記者18日從西安交通大學獲悉，該校航天航空學院吳瑩教授團隊歷經四年潛心研究，發現人體大腦結構的分層模塊化特性，對未來類腦智能機器的發展具有重大的啟示作用，該研究成果以《腦結構分層連接模式協同臨界行為最大化腦功能多樣性》為題，發表在新一期的物理學國際頂級期刊《物理評論快報》上。

為什么大腦可以產生復雜的動力學行為，形成豐富的大腦認知功能，其與相對穩定的大腦結構又有什么關系，這些問題始終是腦神經科學與復雜網絡動力學領域的熱點話題。

西安交通大學吳瑩教授團隊與香港浸會大學周昌松教授團隊基于特征模態理論和復雜網絡動力學分析方法，歷經4年的研究和分析，發現大腦結構的分層模塊化特性為大腦提供了一種固有的功能性分離和整合能力，而大腦具有的臨界動力學特性可以最大化激發這種固有能力，使大腦產生最優的功能性分離與整合，維持大腦復雜多樣的功能。這一工作統一了大腦結構、動力學特性以及復雜功能間的關系，促進了從物理科學、神經科學以及網絡動力學領域對大腦工作機理的理解，對未來類腦智能機器的發展具有重大的啟示作用。