O‘zbekistonda atom energetikasi va AI: amaliy yo‘l xaritasi

2025-yil oxirida Toshkentda yadro energetikasiga bag‘ishlangan muhokamada bitta fikr juda aniq yangradi: Markaziy Osiyoda atom mavzusi endi “nazariya” emas, “jadval” masalasi. Jizzax viloyatida kichik quvvatli reaktor (MMR/SMR) uchun birinchi reaktor o‘rnatiladigan joyda qazish ishlari boshlangan, “birinchi beton”ni esa kelasi yil martiga mo‘ljallashayotgani aytildi. Bunday bosqichda savol shunchaki “AЭС bo‘ladimi?” emas — “u qanday boshqariladi, qanday himoyalanadi, qanday iqtisodiy effekt beradi?”

Mana shu joyda sun’iy intellekt (AI) mavzusi tabiiy ravishda paydo bo‘ladi. Atom energetikasi — bu faqat generator emas, murakkab aktivlar, xavfsizlik protokollari, real vaqt rejimidagi nazorat, ta’minot zanjiri, kadrlar va eng muhimi, barqaror bazaviy generatsiya. Menimcha, O‘zbekiston atom energetikasini qurish bilan birga, uni “raqamli boshqariladigan energetik platforma” sifatida tashkil etsa, nafaqat o‘z ehtiyojini qoplaydi, balki mintaqa uchun ham kompetensiya markaziga aylanadi.

Quyida Toshkentdagi muhokama (Uzatom, Rosatom, MAGATE/IAEA va akademik hamjamiyat ishtirok etgan sessiya) ko‘targan asosiy g‘oyalarni AI nuqtayi nazaridan tarjima qilaman: qayerda AI darhol foyda beradi, qaysi jarayonlar birinchi bo‘lib raqamlashtirilishi kerak va energetika strategiyasida bu nimani o‘zgartiradi.

Markaziy Osiyoda atom energetikasi: endi “loyiha” emas, “tizim”

Atom energetikasiga mintaqada ko‘p yillar ehtiyotkor qaralgan. Ammo 2025-yilgi muhokama shuni ko‘rsatdiki, yadro loyihalari tobora ko‘proq energiya xavfsizligi + iqtisodiy o‘sish + ekologik mas’uliyat uchligini bir paketda taklif qilyapti.

Sessiyada MАГATE bahosiga tayangan holda bitta raqam keltirildi: 2040-yilga borib atom energetikasi ulushi global generatsiyada 25% gacha oshishi kutilayotgani aytildi. Bu raqamning amaliy ma’nosi oddiy: dunyo bazaviy quvvatga qaytyapti. Shamol va quyosh kengayadi, lekin tarmoqni “tunda ham, qishda ham” ushlab turadigan barqaror generatsiya kerak.

O‘zbekiston uchun bu yondashuv ikki sababga ko‘ra muhim:

• Tarmoq barqarorligi: qayta tiklanuvchilar ulushi oshgani sari balanslash masalasi keskinlashadi.
• Sanoat talabi: metallurgiya, kimyo, sement, konchilik kabi sohalar uzluksiz energiyaga suyanadi.

Atom stansiya atrofida “atomgrad”, 10–15 ming aholiga mo‘ljallangan shaharcha va ko‘p funksiyali tibbiyot markazi kabi infratuzilma rejasi tilga olingani ham bejiz emas. Atom — bu “faqat stansiya” emas, butun ekotizim.

Nega AI atom energetikasida majburiy instrumentga aylanmoqda?

Atom energetikasida AI ishlatish “trend” uchun emas. U xarajat va xavfni boshqarish uchun kerak. Stansiya 60 yil va undan ko‘proq ishlashi mumkinligi aytilmoqda; demak, qarorlar ham 60 yillik “umumiy qiymat” (TCO) bilan o‘lchanadi.

AI aynan uchta joyda eng katta ta’sir beradi:

1. Ishonchlilik va texnik xizmat: nosozlikni oldindan ko‘rish, rejalashtirilmagan to‘xtashlarni kamaytirish.
2. Operatsion optimallashtirish: reaktor yordamchi tizimlari, nasoslar, issiqlik almashinuvi, sarf va yo‘qotishlarni aniqlash.
3. Xavfsizlik va kiberxavfsizlik: anomaliyalarni erta aniqlash, inson xatosi riskini pasaytirish.

Bu yerda bitta nozik jihat bor: atom obyektida AI “hamma narsani avtopilotga topshirish” degani emas. Eng to‘g‘ri model — human-in-the-loop: AI tavsiya beradi, operator tasdiqlaydi, kritik zanjirlar esa qat’iy reglament asosida ishlaydi.

