ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
365
2181-
3187
CHUQUR O‘RGANISHGA ASOSLANGAN HOLDA AQLLI SHAHAR
UCHUN AQLLI MUHITNI LOYIHALASH VA REJALASHTIRISH
G‘ayratov Z.K.,
Xidirov A.M.,
Xadjayev M.S.,
Xiyasova S.R.
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent
Axborot texnologiyalari Universiteti Samarqand
filiali, O‘zbekiston, Samarqand.
Annotatsiya.
Ushbu maqolada chuqur o‘rganish (deep learning)
texnologiyalariga asoslangan holda aqlli shaharlar uchun aqlli muhitni samarali
loyihalash va rejalashtirish masalalari yoritiladi. Aqlli shahar infratuzilmasida real
vaqtli monitoring, bashoratlash, resurslarni optimal boshqarish hamda fuqarolar
xavfsizligi va qulayligi asosiy ustuvor yo‘nalishlardan biri sifatida qaraladi. Shu
nuqtai nazardan, maqolada chuqur o‘rganish modellari yordamida katta hajmdagi
ma’lumotlarni tahlil qilish, kontekstga mos qarorlar qabul qilish va tizimning
adaptivligi kabi jihatlar keng muhokama qilinadi. Loyihalash jarayonida atrof-muhit
holatini o‘lchash, harakatni aniqlash, transport oqimini boshqarish va energiya
samaradorligini ta’minlash kabi komponentlar chuqur o‘rganish algoritmlari bilan
uyg‘unlashtirilgan holda tavsiflanadi. Maqola yakunida aqlli muhitni barpo etishda
chuqur o‘rganish texnologiyalarining ustunliklari va ularni amaliyotga tatbiq
qilishdagi dolzarb masalalar xulosa tarzida bayon etiladi.
Kalit so‘zlar: Aqlli shahar, aqlli muhit, chuqur o‘rganish, sun’iy intellekt, IoT,
loyihalash, qaror qabul qilish, rejalashtirish, ma’lumotlarni tahlil qilish,
avtomatlashtirilgan boshqaruv.
Kirish.
Aqlli shahar konsepsiyasi bugungi kunda urbanizatsiya jarayonlarining
jadal kechishi, resurslardan samarali foydalanish, ekologik muammolarni bartaraf
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
366
2181-
3187
etish, fuqarolar xavfsizligini ta’minlash va yashash sifati yaxshilanishi zaruratidan
kelib chiqqan holda dunyo bo‘ylab dolzarb mavzulardan biriga aylangan. Bu borada
texnologik yutuqlarning, ayniqsa sun’iy intellekt, Internet of Things, bulutli hisoblash
tizimlari, katta hajmdagi ma’lumotlar (Big Data) va ayniqsa chuqur o‘rganish
algoritmlarining jadal rivojlanishi aqlli muhitlar orqali shahar infratuzilmasini yanada
samarali boshqarishga yo‘l ochmoqda. Aqlli muhit deganda, atrof-muhitdagi
o‘zgarishlarga mos ravishda avtomatik tarzda ma’lumot to‘playdigan, uni tahlil
qiladigan, foydalanuvchiga xizmat ko‘rsatish yoki qarorlar qabul qilish jarayonini
mustaqil ravishda amalga oshira oladigan integratsiyalashgan tizimlar tushuniladi.
Ayniqsa, bu muhitlar chuqur o‘rganishga asoslangan bo‘lsa, ular real vaqt rejimida
katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlash, kontekstni aniqlash, bashoratlash va
optimal yechimlarni taqdim etish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Bunday tizimlar nafaqat
mustaqil harakatlana oladi, balki atrofdagi omillarni inobatga olgan holda
moslashuvchan strategiyalarni shakllantira oladi.
Asosiy qism.
Chuqur o‘rganish bu sun’iy neyron tarmoqlarning murakkab
shakllanishi asosida ishlovchi algoritmlarni o‘z ichiga olgan metodologiya bo‘lib,
aynan strukturaviy, vizual va vaqtga bog‘liq axborotni chuqur tahlil qilish imkonini
beradi. Aqlli shahar sharoitida bunday texnologiyalardan foydalanish turli sohalarda,
masalan, transportni boshqarish, energiyani tejash, favqulodda holatlarni aniqlash,
jamoat xavfsizligini ta’minlash, sog‘liqni saqlash tizimini optimallashtirish,
chiqindilarni boshqarish kabi ko‘plab yo‘nalishlarda sezilarli natijalarni ta’minlaydi.
