“Inson+robot hamkorlik qilsa, unumdorlik 38% ga sakraydi”… dunyo hozir qishloq xo‘jaligi robotlari davriga o‘tmoqda

[Koreya qishloq xo‘jaligi texnologiyalari gazetasi=reportyor Bek Chxol Hyon] Jahon qishloq xo‘jaligi robotlari bozoriga yetakchilik qilayotgan Yevropa, AQSh, Xitoy va Yaponiyaning yetuk olimlari bir joyga jam bo‘lib, ilg‘or AgTechning bugungi holati va amaliy sinov natijalarini o‘rtoqlashdi. Koreya Aniq dehqonchilik jamiyati o‘tgan 19-iyun kuni Chxonjuda bo‘lib o‘tgan OSCO qishloq xo‘jaligi texnologiyalari ko‘rgazmasi bilan bog‘liq holda ‘2026 yil bahorgi ilmiy konferensiya’sini o‘tkazib, Janubiy Koreya qishloq xo‘jaligi oldida turgan yo‘lni chuqur muhokama qildi. 

Yevropa Ittifoqi: yakka robotdan oshib ketgan ‘ma’lumotlar ekotizimi’ va kuchli dala sinovi (TEF) infratuzilmasi

Koreya Fan va texnologiyalar instituti (KIST) Yevropa tadqiqot markazi katta ilmiy xodimi Han Changho taqdimotiga ko‘ra, Yevropa qishloq xo‘jaligi robotlariga alohida texnologiya sifatida emas, balki ulkan ma’lumotlar ekotizimi sifatida yondashmoqda. Ma’lumot to‘plash bosqichida keng hududlarni qamrab oluvchi sun’iy yo‘ldoshlar, yuqori aniqlikdagi xaritalashni amalga oshira oladigan dronlar (UAV), alohida ekinlarni yaqin masofadan belgilovchi traktorga o‘rnatilgan sensorlar safarbar etiladi. So‘nggi paytlarda esa ekin barglaridagi nozik fiziologik o‘zgarishlarga ko‘ra kartoshka emissiyasi hajmidagi o‘zgarishni aniqlaydigan o‘ta sezgir ‘fotoelektr emissiya sensori’ ham ishlab chiqilib, ekin salomatligini lokal darajada aniq tashxislash bosqichiga kirildi.
Shu tarzda yig‘ilgan ma’lumotlar AI tizimlari orqali ekin o‘sishini tashxislash va hosildorlikni bashorat qilishga ulanadi, yakunda esa robotlar va aqlli qishloq xo‘jaligi texnikalari aniq purkash, begona o‘tlarni yo‘qotish, hosil yig‘ish kabi real harakatlarni (Act) bajaradi. Bunga Yevropa vino sanoatining yadrosi bo‘lgan uzum terish roboti yorqin misoldir. O‘tgan yili e’lon qilingan eng so‘nggi tadqiqotga ko‘ra, vizual tasvirlash tizimiga ega ‘diagnostika roboti’ avval giperspektral kamera yordamida uzum shingillarining joylashuvi va pishganlik darajasini tahlil qiladi, shundan so‘ng 2 ta robot qo‘l (gripper arm, cutter arm) bilan jihozlangan ‘hosil yig‘ish (Harvesting) roboti’ ishga tushib, faqat bozorbop qiymati yuqori bo‘lgan uzumlarni tanlab, poyasini kesadigan organik hamkorlik tizimini ishlatmoqda.
Yevropa qishloq xo‘jaligi robotlari ekotizimini Koreyadan ajratib turadigan eng katta jihat — hukumat darajasidagi kuchli ‘dala sinovi infratuzilmasi’dadir. YI laboratoriya ichidagi takomillashgan prototiplar (TRL 6-bosqich)ning haqiqiy bozorga (TRL 8-bosqich) darhol kirib borishi qiyin ekaniga e’tibor qaratib, bu ikki bosqichni bog‘lovchi avtomagistral vazifasini bajaruvchi rasmiy platforma — ‘agrifoodTEF’ni yuritmoqda. Ushbu platforma iqlim, tuproq, ishchilarning kutilmagan harakati kabi laboratoriyada to‘liq nazorat qilib bo‘lmaydigan omillar bilan bevosita yuzlashiladigan ‘haqiqiy muhitdagi test (Real-world Testing)’ bosqichini majburiy talab qiladi. Qattiq dala tekshiruvlaridan o‘tib, ishonchliligini tasdiqlagan texnologiyalargina bozorda zarur yechim sifatida tan olinadi, xarajatlar esa YIning tizimli qo‘llab-quvvatlash choralari orqali fermerlar va korxonalar zimmasidagi yukni yengillashtirmoqda.

