Okean ortidagi raqamli muhit jozibasi
Amerikaga ko‘chib kelish va bu yerda o‘z faoliyatimni boshlash qarori birinchi navbatda rivojlanish imkoniyatlari bilan bog‘liq edi. AQSh global miqyosda sun’iy intellekt va mashinaviy ta’lim texnologiyalari eng yuqori darajada rivojlangan muhit hisoblanganligi sababli shu qarorga kelganman. Kelajakda global loyihalar ustida ishlashni, sohaning ichki mexanizmlarini chuqurroq o‘rganishni niyat qilib, o‘z faoliyatimni aynan shu yo‘nalishga burdim. Transport dispetcherligi va an’anaviy ta’minot zanjiri yo‘nalishlaridagi amaliy tajribamdan so‘ng, joriy yilning boshidan buyon Numeo AI loyihasida assistent-intern hamda loyiha operatsiyalarini qo‘llab-quvvatlash bo‘yicha mutaxassis sifatida ish boshladim.
Logistika — bu shunchaki yukni bir nuqtadan ikkinchi nuqtaga yetkazish emas, bu soniyalar va ulkan ma’lumotlar (Big data) ustiga qurilgan juda murakkab zanjirdir. So‘nggi bir necha yil ichida men an’anaviy dispetcherlik va ta’minot zanjiri boshqaruvidan tortib, eng ilg‘or texnologiyalar markazigacha bo‘lgan yo‘lni bosib o‘tdim. Bugungi kunda logistika sohasida sun’iy intellekt (AI) va mashinaviy ta’lim (Machine Learning) fundamental o‘zgarishlarni amalga oshirmoqda. Men ushbu jarayonlarning shunchaki kuzatuvchisi emas, balki bevosita AQSh bozorida dasturiy yechimlarni integratsiya qilayotgan jamoa a’zosi sifatida o‘z tajribam va kuzatishlarim bilan bo‘lishmoqchiman.
Brokerlik bozoridagi firibgarlikka qarshi 10 soniyalik zarba
Bizning loyiha doirasida bajarayotgan asosiy vazifamiz logistika va infratuzilma yechimlariga sun’iy intellekt va mashinaviy ta’limni chuqur integratsiya qilishdan iborat. AQSh transport bozoridagi eng katta muammolardan biri bu brokerlik tizimidagi firibgarlik va ishonchsiz hamkorlar masalasidir. Yuk tashish bozorida dispetcher yoki drayver uchun eng og‘riqli nuqta — ish oxirida pulni to‘lamay ketadigan yoki aldaydigan brokerlar bilan to‘qnash kelish hisoblanadi. Biz ushbu muammoni tizimli hal qilish uchun maxsus sun’iy intellekt algoritmini ishlab chiqdik va uni AQShning eng yirik DAT loadboard platformasi bilan bog‘ladik.
Hozirda biz joriy qilgan dastur yuk taklif qilayotgan broker haqidagi barcha ma’lumotlarni internetdagi mavjud provayderlardan soniyalar ichida yig‘ib keladi. Tizim bor-yo‘g‘i 10 sekund ichida brokerning to‘lov salohiyatini, uning firibgarlikka aloqasi bor-yo‘qligini va bozordagi reytingini tahlil qilib, aniq ekspert xulosasini beradi. Men ushbu jarayonda mashinaviy ta’lim dasturini o‘rgatish, internetdagi provayderlar ma’lumotlarini integratsiya qilish va texnik operatsiyalarni boshqarish bilan shug‘ullanyapman. Dispetcher ekranga qarashining o‘zidayoq ushbu brokerning to‘lov salohiyati qanday, u firibgar emasmi yoki uning kompaniyasi ertaga yopilib ketish xavfi bormi — hammasini aniq ko‘ra oladi. Bu texnologiya drayverlarning xavfsizligini mutlaqo yangi bosqichga olib chiqdi va men aynan shu algoritmlarni o‘rgatish, ma’lumotlarni tizimlashtirish protsessida faol qatnashganimdan faxrlanaman.