Ushbu muhitlarda axborotni avtomatik to‘plash, uni real vaqt rejimida tahlil qilish,
foydalanuvchilarning harakatlarini prognozlash va ularning ehtiyojlariga mos ravishda
xizmat ko‘rsatish imkoniyati mavjud. Chuqur o‘rganish asosidagi algoritmlar ushbu
vazifalarni bajarishda samarali vosita hisoblanadi. Misol uchun, shahar transport
tizimida avtomobillar harakatini real vaqtda kuzatish, tirbandlikni aniqlash va kerakli
yo‘nalishlar bo‘yicha transport oqimini qayta taqsimlashda chuqur o‘rganishga
asoslangan model va sensor tizimlar katta ahamiyatga ega.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
367
2181-
3187
Aqlli muhitda qaror qabul qilish jarayonlari, odatda, an’anaviy algoritmlar
yordamida yuzaga kelgan holatlarga nisbatan murakkabroq bo‘lib, ko‘plab
parametrlar, noaniqlik, vaqt bosimi va kontekstga bog‘liq o‘zgaruvchanlikni hisobga
olishni talab qiladi. Bu esa chuqur o‘rganish yondashuvlarining ahamiyatini yanada
oshiradi. Ayniqsa, aqlli shaharlarda yuzaga keladigan vaziyatlar oldindan prognoz qilib
bo‘lmaydigan, ko‘p o‘zgaruvchili va doimiy monitoringni talab etadigan murakkab
tizimlar majmuasidir. Bunday sharoitda mustaqil qaror qabul qilish mexanizmlariga
ega bo‘lgan aqlli muhit komponentlari muhim rol o‘ynaydi. Foydalanuvchi ehtiyojini
oldindan anglay oladigan va unga mos javob beradigan tizimlar zamonaviy
shaharlarning poydevoriga aylanmoqda. Ular nafaqat foydalanuvchi harakatlariga
moslashadi, balki umumiy resurslar boshqaruvini ham avtomatik tarzda amalga
oshiradi.
Bugungi kunda ko‘plab rivojlangan davlatlar aqlli shaharlikni rivojlantirish
strategiyasini shakllantirib, uning markazida aynan aqlli muhitni rejalashtirish, raqamli
boshqaruv va sun’iy intellekt yechimlarini birlashtirishga e’tibor qaratmoqda. Aqlli
muhitni loyihalashda faqat texnik yechimlarni ishlab chiqish emas, balki
foydalanuvchining kundalik hayotiga integratsiyalashuvini, ijtimoiy va madaniy
moslashuvini, xavfsizlik va maxfiylikni ham ta’minlaydigan tizimlarni yaratish zarur.
Bunday yondashuvlar, o‘z navbatida, chuqur o‘rganish algoritmlarini zaruriy vosita
sifatida talab qiladi. Chuqur o‘rganish orqali aniqlangan namunalar, tendensiyalar va
yashirin bog‘liqliklar real qaror qabul qilishda inson fikridan ham ustun natijalarni bera
olishi mumkin.
Shuningdek, aqlli shaharlar uchun yaratilayotgan aqlli muhitlar ko‘p darajali
arxitekturaga ega bo‘lib, har bir daraja o‘zining chuqur o‘rganish modeli bilan
ta’minlangan bo‘lishi mumkin. Masalan, sensorlar darajasi uchun sodda neyron
tarmoqlar, boshqaruv darajasida esa konvolyutsion yoki rekurrent neyron tarmoqlar,
global muvofiqlashtirish uchun esa gibrid modellar ishlatilishi mumkin. Bu esa tizimni
yanada moslashuvchan, barqaror va o‘zgaruvchan sharoitlarga chidamli qiladi. Bunday
tizimlar yordamida aholi sonining ortishi, transport oqimi o‘zgarishi, atrof-muhit
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
368
2181-
3187
ifloslanishi, energiya sarfi yoki favqulodda vaziyatlar singari omillarni oldindan tahlil
qilib, optimal rejalashtirishni amalga oshirish mumkin.
