西安交通大学航天航空学院吴莹教授团队历经四年潜心研究，发现人体大脑结构的分层模块化特性，对未来类脑智能机器的发展具有重大的启示作用，该研究成果以《脑结构分层连接模式协同临界行为最大化脑功能多样性》为题，近日发表在物理学国际顶级期刊《物理评论快报》上。 

为什么大脑可以产生复杂的动力学行为，形成丰富的大脑认知功能，其与相对稳定的大脑结构又有什么关系，这一问题始终是脑神经科学与复杂网络动力学领域的热点话题。

西安交通大学吴莹教授团队与香港浸会大学周昌松教授团队基于特征模态理论和复杂网络动力学分析方法，历经4年的研究和分析，发现大脑结构的分层模块化特性为大脑提供了一种固有的功能性分离和整合能力，而大脑具有的临界动力学特性可以最大化激发这种固有能力，使大脑产生最优的功能性分离与整合，维持大脑复杂多样的功能。这一工作统一了大脑结构、动力学特性以及复杂功能间的关系，促进了从物理科学、神经科学以及网络动力学领域对大脑工作机理的理解，对未来类脑智能机器的发展具有重大的启示作用。

《物理评论快报》（简称PRL）是除《自然》和《科学》等综述类期刊外，最具权威性和影响力的物理顶级期刊。西安交大2014级博士生王荣是该成果的第一作者。

原文刊发于2019年7月18日中国科技网·科技日报

报道链接：http://www.stdaily.com/app/shanxi/2019-07/18/content_777847.shtml

论文链接：https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.123.038301?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg