NearLink Alliance jismoniy sunʼiy intellektning ulanishligi boʻyicha texnik hujjatni 30 dan ortiq muallif ishtirokida chiqardi

Sunʼiy intellekt modellari mavjudligining ortib borayotganiga qaramay, ularni ishonchli tijorat mahsulotlariga aylantirish murakkab vazifa boʻlib qolmoqda, ayniqsa korxonalar maʼlumotlar infratuzilmasining parchalanib ketishi bilan duch kelishganida.

TechSparks 2026 tadbirida Couchbase kompaniyasining Osiyo-Tinch okeani mintaqasi, Yaponiya va Hindiston boʻyicha sotuvlar vitse-prezidenti Michael Cronin YourStoryning strategik kontent va video bosh direktor Shiwani Mutanna bilan diskussiyada ishtirok etdi. Ular AI ning tajriba bosqichidan toʻliq ishlab chiqarishga oʻtish, boshqaruv muammolari, mijoz tajribasi va AI innovatsiyalaridagi Hindistonning oʻsib borayotgan roli haqida muhokama qildilar.

Oʻnlab yillar davomida yirik korporatsiyalar aniq vazifalarni hal qilish uchun turli maʼlumotlar bazalarini va maxsus yechimlarni joriy etishdi. Har biri dolzarb muammoni hal qilsa-da, natijada koʻp tizimlardan iborat parchalanmagan maʼlumot darajasi hosil boʻldi, ular bir-biri bilan yaxshi oʻzaro aloqada boʻlmaydi.

Cronin bu parchalanishni AI ni joriy etish oldidagi jiddiy toʻsiq deb hisoblaydi. U sanoat baholarini keltirdi, ular shuni koʻrsatadiki, AI ishlab chiqish loyihalarining 70-80 foizi hech qachon ishlab chiqarish bosqichiga yetib bormaydi, MIT tadqiqoti esa bunday loyihalarning 95 foizi foyda keltirmaydi.

Couchbase ning operatsion maʼlumotlar platformasi ushbu muammoni bartaraf etish uchun ishlab chiqilgan boʻlib, kompaniyalarga maʼlumotlar infratuzilmasini konsolidatsiya qilishga yordam beradi. Hamma narsani bir vaqtda tuzatishga urinish oʻrniga, Cronin kompaniyalarga kichikdan boshlashni maslahat berdi va maʼlumotlar darajasining parchalanishi bilan kurashayotgan asoschilar va korxonalarga avvalo eng muhim foydalanish ssenariylarini tanlashni tavsiya qildi.

U Buyuk Britaniya brendli chakana savdochi Tesco misolini keltirdi, u Bengaluru shahrida katta global kompetensiya markaziga (GCC) ega. Ushbu chakana savdochi tizimlarining koʻplasi mijoz tajribasiga salbiy taʼsir koʻrsatardi, ayniqsa Qora Juma va dam olish kunlari kabi zoʻr xarid davrlarida. Tesco oʻz maʼlumotlar darajasini konsolidatsiya qilishni boshladi, bitta nusxa va bitta foydalanish ssenariyi bilan boshlab, keyin esa saʼy-harakatlarini butun texnologik stekiga kengaytirdi. Bu konsolidatsiya chakana savdochiga milliy sekundda millionlab tranzaktsiyalarni millisekunddan kam kechikish bilan qayta ishlash imkonini berdi. Cronin fikricha, bu misol kompaniyalar qanday qilib oʻz faoliyatining butunlay kengaytirilishidan oldin bitta foydalanish ssenariyi orqali parchalanish muammosini hal qilishni boshlashlari mumkinligini namoyish etadi.

AI mahsulotlarini ishlab chiqish bosimi koʻplab korxonalarni modellarga va ilovalarga ustuvor eʼtibor qaratishga undadi. Biroq, pilot loyihalar koʻpincha nazorat qilinadigan muhitlarda kichik maʼlumotlar toʻplamlari ustida amalga oshiriladi, bu tashkilotlarni real ishlab chiqarish talablarga tayyorlamaydi. Cronin mashina harakati hajmining oʻsib borayotganligiga eʼtibor qaratdi. U shunday dedi: «Mashina harakati internetdagi inson harakatidan oʻn sakkiz oy ichida oshib ketdi. Bu AI miqyosidir. Bu korxonalar ishlaydigan mashina tezligi miqyosidir».