Xitoy: aqlli qishloq xo‘jaligi texnikasi yiliga 78% portlovchi o‘sish… barcha yo‘nalishlarda ‘robotlar bahor va kuzlar, urushayotgan podsholiklar davri’

Xitoy robot qishloq xo‘jaligi bozori tendensiyalari haqida ma’ruza qilgan Kangvon milliy universiteti professori Han Ungchol shunday dedi: “Aqlli qishloq xo‘jaligi texnikasi bozori juda tez o‘smoqda va yillik 78% o‘sish sur’atini qayd etmoqda” hamda “So‘nggi paytlarda robot sanoati ham tez sur’atlarda rivojlanib, gumanoid robotlar, multimodal asosdagi robotlar va boshqalar yirik til modellari (LLM) bilan birlashar ekan, robotlarning qobiliyati sezilarli darajada oshmoqda”.
Hozir Xitoyda ochiq dala, bog‘, issiqxona, chorvachilik, akvakultura xo‘jaliklari kabi sohalarda talab etiladigan texnologiyalar turlicha bo‘lgani sababli, har bir yo‘nalish bo‘yicha turli robotlar ishlab chiqilmoqda va texnologik rivojlanish sur’ati ham juda tik. Ayniqsa, ochiq dala dehqonchiligi uchun mo‘ljallangan uchuvchisiz sholi begona o‘t tozalash roboti sholi poyasini avtomatik taniydi, markaziy yo‘naltiruvchi chiziqni ajratib olib, yo‘lni o‘zi tahlil qiladi. Tanish darajasi 94% ga yetadi, soniyasiga 13,8 m darajasidagi ish qobiliyati va to‘siqlardan qochish funksiyasi ham mavjud.
Dunyoning eng yirik choy ishlab chiqaruvchi mamlakati sifatida choy plantatsiyalariga ixtisoslashgan mobil sensing T-Bot ham e’tibor qozonmoqda. Nishab hududlar ko‘p bo‘lgan yetishtirish muhitiga mos ravishda holatni boshqarish texnologiyasi asosiy tarzda qo‘llangan. Shuningdek, choy terish roboti quyosh energiyasi tizimini qo‘llab, 90% hosil yig‘ish ko‘rsatkichiga erishmoqda va soatiga taxminan 2300 ta choy bargini tera oladi. Mevachilik sohasida esa yig‘ish, to‘plash va tashishni bitta platformaga birlashtirgan tizim tijoratlashuv bosqichiga kirib kelgan. Olma terish roboti ko‘rinadigan hudud ichida 82% muvaffaqiyat ko‘rsatkichini qayd etdi, so‘nggi tadqiqotlar esa odam ikki qo‘lidan foydalangandek hamkorlik qiladigan ‘ko‘p robot qo‘lli tizim’ga evolyutsiya qildi. Chanshou universiteti ishlab chiqqan kivi integratsiyalashgan roboti 4 ta robot qo‘lni parallel ishlatib, soatiga eng ko‘pi bilan 3600 ta kivi teradi, bu esa 3–5 nafar malakali ishchini almashtira oladigan darajadir.
Bundan tashqari, Duoatech kompaniyasi ishlab chiqqan paxta uchini qisqartirish (pinching) roboti tungi kamera va stereo ko‘rish texnologiyasi bilan jihozlanib, 95% ish muvaffaqiyati ko‘rsatdi. Ayniqsa, 36 ta ishchi qo‘lni bir vaqtning o‘zida harakatga keltirib, odamga nisbatan 50 baravar ish samaradorligiga erishdi va yirik ko‘lamli dehqonchilik imkoniyatini ko‘rsatdi. Chorvachilik va baliqchilik sohalarida Raisense Robotics’ning chorva monitoring roboti cho‘chqalarning tana harorati, ovozi va vaznini avtomatik tahlil qilib, kasalliklarni erta aniqlaydi. Parrandachilik fermasi roboti ko‘rinadigan yorug‘lik va termal tasvir kameralaridan bir vaqtda foydalanib, o‘lik parrandalarni aniqlash hamda tuxum sifatini tekshirishni bajaradi, avtomatik quvvatlash funksiyasi bilan 24 soat uchuvchisiz ishlaydi. Baliqchilik sohasida esa suv ostida avtonom harakatlanib, akvakultura to‘rlarini tozalaydigan tozalash roboti paydo bo‘lib, odamga nisbatan 5–8 baravar yuqori ish samaradorligini qayd etdi, belgilangan yo‘nalish bo‘ylab yem beradigan uchuvchisiz oziqlantirish roboti ham mehnatni tejashning asosiy vositasiga aylandi.

