拨开重重迷雾 如何在“混沌的边缘”预测未来
智能化将是复杂系统研究未来发展的一大方向。未来无论是5G、6G，还是工业互联网，人类的生产生活方式都将随着复杂系统研究的进展发生重大变化。
——兰岳恒 北京邮电大学理学院物理系教授
北京时间10月5日，瑞典皇家科学院公布2021年诺贝尔物理学奖得主。今年的诺贝尔物理学奖颁给了两组科学家，真锅淑郎与克劳斯·哈塞尔曼，以及乔治·帕里西，“以表彰他们为我们理解复杂物理系统所作出的开创性贡献。”
三位获奖者的研究领域从宏观的气候变化到微观的粒子运动，跨度巨大，但其背后都指向了同一个方向，对复杂系统的研究。
这也正反映出当下复杂系统研究的一大特点：覆盖广泛，兼容并包。而我们的生活其实也早已在不知不觉中被复杂系统所包围。
在混沌与平衡之间
要理解复杂系统，需要先从它的一端，即混沌开始说起。
“在巴西的一只蝴蝶扇动一次翅膀，会引起德克萨斯州的龙卷风吗？”这句今天被形容为蝴蝶效应的经典名言，最早是气象学家爱德华·洛伦茨撰写的一篇关于混沌学的论文题目。
混沌系统中蝴蝶效应的发现实属巧合。洛伦茨1963年在研究大气运动时，提出了一个经过简化，仅保留有三个变量的数学模型。在第一次计算中，他输入初始值0.506127，得到了一个确定的结果。在随后的第二次计算中，他省略掉了小数点最后三位，只输入了0.506，但这次微不足道的“四舍五入”，却导致第二次得到的结果与第一次产生巨大差异。
洛伦茨认为这不可思议，仅仅千分之一的误差为何会给结果带来如此显著的差异？他和同事立即进行反复验证和仿真计算，最终得出结论，该数学模型对初始值的差异具有极高的敏感性。即使再微小的不同，经过多次累加、迭代后，最终也能造成计算结果的巨大差异。这种蝴蝶效应，便反映出了混沌系统的重要特征之一：不可预测性。
而复杂系统的另一头是确定与平衡。北京邮电大学理学院物理系教授兰岳恒举了个例子，当一个房间内的气体处于均匀的平衡态时，我们便可以通过简单的公式直接计算出气体的体积、压强、质量等，并且答案是唯一且确定的。而任何处于均衡、稳定状态的物质都是如此。这便是日常生活中最常见的平衡态。
复杂恰恰位于混沌与稳定之间。由此，复杂系统科学家朗顿便将复杂系统称为“混沌的边缘”，形象地描绘出了复杂系统的核心属性。
兰岳恒认为，确定一个系统是复杂系统，要求其必须要具备复杂的结构和功能。首先是复杂的结构，这要求复杂系统内部的个体并非各自独立，而是能够产生相互作用的，并且因此形成相互关联的、具有层次性的结构。而在此基础之上，相互联系且具有层次性的个体会具有对外界的适应性功能，会随着外界因素的变化而改变，兰岳恒称之为复杂系统的弹性，其本质上是一种不确定性。
他们这样描述复杂系统
复杂系统是如此复杂，而要精准描述一个复杂系统更是难上加难。此次获得诺贝尔物理学奖的两组科学家，均在各自领域内为精准描述复杂系统作出了突出贡献。
气候是典型的复杂系统。当我们对气候进行长期预测时，既要考虑时间尺度上长期影响气候的如二氧化碳排放等累积问题，也要考虑空间尺度上的突发事件，如某次并不起眼的台风的影响。
此前关于气候的研究多从统计研究出发，根据历史数据推测未来状态。但气候是一个长期变化且连续的复杂系统，其自身内部所产生的变化，同样也在对它自身的未来造成影响，仅仅依靠统计数据无法准确预测未来趋势。
兰岳恒指出，此次获奖的真锅淑郎与哈塞尔曼，便是将短期的天气变化作为一种背景噪声，并将其同长期的气候变化结合起来，将时间尺度与空间尺度相结合，构建出了相对完善的气候模型。
诺贝尔奖官网在对这一成果的介绍中运用了一个巧妙的比喻。其解释道，对气候进行预测就像是人在遛狗时，通过狗的足迹来预测人的行走路径。宠物狗看似混乱的足迹便是天气“噪声”，但如果我们将时间拉长，尺度放大，这看上去混乱无序的噪声，同样也可以反映出气候的长期变化趋势，就像我们可以通过狗的足迹来辨别人的运动路径。
而哈塞尔曼实现这一目的的方法，是采用随机微分方程来描述一个随机气候模型。随机微分方程的每次积分都有不同的实现形式，这决定了其构建的气候模型像真实气候环境一样，存在着不确定性，并且这种不确定性进而对气候本身产生影响，从而真实模拟出了气候在时间和空间尺度下的变化趋势。而通过这一模型，哈塞尔曼得以将人类活动对气候的影响同自然状况下的气候变化分离开来，更好地判断人类活动究竟是如何影响气候变化的。
相比真锅淑郎与哈塞尔曼，帕里西的研究更具理论价值。
自旋玻璃是一种典型的非平衡态材料。所谓的非平衡态，同样可以用房间中的空气来理解。若是空气在房间中为非均匀分布，不同角落的状态、性质各不相同，那我们便无法再利用简单的数学公式对其进行直接计算，这便是一种非平衡态。
自旋玻璃同样如此，其内部原子的分布并不均匀，并且会随温度变化而不断进行不规则运动，“总是处于一种非均质的状态”。兰岳恒认为，“帕里西的贡献就在于他考虑到了自旋玻璃的不均匀性，并且给出了每一种构型的出现几率。”再通过进一步结合统计物理学方法，便可以对此种非平衡态材料的各类性质进行计算。“帕里西的这种方法不仅可以用在自旋玻璃上，也可以用在其他很多复杂系统的研究中。”
未来将是“复杂”的世界
“今年北京的雨特别多，这可能就是全球气候变暖的结果。”兰岳恒认为，复杂系统的研究与人们日常生活息息相关。此次获奖的关于气候的研究正是复杂系统研究中非常重要的领域之一。“气候研究既在理论研究上具有重要意义，比如对一个旋转的球体上的流体运动进行研究，同时兼具非常大的社会价值，对整个人类的未来发展都具有重要影响。”他说。
但他也认为，关于气候复杂系统的研究仍然任重道远，“全球气候变暖已经得到学界共识，但是关于我们是否已经突破了转变点，科学家们仍在争论。而一旦超过了转变点，我们就再也回不去了。”复杂系统研究的进展，将有助于帮助我们构建起更为精确的气候模型，从而对未来气候进行精确的预测分析，解答有关人类生存发展的重大问题。
此外，在今年的9月16日，科技部在其网站公布了科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度项目申报指南的通知，涉及59个研究领域和方向，经费预计将超过31亿元人民币。兰岳恒认为，脑科学也将是未来复杂系统领域中最具发展潜力的方向之一。“人本身就是一个复杂系统，尤其是人的大脑。将复杂系统研究应用于脑科学，既可以为治疗脑部疾病作出贡献，也可以促进人工智能的发展，是一体两翼。”
