Une étude dirigée par le professeur Ginestra Bianconi de l'Université Queen Mary de Londres, en collaboration avec des chercheurs internationaux, a dévoilé un cadre transformateur pour comprendre les systèmes complexes.
Publié dans Physique de la natureCet article établit le nouveau domaine de la dynamique topologique d'ordre supérieur, révélant comment la géométrie cachée des réseaux façonne tout, de l'activité cérébrale à l'intelligence artificielle.
«Des systèmes complexes comme le cerveau, le climat et l'intelligence artificielle de nouvelle génération reposent sur des interactions qui s'étendent au-delà des relations simples. Notre étude révèle le rôle essentiel des réseaux d'ordre supérieur, des structures qui capturent les interactions multi-corps, dans la formation de la dynamique de la dynamique de Ces systèmes », a déclaré le professeur Bianconi.
En intégrant la topologie discrète à la dynamique non linéaire, la recherche met en évidence comment les signaux topologiques, les variables dynamiques définies sur les nœuds, les bords, les triangles et d'autres structures d'ordre supérieur, les phénomènes de conduite tels que la synchronisation topologique, la formation de motifs et la percolation triadique.
Ces résultats avancent non seulement la compréhension des mécanismes sous-jacents des neurosciences et de la science du climat, mais ouvrent également la voie à des algorithmes révolutionnaires d'apprentissage automatique inspirés par la physique théorique.
« Le résultat surprenant qui émerge de cette recherche », a ajouté le professeur Bianconi, « est que les opérateurs topologiques, y compris l'opérateur topologique Dirac, offrent un langage commun pour traiter la complexité, les algorithmes d'IA et la physique quantique. »
Des rythmes synchronisés de l'activité cérébrale aux modèles dynamiques du système climatique, l'étude établit un lien entre les structures topologiques et le comportement émergent. Par exemple, les chercheurs montrent comment les trous d'ordre supérieur dans les réseaux peuvent localiser les états dynamiques, offrant des applications potentielles dans le stockage d'informations et le contrôle neuronal.
Dans l'intelligence artificielle, cette approche peut conduire au développement d'algorithmes qui imitent l'adaptabilité et l'efficacité des systèmes naturels.
« La capacité de la topologie à la structure et à la dynamique de la structure est un changement de jeu », a ajouté le professeur Bianconi. « Cette recherche ouvre la voie à une exploration plus approfondie des systèmes topologiques dynamiques et de leurs applications, de la compréhension de la recherche sur le cerveau à la formulation de nouveaux algorithmes d'IA. »
Cette étude rassemble les principaux esprits des institutions à travers l'Europe, les États-Unis et le Japon, présentant le pouvoir de la recherche interdisciplinaire.
« Notre travail démontre que la fusion de la topologie, des réseaux d'ordre supérieur et des dynamiques non linéaires peut fournir des réponses à certaines des questions les plus urgentes de la science aujourd'hui », conclut le professeur Bianconi.