AI ilovalari real dunyo yuklanmalari bilan duch kelganda, parchalanmagan maʼlumotlar tizimlari ularning miqyosda ishonchli ishlashiga toʻsqinlik qilishi mumkin. AI agentlarining oʻsib borayotgan qoʻllanilishi bu muammoni yanada kuchaytiradi. Agentlar yanada mustaqil boʻlib, qaror qabul qilish funksiyalarini oʻz zimmasiga olganligi sababli, korxonalar ularning tegishli boshqaruv tuzilmalari doirasida kerakli maʼlumotlarga kirish imkoniyatiga ega ekanligiga ishonch hosil qilishlari kerak.

Parchalanmagan tizimlar aloqa va boshqaruvni qiyinlashtirishi va agentlarning mustaqil harakat qilish qobiliyatini cheklashi mumkin. Cronin shuningdek, korxonalarni AI ga investitsiyalarni taqsimlash yondashuvini qayta koʻrib chiqishga chaqirdi. Modellar tez rivojlanayotgan boʻlsa-da, korporativ maʼlumotlar eng muhim aktiv boʻlib qoladi. U taʼkidladi: «Modellarni ijaraga olish mumkin. Bugungi eng yaxshi model — bu kecha nashri. Korxona uchun haqiqiy aktiv — bu maʼlumotlardir».

Korxonalar parchalanmagan maʼlumotlar AI tashabbusotlarini sekinlashtirayotganini tushunishni boshlaganlaridan soʻng, koʻplari mavjud tizimlarni bogʻlash uchun API va konnektorlar qoʻshish orqali reaksiyaga kirishdilar. Biroq, Cronin bunday usul asosiy muammoni hal qilish oʻrniga qoʻshimcha murakkablik yaratishi mumkinligini ogohlantirdi. Har bir qoʻshimcha ulanish kechikish, xavfni oshiradi va yana bir potentsial ishdan chiqish nuqtasini yaratadi.

Buning oʻrniga, u maʼlumotlar darajasini konsolidatsiya qilishni tavsiya qildi, toki AI ilovalari va agentlari unga yanada bevosita murojaat qila olsin va maʼlumotlarni mijozlarga yaqinlashtira olsin. Cronin soʻzlariga koʻra, Hindistondagi yirik GCClar kabi koʻplab korxonalar hozirda maʼlumotlar parchalanishini yoʻq qilish uchun oʻz arxitekturasini qayta koʻrib chiqmoqda. Ushbu oʻzgarishlarsiz, AI ishlab chiqishga qoʻshimcha investitsiyalar shu muammolarga olib kelishi mumkin.

Maʼlumotlarni konsolidatsiya qilish mijoz tajribasini ham yaxshilashi mumkin, tizimlarga oʻsib borayotgan talab bilan kurashishga, mavjud boʻlishga va tezkor javob berishga yordam beradi. Mijozlar AI asosidagi xizmatlardan koʻproq kutib turganligi sababli, periferiyada maʼlumotlarga ega boʻlish tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda.

