浅谈生物计算能力在城市设计中的应用——以多头绒泡菌的生物计算能力为例Application of bio-computing ability in urban design: A case study of the bio-computing ability of Physarum polucephalum

浅谈生物计算能力在城市设计中的应用——以多头绒泡菌的生物计算能力为例Application of bio-computing ability in urban design: A case study of the bio-computing ability of Physarum polucephalum

凃佳奕，侯妍,TU,Jiayi，HOU,Yan

长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010（CISPDR Corporation，430010 Wuhan）

摘要：本文章运用思辨的思维，探索生物计算的能力在城市设计中的应用。多项科学研究已经证实了多头绒泡菌的智慧和其生物计算能力，这种单细胞生物及其生物生长规律现象揭示了其计算和设计城市网络的可能性。本研究是基于多头绒泡菌的生长以及它的集体智能特性成为设计工具的途径。在没有大脑但有记忆有机体的情况下，我们收集了多头绒泡菌这个单细胞生物的分布式记忆，并假设它可以成为重新定义城市空间推理的替代方式。为了研究多头绒泡菌生物计算能力在城市设计中的应用，我们在生物体的不同尺度上进行了观测实验，并折射到城市和建筑尺度上来测试结果。因此，本研究试图提出一种基于生物计算方法的非常规设计新方法，作为重新定义和重组国土系统的推测机制。

关键词：多头绒泡菌；城市设计；仿生算法；参数化设计

一、引言

目前，已有多项科学研究和城市规划研究已经证实了多头绒泡菌的空间记忆能力和超高智力，多项实验结果表明多头绒泡菌即使没有大脑也基本上能够记住它曾经过的路径，当黄色的多头绒泡菌移动时会留下一道浓厚的半透明粘液，研究人员发现多头绒泡菌把这种胶状痕迹当做一种前行的记忆。多头绒泡菌被证实能通过其特有的生物计算能力，寻找平面及多维度空间中多个节点之间的最短路径并避开障碍物，这种独特的能力将运用于城市空间的规划，如交通运输网等城市网络规划。
二、多头绒泡菌的生物特性

多头绒泡菌是一种生长于阴暗潮湿环境中的多核单细胞生物，以细菌和微生物为食。它的拉丁学名为Physarum polycephalum。它具有复杂的生命周期，如菌核期、孢子期、孢子囊期和原生质期等，不同的生命阶段又有不同的形态和特点。其生长主干经呈现黄色，喜好生长在潮湿阴暗的环境（如腐烂的树叶、圆木和琼脂中），麦片是它的爱好之一。

多头绒泡菌在繁殖过程中能够根据食物的分布情况，用最有效的方式将所有食物源链接起来，它会在经过的路线中留下一道黄色的痕迹（即是“伪足”），当它发现路线不可行或有障碍时，它会收回触角寻找新的方向，并在已经探索过的区域留下透明的胶状痕迹，最终将以黄色枝干的形式形成一个完整的网络，研究人员们认为多头绒泡菌把这种胶状痕迹作为一种记忆。其生长过程可理解为两种形式，一种是向外扩张，生成密集的管道网络；另一种是以某种机制对密集网络进行优化，通过生物自身的“计算能力”，一些管道萎缩消失，一些管道则变得明显，最终形成网络，其在性能、成本、容错性等方面都表现出色[2]。

三、研究现状

科学家发现，黏液菌具有模拟人造运输网络设计、运送食物的能力。于是利用这种本质，研究人员开始用来模拟不同城市的运输网络构建。

2000年，日本科学家中垣俊之通过多头绒泡菌在迷宫中的实验惊奇的发现这种生物4小时内就轻而易举地寻得迷宫的出入通道；8小时后，多头绒泡菌找到走出迷宫的最短路线，收回其他路线中的“伪足”[3]。同时，中垣俊之与英国牛津大学植物科学系的马克·弗里克等科学家们模仿日本太平洋的海岸线搭建了模型，将多头绒泡菌置于模型中的东京位置，每座大城市则以一块麦片作为标志，实验结果表明，多头绒泡菌所呈现出网络和现代社会错综复杂的“交通系统”如出一辙，其效率与凝结无数人类智慧结晶的日本交通系统对比居然不相上下[4]。

