Organiczność

4 [55] 2016

15 | 04 | 2017

Biomimetyka w kilku przykładach

EMERGENCJA

Jednym ze zjawisk biologicznych, które symuluje się w procesach projektowych, jest emergencja. O zachowaniu emergentnym mówimy wtedy, gdy pewna grupa prostych jednostek zaczyna działać wspólnie, tworząc układ złożony. System nabiera określonych cech dopiero jako całość; poszczególne jego jednostki ich nie mają. Często znamy jedynie kilka podstawowych reguł, według których działają zjawiska niższego poziomu i ta wiedza wystarcza nam, żeby opisać zjawiska wyższego rzędu.

Emergencja zachodzi, gdy system osiągnie pewien poziom złożoności, który wynika z różnorodności elementów i ich powiązań. Jednym z przykładów samoorganizacji jest inteligencja rozproszona. Opisuje ona taki sposób współpracy zwierząt stadnych i społecznych, że dążą one do osiągnięcia określonego celu, nie mając wcześniejszego planu, ani wybranego osobnika, który by nimi kierował. Zjawiska te obserwuje się wśród chmary szarańczy wędrownej, kolonii mrówek, stada szpaków, ławicy ryb, roju pszczół czy stada antylop. Jednak, żeby mogło zaistnieć zachowanie emergentne, na system musi zadziałać silny bodziec zewnętrzny – inaczej mamy do czynienia jedynie z dużym zbiorowiskiem chaotycznie zachowujących się i podobnych jednostek.

Jako pierwszy inteligencję rozproszoną opisał w 1985 roku Craig Reynolds za pomocą algorytmu stada zwanego boids. Elementami takiego systemu kierują trzy podstawowe zasady, które występują równocześnie. Pierwsza z nich to rozdzielność, czyli takie poruszanie się elementów, które unika lokalnie zatłoczonych miejsc. Druga, przeciwstawna, spójność – nie pozwala na rozbicie całości i umożliwia grupowanie się z sąsiadami. Te dwa zachowania są jednak niewystarczające. Potrzebne jest trzecie, czyli wyrównanie, które nakazuje naśladować kierunek ruchu sąsiadów. Wszystkie zasady są cykliczne i uśredniają zachowanie najbliższego topologicznie otoczenia. Między kolejnymi powtórzeniami dochodzi do uaktualnienia pozycji i kierunku jednostki w nowym otoczeniu. Takie aktywności możemy obserwować wśród migrujących szpaków albo mew, taki fenomen staje się również podstawą do generowania formy5.

Pawilon The Swarm zaprojektowany na Technische Universität w Monachium swoją formą naśladuje stado ptaków w locie. Kilkunastometrowa forma świetnie ilustruje relacje pomiędzy poszczególnymi elementami systemu. Dynamiczna i lekka geometria początkowo zdradza jedynie pewne zasady uporządkowania, jednak dopiero gdy oglądamy ją z przodu, możemy zrozumieć logikę całego układu. Projekty takie jak The Swarm są polem do eksperymentu dla rozwiązań technologicznych, które potem wykorzystuje się przy większych realizacjach.

Podobną strategię projektową przyjął Michał Piasecki, który we współpracy z Jorisem Laarmanem zaproponował drukowany w polimerze mebel. Zatrzymane w ruchu stado ptaków na poziomie obiektu tworzy zamkniętą i statyczną formę. Gdy tylko przyjrzymy się jej bliżej, dostrzeżemy jednak, że jest ona złożona z wielu mniejszych elementów. Ta praca ilustruje sposób, w jaki każdy z obiektów przestrzega reguł zachowania stada – trzymają się dość blisko siebie, a jednak nie kumulują się nadmiernie w jednym rejonie, ciągle podążając w określonym kierunku. Algorytm, który generuje formę, pozwala zatrzymać system w dowolnym momencie, dzięki czemu możemy otrzymać katalog rozwiązań estetycznych i taką konfigurację przestrzenną, która spełnia nasze oczekiwania i wymagania.

Powyższe przykłady stosują inteligencję roju jedynie jako zabieg estetyczny. Inaczej do zagadnienia podszedł Robert Stuart-­Smith, który wraz ze studentami londyńskiej Architectural Association Design Research Lab zaproponował most w Sao Paulo drukowany przez rój dronów. W przeciwieństwie do liniowych procesów, w których najpierw powstaje projekt, a potem zostaje on wykonany, nieliniowe procesy dzieją się cyklicznie i równocześnie. Inteligencja rozproszona decyduje o rozmieszczeniu elementów konstrukcyjnych na podstawie informacji zbieranych w czasie rzeczywistym i ocenia zachowania materiału. Analizuje ona obciążenia i rozmieszcza minimalną potrzebną ilość materiału do osiągnięcia wcześniej określonego celu. Projektant mostu nie musi już brać pod uwagę czynników zewnętrznych oraz kontekstu środowiskowego i projektować różnych mostów dla poszczególnych lokalizacji. Jego zadaniem jest stworzenie responsywnego algorytmu, który w procesie tworzenia bierze pod uwagę otoczenie. Prototyp projektu został usytuowany pomiędzy dwoma klifami, a planowany most miał za zadanie skrócić odległość między nimi. Algorytm sekwencji druku wykorzystując informację od roju, zmienia proces konstrukcyjny i typologię obiektu, tak aby z dwóch początkowych wsporników mogła powstać jedna struktura mostu. Otrzymana w wyniku tego procesu lekka, ażurowa konstrukcja jest bardziej wytrzymała od tradycyjnej. Podobnie na poziomie zarówno projektowym, jak i konstrukcyjnym budują swoje gniazda termity. Nawet kilkumetrowe termitiery zlepione są z przeżutego drewna i przyjmują kształty odpowiadające warunkom środowiskowym, tak aby zapewnić między innymi wysoką wilgotność powietrza i niską temperaturę wewnątrz.