人工智能同样也是复杂系统领域的另一大热门话题。“人工智能具备复杂系统的适应性特征，并且这是一种高级的适应性。”兰岳恒认为，智能化将是复杂系统研究未来发展的一大方向。“未来无论是5G、6G，还是工业互联网，人类的生产生活方式都将随着复杂系统研究的进展发生重大变化。”
洛伦茨曾经说过，“人们经常会看到，纯理论研究的一点点成果，也许在很长时间之后，会产生连做该研究的科学家都始料不及的实际应用。”这句话用蝴蝶效应完美诠释了理论研究对于社会发展、人类进步的重大潜在推动力。科学理论的一小步，便有可能是人类发展的一大步。
来源：科技日报
智能化将是复杂系统研究未来发展的一大方向。未来无论是5G、6G，还是工业互联网，人类的生产生活方式都将随着复杂系统研究的进展发生重大变化。
——兰岳恒 北京邮电大学理学院物理系教授
北京时间10月5日，瑞典皇家科学院公布2021年诺贝尔物理学奖得主。今年的诺贝尔物理学奖颁给了两组科学家，真锅淑郎与克劳斯·哈塞尔曼，以及乔治·帕里西，“以表彰他们为我们理解复杂物理系统所作出的开创性贡献。”
三位获奖者的研究领域从宏观的气候变化到微观的粒子运动，跨度巨大，但其背后都指向了同一个方向，对复杂系统的研究。
这也正反映出当下复杂系统研究的一大特点：覆盖广泛，兼容并包。而我们的生活其实也早已在不知不觉中被复杂系统所包围。
在混沌与平衡之间
要理解复杂系统，需要先从它的一端，即混沌开始说起。
“在巴西的一只蝴蝶扇动一次翅膀，会引起德克萨斯州的龙卷风吗？”这句今天被形容为蝴蝶效应的经典名言，最早是气象学家爱德华·洛伦茨撰写的一篇关于混沌学的论文题目。
混沌系统中蝴蝶效应的发现实属巧合。洛伦茨1963年在研究大气运动时，提出了一个经过简化，仅保留有三个变量的数学模型。在第一次计算中，他输入初始值0.506127，得到了一个确定的结果。在随后的第二次计算中，他省略掉了小数点最后三位，只输入了0.506，但这次微不足道的“四舍五入”，却导致第二次得到的结果与第一次产生巨大差异。
洛伦茨认为这不可思议，仅仅千分之一的误差为何会给结果带来如此显著的差异？他和同事立即进行反复验证和仿真计算，最终得出结论，该数学模型对初始值的差异具有极高的敏感性。即使再微小的不同，经过多次累加、迭代后，最终也能造成计算结果的巨大差异。这种蝴蝶效应，便反映出了混沌系统的重要特征之一：不可预测性。
而复杂系统的另一头是确定与平衡。北京邮电大学理学院物理系教授兰岳恒举了个例子，当一个房间内的气体处于均匀的平衡态时，我们便可以通过简单的公式直接计算出气体的体积、压强、质量等，并且答案是唯一且确定的。而任何处于均衡、稳定状态的物质都是如此。这便是日常生活中最常见的平衡态。
复杂恰恰位于混沌与稳定之间。由此，复杂系统科学家朗顿便将复杂系统称为“混沌的边缘”，形象地描绘出了复杂系统的核心属性。
兰岳恒认为，确定一个系统是复杂系统，要求其必须要具备复杂的结构和功能。首先是复杂的结构，这要求复杂系统内部的个体并非各自独立，而是能够产生相互作用的，并且因此形成相互关联的、具有层次性的结构。而在此基础之上，相互联系且具有层次性的个体会具有对外界的适应性功能，会随着外界因素的变化而改变，兰岳恒称之为复杂系统的弹性，其本质上是一种不确定性。
他们这样描述复杂系统
复杂系统是如此复杂，而要精准描述一个复杂系统更是难上加难。此次获得诺贝尔物理学奖的两组科学家，均在各自领域内为精准描述复杂系统作出了突出贡献。
气候是典型的复杂系统。当我们对气候进行长期预测时，既要考虑时间尺度上长期影响气候的如二氧化碳排放等累积问题，也要考虑空间尺度上的突发事件，如某次并不起眼的台风的影响。
此前关于气候的研究多从统计研究出发，根据历史数据推测未来状态。但气候是一个长期变化且连续的复杂系统，其自身内部所产生的变化，同样也在对它自身的未来造成影响，仅仅依靠统计数据无法准确预测未来趋势。
兰岳恒指出，此次获奖的真锅淑郎与哈塞尔曼，便是将短期的天气变化作为一种背景噪声，并将其同长期的气候变化结合起来，将时间尺度与空间尺度相结合，构建出了相对完善的气候模型。
诺贝尔奖官网在对这一成果的介绍中运用了一个巧妙的比喻。其解释道，对气候进行预测就像是人在遛狗时，通过狗的足迹来预测人的行走路径。宠物狗看似混乱的足迹便是天气“噪声”，但如果我们将时间拉长，尺度放大，这看上去混乱无序的噪声，同样也可以反映出气候的长期变化趋势，就像我们可以通过狗的足迹来辨别人的运动路径。
而哈塞尔曼实现这一目的的方法，是采用随机微分方程来描述一个随机气候模型。随机微分方程的每次积分都有不同的实现形式，这决定了其构建的气候模型像真实气候环境一样，存在着不确定性，并且这种不确定性进而对气候本身产生影响，从而真实模拟出了气候在时间和空间尺度下的变化趋势。而通过这一模型，哈塞尔曼得以将人类活动对气候的影响同自然状况下的气候变化分离开来，更好地判断人类活动究竟是如何影响气候变化的。
相比真锅淑郎与哈塞尔曼，帕里西的研究更具理论价值。
自旋玻璃是一种典型的非平衡态材料。所谓的非平衡态，同样可以用房间中的空气来理解。若是空气在房间中为非均匀分布，不同角落的状态、性质各不相同，那我们便无法再利用简单的数学公式对其进行直接计算，这便是一种非平衡态。
自旋玻璃同样如此，其内部原子的分布并不均匀，并且会随温度变化而不断进行不规则运动，“总是处于一种非均质的状态”。兰岳恒认为，“帕里西的贡献就在于他考虑到了自旋玻璃的不均匀性，并且给出了每一种构型的出现几率。”再通过进一步结合统计物理学方法，便可以对此种非平衡态材料的各类性质进行计算。“帕里西的这种方法不仅可以用在自旋玻璃上，也可以用在其他很多复杂系统的研究中。”
未来将是“复杂”的世界
“今年北京的雨特别多，这可能就是全球气候变暖的结果。”兰岳恒认为，复杂系统的研究与人们日常生活息息相关。此次获奖的关于气候的研究正是复杂系统研究中非常重要的领域之一。“气候研究既在理论研究上具有重要意义，比如对一个旋转的球体上的流体运动进行研究，同时兼具非常大的社会价值，对整个人类的未来发展都具有重要影响。”他说。
但他也认为，关于气候复杂系统的研究仍然任重道远，“全球气候变暖已经得到学界共识，但是关于我们是否已经突破了转变点，科学家们仍在争论。而一旦超过了转变点，我们就再也回不去了。”复杂系统研究的进展，将有助于帮助我们构建起更为精确的气候模型，从而对未来气候进行精确的预测分析，解答有关人类生存发展的重大问题。