Cronin Osiyo-Tinch okeani mintaqasida biznes madaniyati farq qilishiini, ammo maʼlumotlar infratuzilmasining parchalanishi AI ni joriy etish uchun umumiy muammo boʻlib qolishini taʼkidladi. Shu bilan birga, Hindiston AI sohasidagi innovatsiyalar va qaror qabul qilish markazi sifatida muhim ahamiyat kasb etmoqda. U Couchbase ning global top-50 mijozlarining 80 foizi Hindistonda sezilarli mavjudligiga ega ekanligini, ularning innovatsiyalari va AI boʻyicha yetakchiligi aksariyat hollarda shu mamlakatda joylashganligini taʼkidladi. Couchbase ham Hindistondagi mavqeini kengaytirib, Osiyo-Tinch okeani mintaqasidagi Bengaluru shahriga bosh ofisiga koʻchib oʻtmoqda. Couchbase ning Hindistondagi korporativ mijozlari orasida Air India, Airtel, BigBasket va Mahindra Finance mavjud. Cronin fikricha, Hindistonning jahon biznesidagi roli faqat xarajatlarni tejashdan tashqari chiqib ketdi; bu yerda tobora koʻproq innovatsiyalar, yetakchilik va muhim biznes qarorlari qabul qilinmoqda. U Couchbase ustida qurilgan yangi avlod koʻngilochar platformasi boʻlgan Air India misolini keltirdi. Ushbu platforma parvoz paytida hatto tarmoqqa ulanmagan holda ham yoʻlovchilarga shaxsiy xarid va koʻngilochar tajribasini taʼminlashga moʻljallangan. Cronin uchun bu loyiha hindistonlik korxonalar real ekspluatatsiya sharoitlarida mijoz tajribasini yaxshilash uchun texnologiyalardan qanday foydalanayotganligini koʻrsatadi.

ATES Iqtisodiy yetakchilarining uchrashuvi sanʼatinga tayyorgarlik sifatida 2026-yil 18-19-noyabr kunlari Shinjanjeda boʻlib oʻtadi. Bu uchrashuvda RoboCup Yaponosiyo mintaqasi Konfederatsiyasi (RCAP) prezidenti va RoboCup Federatsiyasining vitse-prezidenti Chu Changjyu oʻz qarashlarini baham koʻrdi. U gumanoid robotlar futbol Ligi RoboCupining bir qator asoschilaridan biri sifatida, oʻzining koʻp yillik musobaqa asosidagi tadqiqot tajribasiga tayanib, Yaponosiyo mintaqasida AI sohasida keng qamrovli chegaralararo hamkorlikni amalga oshirish imkoniyatlari, amaliy cheklovlar va mavjud yoʻllarini tahlil qildi, bu esa Chanshada boʻlib oʻtadigan RCAP turniridan oldin sodir boʻldi.

Sunʼiy intellekt (AI) butun dunyo boʻylab texnologiyalar va sanoatni transformatsiya qilayotganligi sababli, asosiy savol shundaki, iqtisodiyotlar oʻz texnologik imkoniyatlari va ishlab chiqarish ustunliklarini qanday birlashtirishi mumkin, toki koʻproq odamlar ushbu innovatsiyalarga ishtirok etishi va ulardan foyda olishi mumkin. AI raqamli dunyodan tashqariga chiqib, jismoniy dunyoga kirib bormoqda. Jismoniy AIning bir qismi boʻlgan gumanoid robototexnika laboratoriyalardan va musobaqa maydonlaridan zavodlarga va kundalik hayotga oʻtmoqda.

Biroq, texnologik yutuqlarni amaliy qoʻllashga va individual innovatsiyalarni xalqaro sanoat hamkorligiga aylantirish murakkab vazifa boʻlib qolmoqda. RoboCup 1997-yilda birinchi musobaqadan beri xalqaro musobaqalar orqali AI va robototexnika sohasidagi tadqiqotlarni deyarli uch oʻn yillik davomida rivojlantirib kelmoqda.

Gumanoid robotlar futboli bunday hamkorlik uchun foydali oynani taqdim etadi. Oʻyin davomida toʻliq avtonom robotlar atrof-muhitni idrok etishi, harakatlarini boshqara olishi, qarorlar qabul qilishi va masofaviy boshqaruv yoki inson nazorati boʻlmagan holda birgalikda ishlashi kerak. Beshga besh va oʻn birga oʻn bir formatdagi oʻyinlar vazifani individual intellektdan kollektiv intellekt va bir nechta robotlarni koordinatsiya qilishga kengaytiradi.

2026-yil avgust oyida Pekinda ikkinchi Jahon gumanoid robototexnika chempionati doirasida RCAP Beijing Masters turnirida 16 ta mamlakat va mintaqadan 24 ta xalqaro RoboCup jamoasi ishtirok etdi. Jamoalar oʻz AI algoritmlarini va tizimli integratsiya imkoniyatlarini umumiy musobaqa qoidalari doirasida sinovdan oʻtkazish uchun xitoy kompaniyalari tomonidan taqdim etilgan gumanoid robot platformalaridan foydalanishdi.

