破解群体智慧密码：AI首次成功解析自然界集体运动的隐藏规律

景点排名 2025年09月27日 19:50 0 aa

信息来源：https://phys.org/news/2025-09-physics-ai-local-flocking-motion.html

当数千只椋鸟在天空中翻飞盘旋，形成变幻莫测的巨大图案时，没有任何一只鸟在指挥这场壮观的空中芭蕾。这种被称为"群集"的自然现象背后隐藏着复杂的集体行为机制，长期以来令科学家们困惑不解。如今，首尔国立大学和庆熙大学的研究团队利用基于物理知识的人工智能，成功破译了控制这些集体运动的局部交互规则，为理解从鸟群到机器人群体的集体行为开辟了全新路径。

这项发表在《细胞报告物理科学》期刊上的研究，代表了集体行为研究领域的重大突破。研究人员开发的AI系统能够学习和预测个体之间的局部交互如何产生大规模的集体模式，包括环形、团簇、磨坊式旋转和羊群等多种运动形态。更令人瞩目的是，当研究团队将真实鸽子的GPS轨迹数据输入系统时，AI成功揭示了自然界鸽群中实际存在的交互机制和领导者-追随者层级结构。

集体运动现象在自然界中无处不在，从鱼群的同步游动到蚂蚁的行军队列，从细菌的集群行为到人类人群的流动模式。这些系统的共同特征是，复杂的全局行为从简单的局部交互中涌现出来，每个个体只对其邻近的同伴做出反应，却能产生高度协调的集体运动。然而，由于这些系统具有噪声性、非线性以及个体感知的方向性等特点，传统的分析方法很难揭示局部规则与全局模式之间的确切关系。

物理约束下的机器学习创新

自然界中称为“植绒”的集体运动的例子。在韩国观察到的贝加尔湖水鸭的低语，类似于海豚。图片来源：Dongjo Kim，首尔国立大学工学院

研究团队的创新之处在于构建了遵循物理动力学定律的神经网络架构。与传统的机器学习方法不同，这种"物理信息AI"在学习过程中受到物理法则的约束，确保其预测结果符合现实世界的运动规律。这种设计不仅提高了模型的准确性，还增强了其在不同场景下的泛化能力。

神经网络通过分析简单的模式特征和实验轨迹数据，推断出了两种基本类型的局部交互规则。第一类是基于距离的规则，主要用于设置个体之间的间距，防止碰撞并维持适当的邻近关系。第二类是基于速度的规则，负责协调个体的运动方向，确保群体的整体对齐。这两类规则及其组合形成了集体运动的基础机制。

实验结果显示，遵循这些推断规则的自主智能体能够准确再现预期的集体运动模式。研究人员成功演示了如何调整环形运动的半径、控制团簇的大小、改变磨坊式运动中的旋转模式，甚至实现不同集体模式之间的连续转换。这种精确的控制能力为理解和操控集体行为提供了强有力的工具。

更进一步，研究团队还展示了系统在复杂环境中的适应能力。当在模拟环境中引入障碍物或将群体限制在封闭区域内时，AI系统仍能够生成合理的运动模式，表明其具备处理现实世界复杂情况的潜力。

真实世界验证的突破性发现

神经网络的整体训练管道示意图。图片来源：Cell Reports Physical Science

为了验证理论模型在真实世界中的适用性，研究团队分析了真实鸽子的GPS轨迹数据。通过结合各向异性视场模型——即考虑到鸟类的视觉感知具有方向性限制——AI系统成功拟合了真实轨迹的短段数据，并从中提取出了与自然界观察结果一致的交互规律。

这一验证过程揭示了自然界中确实存在的领导者-追随者层级结构。在真实的鸽群中，某些个体充当领导者，其运动模式会影响周围的追随者，形成信息传播的级联效应。这种层级结构的发现不仅证实了AI模型的有效性，也为理解动物群体的社会组织结构提供了新的见解。

研究结果还表明，不同的感觉范围和对齐强度会产生截然不同的集体行为模式。通过调整这些参数，研究人员能够定量预测何时会出现有序的集体运动，何时会保持随机的个体行为。这种预测能力为生物学家研究动物行为提供了强有力的假设检验工具。

跨领域应用的广阔前景

这项研究的影响远超出了基础科学研究的范畴，在多个应用领域都展现出巨大潜力。在机器人技术领域，该方法为无人机群和地面机器人群的协调控制提供了全新的编程范式。通过实施学习到的局部交互规则，机器人群体能够自主形成所需的运动模式，并根据任务需求灵活切换不同的集体行为。

这种去中心化的控制方法具有显著的技术优势。传统的多机器人系统通常依赖中央控制器来协调各个单元的行为，这种架构存在单点故障的风险，且在大规模系统中面临通信和计算瓶颈。相比之下，基于局部交互规则的群体控制系统具有更强的鲁棒性和可扩展性，每个机器人只需要与邻近单元交互，大大降低了系统的复杂性和故障风险。

在材料科学领域，该研究为设计自组装活性材料开辟了新的道路。通过精确控制组成单元之间的交互规则，科学家们可以指导材料自发组装成目标形状和结构。这种方法在开发智能材料、自修复系统和响应性结构方面具有重要应用前景。

交通工程是另一个潜在的应用领域。人类人群的流动模式同样遵循类似的集体行为规律，该研究成果可以用于优化行人流量管理、改善交通拥堵状况，甚至为智能交通系统的设计提供理论基础。通过理解个体行为如何影响整体交通流，城市规划者能够更好地设计公共空间和交通基础设施。

生态学研究也将从中受益。该方法能够帮助科学家量化分析动物群体的行为模式，识别影响集体运动的关键因素，并预测环境变化对动物群体行为的影响。这对于野生动物保护和生态系统管理具有重要价值。

计算科学的新范式

从更广泛的科学方法论角度来看，这项研究代表了计算科学领域的一个重要发展方向。物理信息机器学习正在成为连接数据驱动方法和基于物理原理的建模之间的桥梁。这种方法不仅能够从数据中学习模式，还能确保学习到的模型遵循已知的物理定律，从而提高预测的可靠性和可解释性。

该研究还展示了合成数据生成的巨大潜力。通过训练好的AI模型，研究人员能够生成大量符合真实物理规律的仿真数据，为进一步的科学研究提供丰富的数据资源。这种能力在数据稀缺或实验成本高昂的研究领域特别有价值。

随着人工智能技术的不断发展，基于物理知识的机器学习方法正在多个科学领域展现出巨大潜力。从天体物理学的星系演化模拟到生物学的蛋白质折叠预测，从气候科学的天气预报到材料科学的新材料设计，这种将领域知识与机器学习相结合的方法正在推动科学研究进入一个新的时代。

首尔国立大学团队的这项研究不仅在技术层面取得了重要突破，更在方法论上为跨学科研究提供了新的思路。通过将复杂的集体行为问题转化为可以量化分析和精确控制的工程问题，该研究为理解和操控各种规模的集体系统开辟了广阔前景。从微观的分子自组装到宏观的社会群体行为，这种方法都有望发挥重要作用，推动相关领域的科学进展和技术创新。