图 1 多头绒泡菌路网生成过程②

在亚达马特兹基的实验中，最杰出的是在地球仪上的实验。他在地球仪上敷上一层琼脂，再把盖住海洋的琼脂切掉，之后根据远近和城市大小，分别在24个城市上放麦片，再将多头绒泡菌放置于琼脂上，通过30余次的反复试验，发现黏液菌在地球仪和地图上建立的网络高度类似，甚至在“亚洲”，黏液菌传送食物的路线居然跟中国古代的丝绸之路相似，76%的黏菌网络与丝绸之路以及亚洲高速公路相同[6]。亚达马特兹基总结出，多头绒泡菌本身就是一种生物计算机，它可以作为一种区域网络设计和规划的工具[6]。

四、多头绒泡菌生物计算语法结构研究

为了验证多头绒泡菌的生长机制，进行了一系列实验，包括确定是否能以麦片作为诱导，触发多头绒泡菌的生长，以及它是否喜好阴暗潮湿的环境等。在确定多头绒泡菌的大众属性之后，设计了培养装置模拟其生长环境，在圆形培养皿中设置琼脂作为生长面，以九宫格的形式等距放置麦片作为诱导，经过46小时的延时摄影（每2-4小时进行一次拍摄）进行了物理实验，得到了多头绒泡菌自身计算出的网络形态，即平面中多个麦片之间相连接的最优路径。

图 2 多头绒泡菌实验仪器及生长过程④

多个实验已验证了多头绒泡菌的智能行为，为了探讨多头绒泡菌是否具有重新定义和重组城市网络的能力以及如何将其具体应用于城市网络设计，本项目研究了这种单细胞生物的运动模式和算法。结合参数化设计，运用犀牛中grasshopper插件建立数字化模型，对多头绒泡菌的生长机制进行了可视化模拟。输入“起点+诱导剂节点”，调节数量、密度和速度等参数，模拟的过程是基于多头绒泡菌其自身内在寻觅构造机制的算法，通过增加生物密度来激发多头绒泡菌的生长速度，来模拟多头绒泡菌扩张和生长机制，形成如下图所示的网络结构。

图 3 运用grasshopper在平面上生成模型⑦

五、多头绒泡菌在城市设计中的应用

在实验中我们发现，多头绒泡菌在扩散过程中是以树状的形态扩散从而占据不同的区域，而不同区域之间多头绒泡菌的外膜在碰撞时停止，然后在两个区域之间形成一条较厚的原生质管，形成连接，这种占有和联系的过程也证实了著名建筑家Frei Otto的理论，他认为“自然结构”是设计的核心，自然物体是自然的结构，是自成形过程的结果，人类既可以模仿自然过程，也可以制造人工物体，设计者需要寻找的是能够清晰呈现物体产生过程的、具有本质特征的结构，是那些“不可改进的事物”[10]。

图 4 多头绒泡菌生成树状模型

Frei Otto的理论证实了城市化建设和自然格局的共存，于是设计提出并定义了一种构建城市系统的新方法，认为多头绒泡菌可以作为传动装置来完成自然结构的形成过程并用于城市建设，其在平面上形成镶嵌的能力可以用来模拟城市设计的整个过程。

为了验证多头绒泡菌所形成的网络是否与城市网络相似，设计将已有的城市网络和多头绒泡菌所生成的网络相对比。设计以丝绸之路为例，将世界地图作为底图，在世界各地中心城市放置一颗麦片作为诱导剂引导多头绒泡菌繁殖扩散，用多头绒泡菌模拟丝绸之路的路线，经过长达56小时的物理实验发现，多头绒泡菌所构建出来的网络图与海上丝绸之路的线路不尽相同。因此，多头绒泡菌的生物计算能力是足以运用于城市网络设计中来的。