1-rasm. Aqlli shaharni rivojlantirish uchun zarur bo‘lgan asosiy komponentlar
Aqlli shaharlar uchun aqlli muhitni chuqur o‘rganish texnologiyalariga
asoslangan holda loyihalash va rejalashtirishda eng muhim jihatlardan biri bu – mavjud
infratuzilma, axborot oqimlari, texnologik imkoniyatlar hamda inson omilining o‘zaro
uyg‘unlashuvi hisoblanadi. Aqlli muhitni shakllantirish jarayoni ko‘plab mustaqil va
o‘zaro bog‘langan tizimlarning yagona platformada ishlashini talab qiladi. Bu esa
chuqur o‘rganish algoritmlarini qo‘llash orqali nafaqat ma’lumotlarni to‘plash va tahlil
qilish, balki bashorat qilish, vaziyatni anglash, optimal qarorlar ishlab chiqish va ularni
avtomatik tarzda amalga oshirishni ta’minlaydi. Masalan, shahar transport tizimida
kameralar, datchiklar va GPS texnologiyalari orqali yig‘ilgan real vaqt ma’lumotlari
asosida tirbandliklar aniqlanadi, transport oqimi modellashtiriladi va chuqur neyron
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
369
2181-
3187
tarmoqlar orqali yo‘lovchi oqimiga mos yo‘nalishlar avtomatik ravishda qayta
rejalashtiriladi.
Energiya iste’molini boshqarishda ham aqlli muhit o‘zining samaradorligini
ko‘rsatadi. Aholi yashash joylari, ishlab chiqarish binolari yoki jamoat joylarida
joylashtirilgan sensorlar yordamida energiya sarfi, yorug‘lik darajasi, harorat va
harakat faolligi haqida doimiy ma’lumotlar olinadi. Ushbu ma’lumotlar chuqur
o‘rganish modellari orqali tahlil qilinib, binolarni yoritish, isitish yoki sovitish tizimlari
avtomatik boshqariladi. Bu nafaqat resurslarni tejash, balki ekologik barqarorlikni
ta’minlashda muhim rol o‘ynaydi. Shuningdek, bu tizimlar aholi sog‘lig‘i, xavfsizligi
va farovonligini yaxshilashga xizmat qiladi.
Tahlil va muhokama.
Aqlli sog‘liqni saqlash tizimlarida bemorlar holatini
doimiy monitoring qilish, kasalliklarning dastlabki belgilari asosida bashorat qilish va
shifokorlarga real vaqtli tavsiyalar berish imkonini beruvchi tizimlar chuqur o‘rganish
algoritmlariga asoslanadi. Misol uchun, yurak urish ritmi, qon bosimi, harorat va
boshqa fiziologik ko‘rsatkichlar bo‘yicha tahlillar orqali xavfli holatlarning oldi
olinadi. Bunday tizimlar ko‘plab inson hayotini saqlab qolish imkonini bermoqda.
Shuningdek, chiqindilarni boshqarish tizimlarida axlat qutilari to‘lish darajasini
aniqlovchi sensorlar, ularning joylashuvi va yig‘ilish vaqti haqidagi ma’lumotlar
yig‘iladi. Chuqur o‘rganish modellari orqali optimal yig‘ish yo‘nalishlari
rejalashtiriladi, yuk mashinalarining yo‘nalishi avtomatik tarzda aniqlanadi va bu
orqali logistika samaradorligi oshadi.
Jamoat xavfsizligini ta’minlashda esa kameralar va ovozli signal tizimlari orqali
yuzlarni aniqlash, g‘ayrioddiy harakatlarni kuzatish, shubhali vaziyatlarni oldindan
aniqlash imkonini beruvchi chuqur konvolyutsion neyron tarmoqlardan foydalaniladi.
Bu tizimlar jinoyatlarni aniqlashda, yo‘qolgan shaxslarni topishda, muhim inshootlarni
himoya qilishda beqiyos ahamiyat kasb etadi. Shuningdek, fuqarolarning shikoyatlari
va takliflarini avtomatik ravishda tahlil qiluvchi chatbot va ovozli yordamchi tizimlar
chuqur o‘rganish asosida foydalanuvchining niyatini, emotsiyasini, istagini tushunib,
kerakli xizmatni taqdim etadi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
370
2181-
3187
Aqlli shahar muhitida suv resurslarini boshqarish, ekologik monitoring, havo
sifati nazorati, yong‘in va zilzila kabi tabiiy ofatlarni erta ogohlantirish tizimlari ham
chuqur o‘rganish texnologiyalari asosida ishlaydi. Ushbu tizimlar murakkab sensor
tarmoqlaridan olingan ma’lumotlarni real vaqtda qayta ishlaydi va xavf yuzaga kelish
ehtimoli bo‘yicha prognozlar beradi. Bu esa mahalliy hokimiyat organlariga tezkor
qaror qabul qilish, odamlarni evakuatsiya qilish yoki resurslarni qayta taqsimlash
imkonini beradi. Shuningdek, ta’lim tizimida ham chuqur o‘rganish asosidagi aqlli
muhitlar o‘quvchilarning bilim darajasi, o‘rganish tezligi, qiziqishlari asosida
individual ta’lim yo‘nalishlarini shakllantirish, o‘qituvchiga tavsiyalar berish va o‘quv
jarayonini moslashtirish imkonini bermoqda.
