Eine bahnbrechende Studie unter der Leitung von Professor Ginestra Bianconi von der Queen Mary University of London in Zusammenarbeit mit internationalen Forschern hat einen transformativen Rahmen für das Verständnis komplexer Systeme vorgestellt. Veröffentlicht in NaturphysikDiese wegweisende Studie legt das neue Feld der topologischen Dynamik höherer Ordnung fest und zeigt, wie die verborgene Geometrie von Netzwerken alles von der Gehirnaktivität bis zur künstlichen Intelligenz prägt.
„Komplexe Systeme wie das Gehirn, das Klima und die künstliche Intelligenz der nächsten Generation beruhen auf Interaktionen, die über einfache paarweise Beziehungen hinausgehen. Unsere Studie zeigt die kritische Rolle von Netzwerken höherer Ordnung, Strukturen, die Multi-Körper-Interaktionen erfassen, bei der Gestaltung der Dynamik von Solche Systeme „, sagte Professor Bianconi.
Durch die Integration diskreter Topologie in die nichtlineare Dynamik zeigt die Forschung, wie topologische Signale, dynamische Variablen an Knoten, Kanten, Dreiecken und anderen Strukturen höherer Ordnung, Antriebsphänomene wie topologische Synchronisation, Musterbildung und triadische Perkolation definiert werden. Diese Erkenntnisse verbessern nicht nur das Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen in der Neurowissenschaft und in der Klimawissenschaft, sondern erstellen auch den Weg für revolutionäre maschinelle Lernalgorithmen, die von der theoretischen Physik inspiriert sind.
„Das überraschende Ergebnis, das aus dieser Forschung hervorgeht“, fügte Professor Bianconi hinzu, dass topologische Operatoren einschließlich des topologischen Dirac -Operators eine gemeinsame Sprache für die Behandlung von Komplexität, AI -Algorithmen und Quantenphysik anbieten. „
Von den synchronisierten Rhythmen der Gehirnaktivität bis zu den dynamischen Mustern des Klimasystems stellt die Studie einen Zusammenhang zwischen topologischen Strukturen und neuem Verhalten her. Beispielsweise zeigen die Forscher, wie löcher höherer Ordnung in Netzwerken dynamische Zustände lokalisieren können und potenzielle Anwendungen für die Speicherung von Information und die neuronale Kontrolle anbieten. In künstlicher Intelligenz kann dieser Ansatz zur Entwicklung von Algorithmen führen, die die Anpassungsfähigkeit und Effizienz natürlicher Systeme nachahmen.
„Die Fähigkeit der Topologie, sowohl die Struktur als auch die Antriebsdynamik zu fördern, ist ein Spielveränderer“, fügte Professor Bianconi hinzu. Diese Forschung schafft die Grundlage für die weitere Erforschung dynamischer topologischer Systeme und ihrer Anwendungen, vom Verständnis der Gehirnforschung bis zur Formulierung neuer AI -Algorithmen. „
Diese Studie vereint die Führung von Institutionen in Europa, den USA und Japan, die die Macht der interdisziplinären Forschung zeigen. „Unsere Arbeit zeigt, dass die Fusion von Topologie, Netzwerken höherer Ordnung und nichtlinearer Dynamik Antworten auf einige der dringendsten Fragen der heutigen Wissenschaft liefern kann“, bemerkte Professor Bianconi.