图 5 多头绒泡菌在丝绸之路上的实验⑨

六、结论

本项目的核心目的是激发和调动多头绒泡菌的生物计算能力，使其作为一种城市网络设计推测机制，为城市网络设计提供新的思考方向和设计方式。不同于传统的人为解决路网问题的设计方式，本项目提供了一种思辨设计的方式，鼓励设计师通过考虑未来（即是可作为替代现有城市设计的新方式）来重新思考现在的问题，换句话说，它是运用了一种新的思维模式来寻求另一种城市设计方式，而不是将设计视为解决问题。除了传统的城市设计之外，更多是建议规划师从不同的方面和方向来反映设计，建议规划师们设计不应由人主导，也不应仅仅为人类服务。

本研究讨论了生物计算作为城市设计中推测模型的可能性，项目探索了多头绒泡菌其生物智力和计算机制在城市设计中可实现的计算和“规划”能力。为了研究城市网络设计的替代方法，将多头绒泡菌作为设计媒介和工具，

本项目为城市设计提供了新的规划思路，在城市网络规划前，利用多头绒泡菌进行物理实验及其生物算法的模拟，构建出城市节点之间的最优化、最高效的路径和关系网。

城市设计是一个综合性的复杂设计，需要规划者综合使用者的需求和决策者的利益与偏好来规划出二者都能接受的网络方案。那么通过本项目的研究，未来城市设计中可以尝试把多头绒泡菌的算法和城市网络的规划模型相结合，从而建立更加完善合理的城市网络模型。

参考文献：

[1]吴雨横. 多头绒泡菌智能行为模型研究及其应用[D]. 重庆:西南大学,2013.

[2]王庆. 基于多头绒泡菌的路网优化算法[D]. 重庆:西南大学,2012. DOI:10.7666/d.y2086278.

[3]Nakagaki T，Yamada，H, Toth A．Maze-solving by an amoeboid organism[J]. Nature, 2000, 407(6803): 470．

[4]章江. 神奇的粘液菌[J]. 科学24小时,2018(12):25-27. DOI:10.3969/j.issn.1002-7394.2018.12.009.

[5]Dimonte A , Berzina T, Erokhin V, et al. Atlas of Physarum Computing[M]. World Scientific Publishing Co. Inc. 2015.

[6]VINCENZO BONIFACI. Andrew Adamatzky: Physarum Machines: Computers from Slime Mould[J]. Genetic programming and evolvable machines,2013,14(1):123-124.

[7]ANDREW ADAMATZKY. From reaction-diffusion to Physarum computing[J]. Natural computing,2009,8(3):431-447.

[8]Adamatzky A . Steering plasmodium with light: Dynamical programming of Physarum machine[J]. New Mathematics and Natural Computation, 2009.

[9]李兴钢. 弗雷·奥托的自然结构[J]. 建筑技艺,2021,27(9):109-116. DOI:10.3969/j.issn.1674-6635.2021.09.015.

[10]弗雷·奥托，博多·拉希，扎比内·尚茨. 找形：走向极少建筑[M]. 任浩，译. 北京：中国建筑工业出版社，2021.

[11]张晓革. 基于多头绒泡菌的交通网络设计算法的研究[D]. 重庆:西南大学,2014.

[12]XIAOGE ZHANG, ZILI ZHANG, YAJUAN ZHANG, et al. Route selection for emergency logistics management: A bio-inspired algorithm[J]. Safety science,2013,5487-91. DOI:10.1016/j.ssci.2012.12.003.

[13]史立平,李玉. 多头绒泡菌的生活史[J]. 东北师大学报（自然科学版）,2010,42(4):106-110.