Aqlli muhitning rejalashtirilishi bosqichida shahar makonining raqamli nusxasi
— Digital Twin texnologiyasidan foydalaniladi. Bu texnologiya yordamida butun
shaharning virtual modeli yaratiladi va chuqur o‘rganish algoritmlari bilan sinovlar,
simulyatsiyalar, bashoratlash ishlari amalga oshiriladi. Turli ssenariylar asosida shahar
rivojlanishining qanday yo‘nalish olishi modellashtiriladi. Bu esa loyiha
boshlanishidan avval xatoliklarni aniqlash, samaradorlikni oshirish va resurslarni
tejash imkonini beradi. Shuningdek, chuqur o‘rganish asosidagi aqlli muhitlar
foydalanuvchi bilan doimiy o‘zaro aloqa o‘rnatadi. U foydalanuvchining harakatlar
tarixini, afzalliklarini, ehtiyojlarini o‘rganadi va keyingi xizmatlarni moslashtirishga
yordam beradi.
Xulosa.
Shuni alohida ta’kidlash lozimki, bunday tizimlarda axborot xavfsizligi,
shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilish, tizimning uzluksiz ishlashi, nosozliklarga
bardoshliligi muhim omillar bo‘lib qolmoqda. Chuqur o‘rganish algoritmlari orqali
anomal xatti-harakatlarni aniqlash, tarmoqdagi xavfsizlikni monitoring qilish va
tahdidlarni erta aniqlash imkoniyati mavjud. Shu bilan birga, aqlli muhitni
rejalashtirishda ijtimoiy qamrov, texnologik tenglik, xizmatlardan barcha qatlamlar
uchun teng foydalanish imkoniyati kabi ijtimoiy jihatlar ham hisobga olinadi. Shahar
aholisi va boshqaruv organlari o‘rtasidagi raqamli vositalar orqali samarali aloqa, tahlil
va qaror qabul qilish tizimlari shakllantiriladi.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
371
2181-
3187
Bularning barchasi chuqur o‘rganish asosida qurilgan aqlli muhitlarning shahar
hayotini har tomonlama o‘zgartirib, uni samarali, xavfsiz va barqaror qilishi
mumkinligini ko‘rsatadi. Har bir komponent – bu sensor, kamera, algoritm yoki
axborot platformasi bo‘lsin – chuqur o‘rganish orqali tarmoqqa moslashadi, bir-biri
bilan uzviy ishlaydi va inson ehtiyojlariga mos ravishda doimiy takomillashib boradi.
Bu esa kelajakda butun shaharlarni inson salohiyatiga mos, qulay va intellektual
tizimga aylantirish yo‘lida muhim qadamdir.
Xulosa qilib aytganda, chuqur o‘rganishga asoslangan holda aqlli muhitni
loyihalash va rejalashtirish, nafaqat texnologik yangilik, balki inson hayotini
yengillashtiruvchi, resurslarni tejovchi, xavfsizlikni ta’minlovchi va umumiy hayot
sifatini oshiruvchi kompleks yondashuvdir. Bu borada ilmiy izlanishlar, tajribalar va
amaliy loyihalar doirasida olib borilayotgan ishlar zamonaviy shaharlarda yangi avlod
infratuzilmasini shakllantirishga xizmat qilmoqda. Aqlli muhitlar chuqur o‘rganish
asosida samarali boshqariladigan bo‘lsa, ular butun shahar tizimini ilg‘or, innovatsion
va foydalanuvchi markaziga yo‘naltirilgan holatga olib chiqadi. Shu bois, ushbu
yo‘nalishdagi ilmiy tadqiqotlar nafaqat texnik jixatdan, balki ijtimoiy va strategik
rivojlanish nuqtai nazaridan ham muhim ahamiyat kasb etadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
Jabareen, Y. (2013). Planning the resilient city: Concepts and strategies for
coping with climate change and environmental risk. Cities, 31, 220–229.
