Advancing Digital Twin Development for Fisheries Resource Management: What are the Advantages of More Complex Models?

• Project/Area Number: 25K09245
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 40030:Aquatic bioproduction science-related
• Research Institution: Fisheries Research and Education Agency
• Principal Investigator: 市野川 桃子 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産資源研究所(横浜), グループ長 (30470131)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡村 寛 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (40371942)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: 管理戦略評価 / デジタルツイン / シミュレーション / 漁獲管理 / 資源評価

Outline of Research at the Start

本研究は，MSE（管理戦略評価）のデジタルツイン化の実現可能性を検討し，水産資源管理への効果を定量的に評価するものである．既存のMSEプログラムに段階的に複雑さと現実性を導入し，パラレルコンピューティングやAI技術を活用して，シミュレーション結果を効率的に解析する．特に，資源量推定の不確実性や環境・気候変動の影響，即時的データの利用，漁獲量制限以外の管理方策などを考慮し，デジタルツイン化による利点を明らかにする．これにより，MSEの複雑化・現実化の効果を定量的に示し，デジタルツイン化に向けた技術基盤を整備する．