仿生學

生物學 學科名 仿生學

心氣虛,則脈細;肺氣虛,則皮寒;肝氣虛,則氣少;腎氣虛,則泄利前後;脾氣虛,則飲食不入。

1 拼音

fǎng shēng xué

2 英文參考

Bionics

3 註解

仿生學(Bionics)是近期發展起來的生物學和技術學相結合的交叉學科,是研究生物系統結構和性質以爲工程技術提供新的設計思想及工作原理的科學

4 仿生學的誕生

仿生學一詞是1960年由美國斯蒂爾根據拉丁文“bios”(生命方式的意思)和字尾“nic”(“具有……的性質”的意思)構成的。他認爲“仿生學是研究以模仿生物系統的方式、或是以具有生物系統特徵的方式、或是以類似於生物系統方式工作的系統科學”。儘管人類在文明進化中不斷從生物界受到新的啓示,但仿生學的誕生,一般以1960年全美第一屆仿生學討論會的召開爲標誌。

人們發現,一些關於植物和動物的相類似的功能,實際上是超越了人類自身的在此方面的技術設計方案的。植物和動物在幾百萬年的自然進化當中不僅完全適應自然而且其程度接近完美。仿生學試圖在技術方面模仿動物和植物在自然中的功能。這個思想在生物學和技術之間架起了一座橋樑,並且對解決技術難題提供了幫助。通過再現生物學的原理,人類不僅找到了技術上的解決方案,而且同時該方案也完全適應自然需要

仿生學的目的就是分析生物過程和結構以及它們的分析用於未來的設計。仿生學的思想是建立在自然進化和共同進化的基礎上的。人類所從事的技術就是使得達到最優化和互相間的協調。而模擬生物適應環境功能無疑是一個好機會。

在我們人類的技術世界中模擬自然中的東西並不是一個新鮮的思想,自從傳說中的Ikarus帶着用鳥的羽毛做成的翅膀飛向空中,而最後因爲太陽的熱度掉到地上起,人類一直就沉迷於此。

5 仿生學的確切定義

仿生學是研究生物系統結構和性質以爲工程技術提供新的設計思想及工作原理的科學。屬於生物科學技術科學之間的邊緣學科。它涉及生物學生物物理學生物化學、物理學、控制論、工程學等學科領域。仿生技術通過對各種生物系統所具有的功能原理和作用機理作爲生物模型進行研究,最後實現新的技術設計並製造出更好的新型儀器、機械等。

6 仿生學的研究範圍

仿生學的研究範圍主要包括:力學仿生、分子仿生、能量仿生、信息控制仿生等

6.1 力學仿生

力學仿生是研究並模仿生物體大體結構與精細結構靜力學性質,以及生物體各組成部分在體內相對運動和生物體在環境中運動的動力學性質。例如,建築上模仿貝殼修造的大跨度薄殼建築,模仿股骨結構建造的立柱,既消除應力特別集中的區域,又可用最少的建材承受最大的載荷。軍事上模仿海豚皮膚的溝槽結構,把人工海豚皮包敷在船艦外殼上,可減少航行揣流,提高航速;

6.2 分子仿生

分子仿生是研究與模擬生物體中酶的催化作用生物膜的選擇性、通透性生物大分子或其類似物分析和合成等。例如,在搞清森林害蟲舞毒蛾性引誘激素的化學結構後,合成了一種類似有機化合物,在田間捕蟲籠中用千萬分之一微克,便可誘殺雄蟲;

6.3 能量仿生

能量仿生是研究與模仿生物電器官生物發光、肌肉直接把化學能轉換成機械能等生物體中的能量轉換過程;

6.4 信息控制仿生

信息控制仿生是研究與模擬感覺器官神經元神經網絡、以及高級中樞的智能活動等方面生物體中的信息處理過程。例如根據象鼻蟲視動反應製成的“自相關測速儀”可測定飛機着陸速度。根據鱟複眼視網膜側抑制網絡的工作原理,研製成功可增強圖像輪廓、提高反差、從而有助於模糊目標檢測的—些裝置。已建立的神經元模型達100種以上,並在此基礎上構造出新型計算機。

模仿人類學習過程,製造出一種稱爲“感知機”的機器,它可以通過訓練,改變元件之間聯繫的權重來進行學習,從而能實現模式識別。此外,它還研究與模擬體內穩態,運動控制、動物的定向與導航等生物系統中的控制機制,以及人-機系統仿生學方面。

某些文獻中,把分子仿生與能量仿生的部分內容稱爲化學仿生,而把信息控制仿生的部分內容稱爲神經仿生。

仿生學的範圍很廣,信息控制仿生是一個主要領域。一方面由於自動化向智能控制發展的需要,另一方面是由於生物科學已發展到這樣一個階段,使研究大腦已成爲對神經科學最大的挑戰。人工智能和智能機器人研究的仿生學方面——生物模式識別的研究,大腦學習記憶思維過程的研究與模擬,生物體中控制的可靠性和協調問題等——是仿生學研究的主攻方面。

控制信息仿生和生物控制論關係密切。兩者都研究生物系統中的控制信息過程,都運用生物系統的模型。但前者的目的主要是構造實用人造硬件系統;而生物控制論則從控制論的一般原理,從技術科學的理論出發,爲生物行爲尋求解釋。

7 仿生學研究方法的特點

最廣泛地運類比、模擬和模型方法仿生學研究方法的突出特點。其目的不在於直接複製每一個細節,而是要理解生物系統的工作原理,以實現特定功能爲中心目的。—般認爲,在仿生學研究中存在下列三個相關的方面:生物原型、數學模型和硬件模型。前者是基礎,後者是目的,而數學模型則是兩者之間必不可少的橋樑。

由於生物系統的複雜性,搞清某種生物系統的機制需要相當長的研究週期,而且解決實際問題需要多學科長時間的密切協作,這是限制仿生學發展速度的主要原因。

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