В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в автоматизации управления туристическими потоками и снижении антропогенной нагрузки на природные объекты. Проведён комплексный анализ экономических, социальных, технологических и экологических факторов, влияющих на эффективность внедрения интеллектуальных систем в сфере туризма. Исследование показало, что алгоритмы машинного обучения и большие данные (Big Data) позволяют повысить точность прогнозирования туристических потоков, сократить затраты на инфраструктуру и снизить сезонную волатильность выручки на 20–25%. Анализ международного опыта выявил, что цифровые платформы и адаптивные системы квотирования посещений национальных парков позволяют перераспределять туристические потоки и снижать нагрузку на уязвимые экосистемы на 18–30%. В статье представлены практические рекомендации для государственных органов, туристических компаний и экологических организаций по эффективному использованию технологий ИИ в управлении устойчивым туризмом. В заключении рассматриваются перспективы дальнейших исследований, включая разработку интеллектуальных сенсорных систем и совершенствование алгоритмов машинного обучения для персонализированного планирования туристических маршрутов.
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в автоматизации управления туристическими потоками и снижении антропогенной нагрузки на природные объекты. Проведён комплексный анализ экономических, социальных, технологических и экологических факторов, влияющих на эффективность внедрения интеллектуальных систем в сфере туризма. Исследование показало, что алгоритмы машинного обучения и большие данные (Big Data) позволяют повысить точность прогнозирования туристических потоков, сократить затраты на инфраструктуру и снизить сезонную волатильность выручки на 20–25%. Анализ международного опыта выявил, что цифровые платформы и адаптивные системы квотирования посещений национальных парков позволяют перераспределять туристические потоки и снижать нагрузку на уязвимые экосистемы на 18–30%. В статье представлены практические рекомендации для государственных органов, туристических компаний и экологических организаций по эффективному использованию технологий ИИ в управлении устойчивым туризмом. В заключении рассматриваются перспективы дальнейших исследований, включая разработку интеллектуальных сенсорных систем и совершенствование алгоритмов машинного обучения для персонализированного планирования туристических маршрутов.
| № | Муаллифнинг исми | Лавозими | Ташкилот номи |
|---|---|---|---|
| 1 | Shirinova M.M. | базовый докторант | Национальный исследовательский университет «Ташкентский институт инженеров ирригации и механизации сельского хозяйства» |
| № | Ҳавола номи |
|---|---|
| 1 | UNWTO. World Tourism Barometer. Madrid: United Nations World Tourism Organization, 2023. |
| 2 | UNWTO. Global Report on Smart Destinations. Madrid: United Nations World Tourism Organization, 2022. |
| 3 | McKinsey & Company. Smart tourism: How AI-driven solutions can transform the travel industry. McKinsey Report, 2022. |
| 4 | UNWTO. Digital Transformation and Innovation in Sustainable Tourism. Madrid: United Nations World Tourism Organization, 2021. |
| 5 | National Park Service (NPS). Yellowstone National Park Visitor Management Report. Washington, D.C.: U.S. Department of the Interior, 2021. |
| 6 | Japan Tourism Agency. Smart Travel Initiative in Nara Park: AI-based Visitor Flow Control. Tokyo: JTA, 2021. |
| 7 | Российская академия наук. Цифровая трансформация туризма в России: вызовы и перспективы. Москва: Наука, 2022. |
| 8 | Евразийский экономический союз. Цифровые технологии в управлении туризмом на пространстве ЕАЭС. Минск: Евразийский экономический союз, 2021. |
| 9 | Казахстанская ассоциация туризма. Анализ внедрения искусственного интеллекта в туристической отрасли Казахстана. Алматы: ТОО «Цифровой Казахстан», 2022. |
| 10 | Ходжаев Т.А. Интеллектуальные системы прогнозирования туристических потоков в Узбекистане. Вестник Узбекистанской академии наук, 2023, №4, с. 77–89 |
| 11 | Эшонов М.М. Динамическое квотирование посещаемости туристических объектов: перспективы для Узбекистана. Научные труды Ташкентского экономического университета, 2023, №6, с. 92–104. |
| 12 | Алимов Р.Н. Влияние цифровых технологий на развитие устойчивого туризма в Центральной Азии. Журнал «Современная экономика и инновации», 2022, №2, с. 130–143. |
| 13 | Государственный комитет по развитию туризма Республики Узбекистан. Национальная стратегия развития цифрового туризма. Ташкент: Узбекский национальный институт туризма, 2023. |
| 14 | Зоминский национальный парк. Экологический мониторинг туристической нагрузки с использованием искусственного интеллекта. Ташкент: Государственный комитет экологии Республики Узбекистан, 2023. |
| 15 | https://www.spot.uz/ru/2024/05/17/dump-trucks/ |