Системы поддержки принятия решений для цифровых двойников в аквакультуре: систематический обзор литературы

Аквакультура быстро внедряет цифровые технологии (IoT, AI/ML, кибер-физические системы) для повышения операционной эффективности, экологической эффективности и управления рисками. В рамках этой трансформации системы поддержки принятия решений (Decision Support Systems, DSS) преобразуют данные в практические рекомендации, тогда как цифровые двойники (Digital Twins, DT) расширяют эти возможности, поддерживая синхронизированное виртуальное представление процессов фермы для тестирования сценариев, прогнозирования и оптимизации. Этот систематический обзор, проведённый в соответствии с руководством PRISMA, синтезирует 80 рецензируемых исследований (2010–2025), посвящённых DSS и DT в аквакультуре, оценивая области применения, обеспечивающие технологии, практики валидации и готовность технологий. Результаты показывают сильный рост с 2023 года и концентрацию в областях качества воды, кормления и мониторинга здоровья. Хотя методы обнаружения болезней на основе ИИ и прогнозирования качества воды часто демонстрируют высокую точность в контролируемых оценках, лишь небольшая часть исследований сообщает о продолжительном внедрении на фермах, что указывает на стойкий разрыв между производительностью прототипа и коммерческим внедрением. По сравнению с недавними обзорными статьями, ориентированными на DT (например, Fore et al., 2024), данный обзор вносит систематическую, основанную на доказательствах оценку зрелости и переноса в поле путём интеграции литературы по DSS и DT, сопоставления подходов к валидации и консолидирования социально-экономических и качественных ограничений данных. Мы выделяем приоритетные пробелы в (i) стандартизации данных и обеспечении их качества, (ii) обобщении моделей между фермами и сезонами, (iii) непрерывной калибровке и валидации DT в условиях высокой изменчивости биологических систем и (iv) экономических обоснованиях и путях внедрения. Обзор предоставляет ориентированный на принятие решений эталон для разработки надёжных, масштабируемых и заслуживающих доверия решений DSS/DT для устойчивой и климатоустойчивой аквакультуры. Синтезирует 80 исследований (2010–2025) по DSS и DT в аквакультуре с акцентом на готовность, валидацию и внедрение; выявляет барьеры от исследований до фермы, а также доминирующие технические и социально-экономические препятствия; предлагает направления будущих исследований для надёжных DT/DSS.