Dispetcher o‘rniga savdolashuvchi robotlar
Yana bir yirik muvaffaqiyatimiz — dispetcherlik funksiyasini avtomatlashtirish bo‘ldi. Ilgari bitta drayver uchun eng qimmat va sara yukni topish, broker bilan telefon yoki pochta orqali savdolashish o‘rtacha 2 soatgacha vaqt olgan. Odam faktori baribir cheklangan: siz bir vaqtning o‘zida ko‘pi bilan ikki yoki uchta broker bilan gaplasha olasiz. Biz esa ushbu jarayonga AI bot tizimini integratsiya qildik.
Biz yaratgan sun’iy intellekt boti bir vaqtning o‘zida, parallel ravishda 12 tadan 15 tagacha broker bilan rasmiy savdolashuv muloqotini olib borish salohiyatiga ega. U Dallas, Chikago yoki Nyu-Jersi kabi strategik nuqtalardagi real vaqt rejimidagi bozor narxlarini bir zumda hisoblaydi. Broker taklif qilgan narxni bozorning hozirgi holatiga solishtirib, yukning narxini maksimal darajada drayver foydasiga muzokara qiladi. Eng asosiysi, robot o‘zboshimchalik qilmaydi: barcha shartlar drayverga mos kelganda, u operatordan aniq ijozat so‘raydi. Ushbu tizim tufayli ilgari drayverga yuk topish uchun sarflanadigan ikki soatlik vaqt hozirda 10-15 daqiqagacha qisqardi. Texnologiyaning bu darajada mukammal muloqot qila olishi va brokerlik san’atini o‘zlashtirgani menga sohaning kelajagi qayerga qarab ketayotganini ko‘rsatdi.
Oltita AQSh kompaniyasi bilan xalqaro integratsiya tajribasi
Numeo AI loyihasidan tashqari, men AQShda faoliyat yuritayotgan kamida oltita nufuzli transport va logistika kompaniyalari bilan qo‘shma loyihalarda ishtirok etishga ulgurdim. Xususan, Quick Manage, Silk Road Express hamda markaziy osiyolik birodarlarimiz tomonidan asos solingan LoadEX kompaniyalarining dasturiy tizimlarini takomillashtirish va ularga sun’iy intellekt dasturlarini integratsiya qilish ustida ishladim.
Ushbu kompaniyalarda biz asosan dispetcherlar ishini yengillashtirish va drayverlarga yo‘llardagi eng optimal, eng arzon yoqilg‘i quyish shoxobchalarini (fuel cards va fuel gallon tizimi) onlayn rejimda filtrlash dasturlarini joriy qildik. Xalqaro va ko‘p millatli jamoalarda serves professional darajada ishlash, dasturiy softlarni loadboard tizimlariga moslashtirish menga global logistika iqtisodiyotini tahlil qilish imkonini berdi. Bozorda kimdir siz tunu kun mehnat qilib yaratgan dasturni, ya’ni Quick Manage yoki Numeo AI softlarini ishlatayotganini aytib, "bu juda zo‘r dastur ekan, ishimizni osonlashtirdi" deb maqtasa, odam o‘zgacha professional ruh va g‘ayrat bilan to‘lar ekan.
Kelajak mutaxassisi: faqat transport bilimining o‘zi yetarli emas
Ko‘pincha mendan kelajakda logistika mutaxassisi qanday ko‘nikmalarga ega bo‘lishi kerak deb so‘rashadi. Mening qat’iy pozitsiyam shuki, yaqin yillarda faqatgina transport turlarini bilish yoki ta’minot zanjiri sertifikatlariga ega bo‘lish mutaxassisni bozorda ushlab tura olmaydi. Data Analytics (ma’lumotlar tahlili) va AI fundamental ko‘nikmalari har bir logist uchun majburiy fanga aylanishi shart.
