La ricerca introduce la dinamica topologica di ordine superiore, aprendo nuove frontiere nella scienza e nella tecnologia
Pubblicazione sottoposta a revisione paritaria
Queen Mary University of London
La dinamica topologica di ordine superiore combina interazioni di ordine superiore, topologia e dinamiche non lineari, dando origine a nuovi fenomeni emergenti. Questi fenomeni codificano informazioni che possono trasformare radicalmente la nostra comprensione dei sistemi complessi.
Un rivoluzionario studio condotto dalla professoressa Ginestra Bianconi della Queen Mary University of London, in collaborazione con ricercatori internazionali, ha svelato un nuovo quadro interpretativo per la comprensione dei sistemi complessi. Pubblicato su Nature Physics, questo studio pionieristico inaugura il campo della dinamica topologica di ordine superiore, rivelando come la geometria nascosta delle reti influenzi fenomeni che vanno dall’attività cerebrale all’intelligenza artificiale.
“I sistemi complessi come il cervello, il clima e l’intelligenza artificiale di nuova generazione si basano su interazioni che vanno oltre le semplici relazioni a coppie. Il nostro studio evidenzia il ruolo cruciale delle reti di ordine superiore, strutture che catturano le interazioni tra più elementi, nel determinare le dinamiche di questi sistemi”, ha spiegato la professoressa Bianconi.
Integrando la topologia discreta con le dinamiche non lineari, la ricerca mostra come i segnali topologici—variabili dinamiche definite su nodi, spigoli, triangoli e altre strutture di ordine superiore—guidino fenomeni come la sincronizzazione topologica, la formazione di pattern e la percolazione triadica. Queste scoperte non solo approfondiscono la comprensione dei meccanismi alla base delle neuroscienze e della scienza del clima, ma aprono anche la strada a nuovi algoritmi di apprendimento automatico ispirati alla fisica teorica.
“Il risultato sorprendente che emerge da questa ricerca”, ha aggiunto la professoressa Bianconi, “è che operatori topologici, come il Topological Dirac Operator, offrono un linguaggio comune per affrontare la complessità, gli algoritmi di intelligenza artificiale e persino la fisica quantistica”.
Dai ritmi sincronizzati dell’attività cerebrale ai modelli dinamici del sistema climatico, lo studio stabilisce un legame tra strutture topologiche ed emergenza di comportamenti complessi. I ricercatori dimostrano, ad esempio, che lacune topologiche di ordine superiore nelle reti possono localizzare stati dinamici, con potenziali applicazioni nella memorizzazione delle informazioni e nel controllo neurale. Nel campo dell’intelligenza artificiale, questo approccio potrebbe portare allo sviluppo di algoritmi che imitano l’adattabilità e l’efficienza dei sistemi naturali.
“La capacità della topologia di strutturare e guidare le dinamiche è una svolta fondamentale”, ha aggiunto la professoressa Bianconi. “Questa ricerca pone le basi per un’ulteriore esplorazione dei sistemi dinamici topologici e delle loro applicazioni, dalla ricerca neuroscientifica alla formulazione di nuovi algoritmi di IA.”
Questo studio è il frutto di una collaborazione tra alcuni dei più importanti studiosi di istituzioni in Europa, Stati Uniti e Giappone, dimostrando il valore della ricerca interdisciplinare. “Il nostro lavoro dimostra che la fusione tra topologia, reti di ordine superiore e dinamiche non lineari può fornire risposte ad alcune delle domande più urgenti della scienza odierna”, ha concluso la professoressa Bianconi.
Questo comunicato stampa è basato sull’articolo “Topology shapes dynamics of higher-order networks”, in pubblicazione su Nature Physics il 19 febbraio 2025 alle 10:00 (ora di Londra).
DOI: 10.1038/s41567-024-02757-w
URL: https://www.nature.com/articles/s41567-024-02757-w
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