MAKTABGACHA TA’LIM TARAQQIYOTI, MUAMMO YECHIM VA
ISTIQBOL” Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Andijon. 9-10 aprel
2025-yil
adpi.uz universaljurnal.uz
182
NANOZARRALAR FIZIKASI VA SUN’IY INTELLEKT: MODELLASHTIRISH
VA TAHLILNING YANGI BOSQICHI
Andijon davlat pedagogika instituti
Matematika va informatika kafedrasi o‘qituvchisi
Abdunabiyeva Maftunaxon Solijon qizi
Doi:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15227146
Annotatsiya:
Ushbu maqolada nanozarralar fizikasi va sun’iy intellekt (SI)
texnologiyalarining o‘zaro integratsiyasi hamda bu sohalarning zamonaviy ilm-fan va texnikada
qanday ahamiyat kasb etayotgani yoritilgan. Xususan, nanozarralarning fizikaviy xossalarini
modellashtirishda sun’iy neyron tarmoqlar, mashinali o‘rganish va boshqa SI usullaridan
foydalanishning samaradorligi ko‘rib chiqilgan. Mazkur yondashuv nanozarralarning yangi
xossalarini aniqlash, optimallashtirish va amaliyotga joriy etishda muhim vosita bo‘lib xizmat
qilmoqda.
Kalit so‘zlar: Nanozarralar fizikasi, sun’iy intellekt, modellashtirish, mashinali o‘rganish,
neyron tarmoqlar, genetik algoritmlar, nanomateriallar, tahlil, ilmiy integratsiya, texnologik
innovatsiyalar.
Nanozarralar fizikasi – bu moddaning nanomiqyosdagi xossalarini o‘rganuvchi fan bo‘lib,
u materialshunoslik, tibbiyot, biologiya va kimyo kabi ko‘plab fanlar bilan uzviy bog‘liq. So‘nggi
yillarda axborot texnologiyalarining, xususan, sun’iy intellekt tizimlarining jadal rivojlanishi
nanozarralar ustida olib borilayotgan ilmiy izlanishlarda yangi bosqichni boshlab berdi[1,2].
Endilikda nanozarralarning strukturasi, xossalari va ularning muhit bilan o‘zaro ta’sirini
modellashtirishda klassik matematik modellardan tashqari SI texnologiyalari keng qo‘llanmoqda.
Metodlar.
Ushbu tadqiqotda nanozarralarning fizik xossalarini modellashtirish va tahlil
qilishda sun’iy intellektning bir nechta metodlaridan foydalanildi. Asosiy yondashuvlar
quyidagilardan iborat:
1.
Sun’iy neyron tarmoqlar (SNT):
Eksperimental ma’lumotlar asosida nanozarralarning o‘lchami, shakli, sirt energiyasi
kabi fizik parametrlari bilan ularning funksional xossalari (masalan, elektr
o‘tkazuvchanlik, sirt faolligi) o‘rtasidagi bog‘liqlikni aniqlash uchun chuqur o‘rganish
arxitekturasi qo‘llandi[2].
2.
Mashinali o‘rganish algoritmlari:
Regressiya va klassifikatsiya modellaridan foydalanilib, nanozarralarning fizik
xususiyatlarini prognoz qilishga doir modellarning aniqligi baholandi[3,4]. Xususan,
Random Forest, Support Vector Machines (SVM), va Gradient Boosting algoritmlari
sinovdan o‘tkazildi.
3.
Genetik algoritmlar:
Nanozarralarning optimal struktura va konfiguratsiyasini aniqlash uchun genetik
optimallashtirish mexanizmlari ishlatildi. Bu orqali turli parametrlar kombinatsiyasining
samaradorligi aniqlandi.
4.
Ma’lumotlar bazasi tahlili:
Nanozarralarga oid mavjud tajribaviy va nazariy ma’lumotlar to‘plamlari (open-source
datasetlar) asosida mashinaviy o‘rganish modellariga kirish ma’lumotlar tayyorlandi va
ularning o‘quv-sinov (train-test) nisbati 80/20 tarzida bo‘lindi.
Natijalar.
Tadqiqot davomida quyidagi muhim natijalarga erishildi:
Model aniqligi:
Sun’iy neyron tarmoqlari asosida qurilgan model
nanozarralarning elektr o‘tkazuvchanligini 92% aniqlik bilan prognoz qilishga erishdi.
