AI energiya sektorida 2026 maqsadlarini tezlashtiradi

2025 yil yakunlari bo‘yicha O‘zbekiston iqtisodiyoti tarixiy ko‘rsatkichlarga chiqdi: YaIM 145 milliard dollardan oshdi, eksport 23% ga o‘sdi, oltin-valyuta zaxiralari 60 milliard dollardan yuqori bo‘ldi, kambag‘allik 5,8% gacha tushdi. Shu fon’da prezident 2026 yilni “hal qiluvchi bosqich” deb atadi va eng muhim yo‘nalishlar qatorida texnologik-innovatsion o‘sish, ekologiya va yashil energetika, raqamli davlat boshqaruvi, shuningdek, data-markazlar, superkompyuterlar va sun’iy intellekt laboratoriyalarini ishga tushirishni alohida urg‘uladi.

Energetika va tabiiy resurslar sektori uchun bu oddiy “texnologiya haqida gap” emas. Bu — samaradorlikni o‘lchab, isbotlab berishga majbur qiladigan siyosiy va iqtisodiy signal. Qishda yuklama oshadi, yo‘qotishlar ko‘zga ko‘rinadi, investitsiya esa natija so‘raydi. Menimcha, 2026 yilda energiya tizimida **AI (sun’iy intellekt)**ni joriy qilganlar bilan “hammasi qo‘lda” qolganlar o‘rtasidagi farq bir yil ichida sezilarli darajada kattalashadi.

Bu post “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” seriyasining mantiqiy davomidir: prezident belgilagan vazifalar fonida, AI energiya, gaz, konchilik va suv resurslarini boshqarishda qanday real natija berishi mumkinligini amaliy nuqtai nazardan ko‘rib chiqamiz.

Prezident kun tartibi energiya sektori uchun nimani anglatadi?

Prezidentning 2026 yil bo‘yicha yo‘nalishlari energiya va tabiiy resurslar kompaniyalari uchun bitta oddiy xulosaga keladi: o‘sish endi faqat quvvat qo‘shish bilan emas, tizimni aqlli boshqarish bilan keladi. Elektr ishlab chiqarish 2025 yilda 85 mlrd kVt·soatga yetgani ta’kidlandi. Demak, keyingi qadam — shu hajmni arzonroq, barqarorroq va kamroq yo‘qotish bilan yetkazib berish.

Energetika sektoriga bu kun tartibi uch tomondan bosim qiladi:

1. Samaradorlik bosimi: yo‘qotishlar, nosozliklar, rejadan tashqari to‘xtashlar, yoqilg‘i sarfi.
2. Shaffoflik bosimi: korrupsiyaga qarshi “ustuvor siyosat” sharoitida xaridlar, hisob-kitob, servis xizmatlari, aktivlar boshqaruvi kuzatuv ostida bo‘ladi.
3. Ekologik bosim: emissiyalarni kamaytirish, “yashil energetika”ni tezroq integratsiya qilish, suv resurslaridan oqilona foydalanish.

AI aynan shu uchta bosimni “bir tizimda” yechadigan texnologiya. Ammo faqat demo yoki pilot uchun emas — ishlab chiqarish darajasida.

AI energiya ishlab chiqarish va tarmoqlarda qayerda eng tez natija beradi?

Energiyada AI eng tez natija beradigan joylar — bu operatsion ma’lumot ko‘p bo‘lgan jarayonlar. Ya’ni: SCADA, smart hisoblagichlar, dispecherlik jurnallari, texnik xizmat tarixlari, sensorlar, GIS. “AI qilish”ning eng foydali yo‘li ham shu: mavjud ma’lumotlarni pulga aylantirish.

Yuklamani prognozlash va generatsiyani rejalash

Birinchi aniq yutuq — load forecasting (yuklama prognozi). Qishda har bir 1–2% xato qo‘shimcha yoqilg‘i sarfi, avariya xavfi yoki import ehtiyojiga olib keladi. AI modellari (masalan, gradient boosting yoki seq-to-seq vaqt qatori modellari) quyidagilarni birlashtiradi:

• ob-havo (harorat, shamol, namlik)
• bayramlar, dam olish kunlari, ish rejimlari
• hududiy iste’mol profili
• sanoat iste’moli va poytaxt/region kesimidagi trendlar

Natija: dispecher rejalashtirish aniqroq bo‘ladi, qimmat pik quvvat kamroq chaqiriladi, tarmoq barqarorligi oshadi.

