网控世界 融通未来

2016-08-16 15:49王涵
科学中国人 2016年7期
关键词:网络系统协调性耦合

王涵

如果用一个词来形容我们现在生活着的这个世界,那就是“网”。现代科技尤其是互联网技术的进步,推动了社会的发展。人们的认知越来越多,世界变得越来越“小”。大家就像生活在一张“大网”里,这张网包罗万象、高度融合,各种元素、环节盘根交错,互相交叉,互相联系……

对复旦大学青年教授卢文联来说,他所研究的世界就可以用“网络”这个词来描述。不管是他所研究的对象——网络化系统,包括计算机科学、人工智能、复杂系统等;还是他所接触的学科和人,包括数学、工程、生物、医学、计算机科学、社会科学甚至还有金融、管理等领域及领域里的人,都有着“网”的特性或和“网”有着千丝万缕的联系。

万变不离其“宗”

“脑科学”大概是近几年来科技研究领域里最热的话题之一了。它的兴起与人类一直以来对大脑的探索欲望有着紧密的联系。但令人遗憾的是,时至今日,大脑依旧是人类认知的黑洞。

人类大脑大约有1000亿个神经元,它们究竟是怎么连接、如何工作的?人类能否能制作模拟人脑的人工神经元……了解大脑的生物学原理,包括从遗传基础到神经网络机制,是21世纪最主要的科学挑战之一。这个领域的发展将解开脑的奥秘,而且将会对社会发展的多方面有深远影响。脑科学的研究同时催生了计算神经科学。计算神经科学是一门跨领域的交叉学科,科学家们意图把实验神经科学和理论研究联系在一起,运用物理、数学以及工程学的概念和分析工具来研究大脑的功能。

“对我来说,不管是数据,计算机科学、人工智能还是各种复杂系统,我们都试图通过网络化的方式建模,然后通过独特的数学工具来描述它……”俗语有云:万变不离其宗,不管万事万物如何变化,它都离不开一条基本的规律。但是如何拨开繁冗的各种表象,直击事物的本质和规律?在卢文联和他的研究伙伴们这里,数学就是这么一门帮助人们寻找规律的基础性学科。数学之美,在于它能通过抽象化和逻辑推理的使用,通过计数、计算、量度和对物体形状及运动的观察和分析,来实现对事物的精确表达和完美演绎。

卢文联与数学的“渊源”自小就开启。他的母亲是小学数学老师,潜移默化下,他对这门学科的爱好一直多于其他学科。高中毕业后,他以优异成绩考取复旦大学数学系,自此踏上了数学研究的大门。

因为有兴趣爱好作为基础,卢文联攀爬起象牙塔来显得“还挺轻松”,先后于2000年和2005年获得复旦大学数学系本科和博士学位,且博士论文获得“全国优秀博士论文”,而他所在的团队是国际上最早把不连续激发函数引入到人工神经网络的团队之一。

也因为有兴趣作为指引,驱使卢文联用好奇的视角去不断寻找自己感兴趣的研究方向:从最初关注应用数学,到研究生时“情定”神经网络数学方法及应用,包括之后在人工智能、计算系统生物学,非线性动力系统和复杂网络系统的协调性研究等领域里翱翔探索,期间多次转换方向,越做越精细,但其实也是“万变不离其宗”,一直坚持到现在。

为拓展自己的视野,卢文联于2005年至2007年到德国莱比锡马普科学数学所从事博士后研究工作,其后于2012年至2014年在英国华威大学计算机系担任欧盟玛丽居里研究员。两次游居海外学习和工作,使他获益匪浅。简单的科研环境让他能够静下心来做科研,期间顺利完成了各个科研方向的转换。值得一提的是,借助项目资助,他还有机会到欧洲等地去学习和交流,期间接触了很多不同学科背景的人,包括数学、工程、气象和电力等领域的专家。尽管在沟通交流的过程中,不同国家、不同领域的人或多或少都会有所隔阂,但在卢文联看来,发现并尽力去打破、弥补这些隔阂,从而实现多领域的沟通是件“非常值得”“非常有意思”的事情。这些沟通和交流工作为他之后在交叉学科领域里的一些合作项目埋下了良好伏笔。

当研究逐渐深入、细化,卢文联对数学的神奇魅力领略得越深。

“你会发现把数学作为工具到哪儿都是有用的,而且非常有意思的是,不同问题的内核其实可以归结为几种类型的数学问题,比方神经网络学习算法的收敛性可以归结为动力系统的稳定性问题;神经网络系统信息传递的形态可以归结为网络化系统的分析问题等。我们有一套数学工具,可以将他们放在不同的环境背景下去演化改进,用于解决生物、医学、物理等领域里不同的实际工作问题……”

从早期只是单纯的喜欢到后来逐渐深入其中,领略更深层次的奥妙和作用,卢文联通过多年的科研磨砺,早已褪去了当年的稚嫩走向成熟,而他对数学的喜欢也是由表及里,愈加深厚。正是这把钥匙,为他打开了神经网络研究的大门——

神奇神经网络研究

2015年,卢文联领衔的“复杂耦合网络系统的协调性行为分析与控制”项目荣获教育部高等学校优秀科研成果二等奖。这一项目向世人展示了一个看似复杂,其实可以从中找到规律的“神秘网络世界”。

从互联网到通讯网、从电力网到交通网,复杂耦合网络系统的协调性行为表现为网络通过节点间的局部相互作用实现整体化行为,对于理解网络系统的行为和实现其控制有重要的意义。不仅如此,随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络协调性已成为影响系统性能的重要因素。因此,复杂耦合网络系统的协调性分析与控制在智能控制、电路系统、模式识别以及生命科学和社会科学中有着越来越着重要的应用。

卢文联和他的研究团队通过这一项目提出了一系列的新观点和新方法,对于复杂耦合网络系统的牵制稳定性、分群同步和系统性,以及各类耦合特性对于协调性的影响,完成了一系列独特的工作,包括首次提出了通过牵制单个节点实现网络的整体稳定性、分别揭示了非线性耦合函数和动态演化耦合结构对于复杂耦合网络系统协调性的影响等,被系统控制和信息科学等领域20多个国家的知名学者正面评价并且采用。

事实上,在卢文联和他研究伙伴这里,利用网络化系统方法研究世界就是这么神奇:人们可以通过它来避免电网因为相位出现异步而导致的大面积崩溃和故障;也可以让机器人、航空器、车辆和轮船等在一个有限的范围内保持通讯协调;科学家甚至还能可以通过它研究群聚行为,避免大规模情绪行为带来的冲撞而造成重大的安全问题……endprint

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