此外，在今年的9月16日，科技部在其网站公布了科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度项目申报指南的通知，涉及59个研究领域和方向，经费预计将超过31亿元人民币。兰岳恒认为，脑科学也将是未来复杂系统领域中最具发展潜力的方向之一。“人本身就是一个复杂系统，尤其是人的大脑。将复杂系统研究应用于脑科学，既可以为治疗脑部疾病作出贡献，也可以促进人工智能的发展，是一体两翼。”
人工智能同样也是复杂系统领域的另一大热门话题。“人工智能具备复杂系统的适应性特征，并且这是一种高级的适应性。”兰岳恒认为，智能化将是复杂系统研究未来发展的一大方向。“未来无论是5G、6G，还是工业互联网，人类的生产生活方式都将随着复杂系统研究的进展发生重大变化。”
洛伦茨曾经说过，“人们经常会看到，纯理论研究的一点点成果，也许在很长时间之后，会产生连做该研究的科学家都始料不及的实际应用。”这句话用蝴蝶效应完美诠释了理论研究对于社会发展、人类进步的重大潜在推动力。科学理论的一小步，便有可能是人类发展的一大步。
来源：科技日报
100平方公里的创新脉动！东湖科学城重大项目建设加速！
来源：东湖科学城
9月25日，中部首个“双碳”示范产业园区——光谷双碳产业园项目在武汉签约。
武汉高科•双碳产业示范区总体鸟瞰图。
武汉高科·双碳产业示范区由武汉高科集团承建，选址未来二路以东、森林大道以南、武鄂高速公路以西、武九铁路以北，处于东湖科学城规划范围内。园区总用地面积约2700亩，总投资约130亿元，计划打造成中部地区首个双碳产业示范区，预计建成后将带动2万余人就业。
湖北东湖科学城四大创新中心之一的“全球碳中和工程科技创新中心”建设，迈出实质性一步。
立足光谷30多年产业布局和创新优势，东湖科学城从蓝图勾勒之时，便瞄准了向全球四大创新中心攀登：全球光电信息科技创新中心，全球生命健康科技创新中心，全球碳中和工程科技创新中心，全球智能制造产业创新中心。
这座“城”，内核100平方公里，却牵动着18.59万平方公里荆楚大地的创新脉搏。
8月，挂牌短短半年的七大湖北实验室，3.5亿元年度运行经费全部到位。同时，先期安排1.16亿元资金用于科技基础设施预研预制，每年投入约1.7亿元支持自然科学研究。
全省范围内，凡是有利于科技创新的项目用地，克服一切困难优先保障，“应保尽保”。
金秋时节，一个个重大科技项目、大科学设施、国家级创新平台、湖北实验室建设，在东湖科学城的创新热土上，蹄疾步稳。一批批科技领军人才，在这里，为了创建湖北东湖综合性国家科学中心和武汉国家科技创新中心，星夜兼程。
荒烟蔓草中崛起光谷科学岛
光谷东，梨山脚下韩杨路。
武汉人工智能计算中心不远处的草地上，一群黄牛在阳光下悠闲地食草。
这里，正在崛起东湖科学城最核心的大设施集聚区，光谷科学岛。
5月底，武汉人工智能计算中心建成投运，成为国内首个具有公共服务性质的人工智能算力基础设施。从进场施工到正式运营，仅用了5个月。
走进数据机房，一排排机柜里，华为Atlas 900 AI集群正在飞速运算。其算力底座由数千颗昇腾AI处理器组成，每秒计算速度可达10亿亿次。
“投运当天算力负荷便达到了90%。”华为昇腾计算业务总裁许映童介绍，目前武汉人工智能计算中心已经为60余家企业、4家高校与科研院所提供算力和产业服务。由于算力需求持续升温，中心即将投入二期100P扩容。
未来，AI算力将像水和电一样，成为城市公共基础资源，以普惠算力赋能科研创新与数字经济发展。
“岛上一天一个样，去年还是一片荒烟蔓草。”武汉未来科技城相关负责人介绍，未来一路3.4公里南延线，断面软土路基工程基本都已完成，目前正在进行雨污水管网铺设。光谷科学岛三面环湖，未来一路至湖边的便道路基也已贯通，正忙着做路面结构硬化施工。
“未来，这里将成为科学和科学家的乐土。”在东湖科学城展厅，巨大的沙盘光影璀璨。光谷科学岛有限公司董事长金波介绍，岛上的大设施集聚区，主要围绕物质、信息、生命、材料、地球与环境等领域，布局建设重大科技基础设施集群，以及前沿交叉研究平台，是东湖科学城的硬核所在。
今年6月，高端生物医学成像设施、中国船舶通信与电子信息技术研发基地等5个重大科技项目，以及项目配套的科学服务中心、周边路网等，在光谷科学岛集中开工，标志着东湖科学城建设全面铺开。
年内，2个大科学装置优化提升、2个大科学装置启动建设、5个大科学装置预研预制、15个以上前沿交叉研究平台，以及湖北实验室建设推进等工作，将在东湖科学城密集展开。
“最强大脑”领兵挂帅科学城
据不完全统计，在东湖科学城所在片区，目前拥有国家级产业创新平台近50个，国家级企业主体研发平台39家，工业技术研究院11家。
仅是东湖科学城核心区域武汉未来科技城，就有21位海内外院士，在光谷生物城从事研发和成果转化的国内外院士项目，也多达30个。
密集的智力资源，为东湖科学城前沿创新打造了“最强大脑”。
在光谷实验室，叶朝辉院士领衔的“超高场（9.4T）动物磁共振成像仪”，已在武汉联影生命科学仪器有限公司落地转化，用于高场动物磁共振成像仪系列产品的研发和行业应用开发。
邵新宇院士的“复杂构件大功率激光三维高速切割关键技术与高端装备”，成果拟在武汉法利莱切焊系统工程有限公司转化，推动激光装备制造业的自主发展。该成果填补了8米以上超大幅面激光切割机的空白，可满足汽车、航空、航天等行业大型、复杂曲面零件的高品质制造。
在珞珈实验室，龚健雅院士的“遥感广义几何成像模型与精确处理方法/光学遥感影像智能化处理方法”，在武汉云成卫星科技有限公司、武大吉奥信息技术有限公司转化，可用于我国40余颗卫星的地面数据处理。
刘经南院士的“通导一体化北斗高精度芯片关键技术/星地一体化高精度位置服务平台技术/新一代多源融合导航定位技术/亚纳秒级互联网时间同步技术”，在武汉导航与位置服务工业技术研究院有限责任公司转化，实现了北斗高精度定位与控制芯片产品的完全自主可控。
在位于光谷科学岛的国家数字化设计与制造创新中心，5位首席科学家，堪称阵容豪华——周济、李培根、柳百成、丁汉和谭建荣，皆为院士。作为工信部批准的国家级制造业创新中心，这里主要聚焦数字化设计、分析和制造方面的关键共性技术，形成我国数字化、智能化制造技术的核心竞争力。
逐梦“全球四大创新中心”
武汉东湖高新区科技创新和新经济发展局局长钟复平介绍，从战略定位上，东湖科学城是创建湖北东湖综合性国家科学中心的主体区，也是争创武汉国家科技创新中心的核心承载区。
围绕综合性国家科学中心建设，东湖科学城将主攻物质、信息、生命、材料、地球与环境等领域，打造重大科技基础设施集群和前沿交叉研究平台，为探索未知世界、发现自然规律、实现前沿技术突破和重大技术装备研发与工程化验证，提供物质技术基础。