Bu voqea ahamiyati faqat oʻyinlardan tashqari keng tarqaldi. Xitoy kompaniyalari robototexnika uskunalari va muhandislik qoʻllab-quvvatlashni taʼminlagan, shu bilan birga xalqaro tadqiqot guruhlari AI algoritmlari, dasturiy taʼminot va tizimli integratsiya ekspertizasi bilan hissa qoʻshdilar. Mashgʻulotlar, sinovlar va musobaqalar ikki tomonning texnik muammolarni aniqlashiga, apparat va dasturiy taʼminot integratsiyasini yaxshilashga va ishlab chiqishni tezlashtirishga yordam berdi.

RCAP endi bu modelni musobaqa maydonidan sanoat qoʻllanilishiga kengaytiryapti. Hunan provinsiyasidagi Chansha shahrida 2026-yil 18-20-dekabr kunlari rejalashtirilgan RCAP Asia-Pacific Changsha Invitational turniri Xitoy, Portugaliya, Braziliya, Tayland, Malayziya va Singapur jamoalarini yigʻib oladi. Turnirda tashkilot joyida joylashgan yirik xitoy ogʻir sanoat ishlab chiqaruvchisi tomonidan ishlab chiqilgan gumanoid robotlar ishtirok etadi, uning asosiy yoʻnalishlari qurilish va qishloq xoʻjaligi texnikasini oʻz ichiga oladi.

Bu kompaniyaning gumanoid robototexnika sohasiga kengayishi, anʼanaviy ishlab chiqaruvchilar qanday qilib muhandislik tajribasidan, ishlab chiqarish quvvatlaridan va haqiqiy sanoat sharoitlaridan foydalanib, jismoniy AIni rivojlantirishini namoyish etadi. Ishtirokchilar bu robotlardan oʻrganish, birgalikdagi tadqiqotlar va xalqaro musobaqalar uchun foydalana oladilar, shu bilan birga sanoat ishlab chiqarish va uy-roʻzgʻorlardagi potentsial qoʻllash sohalarini oʻrganadilar. Tadbir robotlar platformalarini va Xitoydagi qoʻllash muhitlarini RoboCup ishlab chiquvchilari va yetakchi sanoat korxonalari global hamjamiyati bilan bogʻlashga qaratilgan.

Musobaqalar, birgalikdagi tadqiqotlar va haqiqiy sinovlarni birlashtirish orqali tadbir texnik eksperimentdan amaliy qoʻllanishgacha aniqroq yoʻl yaratishga intiladi. Sanoat sinovi ham qimmatli operatsion maʼlumotlarni yaratishi mumkin. Koʻp marta sinovlar yoritish, obʼektlar joylashuvi yoki ish jarayonidagi oʻzgarishlar robot samaradorligiga qanday taʼsir qilishini koʻrsatib, tadqiqotchilarga zaif nuqtalarni aniqlashga va tizimlarini takomillashtirishga yordam beradi.

Bu afzalliklarning chegaralarga tarqalishi uchun hamkorlarga maʼlumotlarga kirish va ularni qayta ishlatish boʻyicha aniq shartnomalar, xavfsizlik, maxfiylik va intellektual mulk himoya choralari bilan mustahkamlangan shartnomalar kerak. Bunday kelishuvlar sanoat muhitlariga kirishni tadqiqotlar va innovatsiyalar uchun umumiy imkoniyatlarga aylantirishga yordam berishi mumkin. Xitoy robototexnika ishlab chiqarishining keng ekotizimi, samarali taʼminot zanjirlari, tezkor muhandis iteratsiyasi va aqlli ishlab chiqarish va xizmatlardagi turli xil qoʻllanishlar xalqaro tadqiqotchilarga ishlab chiqish va sinovdan oʻtkazish uchun qimmatli imkoniyatlar beradi.

