Agrar AI Assistant — Pitch va yo'l xaritasi

1. Muammo va yechim

Agrar sohadagi og'riqlar

• Qaysi ekin shu yil foydali bo'lishini oldindan bilish qiyin.
• Sug'orish, o'g'itlash, dorilash ilmiy rejaga asoslanmaydi.
• Ob-havo keskin o'zgaradi va hosil kamayadi.
• Bozor narxi tebranadi, hosilni qachon sotish noaniq.
• Tuproq monokultura sabab charchaydi.
• Kasalliklar kech paydo bo'ladi.

Bu muammolar xarajatni oshiradi va foydani kamaytiradi.

Agrar AI Assistant yechimi

• 🌾 Ekin tanlash: tuproq, ob-havo, bozor narxi, o'tgan yil ma'lumotiga qarab.
• 💧 Sug'orish/o'g'it/dori rejasi: har bir dala uchun shaxsiy AI jadvali.
• 🌤 Ob-havo xavf ogohlantirishlari: sovuq, issiq, yomg'ir, shamol haqida.
• 📈 Bozor narxini prognoz qilish: 7–30 kunlik ko'rsatkichlar.
• 🔄 Ekin rotatsiyasi: tuproqni tiklash uchun avtomatik takliflar.
• 📸 Kasallikni aniqlash: rasm yuklash orqali AI diagnostika.

Natija: xarajat kamayadi, hosil va foyda oshadi.

2. Jamoa

Odilbek Utamuratov — Full-stack

• Team lead, backend/front-end, mentorlik.
• Angular, .NET, PostgreSQL.
• Agrar texnologiya, LMS, real-time, botlar, extensionlar.
• Portfolio: https://utamuratov.uz/

Islom Karimov — Full-stack, AI/ML

• AI arxitekt, backend/front-end.
• Angular, NestJS, PostgreSQL.
• ERP, AI assistant, real-time, mobil+web loyihalar.

Husniddin Rahmiddinov — Backend, AI

• AI arxitekt, backend/front-end.
• Angular, .NET, PostgreSQL.
• ERP, AI assistant, real-time, mobil+web tajribasi.

3. Nega aynan biz?

• Fermer muammolarini real loyihalarda ko'rganmiz.
• AI, data processing va full-stack bo'yicha tajriba bor.
• Agrar sohani avtomatlashtirishga motivatsiya va strategiya mavjud.
• Texnik va iqtisodiy jihatdan hayotiy loyiha.
• O'zbekistonda birinchi "AI ekin rejalashtiruvchi" platformani yaratish imkoniyati.

4. Yo'l xaritasi va holat

• Hozirgi holat: g'oya + texnik konsepsiya + MVP arxitekturasi tayyor.

1-oy: MVP

• Mobil UI/UX.
• Autentifikatsiya.
• Dala qo'shish.
• Ob-havo integratsiyasi.
• AI ekin tanlash modeli (1-versiya).

2-oy: AI funksiyalarini kengaytirish

• Sug'orish va dori rejalari.
• Narx prognozi.
• Kasallik diagnostikasi (image AI).

3-oy: Beta va launch

• 50–100 fermer bilan test.
• Feedback asosida tuzatish.
• Omma oldida ishga tushirish.

5. Texnik yondashuv

Stack

• Frontend: Flutter (mobil), Next.js (web).
• Backend: Node.js (NestJS).
• AI/ML: Python, PyTorch, scikit-learn.
• Ma'lumotlar bazasi: PostgreSQL.
• Ob-havo: OpenMeteo API.
• Sun'iy yo'ldosh: NASA & Copernicus NDVI.
• AI modellar: Crop recommendation, weather intelligence, market prediction, plant disease detection (MobileNet).

Bosqichlar

1. Tuproq, ob-havo va narx ma'lumotini yig'ish.
2. AI modellarini tayyorlash (ekin tanlash, narx prognozi).
3. Mobil ilova interfeysini yaratish.
4. Tavsiyalarni real vaqt rejimida yetkazish.
5. Beta test.
6. Launch.