papers/abop/abop.pdf
Synthetic Sustainability - Bio Farm, Turin(Biological systems research facility) Research topic : observation of synthetic biology and living technologies as a way of optimizing biological systems and improving a more sustainable architecture. Formal intent : examining mutational and evolutionary change in plants to generate morphological and emergent structures that underpin natural processes to generate an architectural form. Concentrating on the morphological outcomes which are being used to generate more sustainable architectures by way of drawing inspiration from biological techniques. Scheme : A proposal for a biotech centre containing a biofuel production facility exploring new ways of breeding strains of algae to produce a sustainable biofuel which can be employed into the depleting fossil fuel market. Graham Thompson Graham Thompson
Final Scheme : Bio Fuel Farm (renderings)
Final Scheme : the necessary components
Further design ideas Further design ideas Thursday, July 2, 2009 Further design ideas Vertical farming - context (unspecific) _predominantly city use urban farming of algae to produce of the grid bio-fuel, the idea would be that many of these towers would flood various parts of derelict sites across our cities as an urban initiative, fossil based fuels are fastly depleting so interventions like this proposal need to be put in place for the future of the fuel industry to cope with shortages and demand. (1) Urban transformations idea - vertical farming structure set within a built-up city context, street installations fused between roadways to add a spectacle to the areas surroundings. the bartlett (5th year) Graham Thompson at 11:04 AM
Final Scheme : Bio Fuel Farm (orthographic drawings)
Final Scheme : Bio Fuel Farm (technical components)
Sistema-L Sistema-L Un sistema-L o un sistema de Lindenmayer es una gramática formal (un conjunto de reglas y símbolos) principalmente utilizados para modelar el proceso de crecimiento de las plantas; puede modelar también la morfología de una variedad de organismos. Los sistemas-L también pueden utilizarse para generar fractales auto-similares como los sistemas de función iterada. Los sistemas-L fueron introducidos y desarrollados en 1968 por el biólogo y botánico teórico húngaro Aristid Lindenmayer de la Universidad de Utrecht (1925-1989).
Evolution is Nature’s design process. The natural world is full of wonderful examples of its successes, from engineering design feats such as powered flight, to the design of complex optical systems such as the mammalian eye, to the merely stunningly beautiful designs of orchids or birds of paradise. With increasing computational power, we are now able to simulate this process with greater fidelity, combining complex simulations with high-performance evolutionary algorithms to tackle problems that used to be impractical. This book showcases the state of the art in evolutionary algorithms for design. Design by Evolution: Advances in Evolutionary Design (Natural Computing Series) (9783540741091): Philip F. Hingston, Luigi C. Barone, Zbigniew Michalewicz Design by Evolution: Advances in Evolutionary Design (Natural Computing Series) (9783540741091): Philip F. Hingston, Luigi C. Barone, Zbigniew Michalewicz
On-Line Digital Archive of Documents on Weaving and Related Topics
Intro to L-systems An LSystem is a parallel string rewriting system. A string rewriting system consists of an initial string, called the seed, and a set of rules for specifying how the symbols in a string are rewritten as (replaced by) strings. Let’s have a look at a simple LSystem: seed: Arules: Rule #1: A = ABRule #2: B = BA The LSystem starts with the seed ‘A’ and iteratively rewrites that string using the production rules. Intro to L-systems
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Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en probabilidad. Bajo una condición muy débil (que el algoritmo mantenga elitismo, es decir, guarde siempre al mejor elemento de la población sin hacerle ningún cambio) se puede demostrar que el algoritmo converge en probabilidad al óptimo. En otras palabras, al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1 (uno). Algoritmo genético Algoritmo genético
Algoritmos genéticos y computación evolutiva Algoritmos genéticos y computación evolutiva Resumen: Los creacionistas afirman a menudo que el proceso evolutivo no puede crear información nueva, o que la evolución no posee beneficios prácticos. Este artículo refuta esas afirmaciones describiendo el crecimiento explosivo y las extensas aplicaciones de los algoritmos genéticos, una técnica de computación basada en los principios de la evolución biológica. De vez en cuando, los creacionistas acusan a la evolución de que carece de utilidad como teoría científica porque no produce beneficios prácticos y no tiene relevancia en la vida diaria. Sin embargo, tan sólo la evidencia de la biología demuestra que esta afirmación es falsa. Hay numerosos fenómenos naturales para los que la evolución nos ofrece un sólido fundamento teórico.