Yunanca 'bios' ve 'taklit' kelimelerinden türetilen biyomimikri 1957 yılında Otto Schmitt tarafından kullanılmıştır (Volstad & Boks, 2012). Doğadan ilham alan biyomimikri, birçok canlının biyolojik ve karakteristik özelliklerini alarak inovatif tasarımlar yapmada ve insanların sorunlarına çözüm bulmada kullanılmaktadır (Passino, 2005).
Biyomimikri, doğanın modellerini, sistemlerini, oluşum süreçlerini ve elementlerini inceleyen ve elde ettiği bilgilerden taklit ederek ya da yaratıcı ilhamlar alarak yararlanan, problem çözmeye yönelik yeni bir bilimdir (Benyus, 2002). Temel ilkesi, sorunlarımızı nasıl daha iyi çözebiliriz, değil nasıl daha iyisini yapabilirizdir (Primlani, 2013). Sorunlarımızı çözmek ya da bir ihtiyacımızı karşılamak için, doğada var olan canlıları inceleyip, gözlemledikten sonra tasarımlara dönüştürebiliriz (Maglic, 2012).
Biyomimikri, ilk olarak ürünlerin tasarımına odaklanırken, sonralarda organizasyon ve ekip yönetiminde kendine uygulama alanı bulmuştur. Sürü zekası ve ağaç mantarı simbiyozu buna örnek olarak gösterilebilir. Sürü zekası, karıncalar ve arılar gibi sosyal davranış modeli gösteren böceklerin toplu olarak karar verme süreci, bu canlılardan öğreneceğimiz çok şey olduğunu göstermektedir (Dargent, 2011). İşletmelerin hayatlarını uzun süre devam ettirebilmesi için inovasyona ağırlık vermeleri gerekmektedir. Biyomimikri bu bağlamda, işletmelere ürün tasarımında ve araştırma geliştirme için onlara stratejik bir avantaj sunmaktadır. Doğadaki canlıların özelliklerini bir inovasyon kaynağı olarak görmek, işletmelere kâr, riski azaltma, uygun maliyet ve sürdürülebilir bir fırsat sağlar (Yazıcı, 2020).
Sürü zekası organizasyonu yapısı
Sürü zekası, doğal biyolojik modellerden, birbirleri ve çevresi ile birlikte hareket eden basit ajanların bir koleksiyonudur. Sosyal böcekler, basit kurallar çerçevesinde hareket ederler. Karınca kolonileri, kuş sürüleri, bakteri üremesi, hayvan sürüleri sosyal böceklere örnek olarak gösterilebilir. Sürü zekasına sahip böcekler, bir denge içerisinde plan yapabilirler. Her bir sosyal böceğin, kendi bireysel hedefleri vardır ancak topluluk olarak aynı küresel hedefe hizmet ederler (Brezočnik vd., 2018).
Sürü zekası, sosyal böceklerin ekip çalışmasına uygun, kendi kendilerini organize edebilen, aralarındaki iletişimin kuvvetli olması ve koordineli çalışması sonucunda, zor problemleri olası en kısa yolu seçerek çözebilirler. Burada bir grup sosyal böceklerin ortaya çıkan kolektif davranışı söz konusudur (Bonabeau & Meyer, 2001). Sosyal böceklerin üç özelliği sebebi ile başarılı oldukları düşünülmektedir. Bunlar (Dargent, 2011):
-
Koloninin değişen bir ortama uyum sağlayabilen esneklik,
-
Grupta bir veya daha fazlasının başarısız olması durumunda bile, gruptakilerin görevlerini yerine getirmeleri ile oluşan sağlamlık,
-
Faaliyetlerin merkezi bir otorite tarafından kontrol edilmemesi ve denetim mekanizmasının olmayışına bağlı olan kendi kendilerine örgütlenmedir.
Ekosistemimizdeki sosyal böceklerin davranışlarından ilham alan deterministik ilkeler ve raslantısallığın birleşimininden farklı algoritmalar geliştirilen sürü zekası, iş bölümü ve kendi kendini örgütleme temel bileşenlerinden oluşmaktadır (Cuevas vd., 2013).