围绕国家科技创新中心建设，将重点构建湖北实验室体系，在东湖科学城形成建制化的国家战略科技力量组织体系，着力在物质科学技术、新一代人工智能、量子信息、集成电路、脑科学与类脑、基因与生物技术、临床医学与健康、深空深地深海等科技前沿领域展开攻关。
逐梦“全球四大创新中心”，成为这一战略定位下的远大目标——
充分发挥武汉光电信息领域领先优势，支持建设凝聚态物理、材料、化学等前沿交叉研究平台，打造全球光电信息科技创新中心。
整合武汉生命健康领域科教优势资源，强化生命健康行业科技领军企业主导的创新联合体能力，打造全球生命健康科技创新中心。
统筹武汉工程领域学科和平台优势资源，面向国家“碳达峰、碳中和”战略部署和重大需求，支持电力、氢能、地热、太阳能、储能、节能、碳捕获技术与工程科技前沿交叉融合研究平台建设，打造全球碳中和工程科技创新中心。
充分发挥武汉制造业基础优势，建立智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网、类脑智能等产业技术前沿交叉研究平台，强化行业领军企业主导的创新联合体能力，打造全球智能制造产业创新中心。
今年3月，东湖高新区出台“光谷硬核科技十条”，每年拿出5亿元专项资金，支持“硬核科技”企业人才引进、研发投入、场景示范和产业集群发展等，为东湖科学城及光谷科创大走廊建设提供政策护航。
科学特征凸显、创新要素集聚、策源能力突出、科创活力迸发——建设世界一流科学城，需要几代人，接棒一个又一个十年。这是湖北的使命与征程，也是湖北人民的决心与梦想。
来源：东湖科学城
9月25日，中部首个“双碳”示范产业园区——光谷双碳产业园项目在武汉签约。
武汉高科•双碳产业示范区总体鸟瞰图。
武汉高科·双碳产业示范区由武汉高科集团承建，选址未来二路以东、森林大道以南、武鄂高速公路以西、武九铁路以北，处于东湖科学城规划范围内。园区总用地面积约2700亩，总投资约130亿元，计划打造成中部地区首个双碳产业示范区，预计建成后将带动2万余人就业。
湖北东湖科学城四大创新中心之一的“全球碳中和工程科技创新中心”建设，迈出实质性一步。
立足光谷30多年产业布局和创新优势，东湖科学城从蓝图勾勒之时，便瞄准了向全球四大创新中心攀登：全球光电信息科技创新中心，全球生命健康科技创新中心，全球碳中和工程科技创新中心，全球智能制造产业创新中心。
这座“城”，内核100平方公里，却牵动着18.59万平方公里荆楚大地的创新脉搏。
8月，挂牌短短半年的七大湖北实验室，3.5亿元年度运行经费全部到位。同时，先期安排1.16亿元资金用于科技基础设施预研预制，每年投入约1.7亿元支持自然科学研究。
全省范围内，凡是有利于科技创新的项目用地，克服一切困难优先保障，“应保尽保”。
金秋时节，一个个重大科技项目、大科学设施、国家级创新平台、湖北实验室建设，在东湖科学城的创新热土上，蹄疾步稳。一批批科技领军人才，在这里，为了创建湖北东湖综合性国家科学中心和武汉国家科技创新中心，星夜兼程。
荒烟蔓草中崛起光谷科学岛
光谷东，梨山脚下韩杨路。
武汉人工智能计算中心不远处的草地上，一群黄牛在阳光下悠闲地食草。
这里，正在崛起东湖科学城最核心的大设施集聚区，光谷科学岛。
5月底，武汉人工智能计算中心建成投运，成为国内首个具有公共服务性质的人工智能算力基础设施。从进场施工到正式运营，仅用了5个月。
走进数据机房，一排排机柜里，华为Atlas 900 AI集群正在飞速运算。其算力底座由数千颗昇腾AI处理器组成，每秒计算速度可达10亿亿次。
“投运当天算力负荷便达到了90%。”华为昇腾计算业务总裁许映童介绍，目前武汉人工智能计算中心已经为60余家企业、4家高校与科研院所提供算力和产业服务。由于算力需求持续升温，中心即将投入二期100P扩容。
未来，AI算力将像水和电一样，成为城市公共基础资源，以普惠算力赋能科研创新与数字经济发展。
“岛上一天一个样，去年还是一片荒烟蔓草。”武汉未来科技城相关负责人介绍，未来一路3.4公里南延线，断面软土路基工程基本都已完成，目前正在进行雨污水管网铺设。光谷科学岛三面环湖，未来一路至湖边的便道路基也已贯通，正忙着做路面结构硬化施工。
“未来，这里将成为科学和科学家的乐土。”在东湖科学城展厅，巨大的沙盘光影璀璨。光谷科学岛有限公司董事长金波介绍，岛上的大设施集聚区，主要围绕物质、信息、生命、材料、地球与环境等领域，布局建设重大科技基础设施集群，以及前沿交叉研究平台，是东湖科学城的硬核所在。
今年6月，高端生物医学成像设施、中国船舶通信与电子信息技术研发基地等5个重大科技项目，以及项目配套的科学服务中心、周边路网等，在光谷科学岛集中开工，标志着东湖科学城建设全面铺开。
年内，2个大科学装置优化提升、2个大科学装置启动建设、5个大科学装置预研预制、15个以上前沿交叉研究平台，以及湖北实验室建设推进等工作，将在东湖科学城密集展开。
“最强大脑”领兵挂帅科学城
据不完全统计，在东湖科学城所在片区，目前拥有国家级产业创新平台近50个，国家级企业主体研发平台39家，工业技术研究院11家。
仅是东湖科学城核心区域武汉未来科技城，就有21位海内外院士，在光谷生物城从事研发和成果转化的国内外院士项目，也多达30个。
密集的智力资源，为东湖科学城前沿创新打造了“最强大脑”。
在光谷实验室，叶朝辉院士领衔的“超高场（9.4T）动物磁共振成像仪”，已在武汉联影生命科学仪器有限公司落地转化，用于高场动物磁共振成像仪系列产品的研发和行业应用开发。
邵新宇院士的“复杂构件大功率激光三维高速切割关键技术与高端装备”，成果拟在武汉法利莱切焊系统工程有限公司转化，推动激光装备制造业的自主发展。该成果填补了8米以上超大幅面激光切割机的空白，可满足汽车、航空、航天等行业大型、复杂曲面零件的高品质制造。
在珞珈实验室，龚健雅院士的“遥感广义几何成像模型与精确处理方法/光学遥感影像智能化处理方法”，在武汉云成卫星科技有限公司、武大吉奥信息技术有限公司转化，可用于我国40余颗卫星的地面数据处理。
刘经南院士的“通导一体化北斗高精度芯片关键技术/星地一体化高精度位置服务平台技术/新一代多源融合导航定位技术/亚纳秒级互联网时间同步技术”，在武汉导航与位置服务工业技术研究院有限责任公司转化，实现了北斗高精度定位与控制芯片产品的完全自主可控。
在位于光谷科学岛的国家数字化设计与制造创新中心，5位首席科学家，堪称阵容豪华——周济、李培根、柳百成、丁汉和谭建荣，皆为院士。作为工信部批准的国家级制造业创新中心，这里主要聚焦数字化设计、分析和制造方面的关键共性技术，形成我国数字化、智能化制造技术的核心竞争力。
