突破性演演算法：從動態資料自動建構超圖模型，揭開大腦高階互動之謎

在傳統網路分析中，科學家們通常專注於節點之間的兩兩連結。然而，現實世界中的複雜系統往往涉及多個元素之間的集體互動，這正是超圖理論大顯身手的領域。超圖透過「超邊」概念，能夠精準描述三個以上節點（或節點群組）之間的互動關係，例如魚群集體遊動、蜂群協作，或是大腦區域間的協同運作。

過往研究多聚焦於「已知超圖結構預測系統行為」，但聖塔菲研究所的張元釗博士團隊反其道而行，在《自然通訊》發表了一項創新演演算法。這個工具僅需觀察系統的時序資料（如定期採集的腦波記錄），就能逆向推匯出潛在的超圖結構，完全不需要預先了解系統運作機制。「這正是最大優勢所在」張博士強調，「它讓我們能探索那些內部機制尚屬未知的複雜系統。」

研究團隊特別以腦科學為例說明其應用價值。由於無法直接解剖活體大腦觀察運作細節，科學家主要依靠腦電圖（EEG）這類時序資料進行研究。傳統分析多侷限於腦區間的兩兩連結，但透過新演演算法，團隊首次發現多個腦區（三個以上）之間存在顯著的高階互動模式，這些模式對塑造宏觀腦部活動具有關鍵影響。

令人振奮的是，當研究人員分析腦區互動頻率時，前額葉皮質持續出現在最重要的六組超邊中。這個已知的資訊處理中樞，如今被證實在大規模神經協調中扮演核心角色。目前該演演算法可處理數百個節點的系統，團隊正積極開發能應對更大規模網路的進階版本，為解開複雜系統之謎開闢全新途徑。

[end]