AI qaysi ma’lumotlarga tayanch qiladi?

Atom obyektlari odatda sensorlarga boy: bosim, harorat, vibratsiya, oqim, radiatsion fon, elektr jihozlari parametrlari. AI uchun eng katta to‘siq ma’lumotning “ko‘pligi” emas, sifati va izchilligi.

Amaliy talablar:

• sensor ma’lumotlari uchun yagona data model (taglar, birliklar, vaqt sinxroni)
• tarixiy ma’lumotlarni tozalash (drift, outlier, yo‘qolgan nuqtalar)
• digital twin (raqamli egizak) uchun fizik model + ML model kombinatsiyasi

Men ko‘rgan eng yaxshi natijalar aynan shu gibrid yondashuvda chiqadi: fizik model barqarorlikni beradi, ML esa murakkab bog‘lanishlarni ushlab oladi.

Kichik modulli reaktorlar (SMR/MMR) va AI: “standartlash” imkoniyati

MАГATE eksperti MMR/SMR yo‘nalishida dunyoda loyihalar soni o‘sayotganini aniq raqam bilan ko‘rsatdi: 2012-yilda 32 ta bo‘lgan MMR loyihalari 2022-yilda 83 taga yetgan. Bu shuni anglatadi: ko‘p davlatlar katta bloklar o‘rniga kichik quvvatni tezroq va bosqichma-bosqich joriy etishni ma’qul ko‘ryapti.

SMR’ning AI uchun qulay tomoni bor: ularning dizayni ko‘pincha standartlashgan, demak:

• bir xil sinfdagi uskunalar uchun bir xil ML modellarni qayta ishlatish mumkin
• o‘quv ma’lumotlari bazasi tezroq yig‘iladi
• ekspluatatsiya tajribasi “paket” bo‘lib ko‘chadi (plant-to-plant learning)

O‘zbekiston “yadro sohasiga tizimli kirib kelayotgan kam sonli yangi davlatlardan biri” sifatida tilga olingani ham muhim signal: agar jarayonlar boshidan raqamlashtirilsa, keyin “qayta qurish” (legacy modernizatsiya) xarajatlari ancha past bo‘ladi.

Energiya ishlab chiqarish va taqsimotini AI bilan optimallashtirish: atom + RES bir tizimda

O‘zbekistonda energetika muammosi ko‘pincha generatsiya yetishmovchiligi sifatida ko‘riladi. Amalda esa uchta parallel masala bor:

• generatsiya portfeli (bazaviy + pik)
• tarmoq yo‘qotishlari va avariyalar
• talabni boshqarish (demand response)

Atom energetikasi bazaviy generatsiyani kuchaytiradi. AI esa bazaviy quvvatni tarmoq va iste’mol bilan aniq moslashtiradi.

Qaysi AI yechimlari eng tez ROI beradi?

Energetika kompaniyalari uchun “tez natija” odatda uch joyda:

• Load forecasting (talab prognozi): soatlik/kunlik prognozlar dispatch sifatini oshiradi.
• Grid anomaly detection: transformator va liniyalarda anomaliyani erta ko‘rish.
• Loss reduction analytics: texnik yo‘qotishlarni normadan chetga chiqishi bo‘yicha segmentlash.

Atom stansiya ishga tushgach, bu yechimlar yanada qimmatli bo‘ladi: bazaviy quvvatni noto‘g‘ri rejalashtirish ortiqcha rezerv, ortiqcha yoqilg‘i sarfi, ortiqcha eskirish degani.

Kadrlar: Toshkentning “mintaqaviy yadro bilimlar habi” bo‘lishi nega real?

Toshkentdagi sessiyada ta’lim alohida mavzu bo‘ldi. Rosatom vakili atom ta’limi “bitta mutaxassislik” emasligini, u 150 dan ortiq yo‘nalishlarni bog‘lashini aytdi: radiokimyo, materialshunoslik, ekologiya, raqamli texnologiyalar, mashinasozlik va boshqalar.

Bu yerda men qat’iy fikrdaman: AI va ma’lumotlar muhandisligi yadro ekotizimida alohida “yordamchi” rolida qolmasligi kerak. Ular ta’limning markaziga yaqin turishi shart, chunki:

• xavfsizlik monitoringi data-savodxonlik talab qiladi
• ekspluatatsiya optimallashtirish statistik va ML ko‘nikmalariga suyanadi
• regulyator hisoboti va audit uchun data izchilligi kerak

Agar Toshkentdagi ta’lim modeli multidisiplinar bo‘lib qurilsa, u haqiqatan ham mintaqaviy eksport kompetensiyasiga aylanadi: Qozog‘iston, Qirg‘iziston, Tojikiston, Turkmaniston va hatto kengroq bozorlarga muhandis, operator, data mutaxassis yetkazish mumkin.