Aktivlar uchun prediktiv servis (transformator, nasos, turbina)

Ikkinchi tez natija — predictive maintenance. Bu yerda g‘oya oddiy: “buzilganda tuzatish” o‘rniga “buzilish ehtimolini oldindan ko‘rish”. Energiya kompaniyalari uchun bu ikki narsani beradi:

• rejadan tashqari to‘xtashlar kamayadi
• ehtiyot qismlar va brigadalar rejalashtiriladi

Amaliy start nuqtasi: transformator yog‘i tahlili, vibratsiya/harorat sensorlari, avariya jurnali va servis tarixidan risk skor chiqarish.

Tarmoq yo‘qotishlari va noqonuniy ulanishlarni aniqlash

Uchinchi yo‘nalish — loss detection (texnik va tijorat yo‘qotishlar). Smart hisoblagichlardan keladigan profil ma’lumotlarida anomaliyalarni topish (masalan, keskin pasayish, “nol” iste’mol, g‘alati kunduz-tun nisbatlari) AI uchun juda mos.

Bu yerda men qat’iy fikrdaman: yo‘qotishlar bilan kurashda AI “qo‘shimcha modul” emas, asosiy operatsion qurol bo‘lishi kerak. Chunki qo‘lda tekshiruv har doim sekin va selektiv.

Gaz va konchilikda AI: operatsiyalar, xavfsizlik, xarajatlar

Tabiiy resurslar sektorida AI qiymati ko‘pincha energiyadagidan ham tezroq ko‘rinadi — chunki bir dona nosozlik yoki xavfsizlik buzilishi katta zarar beradi.

Gaz ta’minoti va quvur tarmoqlarida oqish/korroziya riski

Quvurlarda oqish va korroziya — bu texnik muammo bo‘lishi bilan birga, ekologik va ijtimoiy xavf. AI yondashuvlari:

• bosim/oqim sensorlaridan “pattern”ni o‘rganib, oqish ehtimolini baholash
• inspeksiya ma’lumotlarini (dron, termal kamera, ultratovush) kompyuter ko‘rish orqali tahlil qilish
• korroziya riskini tuproq, namlik, tarixiy avariyalar va material turiga qarab skorlash

Konchilikda geologik tahlil va rejalashtirish

Konchilikda AI ko‘pincha ikki joyda pul qiladi:

1. geologik ma’lumotlardan foydali qatlamlarni aniqroq baholash (modeling)
2. ishlab chiqarish rejasini optimallashtirish (qazib olish ketma-ketligi, texnika yuklamasi)

Bu “ko‘proq qazish” emas. Bu — kamroq ortiqcha harakat, kamroq yoqilg‘i, kamroq xavf degani.

Xavfsizlik: videoanalitika va “yaqin hodisa”larni ushlash

Ko‘plab korxonalarda xavfsizlik bo‘yicha statistika faqat hodisa sodir bo‘lgach tuziladi. AI bilan esa near-miss (yaqin hodisa)larni ham ushlash mumkin:

• kaska/niqob/vest yo‘qligini aniqlash
• xavfli zonaga kirish
• texnika va odam masofasi buzilishi

Buni “jarima uchun” emas, menimcha, o‘qitish va profilaktika uchun ishlatish kerak. Aks holda tizimga ishonch tushadi.

“Data-markazlar va AI laboratoriyalari” nimaga aynan energiyada kerak?

Prezident 2026 yilda data-markazlar, superkompyuterlar, AI laboratoriyalari haqida gapirdi. Energetika sektori bu infratuzilmaning eng tabiiy mijozlaridan biri, chunki energiyada uchta narsa bir vaqtda bor:

• real vaqt ma’lumotlari (dispecherlik)
• yuqori ishonchlilik talabi (24/7)
• ko‘p manbali ma’lumotlar (sensor, GIS, hisoblagich, servis)

Amaliy arxitektura: “hammasini bulutga” emas, gibrid yondashuv

Energiya kompaniyalarida yaxshi ishlaydigan model — gibrid:

• kritik real vaqt boshqaruv (SCADA) — lokal/edge
• tarixiy tahlil, ML trening — data-markaz
• hisobot, BI, boshqaruv paneli — korporativ platforma

Bu yondashuv xavfsizlik va uzluksizlikni saqlagan holda AI’ni tez joriy qilishga yordam beradi.

Ma’lumot sifati: AI’ning “og‘riqli nuqtasi”

AI loyihalarining yarmi modelda emas, ma’lumotda “yiqiladi”. Eng ko‘p uchraydigan muammolar:

• uskunalar nomlanishi standart emas (bir xil obyekt turlicha yozilgan)
• servis tarixlari to‘liq emas
• sensorlar kalibrovkasi nazoratsiz
• tashkilot ichida ma’lumot egaligi noaniq

Shuning uchun 2026 yil “AI yili” bo‘lishi uchun, menimcha, energiya korxonalari data governanceni (ma’lumot boshqaruvi) ham siyosat darajasiga olib chiqishi kerak.

2026 uchun 90 kunlik AI yo‘l xaritasi (energiya va resurslar uchun)

AI’ni “strategiya” darajasida yoqtirish oson. Ishga tushirish esa qattiq intizom talab qiladi. Quyidagi 90 kunlik plan ko‘p korxonalarda ishlaydi:

1. 1–2 hafta: qiymatli use case tanlash

   • Yo‘qotishlarmi?
   • Prediktiv servismi?
   • Yuklama prognozimi?
   • Xavfsizlik videoanalitikami?

2. 3–6 hafta: ma’lumot inventarizatsiyasi va tozalash

   • manbalar ro‘yxati
   • minimal data set
   • etiketlash qoidalari

3. 7–10 hafta: pilot va KPI

   • 1 hudud yoki 1 obyekt
   • 3 ta KPI: iqtisodiy (so‘m), operatsion (soat), xavfsizlik/ekologiya

4. 11–13 hafta: masshtablash qarori

   • model monitoring
   • IT/OT integratsiya
   • kadrlar: kim model egasi, kim ekspluatatsiya qiladi

Bu yerda asosiy qoidani aytaman: pilot “chiroyli prezentatsiya” bo‘lsa, u o‘ladi. Pilot ishlab chiqarish jarayoniga kirsa — yashaydi.

Odamlar ham tizimning bir qismi: kadrlar va mahalla konteksti

Prezident 2026 yilni “Mahalla va jamiyatni rivojlantirish yili” deb e’lon qilish tashabbusini ilgari surdi. Energetika kompaniyalari uchun bu ham bevosita tegishli: energiya ta’minoti sifati, avariya soni, suv ta’minoti, ekologiya — barchasi mahalla darajasida seziladi.

AI bu yerda ikkita ijtimoiy foyda beradi:

• adolatli xizmat: uzilishlarni oldindan ko‘rish va tezroq tiklash, shikoyatlar bilan ishlashni raqamlashtirish
• yangi ish o‘rinlari: data-operator, energiya analitigi, texnik diagnostika mutaxassisi, OT/IT integrator

Agar professional ta’lim (texnikumlar modernizatsiyasi) va raqamli ekotizimlar kuchaysa, energiyada AI uchun mahalliy kadrlar bazasi ham tezroq shakllanadi.

2026 yilda energiya AI’si bo‘yicha eng to‘g‘ri savol

Prezident belgilagan yo‘nalishlar — innovatsion o‘sish, ekologiya, raqamli boshqaruv, korrupsiyaga qarshi qat’iy siyosat — barchasi bir nuqtada uchrashadi: qarorlar ma’lumotga tayanishi kerak. Energetika va tabiiy resurslar sektori esa ma’lumotni eng ko‘p ishlab chiqaradigan tarmoqlardan.

Shuning uchun 2026 uchun eng to‘g‘ri savol “AI kerakmi?” emas. Savol shunday: qaysi AI loyihasi 6 oy ichida yo‘qotishlarni kamaytiradi, uzilishlarni qisqartiradi yoki emissiyani o‘lchab pasaytiradi?

Agar siz energiya, gaz, konchilik yoki suv xo‘jaligida ishlasangiz, men sizga bitta amaliy qadamni tavsiya qilaman: 2026 yanvarida bitta use case tanlang va uni 90 kun ichida pilotdan ishlab chiqarishga olib chiqing. Qolgan strategiyalar keyin ham ulguradi.

Sizning korxonangiz uchun eng tez natija beradigan yo‘nalish qaysi: tarmoq yo‘qotishlari, prediktiv servis, yoki yuklama prognozi?