SynEVO: A neuro-inspired spatiotemporal evolutional framework for cross-domain adaptation

📄 arXiv: 2505.16080v1 📥 PDF

作者: Jiayue Liu, Zhongchao Yi, Zhengyang Zhou, Qihe Huang, Kuo Yang, Xu Wang, Yang Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-21

备注: 16 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出SynEVO框架以解决跨领域适应问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 跨领域适应 时空学习 集体智能 模型进化 神经启发

📋 核心要点

  1. 现有的时空学习方法通常独立训练模型，导致在不同领域间的知识迁移能力不足，尤其在相关任务中需要重新设计和训练。
  2. 本文提出的SynEVO框架通过集体智能和模型进化的方式，打破模型独立性，实现跨领域知识的共享与聚合。
  3. 实验结果显示，SynEVO在跨领域场景下的泛化能力提高了最多42%，为知识迁移和适应提供了新的研究范式。

📝 摘要（中文）

从时空系统中发现规律可以为科学和社会规划提供帮助。现有的时空学习者通常从特定源数据独立训练模型，导致在源之间的迁移能力有限。为提高跨领域知识的共享与聚合，本文提出了一种神经启发的Synaptic EVOlutional时空网络SynEVO。该框架通过模仿人类课程学习重新排序样本组，并设计了弹性公共容器和任务无关提取器，允许模型增长和任务间的共同性与个性解耦。实验表明，SynEVO在跨领域场景下提高了最多42%的泛化能力，展示了神经人工智能在知识迁移和适应中的新范式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有时空学习方法在跨领域适应中的局限性，特别是模型独立性导致的知识迁移困难。

核心思路：通过引入集体智能和模型进化的概念，SynEVO框架允许不同领域间的知识共享与聚合，从而提高模型的适应性和泛化能力。

技术框架：SynEVO的整体架构包括样本组的重新排序、弹性公共容器、任务无关提取器和自适应动态耦合器，形成一个动态进化的学习系统。

关键创新：SynEVO的主要创新在于打破了模型的独立性，通过模仿人类的课程学习和设计互补的学习器，实现了知识的共享与聚合。

关键设计：在模型设计中，采用了新的差异度量来决定样本组的整合，确保模型在不同领域下的进化与适应。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SynEVO在跨领域场景下的泛化能力提升了最多42%，显著优于现有基线方法。这一成果展示了其在知识迁移和适应中的有效性，为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

SynEVO框架在多个领域具有广泛的应用潜力，包括智能交通、环境监测和社会行为分析等。通过提高跨领域的知识迁移能力，SynEVO能够为科学研究和社会规划提供更为精准的数据支持，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Discovering regularities from spatiotemporal systems can benefit various scientific and social planning. Current spatiotemporal learners usually train an independent model from a specific source data that leads to limited transferability among sources, where even correlated tasks requires new design and training. The key towards increasing cross-domain knowledge is to enable collective intelligence and model evolution. In this paper, inspired by neuroscience theories, we theoretically derive the increased information boundary via learning cross-domain collective intelligence and propose a Synaptic EVOlutional spatiotemporal network, SynEVO, where SynEVO breaks the model independence and enables cross-domain knowledge to be shared and aggregated. Specifically, we first re-order the sample groups to imitate the human curriculum learning, and devise two complementary learners, elastic common container and task-independent extractor to allow model growth and task-wise commonality and personality disentanglement. Then an adaptive dynamic coupler with a new difference metric determines whether the new sample group should be incorporated into common container to achieve model evolution under various domains. Experiments show that SynEVO improves the generalization capacity by at most 42% under cross-domain scenarios and SynEVO provides a paradigm of NeuroAI for knowledge transfer and adaptation.