同济大学物理科学与工程学院、上海自主智能无人系统科学中心教授严钢团队在复杂系统自主推理方面取得新成果。他们提出数据驱动的复杂系统自主推理新框架，实现了结构信息不完整和强噪声场景下的鲁棒推理，为自动化、智能化地发现真实复杂系统的底层原理提供了重要基础和算法支撑。值得一提的是，这一算法能有效验证SARS等全球性传染病的早期传播行为。相关成果日前在线发表于《自然—计算科学》。

　　复杂系统是由大量节点相互作用形成的非平凡系统，例如无人集群系统、物联网、神经元网络、社会信息网络等。很多学科领域都积累了关于实际复杂系统的大量观测数据，主要包括网络结构和节点活动序列。

　　以往的研究着重于单节点或少量节点动态方程的推理，而包含大量节点的复杂网络系统不仅节点活动数据含有噪声，而且网络结构数据可能不准确，节点的自身动力学可能具有异质性，系统宏观行为可能会掩盖节点之间动态耦合的微观机制。

　　为克服这些挑战，研究团队融合全局和局部两个视角，提出了新的复杂系统自主推理框架。该算法能够高效、准确地从观测数据中推理出隐藏的网络动力学方程，为自动发现复杂系统的底层原理提供了有效的新途径。

　　该算法框架具有很强的鲁棒性，能对抗观测数据中的缺失边、伪连边、观测噪声、关联噪声、内禀随机性等不确定性，在宏观行为同步较强时仍能够实现推理。

　　论文第一作者高婷婷说，“与以往针对单个体或少量个体的智能推理方法相比，该研究提出的方法能在更复杂、非正交项空间中进行搜索，而且在针对数据不确定性的5个模型系统测试中均表现更优。”

　　（张双虎 黄辛）