Тадбирларда 1 200 нафардан ортиқ иштирокчи, 300 дан зиёд жамоа ҳамда 17 мамлакатдан, жумладан, 200 дан ортиқ университет ва таълим муассасаси вакиллари қатнашади.
CAU муҳандислар, дастурчилар ва технология етакчилари учун ҳар йили ўтказиладиган халқаро майдонни шакллантирмоқда. Бу шундай маконки, унда ғоялар реал босим шароитида синовдан ўтказилади, иқтидор эса амалий натижалар билан тасдиқланади.
Global Tech Summit 2026 университетлар, технология компаниялари, инвесторлар ва давлат тузилмалари вакиллари ўртасида стратегик мулоқот платформаси бўлади. Муҳокамалар марказида минтақа учун барқарор сунъий интеллект инфратузилмасини шакллантириш, технологияларни тартибга солиш, рақамли суверенитет ва сунъий интеллект даврида инсон капиталини ривожлантириш масалалари туради.
CAU Tech Hackathon 2026 учта йўналишда ўтказилади: AI in Healthcare, Cybersecurity CTF ва Robotics Challenge. AI in Healthcare ҳамда Cybersecurity CTF йўналишлари университет талабаларига мўлжалланган бўлиб, 17 мамлакатдан 900 нафардан ортиқ талабани ўз ичига олган 228 та жамоани бирлаштиради.
Иштирокчилар орасида Ўзбекистон, Ҳиндистон, Озарбайжон, Қирғизистон, Қозоғистон, Ветнам, Россия, Арманистон, Бангладеш, Индонезия, Туркия, Филиппин, Тожикистон, БАА, Шри-Ланка, Корея Республикаси ва АҚШ университетлари вакиллари бор. Бу ерда реал кейслар, қатъий дедлайнлар ва ечимларни халқаро ҳакамлар ҳайъати олдида ҳимоя қилиш талаб этилади. Бу ерда назария эмас, ижро ғалаба қозонади.
10–11-синф ўқувчилари учун мўлжалланган Robotics Challenge йўналиши Ўзбекистон, Қозоғистон ва Қирғизистондан 73 та жамоани жамлайди. Мусобақалар CAU кампусида икки муҳандислик тоифаси — Mini Sumo ва Line Following бўйича ташкил этилади.
Mini Sumo — автоном роботлар мусобақаси бўлиб, унинг вазифаси масофадан бошқарувсиз, тўлиқ датчиклар, навигация алгоритмлари ва хулқ-атвор стратегиясига таянган ҳолда ринг ичидаги рақибни аниқлаш ва уни майдон чегарасидан чиқариб юборишдан иборат.
Line Following — мобил роботларни дастурлаш бўйича мусобақа бўлиб, унда роботлар тасвирни аниқлаш тизимлари, сенсорларни калибрлаш ва ҳаракатни оптималлаштириш орқали белгиланган чизиқ бўйлаб мураккаб трассани имкони қадар аниқ ва тез босиб ўтишлари лозим.
Ҳар икки тоифа алгоритмик фикрлаш, мехатроника, дастурлаш ва муҳандислик лойиҳалаш кўникмаларини реал рақобат босими шароитида ривожлантиришга қаратилган.
