AI va Energiya Xavfsizligi: Xi’an sammitidan saboqlar

Global energiya bozorida beqarorlik kuchaygan paytda Markaziy Osiyo uchun eng qimmat resurs — bu neft yoki gaz emas, ishonchli rejalashtirish. Xi’anda bo‘lib o‘tgan Markaziy Osiyo–Xitoy sammitida Prezident Shavkat Mirziyoyev aynan shu muammoga urg‘u berdi: logistika zanjirlaridagi uzilishlar, oziq-ovqat va energiya xavfsizligi, inflyatsiya importi va ijtimoiy keskinlik xavfi.

Mening pozitsiyam shunday: sammitda aytilgan ko‘plab tashabbuslar (savdo-logistika infratuzilmasi, “yashil” yo‘laklar, energetika infratuzilmasi, iqlim kun tartibi) sun’iy intellektsiz (AI) to‘liq ishlamaydi. Hujjatlar imzolash oson; tizimni har kuni boshqarish qiyin. Energetika va tabiiy resurslar sektorida esa “har kuni” degani — minglab sensorlar, yuzlab podstansiyalar, o‘nlab konlar, yuzlab yuk oqimlari.

Bu maqola “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” turkumining bir qismi. Xi’an sammitida ko‘tarilgan mavzularni O‘zbekiston nuqtayi nazaridan ochib beramiz: AI energiya xavfsizligi, aqlli logistika, yashil energetika, suv resurslarini boshqarish va mintaqaviy hamkorlikda nimani tezlashtira oladi.

Sammitning asosiy signali: energiya va logistika endi bitta masala

Sammitdagi eng muhim fikr shuki: Markaziy Osiyoda transport-logistika zanjirlari va energiya infratuzilmasi bir-biridan ajralmaydi. Sanoatlashuv, urbanizatsiya va demografik o‘sish fonida energiya infratuzilmasi tezligi yetarli emasligi alohida ta’kidlandi. Bu gap “ko‘proq quvvat quramiz” degan oddiy yechimga olib keladi. Ammo real hayotda quvvat qurish bilan birga mavjud tarmoqni optimal boshqarish ham shart.

AI bu yerda “chiroyli texnologiya” emas, operatsion zarurat:

• Elektr tarmog‘ida yuklama (load) kuniga va mavsumga qarab keskin o‘zgaradi.
• Qayta tiklanuvchi manbalarda (quyosh, shamol) ishlab chiqarish prognozi noaniq.
• Logistika uzilishi yoqilg‘i, ehtiyot qism, kimyoviy reagentlar va uskunalar yetkazib berishni sekinlatadi.

AI yordamida energetika kompaniyalari tarmoqni “ko‘r-ko‘rona” emas, prognozga asoslangan tarzda boshqaradi. Bu, ayniqsa, 2030 yilgacha savdoni ikki baravar oshirish kabi maqsadlar qo‘yilgan paytda muhim: savdo o‘sishi — energiya talabining o‘sishi.

“Yashil va tezkor koridorlar” g‘oyasining texnologik tomoni

Sammitda “green” va “express” koridorlar, e-commerce platformalari, zamonaviy ulgurji taqsimot tarmoqlari tilga olindi. Bularning tagida bitta savol yotadi: oqimlarni kim va qanday optimallashtiradi?

AI bu yerda uchta aniq vazifani bajara oladi:

1. Demand forecasting: hududlar bo‘yicha elektr va yoqilg‘i talabini oldindan aytish.
2. Route & fleet optimization: yoqilg‘i tashish, uskunalar logistikasi, servis brigadalari harakatini optimallashtirish.
3. Risk scoring: bojxona, ombor, chegara o‘tish nuqtalarida kechikish ehtimolini hisoblash.

Natija — energiya va resurslar ta’minotidagi “ko‘rinmas yo‘qotishlar” kamayadi. Odatda bular hisobotlarda “vaqtinchalik kechikish”, “rejadan chetga chiqish” sifatida ko‘rinadi, lekin pulga chaqsangiz juda katta.

Energiya xavfsizligi: AI qayerda tez natija beradi?

Energiya xavfsizligi deganda ko‘pchilik faqat ishlab chiqarishni tushunadi. Aslida u uch qismdan iborat: ishlab chiqarish, tashish/taqsimlash, iste’molni boshqarish. AI uchalasida ham tez natija beradi, lekin eng “tez yutish” odatda tarmoq va servisda.