逐梦“全球四大创新中心”
武汉东湖高新区科技创新和新经济发展局局长钟复平介绍，从战略定位上，东湖科学城是创建湖北东湖综合性国家科学中心的主体区，也是争创武汉国家科技创新中心的核心承载区。
围绕综合性国家科学中心建设，东湖科学城将主攻物质、信息、生命、材料、地球与环境等领域，打造重大科技基础设施集群和前沿交叉研究平台，为探索未知世界、发现自然规律、实现前沿技术突破和重大技术装备研发与工程化验证，提供物质技术基础。
围绕国家科技创新中心建设，将重点构建湖北实验室体系，在东湖科学城形成建制化的国家战略科技力量组织体系，着力在物质科学技术、新一代人工智能、量子信息、集成电路、脑科学与类脑、基因与生物技术、临床医学与健康、深空深地深海等科技前沿领域展开攻关。
逐梦“全球四大创新中心”，成为这一战略定位下的远大目标——
充分发挥武汉光电信息领域领先优势，支持建设凝聚态物理、材料、化学等前沿交叉研究平台，打造全球光电信息科技创新中心。
整合武汉生命健康领域科教优势资源，强化生命健康行业科技领军企业主导的创新联合体能力，打造全球生命健康科技创新中心。
统筹武汉工程领域学科和平台优势资源，面向国家“碳达峰、碳中和”战略部署和重大需求，支持电力、氢能、地热、太阳能、储能、节能、碳捕获技术与工程科技前沿交叉融合研究平台建设，打造全球碳中和工程科技创新中心。
充分发挥武汉制造业基础优势，建立智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网、类脑智能等产业技术前沿交叉研究平台，强化行业领军企业主导的创新联合体能力，打造全球智能制造产业创新中心。
今年3月，东湖高新区出台“光谷硬核科技十条”，每年拿出5亿元专项资金，支持“硬核科技”企业人才引进、研发投入、场景示范和产业集群发展等，为东湖科学城及光谷科创大走廊建设提供政策护航。
科学特征凸显、创新要素集聚、策源能力突出、科创活力迸发——建设世界一流科学城，需要几代人，接棒一个又一个十年。这是湖北的使命与征程，也是湖北人民的决心与梦想。
【深夜长文 #诺贝尔物理学奖为什么颁给他们# 】#2021诺贝尔物理学奖揭晓#，获奖研究直观告诉我们：人类真的正让地球变暖！我们不能再说自己对气候变化一无所知了，因为这些气候模型的结果是非常明确的。地球正在变暖吗？是的！地球变暖是大气中温室气体含量增加导致的吗？是的！这一切能仅仅用自然因素来解释吗？不能！人类活动所排放的气体是气温升高的原因吗？是的！
温室效应对生命至关重要
200年前，法国物理学家约瑟夫·傅里叶对太阳向地表发出的辐射、以及从地表向外发出的辐射之间的能量平衡展开了研究，弄清了地球大气在这一平衡中扮演的角色：在地球表面，地球接收的太阳辐射会转化为向外发出的辐射，这些辐射会被大气吸收从而对大气起到加温作用。大气发挥的这种保护作用如今被称作“温室效应”。太阳的热量可以透过大气到达地表，但会被困在大气层内部。不过大气中的辐射过程还远比这复杂得多。
科学家的任务与傅里叶当年差不多——弄清向地球发出的短波太阳辐射与地球向外发出的长波红外辐射之间的平衡关系。在接下来200年间，多名气候科学家纷纷贡献了更多的细节信息。当代气候模型更是为科学家提供了极为强大的工具，不仅帮助我们进一步理解了地球的气候，还让我们得以了解由人类导致的全球变暖。
这些模型都是建立在物理定律的基础上的，由天气预测模型发展而来。天气通过温度、降水、风或云等气象物理量描述，受海洋和陆地活动影响。气候模型则建立在通过计算得出的天气统计特征基础之上，如平均值、标准差、最高与最低值等等。这些模型虽无法准确告诉我们明年12月10日斯德哥尔摩的天气如何，但可以让我们对斯德哥尔摩在12月的气温和降水情况获得一定了解。
确定二氧化碳的作用
温室效应对地球上的生命至关重要。它控制温度，因为大气中的温室气体——二氧化碳、甲烷、水蒸气和其他气体——会首先吸收地球的红外辐射，然后释放该吸收的能量，加热周围和下方的空气。
温室气体实际上只占地球干燥大气的一小部分。地球的干燥大气中99%为氮气和氧气，二氧化碳其实仅占0.04%。最强大的温室气体是水蒸气，但我们无法控制大气中水蒸气的浓度，而二氧化碳的浓度则是可以控制的。
大气中的水蒸气含量高度依赖于温度，进而形成反馈机制。大气中的二氧化碳越多，温度越高，空气中的水蒸气含量也就越高，从而增加温室效应，导致温度进一步升高。如果二氧化碳含量水平下降，部分水蒸气会凝结，温度也随之下降。
关于二氧化碳影响的一块重要拼图来自瑞典的研究人员和诺贝尔奖获得者Svante Arrhenius。顺便提一下，他的同事、气象学家Nils Ekholm，在1901年，率先使用温室这个词来描述大气的热量储存和再辐射。
Arrhenius通过十九世纪末的温室效应弄清楚了该现象背后的物理学原理——向外辐射与辐射体的绝对温度（T）的四次方（T⁴）成正比。辐射源越热，射线的波长越短。太阳的表面温度为6000°C，主要发射可见光谱中的射线。地球表面温度仅为15°C，会再次辐射我们看不见的红外辐射。如果大气不吸收这种辐射，地表温度几乎不会超过–18°C。
Arrhenius实际上是想找出导致最近发现的冰河时代现象的背后原因。他得出的结论是，如果大气中的二氧化碳水平减半，这足以让地球进入一个新的冰河时代。反之亦然——二氧化碳量增加一倍，会使地球温度升高5-6°C，这个结果在某种程度上与目前的估计值惊人地接近。
开创性的二氧化碳效应模型
20世纪50年代，日本大气物理学家Syukuro Manabe和东京大学其他一些年轻而有才华的研究人员一样，选择离开被战争摧毁的日本，前往美国继续其职业生涯。他的研究目的和70年前的瑞典科学家斯万特·阿伦尼乌斯一样，都是为了理解二氧化碳水平的增加如何导致气温的上升。不过，彼时的阿伦尼乌斯专注于辐射平衡，Manabe则在20世纪60年代领导了相关物理模型的发展，将对流造成的气团垂直输送以及水蒸气的潜热纳入其中。
为了使这些计算易于进行，Manabe选择将模型缩减为一维，即一个垂直的圆柱体，进入大气层40公里。即便如此，通过改变大气中的气体浓度来测试模型还是花费了数百小时的宝贵计算时间。氧和氮对地表温度的影响可以忽略不计，而二氧化碳的影响非常明显：当二氧化碳水平翻倍时，全球温度上升超过2摄氏度。
该模型证实，这种升温确实是由二氧化碳浓度增加导致的；它预测了靠近地面的温度上升，而上层大气的温度变低。如果太阳辐射的变化是温度升高的原因，那么整个大气应该在同一时间被加热。
