Vol. 3 No. 8 (2025), Articles
Vol. 3 No. 8 (2025)

АВТОМОБИЛЬ ЙЎЛ ҚУРИЛИШ СОҲАСИДА СУНЪИЙ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРИНИНГ ҚЎЛЛАНИЛИШИ: ЎЗБЕКИСТОН ИСТИҚБОЛЛАРИ ВА ХАЛҚАРО ТАЖРИБА

Articles
Published 2025-12-22
Б.М.Турсуналиев
Ўзбекистон Республикаси Бош прокуратураси ҳузуридаги Иқтисодий жиноятларга қарши курашиш департмент Фарғона вилоят бошқармаси Махсус бўлим катта инспектори, Ўзбекистон Республикаси Ҳуқуқни мухофаза қилиш Академияси, магистратура факультитети сиртқи 2-босқич талабаси
PDF

Keywords

сунъий интеллект, қурилиш соҳаси, рақамли трансформация, хавфсизлик мониторинги, логистика оптимизацияси, рақамли эгизаклар, башоратли таҳлил.

Abstract

Ушбу мақола қурилиш соҳасида сунъий интеллект (СИ) технологияларининг амалий қўлланилишининг долзарб масалаларига бағишланган. Қурилиш жараёнларининг мураккаблиги, хавфсизлик талаблари ва самарадорликни ошириш зарурати нуқтаи назаридан СИнинг логистика, сифат назорати, хавфсизлик мониторинги ва лойиҳа бошқарувидаги роли таҳлил қилинган. Ўзбекистон Республикасида сунъий интеллектни ривожлантириш бўйича қабул қилинган норматив-ҳуқуқий ҳужжатлар нуқтаи назаридан мамлакатимизда ушбу технологияларни қурилиш соҳаётга татбиқ этиш истиқболлари кўриб чиқилган. Мақолада СИнинг қурилишдаги афзалликлари (харажатларни камайтириш, хавфсизликни ошириш, сифатни назорат қилиш) ва қийинчиликлари (юқори нарх, малакали кадрлар етишмаслиги, ходимларнинг қаршилиги) батафсил ёритилган. Шунингдек, рақамли эгизаклар, башоратли таҳлил, интеллектуал роботлар каби истиқболли йўналишларга алоҳида урғу берилган.

PDF

References

1. McKinsey Global Institute. (2023). The next normal in construction.

2. Russell S., Norvig P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

3. ЎзР Президентининг 14.10.2024 йилдаги ПҚ-358-сон қарори.

4. ЎзР Президентининг 03.11.2025 йилдаги ПФ-204-сон фармони.

5. Gectaro.com blog – Қурилишда СИ қўлланилиши (2025).

6. World Economic Forum. (2024). Future of Construction Report.

7. “Artificial Intelligence in Road Construction: Prospects and Challenges” → ttps://bazekon.icm.edu.pl/bazekon/element/bwmeta1.element.ekon-element-000171709917

8. “Prediction of moisture susceptibility using machine learning” → https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10298436.2024.2431610

9. https://www.frontiersin.org/journals/builtinvironment/articles/10.3389/fbuil.2025.1622873/full

10. “The Use of Artificial Intelligence in Pavement Engineering” (Random Forest моделлари) → https://rosap.ntl.bts.gov/view/dot/73100