Modelos de brotes arbustivos o algas en arquitecturaO cómo replicar un vegetal mediante la Agregación Limitada por Difusión (DLA)

  1. Salvador Serrano Salazar
  2. José Carrasco Hortal 1
  3. Francesc Josep Morales Menárguez
  1. 1 Universitat d'Alacant
    info

    Universitat d'Alacant

    Alicante, España

    ROR https://ror.org/05t8bcz72

Revista:
[i2] : Investigación e Innovación en Arquitectura y Territorio

ISSN: 2341-0515

Año de publicación: 2017

Volumen: 5

Número: 1

Tipo: Artículo

DOI: 10.14198/I2.2017.5.01 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUA editor

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Resumen

En el presente artículo se expone el desarrollo de un método de diseño de estructuras ramificadas del tipo algas marinas o formas arbustivas que se basa en la agregación limitada por difusión (DLA) para definir su geometría. Se ha usado la DLA para reproducir unas reglas de crecimiento convincentes o verosímiles a partir de lo aprendido de visores programables como el NetLogo (Wilensky 1999). En concreto, las herramientas que reproducen la simulación aprendida de NetLogo son el software Grasshopper para generar las geometrías, el plug-in Exoskeleton para obtener superficies envolventes a dichas estructuras alámbricas, y el plug-in Weaverbird para suavizar transiciones entre caras de malla. Ésta última herramienta permite suavizar la malla mediante iteraciones que aumentan o no el número de caras, lo que permite entender algunas teorías sobre transiciones suaves en bifurcaciones de estructuras naturales (Mattheck 1990). Este artículo sirve además para reflexionar acerca de cómo modelos físico cinéticos basados en mecanismos inspirados en la Inteligencia Artificial ayudan a compartir métodos de análisis con otras disciplinas como la cibernética o la dinámica de fluidos o las ciencias sociales y del medioambiente. ¿Por qué puede ocurrir esto? Por el rigor en el lenguaje que todo el rato pretende referirse a poblaciones de individuos, a ciclos de vida, a sistemas multivariables, a reglas de reciprocidad o a pactos con partículas próximas.

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Fuente de los datos: Dialnet