Una colaboración internacional en la que participan investigadores del IC1 demuestra cómo la topología sostiene la complejidad en el cerebro, el clima y la inteligencia artificial.
Un equipo internacional de investigadores incluyendo a los investigadores Ana P Millán Vidal y Joaquín J Torres Agudo, pertenecientes al Instituto Carlos I de Física Teórica y Computacional (IC1), y liderado por la profesora Ginestra Bianconi de la Universidad Queen Mary de Londres, ha desarrollado un nuevo marco teórico para entender sistemas complejos como el cerebro, el clima y la inteligencia artificial. En este estudio recientemente publicado en la prestigiosa revista científica Nature Physics, demuestran el papel clave de las redes de orden superior, que capturan las interacciones entre múltiples elementos del sistema a la vez, controlando la dinámica de estos sistemas.
Combinando herramientas matemáticas de topología discreta y dinámica no lineal, la investigación destaca cómo las señales topológicas —variables dinámicas definidas en nodos, aristas, triángulos y otras estructuras de orden superior— impulsan fenómenos como la sincronización topológica, la formación de patrones y la percolación triádica. Estos hallazgos no solo amplían la comprensión de los mecanismos subyacentes en neurociencia y ciencias climáticas, por ejemplo, sino que también abren la puerta a algoritmos revolucionarios de aprendizaje automático inspirados en la física teórica.
Esta investigación propone un cambio de paradigma, centrando la topología como base para estructurar la dinámica de los sistemas complejos. Uno de los principales resultados de esta investigación es que los operadores topológicos, que definen las interacciones de las señales topológicas de orden superior, ofrecen un lenguaje común para tratar la complejidad, los algoritmos de inteligencia artificial y la física cuántica. Este estudio establece además una conexión entre las estructuras topológicas y los comportamientos emergentes que abarca desde los ritmos sincronizados de la actividad cerebral hasta los patrones dinámicos del sistema climático. En inteligencia artificial, este enfoque podría conducir al desarrollo de algoritmos que imiten la adaptabilidad y eficiencia de los sistemas naturales.
Este estudio es el resultado de la colaboración de investigadores de primer nivel de instituciones de Europa (incluyendo la U. de Granada), Estados Unidos y Japón, evidenciando el impacto de la investigación interdisciplinaria.
Referencia del articulo: A.P. Millán, H. Sun, L. Giambagli, R. Muolo, T. Carletti, J.J. Torres, F. Radicchi, J. Kurths and G. Bianconi «Topology shapes dynamics of higher-order networks», Nature Physics, (2025)
