TO'QIMACHILIK KORXONALARIDA YONG'IN XAVFINI MONITORING QILISH UCHUN IOT VA MASHINALI O'QITISHGA ASOSLANGAN TIZIMNI LOYIHALASH VA JORIY ETISH: METODOLOGIYA, ARXITEKTURA VA EKSPERIMENTAL VALIDATSIYA

Ushbu maqolada to‘qimachilik korxonalarida yong‘in xavfini monitoring qilish uchun mo‘ljallangan intellektual tizimning metodologiyasi, tizim arxitekturasi va eksperimental validatsiyasi taqdim etilgan. Tizim Internet of Things (IoT) sensorlar tarmoqlarini mashinali o‘qitish (ML) algoritmlari bilan integratsiyalash orqali real vaqtda yong‘in xavfini bashorat qiladi. Tadqiqot “Buxoro Agroklaster” MChJ tarkibidagi ikki to‘qimachilik korxonasida, umumiy maydoni 45 000 m² bo‘lgan 5 ta ishlab chiqarish sexida o‘tkazilgan. Uch qatlamli IoT arxitekturasi (Perception, Network, Application) 76 ta sensor moduli (7 tur: DHT22, DS18B20, MQ-2, MQ-7, MQ-135, IR alanga, GP2Y1010AU), ESP32 mikrokontrollerlar, WiFi/MQTT aloqa, Raspberry Pi edge serverlar va PostgreSQL 15 hamda Grafana bilan jihozlangan markaziy Linux server yordamida ishlab chiqilgan. 8 oy davomida to‘plangan 1,75 million sensor yozuvi asosida beshta ML algoritm (XGBoost, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, MLP) o‘qitilgan. Eksperimental validatsiya barcha sensorlarning laboratoriya kalibratsiyasi, 115 ta nazorat qilingan simulyatsiya tajribalari va 5 oylik dala sinovlarini o‘z ichiga olgan bo‘lib, dala sinovlari davomida tizim 4 ta real yong‘in xavfi holatini yong‘in boshlanishidan 3–12 daqiqa oldin aniqlagan, tizim uptime ko‘rsatkichi 99,2–99,4% va noto‘g‘ri ogohlantirish darajasi oyiga 0,8–1,2 tani tashkil etgan. Tizimning umumiy apparat narxi taxminan 175 AQSh dollarini tashkil etadi.