60年前，计算机的速度比现在慢了几十万倍，因此这个模型相对简单，但Manabe掌握了正确的关键特征。他指出，模型必须一直简化，你无法与自然界的复杂性竞争——每一滴雨都涉及到如此多的物理因素，因此不可能完全计算出一切。在一维模型的基础上，Manabe在1975年发表了一个三维气候模型，这是揭开气候系统奥秘道路上的又一个里程碑。
混乱的天气
在Manabe之后大约十年，Klaus Hasselmann通过找到一种方法来战胜快速而混乱的天气变化（这些变化对计算而言极其麻烦），成功地将天气和气候联系在一起。我们地球的天气发生巨大变化，是因为太阳辐射在地理上和时间上的分布十分地不均匀。地球是圆的，所以到达高纬度地区的太阳光比到达赤道附近低纬度地区的太阳光要少。不仅如此，地球的地轴也是倾斜的，从而在入射辐射中产生季节性差异。暖空气和冷空气之间的密度差异导致了不同纬度之间、海洋和陆地之间、高低气团之间的巨大热量传输，从而形成了我们地球上的天气。
众所周知，对未来十天以上的天气做出可靠的预测是一大挑战。二百年前，法国著名科学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯曾说，如果我们知道宇宙中所有粒子的位置和速度，就应该可以计算出在我们世界中发生了什么和将要发生的事情。原则上，应该是这样；牛顿三个世纪以来的运动定律（也描述了大气中的空气传输）是完全确定的——不受偶然的支配。
然而，就天气而言，就完全是另一回事了。部分原因在于，在实践中，我们不可能做到足够精确——说明大气中每个点的气温、压力、湿度或风况。此外，方程是非线性的；初始值的微小偏差可以让天气系统以完全不同的方式演变。基于蝴蝶在巴西扇动翅膀是否会在德克萨斯州引起龙卷风这个问题，这种现象被命名为蝴蝶效应。在实践中，这意味着不可能给出长期的天气预报，也就是说天气十分混乱；这是在上世纪六十年代由美国气象学家Edward Lorenz发现的，他为今天的混沌理论奠定了基础。
理解嘈杂数据
尽管天气是一个典型的混乱系统，但我们如何才能建立能够预测未来数十年、甚至数百年的可靠气候模型呢？1980年前后，Klaus Hasselmann提出了如何将不断变化的混沌天气现象描述为快速变化的噪音，从而为进行长期气候预测奠定了坚实的科学基础。此外，他还提出了一些确定人类对全球温度造成的影响的方法。
上世纪50年代，Klaus Hasselmann在德国汉堡攻读物理学博士，专攻流体力学，随后开始建立海浪和洋流的观测与理论模型。后来他迁居至美国加州，继续开展海洋学研究，并且认识了查尔斯·大卫·基林等同事。基林从1958年开始在夏威夷的莫纳罗亚天文台持续测量大气中的二氧化碳含量。Klaus Hasselmann当时还不知道，自己在日后的工作中会频繁用到体现二氧化碳水平变化的“基林曲线”。
从充满噪声的天气数据中建立气候模型就像遛狗一样：狗有时会挣脱牵引绳，有时会跑在你前面、或者跑在你后面，有时会与你并肩前行，有时则会绕着你的腿跑。你能从狗的运动轨迹中看出你是在走路还是站立不动吗？或者能看出你是在快步行走还是小步慢走吗？狗的运动轨迹就像天气变化，你的行进轨迹就像通过计算得出的气候。我们能否用这些混乱的、充满噪声的天气数据，总结出气候的长期趋势呢？
还有一大难点在于，影响气候的波动情况极易发生变化，这些变化可能很快，比如风的强度或空气温度；也可能很慢，比如冰盖融化和海洋温度升高。例如，海洋整体温度需一千年才能上升一度，但大气只需几周即可。关键在于，要将快速的天气变化作为噪声整合进对气候的计算中，并体现出这些噪声对气候的影响。
Klaus Hasselmann创造了一套随机气候模型，将这些变化的可能性都整合进了模型中。其灵感来自爱因斯坦的布朗运动理论。他利用该理论说明，大气的快速变化其实可以导致海洋的缓慢变化。
识别人类影响的痕迹
在完成气候变化模型之后，Hasselmann又开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现，这些模型，连同观测结果和理论结果，都包含了关于噪声和信号特性的充分信息。例如，太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化都会留下独特的信号，即“指纹”，而且这些信号可以被分离出来。这种识别指纹的方法也可以应用于人类对气候系统的影响。Hasselman因此为进一步的气候变化研究铺平了道路。通过大量的独立观测，这些研究展示了人类对气候影响的大量痕迹。
随着气候系统中复杂相互作用的过程被更彻底地绘制出来，尤其是有了卫星测量和天气观测的帮助，气候模型变得越来越完善。这些模型清楚地显示出温室效应正在加速：自19世纪中期以来，大气中的二氧化碳含量增加了40%。地球的大气已经有几十万年没有如此多的二氧化碳了。相应地，温度测量显示，在过去150年里，地球温度上升了1摄氏度。
Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann为人类作出了巨大贡献，为我们了解地球气候提供了坚实的物质基础，这也正体现了阿尔弗雷德·诺贝尔的精神。
针对无序系统的方法
1980年左右，Giorgio Parisi展示了他的发现，即随机现象显然受隐藏规则支配。他的工作如今被认为是对复杂系统理论最重要的贡献之一。
复杂系统的现代研究基于十九世纪下半叶由James C。 Maxwell、Ludwig Boltzmann和J。 Willard Gibbs提出的统计力学，他们在1884年将这一领域命名为“统计力学”。统计力学从下面这一见解发展而来，即需要一种新的方法来描述由大量粒子组成的系统，例如气体或液体。这种方法必须考虑到粒子的随机运动，所以其基本思想是计算粒子的平均效应，而不是单独研究每个粒子。例如，气体中的温度是气体粒子能量平均值的量度。统计力学取得了巨大的成功，因为它为气体和液体的宏观特性（如温度和压力）提供了微观解释。
理解物理系统的复杂性
这些压缩球体是普通玻璃和颗粒状材料（如沙子或砾石）的简单模型。然而，Parisi的原始模型的对象是另一个截然不同的系统——自旋玻璃。这是一种特殊的磁性金属合金亚稳定状态，其中某种金属原子，比如铁原子，会被随机混合到铜原子的网格中。即使只有几个铁原子，它们也会以一种令人费解的方式彻底改变材料的磁性。每个铁原子的行为——或者称为“自旋”——表现得就像一个小磁铁，受其附近其他铁原子的影响。在普通的磁体中，所有的自旋都指向同一方向，但在自旋玻璃中，情况就不一样了：一些自旋对会指向相同的方向，另一些则指向相反的方向——那么它们是如何找到最佳方向的呢？
