Geldibaev Begench Egendurdievichning
Falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i):
“Sensor ma’lumotlaridan foydalangan holda qoramollarda oqsoqlikni erta aniqlashning chuqur o‘qitish algoritmi”, 05.01.11 – “Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2025.2.PhD/T4866
Ilmiy rahbar: Samandarov Batirbek Satimovich, texnika fanlari bo‘yicha falsafa doktori, dotsent.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/05.05.2023.T.07.03.
Rasmiy opponentlar: Sultanov Djamshid Baxodirovich, texnika fanlari doktori, dotsent; Nosirov Xabibullo Xikmatullo o‘g‘li, texnika fanlari doktori, dotsent.
Yetakchi tashkilot: Abu Rayhon Beruniy nomidagi Urganch davlat universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi qoramollar oqsoqligini erta aniqlashda raqamli texnologiyalar va neyron tarmoqlariga asoslangan algoritmlarni takomillashtirishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
qoramollar oqsoqligini erta aniqlashda sensorlar qayd etgan ma’lumotlar asosida harakat parametrlarini ajratib olishning algoritmlari ishlab chiqilgan;
qoramollarda oqsoqlikni erta aniqlashning gibrid chuqur o‘qitish algoritmi sensor ma’lumotlari hajmini ixchamlashtirish hamda uzoq muddatli o‘zgarishlarni qayd etish imkonini beruvchi CNN va LSTM neyron tarmoqlarini birlashtirish asosida ishlab chiqilgan;
neyron tarmoqlari aniqligi va to‘liqligini baholash mezonlari o‘quv tanlanmadagi muvozanatsizlikning ta’sirini kamaytiruvchi koeffisientlar kiritish asosida takomillashtirilgan;
qoramollar oqsoqligini erta aniqlashning chuqur o‘qitish algoritmiga asoslangan qaror qabul qilishga ko‘maklashuvchi amaliy axborot tizimi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Qoramollar oqsoqligini erta aniqlashda sun’iy intellekt algoritmlari bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
Qoramollar harakat faolligini nazorat qilish, tashxislash jarayonini avtomatlashtirish hamda veterinarlarga kasalliklarni erta aniqlash va choralar ko‘rishda yordam berish dasturiy moduli Qoraqalpog‘iston Respublikasi Veterinariya va chorvachilikni rivojlantirish qo‘mitasida joriy qilingan. (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligining 2025-yil 25 martdagi 02/017-867–sonli ma’lumotnomasi). Modul qoramollarda uchraydigan oqsoqlikni erta tashxislash, veterinariya mutaxassislarining tashxis qo‘yish bilimlarini oshirish, davolash jarayonlarini yaxshilash hamda dori-darmonlarning ma’lumotlar bazalarini birlashtirish orqali tashxislash tizimini takomillashtirishga va fermerlar bilan veterinarlarning samarali hamkorligini ta’minlashga imkon bergan. Sensorlar va sun’iy intellekt algoritmlari asosida ishlovchi tizimning joriy etilishi natijasida veterinarlarning mehnat sarfi o‘rtacha 1,3 barobarga kamaygan, tashxis qo‘yish aniqligi o‘rtacha 1,6 martaga oshgan.
Sun’iy intellekt va pedometr sensorlari asosida qoramollar oqsoqligini erta aniqlash uchun harakat parametrlarini ajratib olish algoritmlari asosida qoramollarda oqsoqlik kasalligini tashxislash masalasi uchun Nukus tumanidagi “QONIRATBAY MEXRI” fermer xo‘jaligida joriy qilingan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligining 2025-yil 25-martdagi 02/017-867–sonli ma’lumotnomasi). Natijada veterinar vrachlarning qoramollarga oqsoqlik tashxisini qo‘yish jarayonidagi mehnat sarfi o‘rtacha 1,4 barobarga kamaygan, tashxis uchun to‘g‘ri xulosalar qabul qilish qobiliyati esa 1,5 martaga oshgan. Ushbu tizim qoramollarni doimiy monitoring qilish imkonini berib, kunning istalgan vaqtida va inson ishtirokisiz avtomatlashtirilgan tahlilni amalga oshirishga yo‘l ochgan. 
Neyron tarmoqlari asosida ishlab chiqilgan oqsoqlikni erta aniqlashning takomillashgan algoritmi yordamida tashxislar qo‘yish bo‘yicha qaror qabul qilishga ko‘maklashish tizimi Ellikqalʼa tumanidagi “Baxram Chayka” fermer xo‘jaligida joriy qilingan (Qoraqalpog‘iston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligining 2025 yil 25-martdagi 02/017-867–sonli ma’lumotnomasi). Ferma xodimlari tizim tomonidan taqdim etilgan ogohlantirishlar asosida qoramollar uchun zarur bo‘lgan individual chora-tadbirlarni amalga oshirishi natijasida diagnostika aniqligi 1,2 dan 1,7 martagacha oshgan va umumiy samaradorlik yaxshilangan.