ФИЗИКА НАНОЧАСТИЦ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МОДЕЛИРОВАНИЕ И НОВАЯ ФАЗА АНАЛИЗА

Аннотация

Ushbu maqolada nanozarralar fizikasi va sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining o‘zaro integratsiyasi hamda bu sohalarning zamonaviy ilm-fan va texnikada qanday ahamiyat kasb etayotgani yoritilgan. Xususan, nanozarralarning fizikaviy xossalarini modellashtirishda sun’iy neyron tarmoqlar, mashinali o‘rganish va boshqa SI usullaridan foydalanishning samaradorligi ko‘rib chiqilgan. Mazkur yondashuv nanozarralarning yangi xossalarini aniqlash, optimallashtirish va amaliyotga joriy etishda muhim vosita bo‘lib xizmat qilmoqda. Kalit so‘zlar: Nanozarralar fizikasi, sun’iy intellekt, modellashtirish, mashinali o‘rganish, neyron tarmoqlar, genetik algoritmlar, nanomateriallar, tahlil, ilmiy integratsiya, texnologik innovatsiyalar. Nanozarralar fizikasi – bu moddaning nanomiqyosdagi xossalarini o‘rganuvchi fan bo‘lib, u materialshunoslik, tibbiyot, biologiya va kimyo kabi ko‘plab fanlar bilan uzviy bog‘liq. So‘nggi yillarda axborot texnologiyalarining, xususan, sun’iy intellekt tizimlarining jadal rivojlanishi nanozarralar ustida olib borilayotgan ilmiy izlanishlarda yangi bosqichni boshlab berdi[1,2]. Endilikda nanozarralarning strukturasi, xossalari va ularning muhit bilan o‘zaro ta’sirini modellashtirishda klassik matematik modellardan tashqari SI texnologiyalari keng qo‘llanmoqda. Metodlar. Ushbu tadqiqotda nanozarralarning fizik xossalarini modellashtirish va tahlil qilishda sun’iy intellektning bir nechta metodlaridan foydalanildi. Asosiy yondashuvlar quyidagilardan iborat: 1. Sun’iy neyron tarmoqlar (SNT): Eksperimental ma’lumotlar asosida nanozarralarning o‘lchami, shakli, sirt energiyasi kabi fizik parametrlari bilan ularning funksional xossalari (masalan, elektr o‘tkazuvchanlik, sirt faolligi) o‘rtasidagi bog‘liqlikni aniqlash uchun chuqur o‘rganish arxitekturasi qo‘llandi[2]. 2. Mashinali o‘rganish algoritmlari: Regressiya va klassifikatsiya modellaridan foydalanilib, nanozarralarning fizik xususiyatlarini prognoz qilishga doir modellarning aniqligi baholandi[3,4]. Xususan, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), va Gradient Boosting algoritmlari sinovdan o‘tkazildi. 3. Genetik algoritmlar: Nanozarralarning optimal struktura va konfiguratsiyasini aniqlash uchun genetik optimallashtirish mexanizmlari ishlatildi. Bu orqali turli parametrlar kombinatsiyasining samaradorligi aniqlandi. 4. Ma’lumotlar bazasi tahlili: Nanozarralarga oid mavjud tajribaviy va nazariy ma’lumotlar to‘plamlari (open-source datasetlar) asosida mashinaviy o‘rganish modellariga kirish ma’lumotlar tayyorlandi va ularning o‘quv-sinov (train-test) nisbati 80/20 tarzida bo‘lindi. Natijalar. Tadqiqot davomida quyidagi muhim natijalarga erishildi:  Model aniqligi: Sun’iy neyron tarmoqlari asosida qurilgan model nanozarralarning elektr o‘tkazuvchanligini 92% aniqlik bilan prognoz qilishga erishdi. Bu an’anaviy hisoblash modellari (matematik simulyatsiyalar)ga nisbatan sezilarli darajada tez va resurs tejamkor hisoblanadi. adpi.uz universaljurnal.uz 182 MAKTABGACHA TA’LIM TARAQQIYOTI, MUAMMO YECHIM VA ISTIQBOL” Respublika ilmiy-amaliy anjuman materiallari. Andijon. 9-10 aprel 2025-yil  Optimal strukturalar: Genetik algoritmlar orqali nanozarralar uchun eng samarali geometrik shakllar va ularning optimal o‘lchamlari aniqlandi[4]. Bu natijalar yangi nanomateriallarni ishlab chiqishda muhim rol o‘ynashi mumkin.  Model barqarorligi: Regressiya modellarining barqarorligi o‘rganilganda, Random Forest algoritmi eng yuqori aniqlik va past xatolik ko‘rsatkichlari bilan ajralib turdi. Bu algoritm nanozarralarning toksikligini oldindan baholashda muvaffaqiyatli ishlatilishi mumkin.  Ilmiy integratsiya imkoniyatlari: Sun’iy intellekt metodlarining nanozarralar fizikasi bilan birgalikda ishlatilishi, ilmiy integratsiyaning samarali usul ekanligini ko‘rsatdi. Bu yondashuv ilmiy kashfiyotlar tezligini oshirishga xizmat qiladi. Nanozarralar fizikasi va ularning modellashtirish muammolari Nanozarralarning fizikaviy xossalari – ularning o‘lchami, shakli, sirt maydoni, elektr, optik va issiqlik xossalariga bog‘liq. Bunday o‘zgaruvchan ko‘rsatkichlarni an’anaviy matematik usullar bilan modellashtirish ko‘plab murakkabliklarga olib keladi. Ayniqsa, molekulyar dinamikasi, kvant mexanikasi va statistik fizika asosidagi modellar ko‘p resurs talab qiladi. Shu bois, hozirgi kunda nanozarralarni modellashtirishda muqobil – SI yondashuvlari ommalashmoqda. Bu usullar tajribaviy ma’lumotlarga asoslanib, kompleks sistemalarni tez va aniq modellashtirish imkonini beradi. Sun’iy intellekt yondashuvlari va ularning afzalliklari Neyron tarmoqlar Sun’iy neyron tarmoqlar (SNT) – murakkab funksional bog‘liqliklarni aniqlashda yuqori aniqlik ko‘rsatadi. Masalan, nanozarrachalarning strukturaviy xususiyatlari asosida ularning elektr o‘tkazuvchanligini prognoz qilish mumkin. Mashinali o‘rganish Mashinali o‘rganish algoritmlari, ayniqsa, regressiya, klasterlash va klassifikatsiya modellari nanozarrachalar haqidagi katta hajmdagi eksperimental ma’lumotlarni avtomatik tahlil