AI va AЭС: jamoatchilik eshituvlarini ishonchga aylantirish

23-dekabr kuni Jizzax viloyati Forish tumanining Bog‘don posyolkasida O‘zbekistonda AЭС qurilishi bo‘yicha jamoatchilik eshituvlari bo‘lib o‘tdi. Zalda odam ko‘p bo‘ldi, savollar esa undan ham ko‘p: radiatsiya xavfsizligi, suv resurslari, qishloq xo‘jaligi, ish o‘rinlari, infratuzilma, kompensatsiya. Bu holat bitta narsani aniq ko‘rsatadi: energetika loyihasining texnik qismi qanchalik kuchli bo‘lmasin, ishonch va tushuntirish ishlari shunchalik muhim.

Men bu mavzuga bizning seriyamiz — “Oʻzbekistonda energetika va tabiiy resurslar sektorini sun’iy intellekt qanday o‘zgartirmoqda” — kontekstida qarayman. AЭС atrofidagi bahslar ko‘pincha “ha yoki yo‘q” degan siyosiy-emosional maydonga ketib qoladi. Aslida esa amaliy savol shunday: AI (sun’iy intellekt) AЭСni qurish, ekologik risklarni boshqarish va odamlar bilan muloqotni aniqroq, tezroq, shaffofroq qilishga qanday yordam beradi?

Bog‘dondagi eshituvlar tajribasi shuni ko‘rsatdiki, “gaplashish”ning o‘zi yetmaydi. Ma’lumotni boshqarish, fikrlarni tahlil qilish, risklarni real vaqtda kuzatish kerak. Bu yerda AI aniq ish beradi.

Jamoatchilik eshituvlari nimani isbotladi: “aloqa” ham infratuzilma

Jamoatchilik eshituvlari — bu faqat protokol uchun o‘tkaziladigan tadbir emas. Bu OAV, mahalliy aholi, loyiha buyurtmachilari, pudratchilar, hokimlik va soha mutaxassislari o‘rtasida axborot oqimini boshqarish jarayoni.

Bog‘donda “Uzatomo” va “Rosatom” mutaxassislari, loyiha muhandislari, hududiy rahbariyat, shuningdek, Toshkentdagi MIFI filiali professor-o‘qituvchilari va talabalari qatnashgani e’tiborga loyiq. Bunday tarkib odatda bitta muammoni keltirib chiqaradi: turli auditoriyalar turli til va formatdagi izohni kutadi.

AI bu yerda nimani yaxshilaydi?

AI jamoatchilik bilan ishlashni “call center” darajasida emas, qaror qabul qilish tizimi darajasida ko‘taradi:

• Savollarni avtomatik klasterlash: 60+ chiqish (nutq va savol) ichidan asosiy 8–12 mavzuni ajratib, qaysi biri eng ko‘p takrorlanganini ko‘rsatadi.
• Sentiment tahlil: aholi kayfiyati (ishonch, xavotir, norozilik) vaqt bo‘yicha qanday o‘zgaryapti — ko‘rsatkichlar bilan.
• “Javob banki”ni yaratish: radiatsiya, suv, kompensatsiya, ish o‘rinlari bo‘yicha standart, tekshirilgan javoblar (FAQ) va ularni mahalla darajasida moslashtirish.

Bu yondashuvning foydasi oddiy: eshituvdan keyin ham tushuntirish ishlari izchil davom etadi, “kim nimani so‘ragandi?” degan muammo yo‘qoladi.

Snippet uchun jumla: AЭС loyihasida ishonch — beton va metall kabi resurs; uni ham o‘lchash, boshqarish va investitsiya qilish kerak.

Ekologik baholash (EIA) va AI: qog‘ozdan raqamli nazoratga

Eshituvlarning markazida atrof-muhitga ta’sirni baholash turdi. Bu to‘g‘ri: AЭС qurilishi va ekspluatatsiyasi bo‘yicha eng ko‘p savol suv, yer, qishloq xo‘jaligi, radiatsiya foniga borib taqaladi.

AI ekologik baholashni “hisobot topshirish”dan “doimiy monitoring”ga aylantiradi.

