AI va energetika: 2030 uchun $240 mlrd iqtisod yo‘li

$240 milliard. Prezidentning Oliy Majlisga murojaatida tilga olingan shu raqam 2030 yilga borib O‘zbekiston iqtisodiyoti ko‘lamini anglatadi. Yana bir muhim nuqta: «O‘zbekiston–2030» strategiyasida belgilangan $160 milliardlik marrani, mavjud salohiyat va islohotlar hisobiga, 2026 yilning o‘zida bajarish mumkinligi aytildi.

Men bu gapni shunchaki “optimistik prognoz” deb qabul qilmayman. Bu — resurs, infratuzilma va unumdorlik bo‘yicha aniq hisob-kitoblar qilinmasa, ushlab bo‘lmaydigan siyosiy va iqtisodiy majburiyat. Va aynan shu yerda energetika hamda tabiiy resurslar sektori asosiy “tayanch”ga aylanadi: elektr energiyasi, gaz, neft, ko‘mir, konchilik, suv va logistika — bularsiz yuqori qo‘shilgan qiymatli ishlab chiqarish ham, eksport ham tez o‘smaydi.

Ushbu post “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” mavzu turkumining bir qismi. Maqsad — katta GDP raqamlarini real hayotga ulaydigan savolga javob berish: sun’iy intellekt (AI) energetika va resurslar sektorida qaysi amaliy ishlar orqali iqtisodiy o‘sishni tezlashtiradi?

$240 mlrd GDP uchun energiya va resurslar nima uchun “poydevor”

Javob aniq: $240 mlrd GDP yo‘lida energiya va resurslardan samarali foydalanish — eng tez ta’sir beradigan lever emas, kerakli shart. Sababi, O‘zbekistonda sanoatning katta qismi energiya-intensiv: metallurgiya, sement, kimyo, qazib olish, qayta ishlash, irrigatsiya bilan bog‘liq tarmoqlar.

Prezident murojaatida iqtisodiy sakrash uchun bir necha yo‘nalishlar alohida tilga olindi: yuqori qo‘shilgan qiymat, daromadli xizmatlar, biotexnologiya, ilg‘or qishloq xo‘jaligi va suv tejash, “yashil” energetika, chiqindisiz ishlab chiqarish, ta’lim va tibbiyotda ilg‘or tajriba, innovatsiya asosida kadrlar tayyorlash. Bularning har biri energiya, suv va xomashyo samaradorligiga suyanadi.

Energetikada yo‘qotishlar, rejalashtirishdagi xatolar, avariyalar, ta’mirlashni “kechiktirib yurish” yoki konchilikdagi to‘xtashlar — GDP o‘sishini sekinlashtiradigan real xarajat. AI esa aynan shu “ko‘rinmaydigan” xarajatlarni ko‘rsatadi va kamaytiradi.

AI energetikada nimani o‘zgartiradi: 5 ta amaliy yo‘nalish

Asosiy g‘oya: energetika va tabiiy resurslar sohasida AI “robotlar” yoki “chatbotlar”dan ko‘ra ko‘proq — bu hisob-kitob intizomi. U sensorlardan kelgan ma’lumotni ishlatib, qarorni tezroq va aniqroq qiladi.

1) Elektr tarmoqlarida yo‘qotishlarni aniqlash va kamaytirish

Elektr tarmoqlarida texnik yo‘qotish (qizish, eskirgan kabellar, noto‘g‘ri reaktiv quvvat boshqaruvi) va tijorat yo‘qotish (hisobga olinmagan iste’mol) bo‘ladi. AI bu yerda ikki tomonlama ishlaydi:

• Anomaliya deteksiyasi: transformator, podstansiya, feeder kesimida kutilmagan og‘ishlarni topadi.
• Load forecasting (yuklama prognozi): kunlik/haftalik talabni aniqlik bilan bashorat qilib, generatsiya va uzatish rejimini to‘g‘rilaydi.

Natija: tarmoqdagi yo‘qotish kamaygan sari, yangi generatsiya qurmasdan ham “qo‘shimcha quvvat” paydo bo‘ladi. Bu — ayniqsa qishki pik davrida (dekabr–fevral) dolzarb.

