PeTaL (Періодична система життя) та Фізіоміметика

Концепція системи уможливлена ​​завдяки проектуванню та аналізу керування штучним інтелектом (ШІ).

petal

Історія наслідування природі - біологічна хроніка світу.

Ескіз процесу візуалізації даних періодичної таблиці життя (PeTaL) для отримання статистичних даних.

Гібридне машинне навчання та біоміметичний підхід до вирішення проблем.

Картування загального простору проектування до простору набору даних машинного навчання.

(а) Приклад розподілу структури для організму. Можна зробити висновок, що система організму в цілому спрямована на структурну цілісність через переважання спіралеподібного та черепичного малюнка в композиції. Спіралі пов'язані з розподілом стресу, рідини та енергії. Плитка, грати чи мозаїка - це структурні зразки. (b) Роль комп'ютерного зору у відкритті.

Доклади про біоміметичні підходи, опубліковані між 2009 та 2017 роками.

Публікації між 2009 та 2017 роками, розфарбовані авторами. Розмір кола показує кількість сторінок. Існує велика кількість авторів, що видають публікації в галузі біоміметики, докладаючи незначних зусиль.

Останні публікації в галузі теплопередачі, що демонструють зв'язок між статтями або за допомогою посилань, загальних тем або спільних авторських прав.

Порівняння між використанням натхненного біологічного дизайну в галузі мобільності та теплового управління. (А) Мережа теплового управління. (B) Мережа мобільності.

Біоміметичний ландшафт, заснований на наукових публікаціях, доступних через SCOPUS.

Структура онтології PeTaL. Індивідуальні онтології можна поміняти місцями.

Хмари слів, що відображають найвищі терміни, знайдені в кожному з класів/міток для 90 статей, що використовуються для навчання алгоритму класифікації XGBoost. Розміри слів масштабуються, щоб збільшуватись у міру збільшення частоти.

Хмари слів, що відображають найвищі терміни, знайдені в кожному з класів/міток для 90 статей, що використовуються для навчання алгоритму класифікації XGBoost. Розміри слів масштабуються, щоб збільшуватись у міру збільшення частоти.

Профіль Silhouette, що демонструє оптимальний k для кластеризації.

Сюжет, що демонструє розподіл кожної з вручну присвоєних міток серед кожного з розділів навколо скупчень медоїдів.

Ділянка, що демонструє розподіл кожної мітки, призначеної вручну, серед кожної з тем LDA.

Ділянка прихованого розподілу Діріхле, де перелічуються найвищі частотні терміни для восьмитематичного аналізу.

Сюжет, що демонструє розподіл кожної теми LDA серед різних розділів навколо скупчень медоїдів.

Приклад розвитку таксономії з використанням роду Aster L .

Ескіз можливого робочого процесу в PeTaL.

Кілька доступних шляхів для вибору біологічних моделей для натхнення при вирішенні проблеми. Цифра включає таксономію AskNature [43] та тезаурус інженерної біології [59].

Знімок екрана користувальницького інтерфейсу PeTaL R, що показує географічний розкид відфільтрованих даних.

Домашня сторінка Періодичної системи життя (PeTaL).

NoSQL Booster показує базу даних PeTaL.

Сторінка профілю вузла PeTaL, що відображає інформацію щодо конкретного вузла/сутності з онтології та бази даних.

Провідник онтології в PeTaL, що показує дані, згруповані за подібністю в таксоні. Клацання на вузлах показує інформацію стосовно вузлів, наприклад, на малюнку 26 .

Інтерфейс пошуку за допомогою біологічних досліджень та дизайну (BIRD).

Архітектура програмного забезпечення задньої частини BIRD.

Інструмент AskNature Explorer [64] в інтерфейсі користувача PeTaL.

Інструмент моделювання тем у PeTaL, який автоматично групує біологічні функції, утворюючи функціональні групи для підходу мішка слів.

Класифікація зображень із розподілом шаблонів.

Теплова карта, яка показує, в яких частинах зображення активовані візерунки. Яскравіші пікселі відповідають вищій активації. Плитка - це здебільшого шум, що зрозуміло, оскільки вона має 0% ймовірності прогнозованого виходу.

Провідник карт, який показує географічний розподіл видів у базі даних. Діаграма розсіяння може показати статистичні взаємозв'язки між морфологією, функцією та середовищем або різними морфологічними ознаками.

Діаграма розподілу розподілу, що відображає напіввипадкові генеровані точки даних.

Частка населення, яке використовує кроки вирішення проблем.

Крок вирішення проблеми [40] та особистість. Сильної кореляції не спостерігається.

Анотація

1. Вступ

1578 р. Н. Е.), Можливо, навчився використовувати горіхи кеш'ю в їжу, спостерігаючи за бразильськими мавпами-капуцинами, які розтріскували тверді шкаралупи горіхів [11,12]. Більшість із цих прикладів того, як люди вчаться на природі чи особливо на життєвих формах, обмежувалися лише імітацією форми. Леонардо да Вінчі був першим записаним людиною, який вивчав форми життя і намагався зрозуміти принципи, за якими вони працюють. Таким чином, він створив винаходи, які суттєво відхилялися від природи, але все ще були ними натхненні. Пізніше ця філософія стане відомою по-різному як біоніка, біотехніка, біоміметика або біомімікрія [13]. Хоча практикуючі лікарі існують ще з часів да Вінчі, велика зміна полягає у зростанні освітян та підприємців, які просувають біоміміку в цілісному сенсі - від дитячого садка до можливості працевлаштування. Незважаючи на це, залишається кілька недоліків. Деякі з них розглядаються в наступних розділах. По-перше, ми розглянемо деякі поширені помилки, поширені навіть у спільноті біоміметиків/біомімікрий. Потім ми досліджуємо області, які не були широко досліджені в межах біоміметичного поля або які вважаються відмінними від біомімікриї.