Parisi在关于旋转玻璃的著作的序言中写道，研究旋转玻璃就像观看莎士比亚戏剧中的人类悲剧。如果你想同时和两个人交朋友，但他们互相讨厌对方，结果就可能令人沮丧。在经典悲剧中，感情强烈的朋友和敌人在舞台上相遇，情况就更是如此。那么，怎样才能把房间里的紧张气氛降到最低？
自旋玻璃及其奇异的性质为复杂系统提供了参考模型。20世纪70年代，许多物理学家，包括几位诺贝尔奖得主，都在寻找某种方法来描述这种神秘而令人沮丧的旋转玻璃。他们使用的方法之一是“副本方法”，是一种研究无序态体系时所用的数学技巧，可以在同一时间内处理系统的许多副本。然而，从物理学的角度来说，最初的计算结果并不可行。
1979年，Parisi取得了决定性的突破，他展示了如何巧妙地利用副本方法来解决自旋玻璃问题。他在这些副本中发现了一个隐藏的结构，并找到了一种描述它的数学方法。在很多年之后，Parisi的解才在数学上被证明是正确的。此后，他的方法被用于许多无序系统，成为复杂系统理论的基石。#2021诺贝尔奖#
温室效应对生命至关重要
200年前，法国物理学家约瑟夫·傅里叶对太阳向地表发出的辐射、以及从地表向外发出的辐射之间的能量平衡展开了研究，弄清了地球大气在这一平衡中扮演的角色：在地球表面，地球接收的太阳辐射会转化为向外发出的辐射，这些辐射会被大气吸收从而对大气起到加温作用。大气发挥的这种保护作用如今被称作“温室效应”。太阳的热量可以透过大气到达地表，但会被困在大气层内部。不过大气中的辐射过程还远比这复杂得多。
科学家的任务与傅里叶当年差不多——弄清向地球发出的短波太阳辐射与地球向外发出的长波红外辐射之间的平衡关系。在接下来200年间，多名气候科学家纷纷贡献了更多的细节信息。当代气候模型更是为科学家提供了极为强大的工具，不仅帮助我们进一步理解了地球的气候，还让我们得以了解由人类导致的全球变暖。
这些模型都是建立在物理定律的基础上的，由天气预测模型发展而来。天气通过温度、降水、风或云等气象物理量描述，受海洋和陆地活动影响。气候模型则建立在通过计算得出的天气统计特征基础之上，如平均值、标准差、最高与最低值等等。这些模型虽无法准确告诉我们明年12月10日斯德哥尔摩的天气如何，但可以让我们对斯德哥尔摩在12月的气温和降水情况获得一定了解。
确定二氧化碳的作用
温室效应对地球上的生命至关重要。它控制温度，因为大气中的温室气体——二氧化碳、甲烷、水蒸气和其他气体——会首先吸收地球的红外辐射，然后释放该吸收的能量，加热周围和下方的空气。
温室气体实际上只占地球干燥大气的一小部分。地球的干燥大气中99%为氮气和氧气，二氧化碳其实仅占0.04%。最强大的温室气体是水蒸气，但我们无法控制大气中水蒸气的浓度，而二氧化碳的浓度则是可以控制的。
大气中的水蒸气含量高度依赖于温度，进而形成反馈机制。大气中的二氧化碳越多，温度越高，空气中的水蒸气含量也就越高，从而增加温室效应，导致温度进一步升高。如果二氧化碳含量水平下降，部分水蒸气会凝结，温度也随之下降。
关于二氧化碳影响的一块重要拼图来自瑞典的研究人员和诺贝尔奖获得者Svante Arrhenius。顺便提一下，他的同事、气象学家Nils Ekholm，在1901年，率先使用温室这个词来描述大气的热量储存和再辐射。
Arrhenius通过十九世纪末的温室效应弄清楚了该现象背后的物理学原理——向外辐射与辐射体的绝对温度（T）的四次方（T⁴）成正比。辐射源越热，射线的波长越短。太阳的表面温度为6000°C，主要发射可见光谱中的射线。地球表面温度仅为15°C，会再次辐射我们看不见的红外辐射。如果大气不吸收这种辐射，地表温度几乎不会超过–18°C。
Arrhenius实际上是想找出导致最近发现的冰河时代现象的背后原因。他得出的结论是，如果大气中的二氧化碳水平减半，这足以让地球进入一个新的冰河时代。反之亦然——二氧化碳量增加一倍，会使地球温度升高5-6°C，这个结果在某种程度上与目前的估计值惊人地接近。
开创性的二氧化碳效应模型
20世纪50年代，日本大气物理学家Syukuro Manabe和东京大学其他一些年轻而有才华的研究人员一样，选择离开被战争摧毁的日本，前往美国继续其职业生涯。他的研究目的和70年前的瑞典科学家斯万特·阿伦尼乌斯一样，都是为了理解二氧化碳水平的增加如何导致气温的上升。不过，彼时的阿伦尼乌斯专注于辐射平衡，Manabe则在20世纪60年代领导了相关物理模型的发展，将对流造成的气团垂直输送以及水蒸气的潜热纳入其中。
为了使这些计算易于进行，Manabe选择将模型缩减为一维，即一个垂直的圆柱体，进入大气层40公里。即便如此，通过改变大气中的气体浓度来测试模型还是花费了数百小时的宝贵计算时间。氧和氮对地表温度的影响可以忽略不计，而二氧化碳的影响非常明显：当二氧化碳水平翻倍时，全球温度上升超过2摄氏度。
该模型证实，这种升温确实是由二氧化碳浓度增加导致的；它预测了靠近地面的温度上升，而上层大气的温度变低。如果太阳辐射的变化是温度升高的原因，那么整个大气应该在同一时间被加热。
60年前，计算机的速度比现在慢了几十万倍，因此这个模型相对简单，但Manabe掌握了正确的关键特征。他指出，模型必须一直简化，你无法与自然界的复杂性竞争——每一滴雨都涉及到如此多的物理因素，因此不可能完全计算出一切。在一维模型的基础上，Manabe在1975年发表了一个三维气候模型，这是揭开气候系统奥秘道路上的又一个里程碑。
混乱的天气
在Manabe之后大约十年，Klaus Hasselmann通过找到一种方法来战胜快速而混乱的天气变化（这些变化对计算而言极其麻烦），成功地将天气和气候联系在一起。我们地球的天气发生巨大变化，是因为太阳辐射在地理上和时间上的分布十分地不均匀。地球是圆的，所以到达高纬度地区的太阳光比到达赤道附近低纬度地区的太阳光要少。不仅如此，地球的地轴也是倾斜的，从而在入射辐射中产生季节性差异。暖空气和冷空气之间的密度差异导致了不同纬度之间、海洋和陆地之间、高低气团之间的巨大热量传输，从而形成了我们地球上的天气。
众所周知，对未来十天以上的天气做出可靠的预测是一大挑战。二百年前，法国著名科学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯曾说，如果我们知道宇宙中所有粒子的位置和速度，就应该可以计算出在我们世界中发生了什么和将要发生的事情。原则上，应该是这样；牛顿三个世纪以来的运动定律（也描述了大气中的空气传输）是完全确定的——不受偶然的支配。
然而，就天气而言，就完全是另一回事了。部分原因在于，在实践中，我们不可能做到足够精确——说明大气中每个点的气温、压力、湿度或风况。此外，方程是非线性的；初始值的微小偏差可以让天气系统以完全不同的方式演变。基于蝴蝶在巴西扇动翅膀是否会在德克萨斯州引起龙卷风这个问题，这种现象被命名为蝴蝶效应。在实践中，这意味着不可能给出长期的天气预报，也就是说天气十分混乱；这是在上世纪六十年代由美国气象学家Edward Lorenz发现的，他为今天的混沌理论奠定了基础。
理解嘈杂数据
尽管天气是一个典型的混乱系统，但我们如何才能建立能够预测未来数十年、甚至数百年的可靠气候模型呢？1980年前后，Klaus Hasselmann提出了如何将不断变化的混沌天气现象描述为快速变化的噪音，从而为进行长期气候预测奠定了坚实的科学基础。此外，他还提出了一些确定人类对全球温度造成的影响的方法。
上世纪50年代，Klaus Hasselmann在德国汉堡攻读物理学博士，专攻流体力学，随后开始建立海浪和洋流的观测与理论模型。后来他迁居至美国加州，继续开展海洋学研究，并且认识了查尔斯·大卫·基林等同事。基林从1958年开始在夏威夷的莫纳罗亚天文台持续测量大气中的二氧化碳含量。Klaus Hasselmann当时还不知道，自己在日后的工作中会频繁用到体现二氧化碳水平变化的“基林曲线”。
从充满噪声的天气数据中建立气候模型就像遛狗一样：狗有时会挣脱牵引绳，有时会跑在你前面、或者跑在你后面，有时会与你并肩前行，有时则会绕着你的腿跑。你能从狗的运动轨迹中看出你是在走路还是站立不动吗？或者能看出你是在快步行走还是小步慢走吗？狗的运动轨迹就像天气变化，你的行进轨迹就像通过计算得出的气候。我们能否用这些混乱的、充满噪声的天气数据，总结出气候的长期趋势呢？
还有一大难点在于，影响气候的波动情况极易发生变化，这些变化可能很快，比如风的强度或空气温度；也可能很慢，比如冰盖融化和海洋温度升高。例如，海洋整体温度需一千年才能上升一度，但大气只需几周即可。关键在于，要将快速的天气变化作为噪声整合进对气候的计算中，并体现出这些噪声对气候的影响。
Klaus Hasselmann创造了一套随机气候模型，将这些变化的可能性都整合进了模型中。其灵感来自爱因斯坦的布朗运动理论。他利用该理论说明，大气的快速变化其实可以导致海洋的缓慢变化。
识别人类影响的痕迹
在完成气候变化模型之后，Hasselmann又开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现，这些模型，连同观测结果和理论结果，都包含了关于噪声和信号特性的充分信息。例如，太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化都会留下独特的信号，即“指纹”，而且这些信号可以被分离出来。这种识别指纹的方法也可以应用于人类对气候系统的影响。Hasselman因此为进一步的气候变化研究铺平了道路。通过大量的独立观测，这些研究展示了人类对气候影响的大量痕迹。
随着气候系统中复杂相互作用的过程被更彻底地绘制出来，尤其是有了卫星测量和天气观测的帮助，气候模型变得越来越完善。这些模型清楚地显示出温室效应正在加速：自19世纪中期以来，大气中的二氧化碳含量增加了40%。地球的大气已经有几十万年没有如此多的二氧化碳了。相应地，温度测量显示，在过去150年里，地球温度上升了1摄氏度。
Syukuro Manabe和Klaus Hasselmann为人类作出了巨大贡献，为我们了解地球气候提供了坚实的物质基础，这也正体现了阿尔弗雷德·诺贝尔的精神。
针对无序系统的方法
1980年左右，Giorgio Parisi展示了他的发现，即随机现象显然受隐藏规则支配。他的工作如今被认为是对复杂系统理论最重要的贡献之一。
复杂系统的现代研究基于十九世纪下半叶由James C。 Maxwell、Ludwig Boltzmann和J。 Willard Gibbs提出的统计力学，他们在1884年将这一领域命名为“统计力学”。统计力学从下面这一见解发展而来，即需要一种新的方法来描述由大量粒子组成的系统，例如气体或液体。这种方法必须考虑到粒子的随机运动，所以其基本思想是计算粒子的平均效应，而不是单独研究每个粒子。例如，气体中的温度是气体粒子能量平均值的量度。统计力学取得了巨大的成功，因为它为气体和液体的宏观特性（如温度和压力）提供了微观解释。
理解物理系统的复杂性
这些压缩球体是普通玻璃和颗粒状材料（如沙子或砾石）的简单模型。然而，Parisi的原始模型的对象是另一个截然不同的系统——自旋玻璃。这是一种特殊的磁性金属合金亚稳定状态，其中某种金属原子，比如铁原子，会被随机混合到铜原子的网格中。即使只有几个铁原子，它们也会以一种令人费解的方式彻底改变材料的磁性。每个铁原子的行为——或者称为“自旋”——表现得就像一个小磁铁，受其附近其他铁原子的影响。在普通的磁体中，所有的自旋都指向同一方向，但在自旋玻璃中，情况就不一样了：一些自旋对会指向相同的方向，另一些则指向相反的方向——那么它们是如何找到最佳方向的呢？
Parisi在关于旋转玻璃的著作的序言中写道，研究旋转玻璃就像观看莎士比亚戏剧中的人类悲剧。如果你想同时和两个人交朋友，但他们互相讨厌对方，结果就可能令人沮丧。在经典悲剧中，感情强烈的朋友和敌人在舞台上相遇，情况就更是如此。那么，怎样才能把房间里的紧张气氛降到最低？
自旋玻璃及其奇异的性质为复杂系统提供了参考模型。20世纪70年代，许多物理学家，包括几位诺贝尔奖得主，都在寻找某种方法来描述这种神秘而令人沮丧的旋转玻璃。他们使用的方法之一是“副本方法”，是一种研究无序态体系时所用的数学技巧，可以在同一时间内处理系统的许多副本。然而，从物理学的角度来说，最初的计算结果并不可行。
1979年，Parisi取得了决定性的突破，他展示了如何巧妙地利用副本方法来解决自旋玻璃问题。他在这些副本中发现了一个隐藏的结构，并找到了一种描述它的数学方法。在很多年之后，Parisi的解才在数学上被证明是正确的。此后，他的方法被用于许多无序系统，成为复杂系统理论的基石。#2021诺贝尔奖#
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