2) Issiqlik elektr stansiyalarida yoqilg‘i samaradorligi va rejim optimizatsiyasi

Ko‘p korxonalar KPI sifatida “ishladi/ishlamadi”ga qaraydi. AI yondashuvi boshqacha: har bir ish soati qancha yoqilg‘i yedi, qancha foydali energiya berdi, qayerda yo‘qotdi.

AI modellari quyidagilarni bajaradi:

• qozon yonish jarayonini barqarorlashtirish (O₂/CO nisbatlari, harorat profillari);
• turbinadagi tebranish va samaradorlik pasayishini erta aniqlash;
• rejali ta’mirlashni “kalendardan” emas, holatdan kelib chiqib rejalash.

Bu yerda eng katta foyda — yoqilg‘i xarajatlari. Energetikada yoqilg‘i — tannarxning markazi.

3) Neft-gazda “predictive maintenance” va to‘xtashlarni kamaytirish

Neft-gazda har bir to‘xtash (kompressor, nasos, separator, quvur liniyasi) — nafaqat ta’mir, balki ishlab chiqarishning yo‘qotilgan hajmi. AI esa “nosozlik bo‘lgandan keyin” emas, nosozlikka olib borayotgan signalni ushlaydi.

Amaliy misol ssenariysi:

• kompressor tebranishi, bosim tebranishi, harorat, moy sifati bo‘yicha trendlar;
• model “normal ishlash” profilidan chiqishni erta bildiradi;
• brigada aniq detalga yo‘naltiriladi (keraksiz demontaj kamroq bo‘ladi).

Bu yondashuv xavfsizlikni ham oshiradi: avariya ehtimoli pasayadi, inson omili bosimi kamayadi.

4) Konchilikda ishlab chiqarishni rejalash va flot boshqaruvi

Konchilikda unumdorlik ko‘p hollarda reja emas, koordinatsiya masalasi: qazish-fronti, yuklash, tashish, maydalash, boyitish — barchasi bir zanjir. AI bu zanjirni “real vaqt”da muvofiqlashtiradi.

• yuk mashinalari va ekskavatorlar navbatini optimallashtirish;
• yoqilg‘i sarfini kamaytiradigan marshrutlar;
• ruda sifati bo‘yicha aralashtirish (blending) — boyitish fabrikasida barqaror natija.

Bu yerda men ko‘p ko‘rgan muammo: ma’lumot bo‘linmalar bo‘yicha “bo‘lak-bo‘lak”. AI ishlashi uchun esa yagona “operatsion haqiqat” kerak.

5) “Yashil” energetikada prognoz va balanslash

Quyosh va shamolda asosiy muammo — o‘zgaruvchanlik. AI meteorologik ma’lumot va tarixiy generatsiyani birlashtirib, PV/wind forecastingni yaxshilaydi. Bu esa:

• balanslash xarajatlarini kamaytiradi;
• tarmoq barqarorligini oshiradi;
• yangi RES quvvatlarini ulashni osonlashtiradi.

O‘zbekistonda energiya tizimi modernizatsiya qilinayotgan paytda bu yo‘nalish strategik ahamiyatga ega.

“240 mlrd GDP” gapini amaliy KPIga aylantirish: nimani o‘lchash kerak?

Javob: AI loyihalari “demo” bilan tugamasligi uchun, boshidan KPIlar biznes tilida qo‘yilishi shart. Energetika va resurslar sektorida quyidagi o‘lchovlar eng ishlaydiganlari:

1. Yo‘qotishlar: tarmoq yo‘qotishi (%), tijorat yo‘qotishi (%), reaktiv quvvat jarimalari.
2. Ishonchlilik: avariya soni, SAIDI/SAIFI (elektr ta’minoti uzilish ko‘rsatkichlari), rejasiz to‘xtash soatlari.
3. Samaradorlik: kWh yoki Gcal uchun yoqilg‘i sarfi, energiya intensivligi, uskunaning OEE ko‘rsatkichi.
4. Xavfsizlik: TRIR/LTI, xavfli zonalarda inson ishtiroki kamayishi.
5. Moliyaviy natija: bir oy/chorak kesimida tejalgan xarajat, qo‘shimcha ishlab chiqarilgan hajm, qo‘shimcha daromad.