1) Suv resurslari: model + sensor + prognoz

Aholi suv masalasini ko‘targani bejiz emas. Energetika obyektlarida sovitish, texnologik ehtiyojlar, gidrologik rejim — hammasi hisob-kitob talab qiladi. AI bu yerda uchta qatlamda ishlaydi:

1. Gidrologik prognoz: tarixiy oqimlar, yog‘ingarchilik, bug‘lanish va suv sarfi bo‘yicha ssenariylar.
2. Anomaliyani erta aniqlash: suv sifati sensorlaridan kelgan ko‘rsatkichlarda keskin o‘zgarish bo‘lsa, tizim darhol ogohlantiradi.
3. Qishloq xo‘jaligi bilan muvofiqlashtirish: sug‘orish mavsumlari (dekabrda rejalashtirish ayniqsa dolzarb), suvga bo‘lgan talab piklari va cheklovlar bo‘yicha kelishilgan grafik.

Natija: “suvga ta’sir bo‘lmaydi” degan umumiy va’dalar o‘rniga o‘lchanadigan KPI paydo bo‘ladi (masalan, kuzatuv nuqtalari soni, o‘lchov chastotasi, og‘ishlarni yopish vaqti).

2) Radiatsiya xavfsizligi: real vaqtdagi karta

Eshituvlarda radiatsiya xavfsizligi eng asosiy mavzu bo‘lgani tabiiy. Sog‘liqni saqlash tizimi nazorati, sanitariya-gigiyena yondashuvlari, xodimlar va aholi monitoringi — bularning barchasi ma’lumotga tayangan holda ishlaydi.

AI bilan bu nazorat quyidagicha kuchayadi:

• Radiatsion monitoring punktlari ma’lumotlarini birlashtirib, hudud bo‘yicha “issiqlik xaritasi” (heatmap) yaratish.
• Shovqin va xatolarni filtrlash: sensor nosozligi bilan real hodisani adashtirmaslik.
• Prognozli texnik xizmat (predictive maintenance): monitoring tizimlarining o‘zi ham uzluksiz ishlashi uchun nosozlikni oldindan ko‘rish.

Muhim jihat: bu “texnika bor” degan gapni isbotga aylantiradi. Aholi uchun eng kuchli argument — ochiq va muntazam e’lon qilinadigan raqamlar.

Qurilish jadvali, ta’minot va xavfsizlik: AI qayerda pulni tejaydi

Bog‘dondagi eshituvlarda “Atomstroyeksport” vakillari ishlab chiqarish sikli va ta’minot jadvali reja asosida ketayotganini aytishdi. Energetika obyektlarida bitta kechikishning zanjirli effekti bor: narx oshadi, pudratchilar almashadi, ishonch pasayadi.

AI bu yerda “chiroyli prezentatsiya” uchun emas, jadvalni ushlab turish uchun kerak.

AI yordam beradigan 4 ta amaliy yo‘nalish

1. Schedule risk analytics: ishlar jadvalidagi kritik yo‘lni (critical path) avtomatik qayta hisoblab, qaysi bo‘g‘in “tor joy”ga aylanganini ko‘rsatadi.
2. Ta’minot zanjiri prognozi: ehtiyot qismlar, katta uskunalar, logistika kechikishlari bo‘yicha risk ball.
3. Qurilish maydonida xavfsizlik (HSE): kamera va sensorlar orqali PPE (kaska, jilet) nazorati, xavfli zonaga kirishni aniqlash.
4. Sifat nazorati: dron tasvirlari + kompyuter ko‘rishi yordamida beton ishlari, payvand choklari, geometriya og‘ishlarini erta aniqlash.

Bu yondashuvning eng yoqadigan tomoni: u faqat nazorat emas, oldini olish. Ya’ni “muammo bo‘ldi”dan ko‘ra “muammo bo‘lishi mumkin”ni oldindan ko‘rsatadi.

Seysmika va “haqiqatga yaqin raqamlar”: riskni tushuntirishda AI qanday ishlaydi

O‘zbekiston seysmik hudud. Eshituvlarda ham bu savol ko‘tarildi va tajriba sifatida boshqa davlatlardagi seysmik loyihalar eslatildi. Lekin odatda odamlarni tinchlantirish uchun “hammasi hisoblangan” deyish kifoya qilmaydi.

AI risk kommunikatsiyasini ikki yo‘l bilan kuchaytiradi:

1) Ssenariy simulyatsiyasi: oddiy tilda tushuntiriladigan model

• “5 ball bo‘lsa nima bo‘ladi, 7 ball bo‘lsa nima bo‘ladi?” degan savolga grafika va ssenariylar bilan javob.
• “Qaysi tizimlar avtomatik o‘chadi?”, “Qaysi darajada avariya rejasi ishga tushadi?” kabi masalalarni aniq ketma-ketlikda ko‘rsatish.

