In den Ingenieurwissenschaften kommen seit einiger Zeit Optimierungsstrategien nach dem Vorbild der biologischen Evolution zum Einsatz. Der vorliegende Aufsatz der BIONIC RESEARCH UNIT der Beuth Hochschule für Technik Berlin erörtert die theoretischen Grundlagen und zeigt neue Entwicklungen in der Optimierungstechnik auf.
Inhaltsverzeichnis
Die Kernaussagen der darwinschen Theorie:
Die Stationen auf dem Weg zu einer modernen Evolutionstheorie:
Biologische Muster- und Gestaltentstehung.
Ein Mathematisches Modell der Musterbildung.
Die Genesetransformation.
Zellen.
Gewebe.
Botenstoffe.
Instationär.
Komplexität.
Entwicklungsbiologische Grundlagen.
Variable Programme.
Inneren Selektion.
Attraktoren.
Simulation evolutiver Erzeugendensysteme.
Transformationen
Der lokale Transformationskern.
Die standardisierte adaptive Genesetransformation.
Fazit.
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die theoretischen Grundlagen für eine bio-inspirierte Optimierungstechnik zu erörtern und neue Entwicklungen bei der Anwendung evolutiver Strategien zur Simulation biologischer Musterbildungsprozesse aufzuzeigen.
- Evolutionstheorie nach Darwin und deren Kernmechanismen
- Biologische Muster- und Gestaltentstehung mittels Selbstorganisation
- Mathematische Modellierung durch Genesetransformation
- Simulation biologischer Erzeugendensysteme mittels evolutionärer Algorithmen
- Rückkopplungsprozesse und adaptive Selektion in komplexen Systemen
Auszug aus dem Buch
Die Genesetransformation.
Die Idee einer Transformation, die ein System aus einen einfachen, homogenen Zustand in eine komplexe Zielformation verwandelt, verfolgt eine andere Intension als die Wiklichkeit beschreibenden Modelle Meinhardts. Nicht die Abbildung, sondern die Herbeiführung von Selbstorganisation in einem Modellsystem ist das Motiv. Ganz im Sinne der Bionik, als einer Wissenschaft, die die Phänomene der belebten Natur entschlüsselt um biologische Gestaltungsprinzipien auf Technik, oder allgemein ausgedrückt, auf Künstliches zu übertragen, unterscheidet sich die hier beschriebenen Herangehensweise bei der Entwicklung der „Genesetransformation“.
Der Satz „Gänseblümchen lösen keine Differentialgleichungssysteme“ führt auf eine Arbeit von James Lovelock [Lov - 88] zurück, in der mit einfachsten mathematischen Modellen die komplexen Rückkopplungsszenarien der Entwicklung eines ganzen (unseres) Planeten simuliert werden. Hier werden diskreten Einheiten die Fähigkeit zur lokalen Reaktion und der Änderung ihrer binärer Eigenschaften zugeschrieben und das Verhalten des Gesamtsystems beobachtet. Diese „Daisy-World“ genannte Anordnung finiter Akteure funktioniert analog einem ebenen Spielfeld Zellulärer Automaten und liefert grundlegende Erkenntnisse über sich selbst organisierende Systeme und adaptive Rückkopplung, wenn die Spielfelder genügend groß und die Beobachtungszeiträume lang genug sind.
Zusammenfassung der Kapitel
Die Kernaussagen der darwinschen Theorie: Zusammenfassung der wesentlichen evolutionären Prinzipien wie Mutation, Selektion und Vererbung als Basis für biologische Anpassung.
Die Stationen auf dem Weg zu einer modernen Evolutionstheorie: Historischer Überblick über die Entwicklung der Biologie von Darwin bis zur Entschlüsselung des Genoms.
Biologische Muster- und Gestaltentstehung.: Erläuterung der Prozesse von Wachstum und Differenzierung innerhalb biologischer Organismen als emergente Phänomene.
Ein Mathematisches Modell der Musterbildung.: Vorstellung der Ansätze von Meinhardt und Gierer zur Simulation biologischer Strukturbildung mittels Diffusionsgleichungen.
Die Genesetransformation.: Einführung des Konzepts der Genesetransformation als Methode zur Herbeiführung von Selbstorganisation in Modellsystemen.