Bu KPIlar iqtisodiy o‘sish bilan bevosita bog‘lanadi: energiya tannarxi tushsa, sanoat marjasi ko‘tariladi; ishonchlilik oshsa, ishlab chiqarish to‘xtamaydi; eksport sifati barqarorlashadi.

O‘zbekistonda AI joriy etishda ko‘p kompaniya qiladigan 4 ta xato

Asosiy fikr: texnologiya emas, boshqaruv xatosi ko‘proq zarar qiladi. Mana amaliy xatolar:

1. Ma’lumotni tartibga keltirmasdan model qurish. Sensorlar kalibrovkasi, tarixiy arxiv, SCADA/ERP uyg‘unligi bo‘lmasa, AI “chiroyli grafik” bo‘lib qoladi.
2. Pilotni ishlab chiqarish jarayoniga ulamaslik. Model signal beradi, lekin brigada uchun reglament yo‘q — natija nol.
3. Kadr masalasini chetga surish. Data engineer, OT/IT xavfsizligi, texnolog, dispetcher — hammasi bitta jamoa bo‘lishi kerak.
4. Kiberxavfsizlikni keyinga qoldirish. Energetika va konchilikda AI ko‘pincha OT tizimlariga tegadi. Segmentatsiya, audit, kirish nazoratisiz risk oshadi.

Menimcha, eng yaxshi yondashuv — “katta platforma”dan boshlash emas, 2–3 ta yuqori ROI use-caseni tanlab, keyin platformani kengaytirish.

90 kunlik amaliy yo‘l xaritasi: qayerdan boshlash ma’qul?

Javob: 90 kunda to‘liq transformatsiya bo‘lmaydi, lekin pul beradigan yo‘nalishlar aniq ko‘rinadi. Energetika va tabiiy resurslar kompaniyalari uchun oddiy yo‘l:

1. 1–2 hafta: muammo ro‘yxati va “pullik og‘riq”ni tanlash (yoqilg‘i, yo‘qotish, to‘xtash, xavfsizlik).
2. 3–4 hafta: ma’lumot inventarizatsiyasi (qayerda, kimda, qanday formatda) va sifat tekshiruvi.
3. 5–8 hafta: minimal ishlaydigan model (MVP) — prognoz yoki anomaliya deteksiyasi.
4. 9–12 hafta: operatsion integratsiya — kim nima qiladi, qaysi signalga qanday javob, qanday ruxsatlar.

MVPning eng muhim natijasi — “model aniqligi” emas. Qaror tezligi va kutilmagan yo‘qotishlar kamayishi.

$240 mlrd maqsadga eng tez hissa qo‘shadigan joy — aynan energiya

Prezident murojaatidagi tezislar orasida “zamonaviy texnologiyalar”, “yashil energetika”, “suv tejash”, “chiqindisiz ishlab chiqarish” alohida urg‘u bilan aytildi. Men buni bitta jumlaga yig‘aman: O‘zbekiston iqtisodiyoti o‘sishi uchun resurslar birligi boshiga natija oshishi shart.

Sun’iy intellekt energetika va tabiiy resurslar sektorida aynan shuni beradi: bir xil quvvat, bir xil park, bir xil kon — lekin kamroq yo‘qotish, kamroq to‘xtash, aniqroq reja, xavfsizroq ish.

Agar siz energetika, neft-gaz yoki konchilikda ishlasangiz, 2026 yil boshi oldidan bitta savolni o‘zingizga bering: bizda AI yordamida 3 oyda o‘lchanadigan qaysi tejamkorlik yoki qo‘shimcha ishlab chiqarish nuqtasi bor? Shu savolga amaliy javob topilgan joyda $240 mlrd kabi makro maqsadlar “shior”dan “rejaga” aylanadi.