Oʻz navbatida, xitoy ishlab chiqaruvchilari oʻz mahsulotlari va dasturiy taʼminot ekotizimlarini yaxshilash uchun global ishlab chiquvchilarning turli xil AI algoritmlaridan, dasturiy yechimlardan va texnik fikr-mulohazalardan foydalanishlari mumkin. Ushbu ikki tomonlama almashinuv robototexnika qiymat zanjiridagi apparat, dasturiy taʼminot, AI algoritmlari va qoʻllash ssenariylari qanday qilib bir-birini toʻldirib, birgalikdagi innovatsiyalar uchun koʻproq imkoniyatlar yaratishini namoyish etadi.

AI va robototexnika sohasidagi tezkor taraqqiyotga qaramay, texnologiyani laboratoriyadan kundalik foydalanishga oʻtkazish hali ham qiyin. Toʻsiqlar koʻpincha robotning oʻz intellektida emas, balki infratuzilma, qurilmalar interfeyslari, texnik standartlar va tizimlar mosligi kabi jihatlarda yotadi.

Oddiy vazifani koʻrib chiqaylik: xizmat roboti liftni qanday chaqiradi? Koʻplab robotlar allaqachon avtonom ravishda harakatlana oladi, atrof-muhitini tanib olishi va toʻsiqlardan qochishi mumkin. Biroq, Singapur va boshqa joylardagi baʼzi tijorat bino tizimlarida lift boshqaruv tizimlari uchinchi tomon robotlari uchun qulay kommunikatsiya interfeysini taqdim etmaydi. Robot liftni raqamli tarzda chaqira olmasligi yoki qavatni tanlay olmasligi mumkin va buning oʻrniga unga tugmalarni jismonan bosish uchun qoʻshimcha mexanik qoʻl kerak boʻlishi mumkin.

Kontrast hayratlanarli: murakkab avtonom qarorlar qabul qila oladigan robot lift interfeysi kabi juda oddiy narsaga cheklanishi mumkin. Albatta, liftlar xavfsizlik uchun juda muhim tizimlardir. Ularning boshqaruviga kirish jismoniy xavfsizlik, kiberxavfsizlik va bino boshqaruvi talablariga javob berishi kerak. Xavfsiz integratsiya standartlashtirilgan interfeyslar, tegishli sertifikatlash va aniq kirish qoidalari talab qiladi.

Robotlar, liftlar va avtomatik eshiklar oʻrtasida maʼlumot almashinuvi boʻyicha Singapurning milliy standarti bu yoʻnalishdagi qadam boʻlsa-da, mavjud binolarni modernizatsiya qilish vaqt oladi. Sanoat avtomatizatsiyasida ham shunga oʻxshash muammolar yuzaga keladi. Turli ishlab chiqaruvchilarning robotlari koʻpincha turli aloqa protokollari, dasturiy taʼminot arxitekturasi va boshqaruv tizimlaridan foydalanadi. Bir platformada yaxshi ishlaydigan AI algoritmi boshqa platformada ishlashi uchun sezilarli darajada dasturiy taʼminotni moslashtirish, parametrlarni sozlash va sinovdan oʻtkazishni talab qilishi mumkin.

Ishlab chiqish vositalaridagi, operatsion muhitlardagi, maʼlumotlardan foydalanish talablari va intellektual mulk kelishuvlaridagi farqlar xalqaro birgalikdagi tadqiqotlar va natijalarni qayta ishlatishni yanada murakkablashtirishi mumkin. Texnik moslik muammoning faqat bir qismi. Sinovlar davomida yaxshi ishlaydigan robot boshqa iqtisodiyotda joylashtirilishdan oldin qoʻshimcha baholash yoki tasdiqlashni talab qilishi mumkin. Sertifikatlash talablari, xarid qilish tartiblari va bozorga kirishdagi farqlar birgalikdagi loyihalarga vaqt va xarajatlarni qoʻshishi mumkin. Shu sababli, hamkorlik nafaqat mos keladigan apparat va dasturiy taʼminotdan koʻproq narsani talab qiladi. U texnologiya yetkazib beruvchilar, tartibga soluvchilar va foydalanuvchilar oʻrtasidagi shaffof talablar va koordinatsiyaga ham bogʻliq.

