從生命的資訊網絡中學習

 

生命是以網絡方式組成。自然界在經歷了數百萬年的演化後,發展出可說是現存經最多嘗試、測試而達最佳化的程序--生物網絡。物聯網(Internet of Things,loT)事業體若能分析及有效運用來自生物網絡研究的原則,便可提升資產、資源的生產力並得到更佳的系統韌性。

 

在大自然中,生物網絡通常具有極度的韌性、分散卻彼此連接、能自行修復及無需複雜的因素即可大量生長、規模化,如食物鏈、共生系統、神經系統、基因調控及代謝系統等已歷經數百萬年、甚至數億年的優化。仿生學--模仿生物的科學-可為物聯網(loT)市場提供一系列實用的系統設計、指導方針準則。

 

生物網絡已被用為某些系統及網路設計的基礎,像是仿生物計算學關注生物族群個體如何與其他個體溝通,以最佳化各種程序。有關群體智慧(Swarm Intelligence, SI)的研究,例如螞蟻、蜜蜂、鳥及細菌這類具群居、分散且自我組織性的有機體,透過個體間的互動以達到完美整體行為,已被應用在能源、運輸、通訊、醫藥、國防及太空等領域。在通訊方面, British Telecom (BT) 公司 正使用SI的螞蟻優化演算法(Ant Colony Optimisation, ACO)研究成果,來最佳化排程(scheduling)、電話通訊、資訊網路徑及程序。另外,ReGen Energy,一家電力需求管理暨自動需量反應解決方案供應商,亦運用ACO演算法來最佳化營建環境中能源利用自動化管理系統。

 

未來,智能資產及物聯網的進步將會使我們更了我們擁有什麼及正在失去什麼。從循環經濟的角度來看,智能資產(Intelligent assets)-幫助我們了解擁有什麼資產及資源,將變得極端重要。在現代的市場環境中,目前的習慣是由個人將資訊上傳至網路,以向未來的使用者證明特定的資產是可以分享的。隨著能即時偵測及反應的資產的增加,未來分享平台可能將不再需要人類介入,而是這些資產會自行即時應用。這樣的發展將徹底運用這些資產及資源,且讓共享經濟的創新事業模型成真。往更長遠看,將可能發展出能自我感知何時不再被需要、且可自行分裂(或分解)的物件,就像細胞或組織會自然分解一樣。

 

藉由提供更多有關正在失去的資源之知識,智能資產將指引我們做出放棄的決策。資產及資源的標註及追蹤將使企業準確知道哪裡的原物料將用盡,因而開啟材料的封閉循環(closing loops)的契機。更進一步,科技發展讓物件具有自我意識,進而減少資源在應有的使用週期前消耗。

 

Breaker Technology公司發展出來的血小板技術即為一例,是設計用來修復加州乾旱災區的漏水管路。試想如果我們的管路都具有自行修復的智能,藉由避免洩漏損耗,我們將可省下多少油、天然氣、甲烷資源。另一個可關注的領域是能自動適應四季的智能建築,建材可感知及反應環境條件(遮陽棚可依據太陽照度自行開閉-模仿花朵),這使資源使用更有效率並讓使用者更舒適。

 

而這些讓我們更了解擁有及失去什麼的應用科技,目前卻因為系統的複雜性及互相連結技術而使得成本過高。但在自然界,他們以最簡單的建材組成了複雜、可互相連結且可對外界刺激反應的系統。如前所述陽光促使花瓣打開的例子,一個仿生技術的遮陽棚,需要結合各領域的科技,感應器是一項,能開、關的遮陽棚材質也是一項,甚至控制開關的機械亦是,而這些科技系統都所費不貲。

 

儘管雅致的仿生”方案”已存在在許多實例當中,但像遮陽棚一例,感應UV光產生pH值變化而造成電位脈衝的電活化聚合物,仍處於學術或初期研發階段。當然,目前還很難說這些新科技何時才能商業化,但現代的科技發展,例如3D列印,讓我們可在單一材質中嵌入功能性,將會加速這領域的進程。

     

藉由觀察或研究自然世界的生物,我們能了解具韌度的物聯網市場演化與確切的認知得失能力。為設計能獲得最大資產及資源生產力的智能資產,則應考慮到自然系統的路徑、儲存及分享自我資訊的方式。

 

 

參考原文

 

 

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