Amaliy “kadrlar paketi”: kimlar kerak bo‘ladi?

Atom + AI kesishgan joyda quyidagi rollar tezda talabga kiradi:

• OT cybersecurity muhandisi (SCADA/ICS xavfsizligi)
• reliability engineer + ML bilimlari (predictive maintenance)
• data engineer (real-time pipeline, historian, data governance)
• digital twin arxitektori (fizik simulyatsiya + ML)
• safety analyst (anomaliya tahlili, hodisa modellashtirish)

Yadro energetikasida AI xavfsiz ishlashi uchun 6 ta qoida

Energetika va tabiiy resurslar sektorida AI ko‘p joyda “tez sinov” uslubida joriy etiladi. Atomda esa bu yondashuv ishlamaydi. Bu yerda tartib-intizom — texnologik talab.

Men amaliyot uchun 6 ta qoidani tavsiya qilaman:

1. AI’ni maslahat darajasidan boshlang: avval decision support, keyin avtomatlashtirish.
2. Model auditini majburiy qiling: trening ma’lumotlari, versiya, drift monitoring.
3. OT va IT segmentatsiya: tarmoq arxitekturasi “default secure” bo‘lsin.
4. Fail-safe dizayn: AI xato qilsa ham tizim xavfsiz holatga qaytsin.
5. Scenario trening: operatorlar AI tavsiyasini qanday tekshirishi bo‘yicha trenajyor.
6. Data governance: kim, qachon, qaysi ma’lumotni o‘zgartirdi — hammasi logda.

Bu qoidalar “qog‘oz” uchun emas. Ular keyinchalik regulyator bilan ishlashni, auditni va xalqaro hamkorlikni osonlashtiradi.

2026-yil boshida nima qilish kerak: O‘zbekiston kompaniyalari uchun qisqa chek-list

Yangi yil arafasida ko‘p rahbarlar budjet va reja yopish bilan band bo‘ladi. Ammo 2026-yilga kirishda energetika tashkilotlari (generatsiya, tarmoq, sanoat iste’molchilari) uchun 90 kunlik real chek-list bor:

1. Energiya ma’lumotlarini inventarizatsiya qiling: qaysi sensorlar, qaysi historian, qaysi format.
2. Bitta pilot tanlang: predictive maintenance yoki load forecasting — ikkisini birdan boshlamang.
3. KPI’larni oldindan belgilang: masalan, rejalashtirilmagan to‘xtashlar soni, yo‘qotishlar, avariya vaqtining qisqarishi.
4. Kiberxavfsizlik talablarini tenderga kiriting: AI vendor tanlashda bu “opsional” bo‘lmasin.
5. Kadrlar rejasi: 3 ta rolni ichkarida tayyorlang (data engineer, OT security, reliability).

Shu ishlar “katta strategiya”ni kutmasdan ham boshlanadi va keyin atom, RES va tarmoq modernizatsiyasi bilan birlashadi.

Bu post seriyamizda nimani anglatadi?

Ushbu maqola “Oʻzbekistonda Energetika va Tabiiy Resurslar Sektorini Sun’iy Intellekt Qanday Oʻzgartirmoqda” seriyasining mantiqiy bo‘lagi: AI’ni faqat neft-gaz yoki konchilikda emas, energiya tizimining eng talabchan segmentida — atom energetikasida ham amaliy vosita sifatida ko‘rish vaqti keldi.

Markaziy Osiyoda yadro kelajagi bo‘yicha qarorlar yaqin yillarda qabul qilinadi, deyildi. Men bunga qo‘shimcha qilaman: qarorlar bilan birga raqamli arxitektura ham tanlanadi. Kim hozirdan data, xavfsizlik va kadrlarni to‘g‘ri qo‘ysa, 5–10 yildan keyin “quvvat”ni emas, boshqaruv sifatini sotadi.

Sizning tashkilotingizda AI energetika jarayoniga kirib boryaptimi yoki u hali ham alohida IT tajribasi bo‘lib turibdimi? Agar ikkinchisi bo‘lsa, 2026-yil — buni o‘zgartirish uchun eng qulay yil.

---

Leads uchun keyingi qadam: agar siz energetika yoki yirik sanoat obyektida AI’ni joriy etish (load forecasting, predictive maintenance, OT cybersecurity, data platform) bo‘yicha 6–8 haftalik amaliy reja xohlasangiz, ichki jarayonlaringizga mos “pilot + governance” paketini tuzishdan boshlash mumkin.