Bu misollar kengroq darsga ishora qiladi: texnologik murakkablik avtomatik ravishda amaliy qoʻllanishga, hatto keng tarqalgan foydalarga ham tarjima boʻlmaydi. Bir komponentdagi yutuq butun tizimning yetukligini belgilamaydi, laboratoriyadagi muvaffaqiyat real dunyoda ishonchli ishlashni kafolatlamaydi. Shuning uchun kengroq joriy etilish nafaqat kuchliroq AI algoritmlariga, balki interoperabilitetga, standartlashtirilgan interfeyslarga, tizim xavfsizligiga va real ish sharoitlarida ishonchli ishlashga ham bogʻliq.

Xalqaro hamkorlik ishlab chiqish toʻsiqlarini qanday kamaytirishi va koʻproq mamlakatlar, kompaniyalar va tadqiqotchilarni AI innovatsiyalariga ishtirok etishga yordam bera oladi? RoboCupning deyarli uch oʻn yillik tajribasi amaliy darslarni taqdim etadi. Hatto turli mamlakatlardagi jamoalar bitta vazifa ustida ishlayotgan va bir xil uskunalardan foydalanayotganida ham, ular koʻpincha juda farqli texnik yondashuvlarni tanlaydilar. Baʼzilari harakatni boshqarishga, boshqalar kompyuter koʻrish va avtonom qaror qabul qilishga, uchinchilari esa dasturiy taʼminot arxitekturasi yoki bir nechta robotlarni koordinatsiya qilishga ixtisoslashgan.

Umumiy qoidalar, umumiy sinov muhitlari va texnik almashinuv jamoalarga bu yondashuvlarni taqqoslashga, tekshirishga va yaxshilashga imkon beradi. Xalqaro musobaqalarda men koʻpincha jamoalarning maydonda qattiq raqobatlashayotganini, keyin esa yakuniy pufakdan soʻng AI algoritmlarini almashayotganini, tajriba baham koʻrayotganini va baʼzan uzoq muddatli tadqiqot hamkorliklarini boshlayotganini koʻrdim. Umumiy texnik maqsadlar turli ishlab chiqish yoʻllari uchun joy qoldiradi. Bunday yondashuv ATESning ixtiyoriy hamkorlik va konsensus tamoyillariga mos keladi. Iqtisodiyotlar oʻz ehtiyojlari, resurslari va rivojlanish bosqichlariga mos keladigan texnologiyalarni tanlash va tajriba almashish imkoniyatiga ega boʻlishi kerak, yagona belgilangan modelni bajarmaslik kerak.

Birgalikdagi tadqiqotlar va isteʼdodlarni almashish bu tanlovni qoʻllab-quvvatlash, barqaror sinov va moslashuv orqali salohiyatni oshirish mumkin. Uchta amaliy ustuvorlik ajralib turadi. Birinchidan, ishlab chiqish uchun ochiq va mos keladigan platformalarni yaratish. Mavjud dasturiy taʼminot toʻplamlari, modellashtirish vositalari, standartlashtirilgan interfeyslar va texnik hujjatlar integratsiya xarajatlarini kamaytirishi va algoritm va dasturiy modulni qayta ishlatishni ragʻbatlantirishi mumkin. Bu ishlab chiquvchilarga rutin integratsiya ishlari uchun kamroq va asosiy texnik muammolar uchun koʻproq vaqt sarflash imkonini beradi.

Ikkinchidan, birgalikdagi R&D ni haqiqiy ilovalarga yoʻnaltirish. Turli mamlakatlardagi universitetlar, ilmiy-tadqiqot institutlari va kompaniyalar aqlli ishlab chiqarish, logistika, davlat xizmatlari va uy-roʻzgʻorlar uchun yechimlarni ishlab chiqish va sinovdan oʻtkazish uchun umumiy platformalarda ishlay oladi. Xitoy robototexnika taʼminot zanjirlari va qoʻllash ssenariylari butun dunyo boʻylab ishlab chiquvchilarning AI algoritmlarini va ekspert bilimlarini toʻldirib, tadqiqotdan joriy etishgacha oʻtishni tezlashtiradi.