Przodującą pracownią, która zajmuje się procesami nieliniowymi w projektowaniu architektury i struktur jest Bollinger + Grohmann (B+G). Klaus Bollinger, dziekan Wydziału Architektury wiedeńskiej Akademii Sztuk Pięknych i konstruktor, pokazuje, że estetyka może być wynikiem działania złożonych procesów biologicznych. W projektach B+G wielokrotnie wykorzystywaną metodą projektowania jest optymalizacja strukturalna oparta na algorytmach genetycznych. Optymalizacja to działanie poszukujące najlepszego rozwiązania dla danego problemu, algorytmy ewolucyjne naśladują zaś Darwinowską teorię ewolucji i doboru naturalnego. Powtarzana cyklicznie instrukcja symuluje ewolucyjny rozwój pewnej populacji w określonych jednostkach czasu. W każdym kolejnym pokoleniu populacja wykształca takie cechy, które pozwalają jej lepiej odpowiadać na zadany problem. Tylko osobniki, które spełniają określone warunki, czyli mają lepiej wykształcone pewne cechy niż inne, mogą się krzyżować i przekazywać geny następnym generacjom. Kolejne powtórzenia tworzą jednostki o optymalnych cechach. Taka metoda pozwala na znajdowanie rozwiązań dla problemów złożonych, w których duża liczba zmiennych, ich konfiguracji oraz warunki zewnętrzne właściwie uniemożliwiają liniowe podejście.

Jednym z lepszych przykładów zastosowania optymalizacji jest projekt Infoboxu w Wiedniu. Architekci zmierzyli się tutaj ze złożoną infrastrukturą miejską oraz potokami ruchu ulicznego. Warunki miejscowe nie pozwoliły na zastosowanie tradycyjnej strategii projektowania konstrukcji – ani modularnej, ani centralnej, na której miał stanąć obiekt. Zamiast tego udało się zdefiniować kilka obszarów na poziomie terenu, w których potencjalnie można wylać fundamenty. Złożony algorytm ewolucyjny pozwolił na znalezienie kilku optymalnych rozwiązań, które spełniają warunki konstrukcyjne, lokalizacyjne i założenia programowe. Rozwiązanie ukazuje posadowienie budynku na smukłych, ponad dwudziestometrowych kolumnach połączonych z sobą za pomocą mniejszych ukośnych i poziomych elementów usztywniających i wspierających. Forma sieci, wygenerowana przez komputer, nie mogłaby powstać bez naśladowania procesów biologicznych.

Z kolei tymczasowy pawilon zaprojektowany przez SOMA przy technologicznym wsparciu B+G miał być miejscem działań w dziedzinie sztuki i muzyki współczesnej w Salzburgu. Architekci chcieli przede wszystkim zwrócić uwagę na to, że sztuka jest procesem, w którym bierze udział wielu uczestników. Nie powinien on być widoczny od samego początku, ale dopiero po dłuższej interakcji. Pawilon miał prowokować do zadawania pytań i zachęcać użytkowników do spotkania z nieznanym. W przeciwieństwie do tradycyjnego procesu projektowego, w którym najpierw kształtujemy formę, a potem dzielimy ją na mniejsze części, proces biomimetyczny rozpoczyna się od pojedynczego elementu i zestawu zasad i zależności. Matematyczna definicja określa, w jaki sposób forma może się rozwijać, a poszczególne elementy nawarstwiać. Profile, które składają się na pawilon, tworzą przestrzenną, rozedrganą formę. Przestrzenne nagromadzenie elementów zmienia swój wygląd w ciągu dnia w zależności od nasłonecznienia. Chmura elementów nie budzi skojarzeń z tradycyjnymi kształtami, jej przypadkowość ma pobudzać do dowolnych skojarzeń i interpretacji.

Algorytm generujący formę określały dwa jednoczesne procesy. Pierwszy miał za zadanie szukać pożądanej estetyki zapisanej za pomocą wartości matematycznych. Drugi natomiast określał optymalne rozwiązania strukturalne po to, by odkształcenia poszczególnych elementów były jak najmniejsze. Obrót i położenie wszystkich elementów analizowane były równocześnie pod kątem estetyki i konstrukcji. Cykliczny proces wybierał tylko te elementy, które spełniały określone kryteria, a na ich podstawie powstawała kolejna, bardziej optymalna forma.


[5.] C. Reynolds, Flocks, herds and schools: A distribu‑ ted behavioral model, Proceedings of the 14th annual conference on Computer Graphics and interactive techniques, New York: ACm, 1987.