(untitled) (КЫРГЫЗ РЕСПУБЛИКАСЫНЫН УЛУТТУК ИЛИМДЕР АКАДЕМИЯСЫНЫН КАБАРЛАРЫ, 2026)
Жасалма интеллекттин (ЖИ) Суу-көмүротунун (СКО) өндүрүшүнө интеграцияланышы көмүрдүн концентрациясы (0–30%) сыяктуу негизги параметрлерди көзөмөл дөөнү түп-тамырынан бери өзгөртүп, СКОнун туруктуулугун жана энергия натыйжалуулугун камсыз кылууда. СКОну синтездөөнүн салттуу ыкмаларытактыктын жетишсиздигинен жана чийки заттын өзгөрүүлөрүнө ыңгайлашууу бактысынын узактыгынан улам азапчегип, алардын өнөр жайда колдонулушун чектейт. Бул макалада көмүр бөлүкчөлөрүнүн концентрациясын жана дисперстүүлүгүн жогорку тактыкта башкаруу үчүн иштелип чыккан, трансформердик нейротүйүндөрдү, кванттык оптималдаштырууну жана гибриддик физикалык-химиялык моделдерди айкалыштырган өркүндөтүлгөн алгоритм сунушталат. Бөлүкчөлөрдүн морфологиясын талдоо үчүн визуалдык маалыматтарды иштетүүчү трансформер (Vision Transformer - ViT), так аралаштыруу үчүн тереңдетилген бекемдөөчү окутуу (DRL) жана гранулометрияны оптималдаштыруу үчүн генеративдик-атаандаштык түйүндөрдү (GAN) камтыган ЖИ-көзөмөлдөөнүн көп деңгээлдүү архитектурасы кеңири баяндалган. Бул системаны колдонуу энергия керектөөнү 29% га, ал эми СКОнун өздүк наркын 31% га төмөндөтүүгө мүмкүндүк берип, өнөр жайга киргизүү жана көмүртектик-нейтралдуу энергетикалык секторго өтүү үчүн жогорку актуалдуулугун көрсөтөт.