Uchinchidan, Yaponosiyo mintaqasida tadqiqot hamkorliklarini va isteʼdodlarni almashishni mustahkamlash. Birgalikdagi laboratoriyalar universitet jamoalarini sanoat hamkorlari bilan umumiy vazifalarda robotlarni sinovdan oʻtkazish uchun birlashtirishi mumkin, shu bilan birga tadqiqotchilar almashinuvi joriy etish va xizmat koʻrsatish boʻyicha amaliy tayyorgarlikni taʼminlashi mumkin. Ishtirokchilar sinovdan oʻtgan usullar va muhandislik tajribasini oʻz muassasalarga olib borib, ularni mahalliy ehtiyojlarga moslashtirishi mumkin. Xalqaro musobaqalar bu munosabatlarni boshlashga va hamkorlarni umumiy texnik maqsadlar ustida ishlashda qoʻllab-quvvatlashga yordam berishi mumkin.

Kengroq ilgʻor mahsulotlarga kirish, shuningdek, uning asosini tashkil etuvchi texnologiyani ishlab chiqish va moslashtirish qobiliyati muhimdir. Innovatsiyalar uchun toʻsiqlarni kamaytirish turli mamlakatlardagi tadqiqot guruhlariga oʻz kuchli tomonlariga muvofiq hissa qoʻshish va uzoq muddatli tadqiqot va amaliy imkoniyatlar yaratish imkonini beradi. Bunday salohiyatni oshirish asta-sekin, uzoq muddatli jarayon, bir martalik uzatish emas.

ATES iqtisodiyotlarining koʻplari tez-tez uchraydigan ekstremal ob-havo hodisalari, davlat xizmatlari samaradorligining tengsizligi va hisoblash talablarining ortishi natijasida kuchlanayotgan energiya talabi kabi umumiy muammolarga duch kelmoqda.

Kvant va hisoblash texnologiyalari boʻyicha ekspertlar, Hong Kong shahar universiteti professori Lin Jing va Nanyang universiteti assotsiativ prorektor hamda Singapur muhandislar akademiyasi aʼzosi professor Wen Yungang mintaqada ilgʻor texnologiyalardan foydalanish usullarini muhokama qildilar.

Sunʼiy intellektga asoslangan ob-havo erta ogohlantirish tizimlari tayfunlar va suv toshqinlari haqida ogohlantirishlar berish uchun ob-havo maʼlumotlarini real vaqt rejimida qayta ishlaydi, shuningdek, mahalliy jamoalarni tabiiy ofatlarga tayyorlashni taʼminlaydi. Bundan tashqari, mintaqada aholi salomatligi uchun ochiq AI vositalari almashinadi, bu mahalliy tibbiyot guruhlariga kundalik yordam koʻrsatishga yordam beradi.

Gumanoid robotlar boʻyicha tanlovlarda taqdim etilgan jismonlashtirilgan intellekt prototiplari keksa insonlarni parvarish qilish va joyida favqulodda qutqaruvni amalga oshirish uchun umidli vositalar sifatida qaralmoqda, shu bilan mehnat kuchiga kamchilik kuzatilayotgan xizmat koʻrsatish boʻshliqlarini toʻldiradi.

Lin Jing professori, 2026 yilgi Jahon sunʼiy intellekt konferensiyasidagi «Hisoblashning kelajagi · Kelajakdagi hisoblash quvvati» forumining akademik kuratori, kvant va AI ning gibrid arxitekturalari yuqori aniqlikdagi iqlim modellashtirish va molekulyar darajada dorilar ishlab chiqish uchun noyob tadqiqot afzalliklarini taklif qilishini taʼkidladi. Biroq, bu texnologiya hozircha asosan laboratoriya tadqiqotlari doirasida qolmoqda.

