Российские учёные из РЭУ им. Г.В. Плеханова вместе с коллегами из Индии предложили новый способ управления сложными сетевыми системами, в которых одновременно царят порядок и хаос. Об этом «Жуковский.Life» сообщили в пресс-службе университета. Метод основан на использовании адаптивных связей высоких порядков.
Исследователи доказали, что с помощью их подхода можно гибко менять режимы работы сети: вызывать «химерное состояние» (сосуществование порядка и хаоса), полностью синхронизировать систему или создавать устойчивые кластеры с противофазной работой элементов.
Особенно эффективно метод показал себя в сетях типа «мир тесен», которые часто встречаются в реальной жизни — от социальных связей до нейронных ансамблей мозга.
«Мы продемонстрировали, что адаптация связей высоких порядков служит мощным инструментом для целенаправленного конструирования динамических режимов в сложных сетях. Это открывает возможность не просто предсказывать, а активно формировать коллективное поведение сложных многокомпонентных систем», — подчеркнул ведущий научный сотрудник НИИ прикладного ИИ и цифровых решений РЭУ им. Г.В. Плеханова Андрей Андреев.
Работа имеет фундаментальное значение и открывает перспективы для создания новых технологий. В частности, метод может быть применён в нейротехнологиях для разработки терапии эпилепсии и нейродегенеративных заболеваний, в искусственном интеллекте — для создания новых архитектур нейросетей, а также для управления киберфизическими системами, такими как «умные» города и сети датчиков. Результаты исследования опубликованы в авторитетном международном журнале Chaos.
Исследование турбулентности и методов управления вихрями имеет важное прикладное значение. Ранее хаотичные потоки было крайне сложно предсказывать и контролировать. Новый подход, основанный на стабилизации вихрей с помощью малого внешнего воздействия, открывает перспективы для более точного прогнозирования поведения сложных динамических систем, таких как океанические и атмосферные течения, что может повысить точность метеопрогнозов и климатических моделей.