Zellen.: Definition der Zelle als zentrale Akteureinheit mit Systemgrenzen in biologischen Szenarien.
Gewebe.: Beschreibung von Geweben als Matrix finiter Akteure, die emergente Eigenschaften entwickeln.
Botenstoffe.: Analyse der Rolle molekularer Kommunikationssysteme bei der Ausbildung von Stoffgradienten.
Instationär.: Betrachtung der nichtlinearen Signalverarbeitung und der Superposition von Stoffen zur Erzeugung komplexer Muster.
Komplexität.: Erläuterung der Netzwerkgestalt und der Konnektivität zwischen interagierenden finiten Entitäten.
Entwicklungsbiologische Grundlagen.: Übertragung entwicklungsbiologischer Erkenntnisse auf die Selektionsmodelle der Genesetransformation.
Variable Programme.: Diskussion der genetischen Determination als Basis für rekonstruierbare, aber variable Entwicklungsprozesse.
Inneren Selektion.: Einordnung der internen funktionalen Bewertung eines Organismus als Voraussetzung für seine Fitness.
Attraktoren.: Nutzung der Metapher der Qualitätslandschaft zur Beschreibung epigenetischer Entwicklungspfade.
Simulation evolutiver Erzeugendensysteme.: Anwendung evolutionärer Algorithmen zur Optimierung von Zielsystemen durch Variation und Selektion.
Transformationen: Mathematische Grundlagen der Signalzerlegung und deren Anwendung auf die Erzeugung vektorieller Muster.
Der lokale Transformationskern.: Beschreibung der Diffusionsoperationen zur Steuerung der lokalen Strukturbildung um einen Pol.
Die standardisierte adaptive Genesetransformation.: Zusammenführung der Konzepte zu einem iterativen Simulationsverfahren für Ontogenese und Evolution.
Fazit.: Zusammenfassung der Eignung der Genesetransformation zur algorithmischen Simulation adaptiver Musterbildungsprozesse.
Schlüsselwörter
Evolutionäre Algorithmen, Genesetransformation, Bionik, Musterbildung, Selbstorganisation, Selektion, Morphogenese, Adaption, Fitness, Erzeugendensysteme, Signalverarbeitung, Ontogenese, Diffusionsgleichungen, Phänotyp, Genotyp.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Entwicklung einer bio-inspirierten Optimierungstechnik, der sogenannten Genesetransformation, die biologische Prinzipien der Musterbildung und Evolution auf technische Modellsysteme überträgt.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den Kernbereichen gehören die Evolutionstheorie, mathematische Modellierung von biologischen Wachstumsprozessen, zelluläre Signalverarbeitung und der Einsatz evolutionärer Algorithmen zur Strukturoptimierung.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, ein algorithmisches Kalkül bereitzustellen, mit dem sich aus einem vektoriellen Anfangsmuster ein anvisiertes Endprodukt entwickeln lässt, indem die Prinzipien der biologischen Selbstorganisation nachgeahmt werden.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden mathematische Modelle basierend auf Diffusionsgleichungen (in Anlehnung an Meinhardt und Gierer) sowie Methoden der Signalverarbeitung und der evolutionären Strategien (Optimierung durch Mutation und Selektion) verwendet.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung der biologischen Musterbildung, die Einführung der Genesetransformation als Transformationsmodell und deren praktische Anwendung in Simulationsumgebungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind insbesondere Genesetransformation, Selbstorganisation, Evolutionäre Algorithmen, Morphogenese und adaptive Selektion.
Was ist mit dem „Standard-Dialekt“ der Genesetransformation gemeint?
Dies bezieht sich auf eine spezifische Konfiguration der Genesetransformation für 2-Stoff-Systeme, bei der alle Komponenten, die außerhalb der Grundperiode liegen, abgeschnitten werden, um das Diffusionsgeschehen zu vereinfachen.
Warum spielt die „innere Selektion“ eine so wichtige Rolle?
Die innere Selektion ist entscheidend, da sie die Stimmigkeit der biologischen Untersysteme bewertet, noch bevor eine äußere Selektion durch die Umwelt wirksam werden kann, was für die Fitness des Gesamtorganismus essenziell ist.
- Arbeit zitieren
- Dipl.-Ing. Michael Dienst (Autor:in), 2009, Artifizielle Evolution heute, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/133205