2) “Digital twin”: obyektning raqamli egizagi

AЭС uchun digital twin yondashuvi (konstruktsiya, uskunalar, sensorlar va ekspluatatsiya ma’lumotlari bir modelda) seysmik risklarni ham, texnik xizmatni ham boshqaradi. Menimcha, AЭС kabi “nol murosa” talab qiladigan obyektlarda raqamli egizak — majburiy standart bo‘lishi kerak.

“Yadro chiqindisi” savoli: shaffoflik bo‘lmasa, har qanday javob sust

Eshituvlarda yadro chiqindilarini saqlash va qayta ishlash variantlari ham tilga olindi: uzoq muddatli yer osti saqlovi, yoqilg‘ini qayta ishlash imkoniyati, tarixiy tajribalar. Bu mavzu ko‘pincha siyosiylashadi, lekin boshqaruv nuqtayi nazaridan u quyidagicha ko‘rinadi: chiqindi — bu logistika + hisob + kuzatuv.

AI chiqindi boshqaruvida quyidagilarni beradi:

• Inventar va izchillik (traceability): har bir konteyner, partiya, saqlash muddati va joylashuv bo‘yicha raqamli pasport.
• Risk scoring: transport, saqlash va operatsion jarayonlar bo‘yicha xatolik ehtimoli va oqibatini ball bilan baholash.
• Auditga tayyorgarlik: tekshiruvlar uchun hujjat va sensor loglarini tez yig‘ish.

Bu yerda asosiy prinsip bitta: “ishonch” ko‘proq hisobotdan emas, ko‘proq kuzatuvdan tug‘iladi.

AЭС va mahalliy iqtisod: ish o‘rni va infratuzilma masalasini AI bilan “o‘lchab” berish

Aholi ish o‘rinlari, transport va ijtimoiy infratuzilma haqida ham gapirdi. Bu talablarni “bo‘ladi” deb yopish yaramaydi. Yaxshi yo‘l — maqsad ko‘rsatkichlari bilan boshqarish.

AI yordamida:

• Qurilish va ekspluatatsiya bosqichida kasblar kesimida talab prognozi (payvandchi, elektromontyor, laboratoriya xodimi, HSE mutaxassisi).
• Mahalliy kollej/texnikumlar uchun o‘quv rejasini real ehtiyojga moslashtirish.
• Infratuzilma yuklamasi (yo‘l, tibbiyot punktlari, maktab) bo‘yicha aholi oqimi ssenariylari.

Men bu yondashuvni qo‘llab-quvvatlayman: katta energetika loyihasi “faqat elektr” emas, u hududiy rivojlanish shartnomasi ham.

Amaliy chek-list: AЭС loyihasida AI qayerdan boshlanadi?

Agar siz energetika kompaniyasi, pudratchi, hokimlik yoki loyiha ofisi tarafida bo‘lsangiz, boshlash uchun eng foydali 6 qadam:

1. Stakeholder CRM: aholi, mahalla faollari, OAV, ekspertlar bazasi va muloqot tarixi.
2. Eshituvlar uchun AI-transkripsiya + mavzu klasteri: barcha savollar bitta tizimda.
3. EIA data platform: suv, havo, tuproq, radiatsiya bo‘yicha yagona “data lake”.
4. Real-time monitoring dashboard: ochiq (public) va yopiq (operational) qatlamlarga bo‘lingan.
5. Qurilish jadvali risk modeli: kritik yo‘l, ta’minot zanjiri, HSE hodisalari bilan integratsiya.
6. Digital twin yo‘l xaritasi: avval eng kritik tizimlardan boshlang (monitoring, sovitish konturi, xavfsizlik tizimlari).

Bu ro‘yxat “hammasini birdan” degani emas. Lekin AI ni alohida pilot emas, loyiha boshqaruvi tizimining bir qismi sifatida ko‘rish kerak.

Ishonchni kuchaytiradigan yakuniy fikr

Bog‘dondagi jamoatchilik eshituvlari shuni ko‘rsatdi: odamlar savol berayapti, demak ular befarq emas. Bu yaxshi signal. Ammo katta energetika obyektlarida befarqlikdan ham yomon narsa bor — javobsiz qolgan savol.

AЭС qurilishi bo‘yicha muhokama davom etar ekan, men eng to‘g‘ri strategiya shunday deb bilaman: shaffof monitoring + raqamli dalil + izchil muloqot. Sun’iy intellekt aynan shu uchligini arzonroq, tezroq va tartibliroq qiladi.

Agar siz energetika yoki tabiiy resurslar sektorida ishlasangiz, o‘zingizga bitta savol bering: bizda risklar haqida gapiradigan prezentatsiya bormi yoki risklarni real vaqtda ko‘rsatadigan tizim ham bormi?