Melyik rendszerek omolhatnak össze dominószerűen? A tudósok már tudják a választ

Mi köze lehet egy világjárványnak a közlekedési dugókhoz vagy a pénzügyi válságokhoz? Hogyan tudják a tudósok előre jelezni, mikor omlik össze egy bonyolult rendszer – és miért válhat ez életbevágóvá a következő évtizedben? A HUN-REN AI Symposium 2025 rendezvényén bemutatott legfrissebb kutatások nemcsak választ adnak ezekre a kérdésekre, hanem új tudományos távlatokat is nyitnak: olyan hálózatokat mutatnak be, amelyek láthatatlanul, mégis meghatározó módon szövik át a világunkat – a biológiától a közgazdaságtanon át a mesterséges intelligenciáig.

Új távlatokat nyithat a hálózattudomány az összetett rendszerek elemzésében

Milyen szerepet játszanak a hálózatok a mindennapi életünkben? Mi a közös a járványok terjedésében és a forgalomirányításban? Hogyan segíthetik mindezeket az adatvezérelt kutatások? Sok más mellett ezek is kiderülnek a HUN-REN AI Symposium 2025 rendezvényén május 8. és 10. között a Várkert Bazárban, ahol a világ vezető AI szakértői és tudósai hozzák magukkal a téma legfrissebb híreit, érdekességeit.

A hálózattudomány egyre fontosabb szerepet játszik a komplex, egymással összekapcsolt rendszerek megértésében, legyen szó társadalmi kapcsolatokról, biológiai folyamatokról, kommunikációs struktúrákról vagy pénzügyi hálózatokról. A terület matematikai modellezésen és számítási technikákon alapul, lehetővé téve a rejtett mintázatok feltárását, a kapcsolatok optimalizálását és a rendszerek ellenálló képességének növelését.

Külön figyelmet kapnak a láncreakciószerű meghibásodások

A legújabb kutatások a gráfelmélet, a hálózati dinamika és a mesterséges intelligenciára épülő elemzések kombinációjával vizsgálják a hálózatok működését. Külön figyelmet kapnak a láncreakciószerű meghibásodások, az új viselkedésformák és a hálózatok hatékonyságának javítása. Az alkalmazások széleskörűek: a járványok terjedésének modellezésétől a kiberbiztonságon át a forgalomirányításig és a gazdasági rendszerek elemzéséig terjednek. A szakterület fejlődését az interdiszciplináris megközelítések és az adatvezérelt kutatások is jelentősen támogatják.

Barabási Albert-László professzor a bostoni Northeastern University elismert kutatója, a Center for Complex Network Research igazgatója. 1999-ben fedezte fel a skálafüggetlen hálózatokat, és bevezette a Barabási–Albert modellt, amely alapjaiban változtatta meg a hálózatok megértését a biológiától az internetig. Tudományos munkáját számos nemzetközi elismerés övezi.

Stefan Thurner professzor a Bécsi Orvostudományi Egyetem és a Complexity Science Hub Vienna vezető kutatója, több mint 290 publikációval. Munkássága átfogja a fizikát, matematikát, hálózatelméletet, valamint az élettudományokat, közgazdaságtant és társadalomtudományokat. Három szabadalom tulajdonosa, a Santa Fe Intézet és a Nanyang Egyetem vendégprofesszora, a komplex rendszerek egyik legelismertebb szakértője.

A negyedik szekció további részleteiről és az eseményről bővebben itt lehet olvasni.