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Enregistrement W4412212120

Ex Silico:Soft Biomorphs

2024· article· en· W4412212120 sur OpenAlexaff
Mads Bering Christiansen, Ahmad Rafsanjani, Jonas Jørgensen

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn silicoComputer scienceBiologyGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human existence is deeply enmeshed with the natural environment, and humans possess an innate connection with living beings and natural elements. Within art, design, and architecture, this is reflected in the transhistorical concept of biomorphism, which refers to a preference for or an interest in organic, lifelike forms that are evocative of nature and natural organisms.<br/><br/>This zoom.able disseminates research towards envisioning soft biomorphism as an alternative design paradigm for soft robotics (robots made from pliable and elastic materials). Earlier work on soft robotics has mainly been anchored in technical science and focused on improving the abilities of robots through mimicking the physiology and mechanical operations of soft natural organisms. Soft biomorphism seeks to enact a different perspective, to facilitate a reorientation of the field’s interests.<br/><br/>The notion of soft biomorphism is based on the simple premise of interrogating what happens when the inherently organic aesthetic of soft robots is emphasized and enhanced by incorporating inspiration from forms, colors, textures, and patterns of a biological origin. Soft biomorphism differs from other bioinspired design approaches used in robotics, as it eschews exact replication of a particular organism’s morphological features, instead favoring select idiosyncratic or general visual and haptic similarities with natural organisms. Rather than seeking to deceive users into believing that a robot is alive, biomorphic elements are incorporated to cultivate connection and empathy between humans and machines. By appearing lifelike, yet unfamiliar, soft biomorphic robot designs could facilitate more open-ended, negotiable human–robot relations that are not modeled on human–human interaction or interactions with specific animals or domesticated pets. The artistic motivations underlying soft biomorphism also include critically reflecting on the boundaries between nature, technology, and their cultural uses and meanings.<br/><br/>This practice-based work unites approaches from our diverse disciplinary backgrounds within soft robotics, mechanical engineering, human–robot interaction, artistic practice, and design research. We initially sought to unpack and enact soft biomorphism through the construction of a series of material prototypes and actuated behavioral objects. The interaction potentials of these soft biomorphic prototypes were subsequently interrogated in a physical human–robot interaction study (Christiansen et al., 2023).<br/><br/>This zoom.able focuses on articulating soft materiality and the biomorphological character of the prototypes as grounds for sensory perception, a potentiality of bodily sensations, and distinct types of embodied knowledge. While movement, sensing, and artificial cognition are integral to robotics technology and its aesthetics in general, our work investigates how soft materials themselves hold the potential to generate their own forms and relations when embedded in robotics. We further explore the aesthetics of soft biomorphic robots by employing photographs of our physical prototypes and text descriptions of their biomorphic inspirations as inputs for an AI image generation software. The resulting outputs, presented jointly on the final layer of the zoomable, suggest that connections in the web of life self-reflexively query the reification and remediation of biomorphic qualities within the virtual, latent space of global visual culture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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