun ishlatilgan.
393
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
4-
rasm. Yuqori aniqlik . OTBTF asosidagi SR4RS dasturiy taʼminoti bilan
Sentinel-2 tasvirlari [12]
XULOSA
Xulosa o‘rnida shuni ta’kidlash kerakki,
sun’iy intellekt asosida ishlaydigan
ekspert tizimlar nafaqat barcha sohalarda keraklidir, shuning bilan birga geografik
axborot tizimlari, yerni masofaviy zondlashda, geofazoviy ma’lumotlarni tezkor tahlil
qilish, o‘rganish, prognozlashtirishda (ayniqsa, mashinani o‘rganish) geografik
tadqiqotlarda ma’lumotlarni olish uchun yuqori unumli hisoblashning
innovatsiyalaridan foydalanadigan, hozirgi kunda jadal rivojlanayotgan fanlararo ilmiy
sohadir. Umuman olganda, sun’iy intellektga asoslangan ekspert tizimlar ilg‘or
ma’lumotlarni tahlil qilish, bashoratli modellashtirish, optimallashtirish va
avtomatlishtirishni ta’minlash orqali geografik izlanishlar va geografik axborot tizimi
imkoniyatlarini oshiradi. Shaharsozlik, atrof-muhit va tabiiy resurlarni boshqarish,
tabiiy ofatlarning ko‘lamlilik darajasini baholash, avtomatlashtirilgan xaritalash,
raqamli kartografiya, favqulodda faziyatlarda qarorlar qabul qilish va shunga o‘xshash
tizimlardagi mavjud muammolarni hal qilishga yordam beradi. Geografik axborot
tizimida sinchikovlik bilan ko‘rib chiqishni o‘z ichiga olgan ta’sirni modellashtirish
uchun qat’iy va eng yaxshi amaliyotlarni ishlab chiqish va o‘rnatish uchun fanlararo
yondashuvlardan foydalanish kerak.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO‘YXATI
1.
T.X. Boltayev, Q. Raxmonov, O.M. Akbarov. Geoaxborot tizimining ilmiy
asoslari – T.: Toshkent, 2015.
2.
Aleuov A.S., & Ganiev N.J. (2022). GEOAXBOROT TIZIMLARINING
NAZARIY ASOSLARI VA GAT TEXNOLOGIYALARIDAN FOYDALANISH
USULLARI. Innovations in Technology and Science Education, 1(4), 33–40.
394
SUN’IY INTELLEKT
“RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 6-SON
WWW.INFOCOM.UZ
3.
Блануца В. И. Перспективы экономико
-
географических исследований в
области искусственного интеллекта // Изв. Сарат. ун
-
та. Нов. сер. Сер. Науки о
Земле. 2019. Т. 19, вып. 1. С. 4
https://doi.org/10.18500/1819-7663-2019-
4.
Кирсанов Б. С., Попов Э. В. Состояние разработки инструментальных
средств и экспертных систем // Искусственный интеллект: в 3 кн. Кн. 1. Системы
общения и экспертные системы : справочник / под ред. Э. В. Попова. М. : Радио
и связь, 1990.
5.
Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. N. Y. : Crown Business, 2017.
6.
Блануца В. И. Социально
-
экономическое районирование в эпоху
больших данных. М. : ИНФРА
-
М, 2017.
7.
Russell S., Norvig P. Artifi cial Intelligence : A Modern Approach. Third
Edition. Boston : Prentice Hall, 2010.
8.
VoPham, Trang, Jaime E. Hart, Francine Laden, Yao-Yi Chiang. “Emerging
trends in geospatial artificial intelligence (geoAI): potential applications for
environmental epidemiology.” (2018). DOI: 10.1186/s12940-018-0386-x
9.
QGIS Python Plugins Repository / URL: https://plugins.qgis.org/plugins/
10.
Cluster Points / URL:
https://jjenkner.com/ClusterPoints/
11.
An Introduction To Artificial Intelligence / URL:
https://mapscaping.com/podcast/an-introduction-to-artificial-intelligence/
12.
Let’s build from here / URL:
13.
FOSS4G 2022 – Firenze / URL:
14.
Architects of Intelligence / URL:
https://www.packtpub.com/product/architects-of intelligence/9781789954531
15.
The Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and
https://medium.com/iotforall/the-difference-between-artificial-
intelligence-machine-learning-and-deep-learning-3aa67bff5991
16.
Why use Python for AI and machine learning? / URL:
https://globaldev.tech/blog/python-for-ai-and-machine-learning
17.
Why use Python for AI and machine learning? / URL:
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/03/introducing-machine-learning-for-
spatial-data-analysis/
18.
DataRobot Blog /URL: https://www.moreintelligent.ai/articles/geospatial-
data/
