Когнитивный цифровой океан: интеграция квантово-гибридных вычислений, цифровых двойников и графовых нейросетей для управления биоресурсами и флотом

В статье представлена концепция «Когнитивного цифрового океана» (Cognitive Digital Ocean, CDO) – многоуровневой кибер-физической системы управления рыбохозяйственным комплексом, интегрирующей квантово-гибридные вычисления, физически-информированные нейронные сети (PINN), графовые нейронные сети (GNN), иерархию цифровых двойников (от генома до глобального океана) и фрактальный анализ пространственного распределения биоресурсов. Особое внимание уделено судостроительному аспекту: представлены математические модели судовой энергетической установки (СЭУ), винта регулируемого шага (ВРШ), пропульсивного комплекса и гидродинамики корпуса. Показано, что решение фундаментальной задачи тысячелетия – уравнений Навье-Стокса – на квантовых компьютерах открывает принципиальные возможности для гидродинамического прогнозирования с горизонтом до 30 дней. Система нацелена на решение стратегических задач Росрыболовства до 2030 года: рост производства на 25%, цифровую трансформацию и технологический суверенитет. Рассмотрены ограничения применимости квантовых методов и предложены инженерные обходные пути.

1. FAO. The State of World Fisheries and Aquaculture 2024. – Rome. 2024.

2. Пелешенко В.А. Автоматизированная система управления траловым комплексом // Рыбное хозяйство. 2022. № 3. С. 79-89. DOI: 10.37663/0131-6184-2022-3-79-89

3. Пелешенко В.А. Автоматизированный активный траловый комплекс // Рыбное хозяйство. 2022. № 4. С. 93-99. DOI: 10.37663/0131-6184-2022-4-93-99

4. Пелешенко В.А. Применение технологии цифрового двойника для моделирования и автоматизированного изготовления рыбопромысловых узловых соединений // Рыбное хозяйство. 2022. № 5. С. 103-107. DOI: 10.37663/0131-6184-2022-5-103-107

5. Стратегия развития рыбохозяйственного комплекса РФ до 2030 года. – Утв. Правительством РФ.

6. Успешный год: российские специалисты разработали систему прогнозирования промысловой обстановки с помощью ИИ // Росрыболовство. 2026.

7. Potential quantum advantage for simulation of fluid dynamics // Physical Review Research. 2025. Vol. 7. No. 1.

8. A Pathway to Practical Quantum Advantage in Solving Navier-Stokes Equations. 2025.

9. Пелешенко В.А. Особенности и способы автоматизированной борьбы с обрастанием корпусов рыбопромысловых судов // Рыбное хозяйство. 2021. № 5. С. 114-117. DOI: 10.37663/0131-6184-2021-5-114-117

10. Разработка и создание роботизированной подводной очистки морской техники // Презентация. 2022.

11. Wickberg A., Lidström S. The Digital Twin of the Ocean: a new tool for managing the oceans? // ICES Journal of Marine Science. 2025.

12. European Digital Twin Ocean (EU DTO) // Mercator Ocean International. 2026.

13. Gaitan F. Quantum algorithm for solving the NavierStokes nonlinear partial differential equations // Advanced Quantum Technologies. 2021.

14. Clay Mathematics Institute. Millennium Prize Problems: Navier-Stokes Equation.

15. Matsuta T., Furue R. Formulation and evaluation of ocean dynamics problems as optimization problems for quantum annealing machines // PLOS ONE. 2025.

16. Formulation and evaluation of ocean dynamics as QA problems // PLOS ONE. 2025.

17. A multi-ansatz variational quantum solver for compressible flows // Acta Mechanica Sinica. 2026.

18. Schrödinger-Navier-Stokes Equation for the Quantum Simulation of Navier-Stokes Flows // arXiv. 2026.

19. A quantum lattice Boltzmann method for solving the Navier-Stokes systems with a linearized nonequilibrium collision operator and modular circuit // Physics of Fluids. 2026.

20. Linearization Scheme of Shallow Water Equations for Quantum Algorithms // arXiv. 2025.

21. Раков А.И., Севастьянов Н.Б. Проектирование промысловых судов. – Л.: Судостроение. 1990.

22. Холодилин А.Н., Шмаков В.Н. Сопротивление воды движению судов. – СПб.: Судостроение. 2004.

23. Папмель Э.Э. Гребные винты. – Л.: Судпромгиз. 1961.

24. Короткин И.М., Розенштейн М.М. Винты регулируемого шага. – Л.: Судостроение. 1972.

25. Возницкий И.В., Пунда А.С. Судовые дизельные установки. – М.: Транспорт. 1993.

26. Mandelbrot B.B. The fractal geometry of nature. – New York: Freeman. 1982.

27. On the fractal modelling of biomass distributions: An application to size class in fisheries. 2025.

28. Harte J. Maximum entropy and ecology: a theory of abundance, distribution, and energetics. – Oxford University Press. 2011.

29. Levy trajectories of Peruvian purse-seiners as an indicator of the spatial distribution of anchovy. 2025.

30. Connecting the DOTs: An exploratory study of global activities and collaboration potential for Digital Ocean Twins // G7 FSOI. 2026.

31. Iliad Digital Twins of the Ocean: architecture and components 2025.

32. OGC Sensor Web Enablement standards // Open Geospatial Consortium. 2025.

33. Predicting trawl catches using environmental DNA // ICES Journal of Marine Science. 2024.

34. Monthly eDNA Metabarcoding Data From the Coastal North Sea Area Align With Fish Species-Specific Life Cycle Events // Wiley. 2025.

35. Agmata A., Guðmundsson S. Convolutional-LSTM approach for temporal catch hotspots (CATCH) // Biology Methods and Protocols. 2025.

36. Модель взаимодействия стаи рыб с тралом. 2025.

37. Габрюк В.И. Механика орудий рыболовства в математических моделях, алгоритмах, компьютерных программах. – Владивосток: Дальрыбвтуз. 2011.

38. Габрюк В.И. Компьютерные технологии в промышленном рыболовстве. – М.: Колос. 1995.

39. Пелешенко В.А., Розенштейн М.М. Влияние относительного удлинения на гидродинамические характеристики траловых распорных досок // Рыбное хозяйство. 2017. № 2. С. 93-95.

40. Пелешенко В.А., Розенштейн М.М. Зависимость показателя распорной силы разноглубинных траловых распорных досок от толщины профиля // Известия КГТУ. 2017. № 46. С. 34-45.

41. Sutton R.S., Barto A.G. Reinforcement learning: An introduction. – MIT Press. 2018.

42. Schulman J., Wolski F., Dhariwal P., et al. Proximal Policy Optimization Algorithms // arXiv. 2017.