1) Elektr tarmog‘ida AI: yo‘qotishlarni ko‘rish va boshqarish

O‘zbekistonda elektr tarmog‘ida texnik va notexnik yo‘qotishlar (o‘g‘irlik, noto‘g‘ri hisob) muhim muammo bo‘lib kelgan. AI quyidagilarga yordam beradi:

• Anomaliyani aniqlash: smart hisoblagichlardan kelgan ma’lumotlarda g‘alati iste’mol profilini topish
• Tarmoq nosozligini prognoz qilish: transformator qizishi, kuchlanish tebranishi, podstansiya yuklamasi bo‘yicha avariya xavfini oldindan baholash
• Asset health scoring: uskunalarning “sog‘lik indeksi”ni hisoblab, ta’mirlashni navbatga qo‘yish

Bu yondashuvning kuchli tomoni: siz faqat “ko‘proq brigada” qo‘shmaysiz, qaysi brigada qayerga borishini aniq rejalashtirasiz.

2) Neft-gaz va konchilikda AI: ishlab chiqarishdan ko‘ra to‘xtashni kamaytirish

Ko‘plab neft-gaz va konchilik kompaniyalari AI’ni “ko‘proq qazib olish” uchun tasavvur qiladi. Menimcha, eng katta iqtisodiy effekt ko‘pincha boshqa joyda: to‘xtashlar (downtime) va xavfsizlik.

• Predictive maintenance kompressor, nasos, konveyer, burg‘ilash uskunasi to‘xtab qolishidan oldin signal beradi.
• Computer vision shaxta va ishlab chiqarish maydonlarida PPE (kaska, ko‘zoynak), xavfli zonaga kirish, transport harakatini kuzatadi.
• Process optimization maydalash-floatatsiya yoki gazni qayta ishlash jarayonida parametrlarni barqaror ushlab turadi.

Bu yerda maqsad oddiy: “rekord qo‘yish” emas, barqaror ishlab chiqarish.

Yashil energetika va Xitoy texnologiyasi: hamkorlikni AI bilan real qilish

Sammitda Xitoyning quyosh, shamol va gidro energetikadagi texnologik yetakchiligi ta’kidlandi hamda ilmiy-amaliy sheriklik chaqiruvi yangradi. Bu hamkorlikni “panel importi” darajasida qoldirish xato bo‘ladi. Haqiqiy qiymat — raqamli boshqaruvda.

Qayta tiklanuvchi energiyada AI nimani hal qiladi?

Quyosh va shamolda asosiy muammo — o‘zgaruvchanlik. AI quyidagilarni beradi:

• Generation forecasting: ob-havo, bulutlilik, shamol tezligi asosida ishlab chiqarishni soatlab prognoz qilish
• Optimal dispatch: issiqlik stansiyalari bilan aralashtirib, umumiy tizimni eng arzon va barqaror rejimda boshqarish
• Curtailment reduction: tarmoq cheklovi sabab “kesib tashlanadigan” yashil energiyani kamaytirish

Bu ayniqsa qishda dolzarb. Dekabr-yanvar oylarida pik yuklama, uzilishlar va tarif sezgirligi oshadi. Qisqa qilib aytganda: qishki energiya barqarorligi endi faqat yoqilg‘iga emas, prognoz va boshqaruv algoritmlariga ham bog‘liq.

Transchegaraviy tarmoqlar: “mintaqaviy koordinatsiya”ning texnik tarjimasi

Sammit mintaqaviy koordinatsiya haqida gapirdi. Energetikada bu juda aniq narsani anglatadi: ma’lumot almashish protokollari, balanslash qoidalari, avariya rejimlari bo‘yicha kelishuv.

AI asosidagi mintaqaviy yechimlar uchun minimal poydevor:

• yagona yoki moslashgan SCADA/EMS interfeyslari
• real vaqt metering va verifikatsiya
• modellashtirish uchun digital twin (tarmoqning raqamli egizagi)

Agar shu bo‘lmasa, “hamkorlik” ko‘pincha konferensiya darajasida qolib ketadi.

Aralbo‘yi, suv va biodiversitet: resurs boshqaruvida AI’ning eng amaliy foydasi

Prezident Aral dengizi mintaqasidagi ekologik muammolar, muzliklar, tuproq, suvni tejovchi texnologiyalar bo‘yicha hamkorlikka tayyorlik bildirdi. Bu yerda AI’ning eng kuchli tomoni — kuzatuvni arzonlashtirish va tezlashtirish.