Bal arısı organizasyonu yapısı
Bal arıları çok zeki canlılardır (Karaboğa, 2011). Bal arıları yem ararken belirli sosyal davranışlar gösterirler. Bal arıları, üç farklı grupta incelenmektedir. İşçiler, izciler ve izleyiciler (Nayyar vd., 2019). Arı sürüleri, kendi aralarında bilgi alış verişi, çevresini ezberleyebilme, bilgiyi toplayıp paylaşabilme ve karar alma özelliklerine sahiptirler. Ayrıca, sürü, ekosistemdeki değişikliklere göre kendilerini güncelleyip, görevlerini dinamik ve sosyal öğrenme yoluyla yerine getirirler (Bansal, 2005). İşçi arıların görevi, yiyecek aramak ve besin kaynaklarının bilgilerini izleyen arılar ile paylaşmaktır. İzleyen arıların görevi, bulunan iyi besin kaynaklarını seçerler. Yüksek kalitedeki besin kaynaklarını seçerler. İzci arılar ise, besin kaynaklarını terk eden, yerine yenilerini arayan arılardır (Nakrani & Tovey, 2007).
Arılar kararlarını yerel ipuçlarına ve bilgilere dayandırmaktadırlar. Hızlı ve kaliteli karar alma yeteneğine sahip olan bal arıları bu sayede oluşabilecek riski de azaltmaktadırlar (List & Vermeule, 2010). Risk olasılığı yüksek ve büyük kararlar verirken, Delphi tekniğine benzer bir teknik kullanırlar. Arıların birbirinden farklı olan genetik farklılıkları, seçenekleri belirmede etkilidir. Çünkü DNA yapıları ne kadar farklı olursa, değişik şartlar altında daha hassas hale gelip, daha fazla seçeneğe sahip olurlar (O’Malley, 2012).
Dr. Öğr. Üyesi Ayşe Meriç Yazıcı
KAYNAKÇA
Bansal, P. (2005). Evolving Sustainably: A Longitudinal Study of Corporate Sustainable Development, Strategic Management Journal, 26: 197-218.
Benyus, J. M. (2002). Biomimicry: innovation inspired by nature, New York: Perennial.
Bonabeau, E., & Meyer, C. (2001). Swarm intelligence: A whole new way to think about business, Harvard Business Review, 79(5).
https://www.antoptima.ch/pdf/pr_harvardbusiness_0105.pdf
Brezočk, L., Fister, I., & Podgorelec, Jr. V. (2018). Swarm Intelligence Algorithms for Feature Selection: A Review, Appl. Sci., 8, 1521; doi:10.3390/app8091521
Cuevas, E., Cienfuegos, M., Zaldivar, D., & Pérez Cisneros, M. A. (2013). A Swarm optimization algorithm inspired in the behavior of the social-spider, Expert Systems with Applications, 40(16): 6374-6384. DOI:10.1016/j.eswa.2013.05.041.
Dargent, E. (2011). Biomimicry for Business, University of Exeter Business School.
Karaboğa, D. (2011). Yapay Zekâ Optimizasyon Algoritmaları, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
List, C., & Vermeule, A. (2010, October 16). Independence and interdependence: Lessons from the Hive. Harvard Public Law Working Paper. Retrieved from https://papers. ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1693908
Maglic, M. J. (2012). Biomimicry: Using Nature as a Model for Design, (Unpublished Master Thesis), University of Massachusetts Amherst, Architecture+Design Program.
Nakrani, S., & Tovey, C. (2007). From honeybees to Internet servers: biomimicry for distributed management of Internet hosting centers, Bioinsp. Biomim., 2: 182-197.
Nayyar, A., Le, O. N., & Nguyen, N. G. (2019). Advances in swarm intelligence for optimizing problems in computer science. Boca Raton, FL: CRS Pr
O’Malley, M. (2012, June 20). A beekeeper’s perspective on risk. Retrieved from https:// hbr.org/2012/06/a-beekeepers-perspective-onri.
Passino, K. M. (2005). Biomimicry for optimization, control, and automation. Berlin: Springer Science & Business Media.
Primlani, R. V. (2013). Biomimicry: On the frontiers of design. XIMB Journal, 10(2), 139–148.
Volstad, N. L., & Boks, C. (2012). On the Use of Biomimicry as a Useful Tool for the Industrial Designer, Sustainable Development, Vol:20.