AQSh: ochiq dala cheklovlarini yengib o‘tadigan ‘moslashtirilgan AI’ va ‘raqamli egizak’ yechimlari

Ochiq havodagi qulupnay dalasi quyosh nuri o‘zgarishi, yorug‘lik qaytishi, nostandart tuzilma kabi omillar sabab AI tanishi uchun nihoyatda murakkabdir. Qulupnay yetishtirish AI modelini tadqiq qilgan Florida universiteti professori Chve Daun shu kuni AI tanishining ahamiyati va qiyinchiliklarini tushuntirdi, amaliy sinovda aniqlangan muammolarni ko‘rsatib, ularga yechimlar taklif qildi.
Professor Chve qulupnay yetishtirishda zararkunandalarga qarshi tabiiy dushmanlarni purkash tizimida suratlar uchun voting tizimi qo‘llangan algoritmni joriy etdi. Ushbu modelning o‘z aniqligi 85% ni ko‘rsatdi, aniqlash muvaffaqiyatli bo‘lgan holatlarda esa 95% aniqlikni namoyon etdi. Shu bilan birga, runner (poya) kesish robotining amaliy sinov natijalariga ko‘ra, barglar ortida qolgan yoki yashiringan runnerlarni topish qobiliyatida barcha runnerlarning qariyb yarmi ko‘z bilan aniqlash qiyin bo‘lgan joylarda joylashgani sabab umumiy muvaffaqiyat ko‘rsatkichi 48% da qoldi. Bu ikki holat shuni ko‘rsatadiki, apparat ta’minoti o‘zi a’lo bo‘lsa ham, AI tanishidagi xatolar to‘planib borsa, butun tizim samaradorligiga halokatli ta’sir ko‘rsatishi mumkin.
Bu muammolarni hal qilish uchun professor Chve raqamli egizak asosidagi virtual simulyatsiya yechimini qo‘lladi va dala ma’lumotlarini yig‘ishdagi cheklovlar hamda xarajat muammolarini haqiqiy muhitni aynan taqlid qiluvchi virtual reallik ‘raqamli egizak’i va sintetik ma’lumotlardan foydalanish orqali keskin yengib o‘tish mumkinligini isbotladi. Professor Chve “virtual ma’lumotlarga haqiqiy ma’lumotning (Real Data) 10% ini aralashtirilsa, deyarli 100% ga yaqin aniqlik ko‘rinadi”, dedi.
Shuningdek, u “Qulupnayni avtomatlashtirilgan robotning yakuniy ishlashi apparat ta’minoti emas, balki AI tanish aniqligi bilan belgilanadi” deya, “tabiiy muhit cheklovlarini yengib o‘tish va ma’lumot yig‘ish xarajatlarini keskin kamaytirish imkonini beradigan raqamli egizak texnologiyasi kelajakdagi AX (sun’iy intellektga o‘tish) qishloq xo‘jaligi robotlari bozorining zarur strategik yechimiga aylanadi”, deb ta’kidladi.

Yaponiya: o‘ta qarish va yo‘qolib ketish xavfiga qarshi yechim… ‘inson+robot hamkorligi’ bilan unumdorlik 38,6% ga oshdi

Yaponiya hozir qishloq hududlarining yo‘qolishi va o‘ta qarishiga javob berish uchun smart qishloq xo‘jaligi tuzilmasini zudlik bilan isloh qilishi kerak bo‘lgan vaziyatda turibdi. Yaponiyada qishloq xo‘jaligi bilan shug‘ullanuvchilarning 58,7% i 70 yoshdan yuqori bo‘lib, 2043 yilga kelib asosiy aholi soni 300 ming kishigacha keskin kamayishi kutilayotgani sababli, bo‘sh yotgan yerlarni yiriklashtirish va uchuvchisiz qishloq xo‘jaligi texnikasini joriy etish kabi milliy strategik katta o‘zgarishlar amalga oshirilmoqda.
Ayniqsa, ‘robot+inson’ hamkorlik modeli dala iqtisodiy samaradorligi va ishchi kuchini ta’minlash imkonini beradigan asosiy yechimdir. Ma’ruza qilgan Kioto universiteti professori Ida shunday dedi: “Yaponiya Qishloq, o‘rmon va baliqchilik vazirligi (MAFF)ning 4 bosqichli yo‘riqnomasidagi ‘Level 2 (yaqin nazorat ostida avtonom harakatlanish)’ni yirik sholi yetishtirish maydonida amaliy sinovdan o‘tkazish natijasida, avvalgidek odam yolg‘iz ishlaganda 10a uchun 0,389 soat talab etilgan bo‘lsa, inson va robot hamkorligi orqali yerga ishlov berish vaqtini 0,239 soatgacha qisqartirib, ish vaqtini naq 38,6% ga kamaytirish bo‘yicha aniq dala rentabelligi ko‘rsatkichini isbotladik”. Shuningdek, chuqur o‘rganishga asoslangan obyektni aniqlash (DDRNet) texnologiyasi bilan yiqilib qolgan sholi yoki to‘siqlarni 84% dan ortiq aniqlikda farqlash, real vaqt hosildorlik va oqsil miqdori xaritalarini bulutli platforma (FMIS) orqali integratsiya va standartlashtirish kabi mohiyatan muhim texnologik yaxshilanishlar namoyish etilmoqda. Bundan tashqari, masofadan zondlash ma’lumotlari va qishloq xo‘jaligi texnikasi ish ma’lumotlarini bulut tizimi hamda IoT platformasi bilan organik tarzda bog‘lab, butun fermani real vaqt rejimida integratsiyalashgan boshqarish imkonini beruvchi axborot ekotizimini mustahkamlashga qaratilgan texnologiyalar ishlab chiqilishi davom etmoqda.