同濟(jì)大學(xué)物理科學(xué)與工程學(xué)院、上海自主智能無(wú)人系統(tǒng)科學(xué)中心教授嚴(yán)鋼團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜系統(tǒng)自主推理方面取得新成果。他們提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜系統(tǒng)自主推理新框架，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)信息不完整和強(qiáng)噪聲場(chǎng)景下的魯棒推理，為自動(dòng)化、智能化地發(fā)現(xiàn)真實(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的底層原理提供了重要基礎(chǔ)和算法支撐。值得一提的是，這一算法能有效驗(yàn)證SARS等全球性傳染病的早期傳播行為。相關(guān)成果日前在線發(fā)表于《自然—計(jì)算科學(xué)》。

復(fù)雜系統(tǒng)是由大量節(jié)點(diǎn)相互作用形成的非平凡系統(tǒng)，例如無(wú)人集群系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、社會(huì)信息網(wǎng)絡(luò)等。很多學(xué)科領(lǐng)域都積累了關(guān)于實(shí)際復(fù)雜系統(tǒng)的大量觀測(cè)數(shù)據(jù)，主要包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)活動(dòng)序列。

以往的研究著重于單節(jié)點(diǎn)或少量節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)方程的推理，而包含大量節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不僅節(jié)點(diǎn)活動(dòng)數(shù)據(jù)含有噪聲，而且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)可能不準(zhǔn)確，節(jié)點(diǎn)的自身動(dòng)力學(xué)可能具有異質(zhì)性，系統(tǒng)宏觀行為可能會(huì)掩蓋節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)耦合的微觀機(jī)制。

為克服這些挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)融合全局和局部?jī)蓚€(gè)視角，提出了新的復(fù)雜系統(tǒng)自主推理框架。該算法能夠高效、準(zhǔn)確地從觀測(cè)數(shù)據(jù)中推理出隱藏的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)方程，為自動(dòng)發(fā)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的底層原理提供了有效的新途徑。

該算法框架具有很強(qiáng)的魯棒性，能對(duì)抗觀測(cè)數(shù)據(jù)中的缺失邊、偽連邊、觀測(cè)噪聲、關(guān)聯(lián)噪聲、內(nèi)稟隨機(jī)性等不確定性，在宏觀行為同步較強(qiáng)時(shí)仍能夠?qū)崿F(xiàn)推理。

論文第一作者高婷婷說(shuō)，“與以往針對(duì)單個(gè)體或少量個(gè)體的智能推理方法相比，該研究提出的方法能在更復(fù)雜、非正交項(xiàng)空間中進(jìn)行搜索，而且在針對(duì)數(shù)據(jù)不確定性的5個(gè)模型系統(tǒng)測(cè)試中均表現(xiàn)更優(yōu)。”(張雙虎 黃辛)

關(guān)鍵詞： 復(fù)雜系統(tǒng) 全球性傳染病早期傳播 無(wú)人集群系統(tǒng) 觀測(cè)數(shù)據(jù)