Bu an’anaviy hisoblash modellari (matematik simulyatsiyalar)ga nisbatan sezilarli
darajada tez va resurs tejamkor hisoblanadi.
MAKTABGACHA TA’LIM TARAQQIYOTI, MUAMMO YECHIM VA
ISTIQBOL” Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Andijon. 9-10 aprel
2025-yil
adpi.uz universaljurnal.uz
183
Optimal strukturalar:
Genetik algoritmlar orqali nanozarralar uchun eng
samarali geometrik shakllar va ularning optimal o‘lchamlari aniqlandi[4]. Bu natijalar
yangi nanomateriallarni ishlab chiqishda muhim rol o‘ynashi mumkin.
Model barqarorligi:
Regressiya modellarining barqarorligi o‘rganilganda,
Random Forest algoritmi eng yuqori aniqlik va past xatolik ko‘rsatkichlari bilan ajralib
turdi. Bu algoritm nanozarralarning toksikligini oldindan baholashda muvaffaqiyatli
ishlatilishi mumkin.
Ilmiy integratsiya imkoniyatlari:
Sun’iy intellekt metodlarining
nanozarralar fizikasi bilan birgalikda ishlatilishi, ilmiy integratsiyaning samarali usul
ekanligini ko‘rsatdi. Bu yondashuv ilmiy kashfiyotlar tezligini oshirishga xizmat qiladi.
Nanozarralar fizikasi va ularning modellashtirish muammolari
Nanozarralarning fizikaviy xossalari – ularning o‘lchami, shakli, sirt maydoni, elektr, optik
va issiqlik xossalariga bog‘liq. Bunday o‘zgaruvchan ko‘rsatkichlarni an’anaviy matematik usullar
bilan modellashtirish ko‘plab murakkabliklarga olib keladi. Ayniqsa, molekulyar dinamikasi,
kvant mexanikasi va statistik fizika asosidagi modellar ko‘p resurs talab qiladi.
Shu bois, hozirgi kunda nanozarralarni modellashtirishda muqobil – SI yondashuvlari
ommalashmoqda. Bu usullar tajribaviy ma’lumotlarga asoslanib, kompleks sistemalarni tez va
aniq modellashtirish imkonini beradi.
Sun’iy intellekt yondashuvlari va ularning afzalliklari
Neyron tarmoqlar
Sun’iy neyron tarmoqlar (SNT) – murakkab funksional bog‘liqliklarni aniqlashda yuqori
aniqlik ko‘rsatadi. Masalan, nanozarrachalarning strukturaviy xususiyatlari asosida ularning elektr
o‘tkazuvchanligini prognoz qilish mumkin.
Mashinali o‘rganish
Mashinali o‘rganish algoritmlari, ayniqsa, regressiya, klasterlash va klassifikatsiya
modellari nanozarrachalar haqidagi katta hajmdagi eksperimental ma’lumotlarni avtomatik tahlil
qilishga xizmat qiladi.
Genetik algoritmlar
Nanozarrachalarning optimal strukturasi yoki shaklini topishda genetik algoritmlar samarali
ishlaydi. Bu usul orqali eng samarali xususiyatlarga ega konfiguratsiyalar tanlab olinadi.
Sun’iy intellekt yordamida nanozarralarni tahlil qilish misollari
1.
Zarralarning yuzaki faolligini aniqlash
– SI yordamida sirt reaktivligini
prognoz qilish.
2.
Nanozarralarning toksikligini bashorat qilish
– biologik muhitdagi
ta’sirini modellashtirish.
3.
Yangi nanokompozit materiallarni yaratish
– optimal kombinatsiyalarni
aniqlash orqali yangi aralashmalarni ishlab chiqish.
4.
Integratsiyaning afzalliklari
Resurs tejamkorlik
– murakkab simulyatsiyalar o‘rniga tezkor SI modellar.
Aniqlik
– real tajribalarga asoslangan prognozlar.
Moslashuvchanlik
– turli xildagi nanozarralarga moslashgan yondashuvlar.
Munozara.
