拓扑如何驱动大脑，气候和AI的复杂性
作者：by Queen Mary, University of London
由伦敦皇后大学的Ginestra Bianconi教授领导的一项研究与国际研究人员合作，推出了一个理解复杂系统的变革性框架。
发表在自然物理学， 这纸建立高阶拓扑动态的新领域，揭示网络的隐藏几何形状如何塑造从大脑活动到人工智能。
“诸如大脑，气候和下一代人工智能之类的复杂系统依赖于超越简单成对关系的相互作用。我们的研究揭示了高阶网络的关键作用，即捕获多体相互作用的结构，在塑造了塑造的动力学方面这种系统，”比安科尼教授说。
通过将离散拓扑与非线性动力学整合，该研究突出了拓扑信号，在节点，边缘，三角形和其他高阶结构上定义的动力学变量如何，驱动现象，例如拓扑同步，模式形成和三基色渗透。
这些发现不仅可以提高对神经科学中基本机制的理解气候科学但也为受理论物理学启发的革命机器学习算法铺平了道路。
Bianconi教授补充说：“这项研究产生的令人惊讶的结果是，包括拓扑狄拉克操作员在内的拓扑操作员为治疗复杂性，AI算法和量子物理学提供了一种通用语言。”
从同步的节奏大脑活动对于气候系统的动态模式，研究建立了拓扑结构与新兴行为之间的联系。例如，研究人员展示了网络中的高阶孔如何定位动态状态，从而在信息存储和神经控制中提供潜在的应用。
在人工智能中，这种方法可能导致模仿自然系统的适应性和效率的算法的发展。
Bianconi教授补充说：“拓扑结构和驱动动力学的能力是改变游戏规则的能力。”“这项研究为进一步探索动态拓扑系统及其应用奠定了基础大脑研究制定新的AI算法。”
这项研究汇集了来自欧洲，美国和日本机构的领导思想，展示了跨学科研究的力量。
比安科尼教授总结说：“我们的工作表明，拓扑，高阶网络和非线性动态的融合可以为当今科学中一些最紧迫的问题提供答案。”
更多信息：AnaP.Millân等人，拓扑形状的高阶网络动力学，自然物理学（2025）。doi：10.1038/s41567-024-02757-W
引用：拓扑如何推动大脑，气候和AI的复杂性（2025年，2月19日）检索2025年2月20日摘自https://phys.org/news/2025-02-topology-complexity-brain-climate-ai.html
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