Chunki logistika — bu sonlar va trendlar o‘yini. Agar siz bozorning ikki soat oldingi holatini hozirgisi bilan taqqoslab, besh osatdan keyin qaysi shtatda yuk narxi ko‘tarilishini sun’iy intellekt tahlillarisiz bashorat qila olmasangiz, tizim sizni chetga surib qo‘yadi. Matematik va raqamli tahlilni bilmaslik, xuddi bir tomoni bor-u, ikkinchi tomoni yo‘q shoxsiz daraxtga o‘xshaydi. Muvaffaqiyatli mutaxassis tizimni to‘liq va har tomonlama ko‘ra olishi lozim.
Yaqin 3-5 yil ichida biz yo‘llarda to‘liq avtomatlashtirilgan, haydovchisiz yuk mashinalari (bespilotniy traklar) davriga o‘tamiz. Inson omilini robot ish kuchiga o‘tkazish yuklarning o‘z vaqtida 100 foizlik kafolat bilan yetib borishini ta’minlaydi va charchoq tufayli kelib chiqadigan avtohalokatlar reytingini nolga tushiradi. Bu esa logistika samaradorligini global miqyosda keskin oshiradi.
O‘zbekiston uchun qanday imkoniyatlar bor?
AQShda turib vatanimizdagi yosh IT mutaxassislari, dasturchilar va ukalarimizning faoliyatini doim kuzatib, tahlil qilib boraman. O‘zbekiston yoshlarining potensiali va salohiyati bugun O‘rta Osiyo va MDH miqyosidan ancha yuqori. Masalan, bizning iqtidorli yoshlarimiz bugun Amerika logistika bozori uchun eng optimal fuel kartalardagi chegirmalarni onlayn ko‘rsatib beruvchi mobil ilovalarni mutlaqo muammosiz yaratib, taklif etishyapti. Bu o‘zbek yoshlarining global intellektual salohiyatga ega ekanligidan dalolat beradi.
Agar menga O‘zbekistondagi logistika va infratuzilma tizimini sun’iy intellekt yordamida isloh qilish imkoniyati berilsa, men birinchi navbatda uchta strategik yo‘nalishga e’tibor qaratgan bo‘lardim: Birinchidan, maktab ta’limi tizimidan boshlab yosh bolalarga sun’iy intellekt va ma’lumotlar arxitekturasi asoslarini tizimli ravishda o‘rgatishni yo‘lga qo‘yardim. Keraksiz, hayotda qo‘llanilmaydigan nazariy fanlarni biroz qisqartirib, yoshlikdan raqamli fikrlashni shakllantirish zarur. Ikkinchidan, hududlarda AI va zamonaviy logistika yo‘nalishlarida mutlaqo bepul, qisqa muddatli ixtisoslashtirilgan professional maktablar va intensiv kurslarni tashkil qilgan bo‘lardim. Bu har bir iqtidorli bolaning salohiyatini to‘g‘ri yo‘naltirishga yordam beradi. Uchinchidan, sun’iy intellekt algoritmlarini shahar transport tizimiga, svetoforlar va xavfsizlik kameralari boshqaruviga yanada chuqurroq integratsiya qilgan bo‘lardim. Bugun Xitoy kabi rivojlangan davlatlarda kamera va Face ID orqali jinoyatchilik yoki transport xavflari soniyalar ichida aniqlanadi. Bizda ham bu tizim bor, lekin uning logistik tahlil funksiyalarini tubdan mukammallashtirish lozim.
Mening uzoq muddatli maqsadlarim aniq — kelgusi 5-10 yil ichida logistika va sun’iy intellekt sohalarini birlashtirgan, nafaqat AQSh, balki butun dunyo miqyosida ishlatiladigan dasturiy platformalarni yaratish va o‘zbek mutaxassislarining intellektual salohiyatini jahon darajasiga olib chiqishdir.
Muallif: Olmos Abdumalikov
Комментарии