Masofadan zondlash + AI: daladan vazirlikgacha bitta “haqiqat”

Suv resurslari boshqaruvida tortishuv ko‘p bo‘ladigan joy — ma’lumot. Qaysi hudud qancha suv oldi? Qancha yo‘qotish bo‘ldi? Qaysi dalada qaysi ekin?

AI bilan:

• sun’iy yo‘ldosh tasvirlaridan ekin turlari klassifikatsiyasi
• kanallarda oqimni sensorlar orqali o‘lchab, yo‘qotishlarni aniqlash
• sug‘orish jadvalini tuproq namligi va ob-havo prognoziga bog‘lab, aniq tavsiyalar

Bu nafaqat ekologiya, balki energiya masalasi ham: suvni nasos bilan ko‘tarish — elektr sarfi. Suv tejalishi ko‘pincha elektr tejalishiga ham aylanadi.

Amaliy yo‘l xaritasi: energetika kompaniyalari qayerdan boshlashi kerak?

Ko‘pchilik AI loyihalarini katta platforma bilan boshlamoqchi bo‘ladi. Men ko‘rgan eng ishlaydigan yo‘l — 3–6 oylik tez natija beradigan use-case’lar va keyin kengaytirish.

90 kunda sinab ko‘rish mumkin bo‘lgan 5 use-case

1. Transformator nosozligini prognoz qilish (temperatura, yuklama, vibro ma’lumotlar)
2. Yo‘qotish va firibgarlik anomaliyasi (smart metering data)
3. Servis brigadasi rejalashtirish (work order + GPS + ehtiyot qismlar ombori)
4. Qayta tiklanuvchi ishlab chiqarish prognozi (ob-havo + tarixiy generatsiya)
5. HSE computer vision (xavfsizlik qoidalari buzilishini aniqlash)

Eng ko‘p qilinadigan xato: data tayyor bo‘lmasdan model qurish

AI’ning 80% muammosi — algoritm emas, ma’lumot sifati. Shuning uchun ichki checklist kerak:

• Ma’lumotlar kimga tegishli va kim javobgar? (data owner)
• Sensorlar kalibrovkasi qanchalik tez-tez tekshiriladi?
• O‘lchov birliklari va formatlar standartmi?
• Model natijasi operatsion jarayonga qanday “tikirlanadi”? (work order, dispatch, jadval)

AI “dashboard” bilan tugamasligi kerak. U buyruq, reja, ta’mirlash, xarid kabi real jarayonlarga ulanmasa — loyiha PR bo‘lib qoladi.

Xi’an sammitidan keladigan real savol: hamkorlikni kim boshqaradi?

Sammitda think tanklar hamkorligi, investitsiyani rag‘batlantirish bo‘yicha kelishuv, transport koridorlari, yashil energetika va iqlim kun tartibi muhokama qilindi. Bularning bari bitta boshqaruv muammosiga keladi: murakkab tizimlarni kelishilgan metrikalar bilan yuritish.

AI shu yerda “tarjimon” vazifasini bajaradi: siyosiy maqsadlarni (savdoni oshirish, energiya barqarorligi, iqlim majburiyatlari) operatsion metrikalarga aylantiradi:

• SAIDI/SAIFI (uzilish ko‘rsatkichlari)
• tarmoq yo‘qotish foizi
• energiya intensivligi (kWh per ton, kWh per m³)
• CO₂ intensivligi
• logistika kechikishi va yetkazib berish vaqti

Shu metrikalar ustida ishlamasak, “strategik sheriklik” amalda sezilmaydi.

Keyingi qadam: O‘zbekistonda AI’ni energetika va resurslarda tezlashtirish

Bu turkum doirasida men bitta fikrni takror aytaman: AI — IT loyihasi emas, ishlab chiqarish intizomi. Xi’andagi sammit esa shuni ko‘rsatdi: mintaqa oldida turgan vazifalar (transport, energiya, iqlim, suv) bir-biriga bog‘langan va ular “oddiy” usul bilan boshqarilmaydi.

Agar siz energetika, neft-gaz yoki konchilik kompaniyasida rahbar bo‘lsangiz, 2026 yil uchun eng foydali reja shunday ko‘rinadi: 2–3 ta use-case tanlang, data tartibini o‘rnating, natijani operatsiyaga ulang, keyin mintaqaviy hamkorlik formatlariga mos “data exchange” va standartlarni rejalashtiring.

Savol shunchaki “AI kerakmi?” emas. Savol: biz energiya va resurslarni boshqarishda qarorni qachon algoritm darajasiga tushiramiz — 2026 yildami yoki navbatdagi inqirozdan keyinmi?