Lin kvant hisoblashlari hali ham fundamental tadqiqot bosqichida ekanligini va standart raqamli infratuzilma sifatida keng joriy etishga tayyor emasligini taʼkidladi. U murakkab tabiiy tizimlarni modellashtirish uchun nazariy afzalliklarga ega boʻlsa-da, taraqqiyot uchun hukumatlar, universitetlar va tadqiqot muassasalari tomonidan doimiy moliyalashtirish talab etiladi.

U Hong Kongning Shimoliy-Okean oliyasida kvant hamkorlik markazi boʻlishi mumkinligini taklif qildi, butun dunyodan isteʼdodlar va kapitalni bogʻlab turadi. Hamkorlar avvalo birgalikda prototiplarni ishlab chiqishi mumkin, keyin esa mahalliy joriy etish va kengroq mintaqaviy miqyosga kengaytirish uchun mos yoʻllarni belgilashi mumkin.

Lin kvant hisoblashlari uchun ochiq bulut platformalari va Shimoliy-Okean oliyidagi umumiy ilmiy-tadqiqot laboratoriyalari tomonidan taqdim etilayotgan hayotga mos keladigan hamkorlik modelini koʻrsatdi. Bu tashabbuslar bir martalik texnologiya uzatishiga emas, balki hisoblash resurslarini birgalikda ishlatish, umumiy eksperimentlar va chegaralararo akademik almashinishga qaratilgan.

Uning fikricha, texnologiyalarga inklyuziv kirish birdaniga erishib boʻlmaydi va turli raqamli rivojlanish bosqichidagi iqtisodiyotlar oʻrtasida ixtiyoriy uzoq muddatli hamkorlikni talab qiladi.

Barqaror hisoblashlar yana bir umumiy mintaqaviy muammo. AI ga yuklamaning ortishi maʼlumotlar bazasi markazlarining energiya sarfini oshirmoqda, bu Janub-Sharqiy Osiyodagi cheklangan yer resurslariga ega iqtisodiyotlar uchun maxsus yuk yaratadi.

Wenning tadqiqotlari kosmosda maʼlumotlar bazasi markazlarini loyihalashga oid. U kosmosda joylashgan hisoblashlar katta quyosh nurlanishidan va kosmodagi tabiiy radiatsion sovutishdan foydalanishi mumkinligini, shu bilan birga orbital resurslar Yerdagi yer cheklovlarini yengillashtirishga yordam berishini taʼkidlaydi.

Wen Janub-Sharqiy Osiyoning koʻplab iqtisodiyotlari oʻzlarining maʼlumotlar bazasi markazlari infratuzilmasini tezda kengaytirishini qayd etdi. Baʼzilari Singapurning tartibga solish bazasi tajribasini oʻrganmoqda: maʼlumotlar bazasi markazlarining oʻsishini qayta tiklanuvchi energiya manbalari bilan uygʻunlashtirish, energiya samaradorligini muntazam audit qilish va ekologikroq raqamli infratuzilmani targʻib qilish uchun cheklovlar qoʻyish.

U Shimoliy-Okean oliyidagi innovatsionlar keyingi avlod hisoblashlari uchun noyob texnik yoʻllarni ochishi mumkin deb hisoblaydi, bu global avtomobillar sektori kabi rivojlanish yoʻnalishlarining ajralib ketishi bilan oʻxshash.

Ekspertlarning ikkalasi ham ATES iqtisodiyotlari oʻrtasidagi raqamli tafovut mintaqaga yuqoridan tushirilgan yagona texnologiya joriy etilishi mintaqaviy sharoitlarga mos kelmasligini qayd etdilar. Jamiyat manfaatiga yoʻnaltirilgan ilgʻor texnologiyalar boʻyicha mintaqaviy hamkorlik uchun ixtiyoriy bilim almashinuvi, umumiy laboratoriya tadqiqotlari va malaka oshirish yanada amaliy yondashuvlardir.

Ular mintaqaviy manfaatdor tomonlar AI, kvant modellashtirish va barqaror hisoblashlardagi yutuqlarni iqlim oʻzgarishlariga chidamlilikni oshirish, yanada qulay sogʻliqni saqlash va ijtimoiy xizmatlarni yaxshilash kabi sezilarli natijalarga aylantirishga intilishini bildirishdi.