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徐志平教授课题组联合复旦大学智能机器人与先进制造创新学院徐凡教授团队提出物理传递学习理论框架，旨在解决复杂物理系统中数据稀缺条件下可靠预测与泛化的关键难题。该框架将物质科学领域从理想化模型逐步向复杂体系拓展的研究范式系统性融入机器学习理论，通过构建锚定域链，实现物理知识从简单体系向复杂系统的有效传递。在脑形貌发育预测中，该方法突破了传统人工智能依赖大规模数据学习的限制，实现了复杂脑发育过程的连续化、高精度重构，为发展脑数字孪生和理解生命复杂系统提供了新的理论基础。
在科学发展和工程应用中，理论研究长期遵循“观察-假设-建模”的基本范式。从伽利略对梁弯曲问题的研究，到柯西建立连续介质力学理论，该范式推动了近代科学的发展，并在相对简单的物理系统中取得了巨大成功。然而，随着科学研究不断深入到多尺度物质、结构和复杂系统领域，传统理论方法面临复杂性的挑战。材料和生命系统中的多尺度耦合、非平衡演化等复杂行为，使得基于经验假设和简化模型的方法难以有效描述真实物理过程。近年来，人工智能技术为复杂系统预测提供了新的工具，但受限于数据稀缺、物理理解不完整、以及实验观测尺度有限等问题，现有数据驱动方法在复杂物理系统中的可靠泛化能力仍然受到限制。
受物质科学领域长期存在的从理想化模型出发、逐步引入更多物理机制和更高保真度描述的研究范式启发，徐志平团队提出了物理传递学习(Physics Transfer, PT)理论框架，首次将该研究思想系统性地融入机器学习理论。该框架通过构建由简单体系到复杂系统逐级连接的“锚定域链”(Chain of Anchor Domains, CADs)，实现物理知识从低复杂度模型向高复杂度、数据稀缺目标系统的有效传递。同时，该项研究建立了基于物理结构定义的可行性与可靠性评价指标，给出了泛化界和收敛界的理论表述，为在极端数据缺失条件下评估零样本外推的可靠性提供了依据（图1）。
图1.物理传递学习理论
研究团队成功将该理论应用于脑形貌发育的解析。大脑皮层具有复杂的几何结构、类似分形的折叠模式以及跨尺度耦合的力学演化过程，其发育规律长期以来难以通过传统解析方法进行准确描述。同时，由于纵向连续、高分辨率脑影像数据的缺乏，现有人工智能模型难以实现对脑发育过程的可靠预测。基于物理传递学习理论框架，研究团队构建了包含多种简单几何结构的连续介质力学形貌数字库，将其中蕴含的非线性形变物理作为可传递的物理知识，并将其应用于真实脑模型，实现了脑形貌发育轨迹的重构。与传统人工智能方法相比，该方法在临床磁共振成像数据验证中表现出更高的预测精度和更强的物理可解释性，实现了脑形貌发育过程的连续化预测。未来，该方法有望进一步推动脑数字孪生的发展，为理解生命复杂系统和数智化医学诊疗发展提供新的理论与技术基础（图2）。
图2. 物理传递应用于脑形貌数字孪生
研究成果以“基于物理迁移学习的脑形态发生预测”（Predicting Brain Morphogenesis via Physics-Transfer Learning）为题，于9月9日发表在《自然·计算科学》（Nature computational science）上。
论文通讯作者为徐志平教授和徐凡教授，杏吧视频
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2021级博士生赵英杰（现为徐志平教授团队博士后）为第一作者。
研究工作得到了国家自然科学基金的资助。
论文链接：
//www.nature.com/articles/s43588-026-01040-7
