轻量级机器学习方法增强可扩展的结构推理和动态预测精度

最近机器学习技术的进步，特别是在储层计算(RC)方面，在理解跨领域的复杂系统方面取得了显着的进步。研究人员一直在孜孜不倦地创新机器学习方法，利用观察到的时间序列数据来分析和预测复杂系统的动态行为。然而，一个紧迫的挑战仍然存在：如何维护轻量级模型，同时利用更多结构信息来实现复杂动力学的精确预测。

为了应对这一挑战，中国机构的应用数学家和人工智能科学家共同努力找到了解决方案。该研究发表在《自然通讯》上，由复旦大学、华南应用数学中心和苏州大学共同参与，介绍了高阶格兰杰储层计算(HoGRC)。

HoGRC是一个轻量级框架，专为基于格兰杰因果关系和储层计算原理的高阶结构推理和动态预测而设计。值得注意的是，该框架巧妙地识别系统潜在的高阶相互作用，同时将推断的高阶结构集成到油藏计算中，从而提高了动力学预测的准确性。

为了验证HoGRC框架的有效性，进行了跨越不同系统的广泛实验，包括经典混沌系统、网络复杂系统和英国电网系统。

结果揭示了结构推理和动态预测任务方面的重大进展，强调了整合结构信息以增强预测能力和模型鲁棒性的潜力。

这项开创性的工作标志着轻量级机器学习模型领域向前迈出了关键一步，有望提高预测各个领域的复杂动态的准确性。