1.0 Inleiding

biologie en architectuur. De combinatie van biologie en architectuur is momenteel zeer populair. Er worden tegenwoordig veel aardse en pure materialen en kleuren gebruikt voor design en sfeer. Vaak erg mooi.

duurzaamheid en cycli.  Duurzaam bouwen is natuurlijk een heel belangrijke ontwikkeling dat wortels heeft in biologie en in architectuur. De reductie van energieverbruik en afval en het hergebruik van grondstoffen en materialen is niet zomaar een modegrill maar is een absolute noodzakelijkheid geworden om de aarde in de toekomst leefbaar te houden. Een kernwoord in deze ontwikkeling is de cyclus. Alles in de levende natuur, op elk denkbaar niveau, werkt in cycli. Er bestaat geen afval. Output van de één is input voor de andere.

onderlinge afhankelijkheid. De onderlinge afhankelijkheid maakt een proces erg ingewikkeld. Biologen weten dat al langer. Organismen vormen ingewikkelde ketens van onderlinge afhankelijkheid. Het is uitermate complex maar blijft altijd erg verwonderlijk. Er bestaan talloze voorbeelden van prachtige onverwachte relaties tussen organismen.

prooi-predator systeem. De onderlinge afhankelijkheid vormt een ingewikkelde keten van organismen. De dynamiek van deze keten is mogelijk nog ingewikkelder. Een voorbeeld hiervan is het prooi-predator systeem. Predators (roofdieren) zijn afhankelijk van prooidieren en omgekeerd ook, zoals we zullen zien. Als een populatie roofdieren te groot wordt, ontstaat er een te kort aan voedsel (prooidieren). Sterfte door honger en door toegenomen onderlinge concurrentie verkleint de populatie roofdieren. Door de verminderde jaagdruk krijgen de prooidieren weer de kans om zich te herstellen. Zo ontstaat een cyclus waarin de populatiegroottes in de tijd een golvend patroon laten zien, waarbij de golf van de prooidieren de golf van de roofdieren voorgaat.

stabiele evenwichten. Dit golfpatroon is in de tijd stabiel. Het blijkt echter dat dit maar één van de vele mogelijkheden is waarin het systeem zich kan bevinden. Het stabiele golfpatroon is, zo gezegd, maar een top in een veel groter berglandschap. In dit landschap liggen veel andere bergtoppen waarop het systeem stabiel is, elk met een eigen dynamiek. In de dalen liggen de instabiele evenwichten. Hier fluctueren populatiegroottes zodanig dat er geen patroon in te ontdekken is. Of een evenwicht stabiel is, wordt bepaald door de initiële populatiegrootte, de sterfte- en geboortecijfers. Aanvankelijk is het beter te begrijpen om stabiele evenwichten als bergtoppen te zien. Maar om de dynamiek van een systeem te begrijpen, is het makkelijker om dit precies om te draaien. Je kan je voorstellen dat de toestand van het systeem als een knikker van een bergrug afrolt richting het stabiele evenwicht in het dal. Op deze manier kan je ook begrijpen dat niet elk dal een optimale stabiele evenwicht hoeft te zijn. We spreken daarom ook altijd over een lokaal stabiel evenwicht of optimum. Een flinke “tik”  kan het systeem over een lokale berg duwen waardoor een ander (en wellicht optimaler) stabiel evenwicht gevonden wordt.

landschap. In het algemeen kan je zeggen dat elk systeem met eenheden (agents) die een onderlinge afhankelijk hebben, een berglandschap van evenwichten (in het kort een evenwichtslandschap of landschap) vormt. Het bovengenoemde prooi-predator systeem, maar ook een systeem van wielrenners, vogels, mieren, mensen of neuronen hebben een landschap. Wat precies de toestand en evenwichten van de systemen zijn en hoe deze eruit zien, is natuurlijk voor elk systeem verschillend. Voor de één is dat een stabiele periodieke verandering van populatiegroottes of een gezamenlijke excitatie, voor de andere is het een stabiele vorm (bijvoorbeeld een peloton, school of een zwerm).

complexe systemen. Deze systemen worden complexe systemen genoemd. Hoewel de agents enorm van elkaar kunnen verschillen, kan het gedrag van deze systemen goed met elkaar vergeleken worden en globaal worden bestudeerd. Het blijkt namelijk dat complexe systemen een specifiek gedrag kunnen vertonen. Dit gedrag wordt een emergente eigenschap genoemd. Het is een eigenschap van het systeem dat niet  bij de agents is ingeprogrammeerd of “bewust” door de agents wordt opgezocht, maar in een hogere orde van organisatie vanzelf ontstaat. Een voorbeeld hiervan is het gezamenlijk oplichten van vuurvliegjes of een school vissen dat als één organisme lijkt te bewegen.

complexe adaptieve systemen en zelforganisatie.  Deze emergente eigenschappen hebben vervolgens in sommige gevallen een nog bijzondere eigenschap. Deze emergente eigenschap hebben een (negatieve of positieve) invloed op het functioneren van de agents zelf. Deze wederkerigheid leidt tot zelforganisatie (ook wel autopoiese genoemd). Deze systemen zijn  erg flexibel, passen zich snel aan veranderende omstandigheden, en bevinden zich daardoor in een erg stabiel evenwicht. Deze systemen worden ook wel complexe adaptieve systemen (oftewel CAS) genoemd.

In de natuur zijn hier erg interessante voorbeelden van te vinden. Een voorbeeld hiervan is een mierenkolonie dat zonder een ingeprente kaart of een volledig totaaloverzicht leert wat de kortste route naar een bepaalde voedingsbron is. Het groepsgedrag van wielrenners reduceert de luchtweerstand en bij vogels en vissen ook nog eens de grijpbaarheid van een individu door een roofdier. Bewustzijn en leren zijn ook emergente eigenschappen die uit een complex adaptief systeem ontstaan. Op dit moment gaat het mij om de complexe adaptieve systemen die vormen als emergente eigenschap hebben.

bioarchitectuur. Want, en dat is de kern van de gedachte, is het mogelijk dat architectuur kan ontstaan uit een complex adaptief systeem? Kan de ontwikkeling van een stad, een gebouw of een ruimtelijke structuur ontstaan als een emergente eigenschap van adaptief complex systeem? Bestaat zelforganiserende architectuur? En hoe ziet dit eruit? Hierover gaat mijn onderzoek.

  2.0 Onderzoek.