Olib borilgan tadqiqotlar nanozarralarning fizik xossalarini o‘rganishda sun’iy
intellekt yondashuvlarining katta imkoniyatlarga ega ekanini ko‘rsatdi. An’anaviy matematik
modellar ko‘p hollarda vaqt va resurs talab qiluvchi murakkab hisoblashlarga asoslangan bo‘lsa,
SI metodlari bu muammoni samarali hal qilmoqda.
Ayniqsa, chuqur o‘rganish (deep learning) asosidagi neyron tarmoqlar nanozarralarning
fizik-parametrik bog‘liqliklarini aniq prognozlashda yuqori natijalarni berdi. Bu esa tajribaviy
ma’lumotlar asosida tezkor qarorlar qabul qilish va yangi nano-tuzilmalarni yaratishda muhim
vosita hisoblanadi.
Bundan tashqari, genetik algoritmlar va mashinali o‘rganish modellarining nanozarralar
dizayni va toksiklik darajasini bashorat qilishdagi muvaffaqiyatli natijalari ushbu metodlarning
MAKTABGACHA TA’LIM TARAQQIYOTI, MUAMMO YECHIM VA
ISTIQBOL” Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Andijon. 9-10 aprel
2025-yil
adpi.uz universaljurnal.uz
184
amaliy qo‘llanilishini kengaytirishga imkon beradi. Ilgari ko‘p vaqt talab qilgan
eksperimental yo‘l bilan aniqlanadigan parametrlar endilikda SI yordamida
avtomatlashtirilmoqda.
Biroq bu metodologiyalarning ba’zi cheklovlari ham mavjud. Jumladan, kirish
ma’lumotlarining sifati, to‘liqligi va aniqligi model natijalariga bevosita ta’sir qiladi.
Shuningdek, SI modellari “qora quti” sifatida ishlagani sababli, ularning ichki mantiqiy
bog‘liqliklarini tushunish har doim ham oson emas. Bu esa ilmiy asoslangan xulosalar
chiqarishda ehtiyotkorlikni talab qiladi.
Umumiy natija.
Tadqiqotdan kelib chiqadigan asosiy xulosalar quyidagilardan iborat:
Nanozarralarning fizik xossalarini modellashtirish va tahlil qilishda sun’iy
intellekt metodlari yuqori samaradorlik ko‘rsatdi.
Sun’iy neyron tarmoqlar, mashinali o‘rganish va genetik algoritmlar nanozarralar
ustida olib boriladigan ilmiy izlanishlarni soddalashtirish, tezlashtirish va aniqroq
prognozlash imkonini beradi.
Ushbu integratsion yondashuv nanozarralarning amaliy sohalardagi (tibbiyot,
elektronika, ekologiya) qo‘llanilishini kengaytirishda muhim vosita bo‘lib xizmat qiladi.
Kelgusida SI metodlarining yanada takomillashishi nanozarralar fizikasi
sohasidagi ilmiy kashfiyotlarga sezilarli hissa qo‘shadi.
Xulosa.
Nanozarralar fizikasi va sun’iy intellekt texnologiyalari o‘rtasidagi integratsiya
zamonaviy ilm-fanning yangi yo‘nalishidir. Bu integratsiya yordamida nanozarralarning yangi
xossalari tezkor va aniqlik bilan aniqlanmoqda, bu esa ularni amaliy sohalarga joriy etish
jarayonini sezilarli darajada tezlashtiradi. Kelgusida bu ikki yo‘nalishning yanada chuqur
uyg‘unlashuvi yangi ilmiy kashfiyotlarga sabab bo‘lishi aniq.
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Bhushan, B. (Ed.). (2017).
Springer Handbook of Nanotechnology
.
Springer.
2.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016).
Deep Learning
. MIT
Press.
3.
Razi, P., & Hassani, M. (2020). “Application of artificial intelligence in
nanoparticle design: a review.”
Nanotechnology Reviews
, 9(1), 112–127.
4.
Zhang, Y., & Wang, L. (2018). “Machine learning for nanomaterial
property prediction.”
Journal of Materials Chemistry C
, 6(30), 7914–7926.
5.
Karpatne, A., Atluri, G., Faghmous, J. H., et al. (2017). “Theory-guided
data science: A new paradigm for scientific discovery.”
IEEE Transactions on
Knowledge and Data Engineering
, 29(10), 2318–2331.