2.
Macke, J., Casagrande, R. M., Sarate, J. A., & Silva, K. A. (2018). Smart city
and quality of life: Citizens’ perception in a Brazilian case study. Journal of Cleaner
Production, 182, 717–726.
3.
Jegadeesan, S., Azees, M., Kumar, P. M., Manogaran, G., Chilamkurti, N.,
Varatharajan, R., et al. (2019). An efficient anonymous mutual authentication
technique for providing secure communication in mobile cloud computing for smart
city applications. Sustainable Cities and Society, 49, 101522.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
372
2181-
3187
4.
Ambituuni, A., Amezaga, J., & Emeseh, E. (2014). Analysis of safety and
environmental regulations for downstream petroleum industry operations in Nigeria:
Problems and prospects. Environmental Development, 9, 43–60.
5.
Sekaran, K., Meqdad, M. N., Kumar, P., Rajan, S., & Kadry, S. (2020). Smart
agriculture management system using Internet of Things. Telkomnika, 18(3), 1275–
1284.
6.
Gomathi, P., Baskar, S., & Shakeel, P. M. (2020). Concurrent service access and
management framework for user-centric future internet of things in smart cities.
Complex & Intelligent Systems. https://doi.org/10.1007/s40747-020-00160-5
7.
Sajjad, M., Nasir, M., Muhammad, K., Khan, S., Jan, Z., Sangaiah, A. K., et al.
(2020). Raspberry Pi assisted face recognition framework for enhanced law-
enforcement services in smart cities. Future Generation Computer Systems, 108, 995–
1007.
8.
Mohanty, S. P., Choppali, U., & Kougianos, E. (2016). Everything you wanted
to know about smart cities: The internet of things is the backbone. IEEE Consumer
Electronics Magazine, 5(3), 60–70.
9.
Bhattacharya, S., Somayaji, S. R. K., Gadekallu, T. R., Alazab, M., &
Maddikunta, P. K. R. (2020). A review on deep learning for future smart cities. Internet
Technology Letters, e187.
10.
Schaffers, H., Komninos, N., Pallot, M., Trousse, B., Nilsson, M., Oliveira, A.,
et al. (2011). Berlin, Heidelberg: Springer, pp. 431–446.
11.
Binz, C., Truffer, B., Li, L., Shi, Y., & Lu, Y. (2012). Conceptualizing
leapfrogging with spatially coupled innovation systems: The case of onsite wastewater
treatment in China. Technological Forecasting and Social Change, 79(1), 155–171.
12.
Kumar, P. M., Gandhi, U., Varatharajan, R., Manogaran, G., Jidhesh, R., &
Vadivel, T. (2019). Intelligent face recognition and navigation system using neural
learning for smart security in Internet of Things. Cluster Computing, 22(4), 7733–
7744.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-71
Часть–5_ июня–2025
373
2181-
3187
13.
Dieleman, H. (2013). Organizational learning for resilient cities, through
realizing eco-cultural innovations. Journal of Cleaner Production, 50, 171–180.
14.
Kumar, N., Vasilakos, A. V., & Rodrigues, J. J. (2017). A multi-tenant cloud-
based DC nano grid for self-sustained smart buildings in smart cities. IEEE
Communications Magazine, 55(3), 14–21.
15.
Van Dalen, A. (2012). The algorithms behind the headlines: How machine-
written news redefines the core skills of human journalists. Journalism Practice, 6(5–
6), 648–658.
16.
Lorek, S., & Spangenberg, J. H. (2014). Sustainable consumption within a
sustainable economy–beyond green growth and green economies. Journal of Cleaner
Production, 63, 33–44.
17.
Hanjra, M. A., Blackwell, J., Carr, G., Zhang, F., & Jackson, T. M. (2012).
Wastewater irrigation and environmental health: Implications for water governance
and public policy. International Journal of Hygiene and Environmental Health, 215(3),
255–269.
18.
Bibri, S. E. (2019). The anatomy of the data-driven smart sustainable city:
Instrumentation, datafication, computerization and related applications. Journal of Big
Data, 6(1), 59.
19.
Wang, S. P., Lin, L. C., Lee, C. M., & Wu, S. C. (2011). Effectiveness of a self-
care program in improving symptom distress and quality of life in congestive heart
failure patients: A preliminary study. Journal of Nursing Research, 19(4), 257–266.
