Пелястки квітів, листя відкриваються і закриваються, регулюючи доступ світла, тепла, вологи, захищаючись від вітру та дощу. Такі рухи в біології називають оборотними. В архітектурі оборотні рухи названі трансформаціями. Трансформаціям належить майбутнє. Уявіть собі місто, в якому будуть відчинятися і зачинятися покрівлі споруд, самі складатися і розсуватися стіни, з'являтися і зникати під землею споруди. Справжня жива архітектура.

Біоархітектура - молодий напрямок. Вона мріє про світосяйні міста, як їх назвав знаменитий архітектор сучасності Лє Корбюзьє.

Придивіться уважно до природи - яку велику кількість форм, можливостей створення різноманітних конструкцій, зроблених із різних матеріалів, таїть вона у собі. І це багатство повинно стати добутком людей -будівельників, архітекторів.

Важко зараз сказати, які будуть дома і міста майбутнього. Безперечно те, що архітектура і жива природа повинні злитися в одне гармонійне ціле.

3. Біопрогнозування

Часто найбільш важливою частиною моделювання в екології є прогнозування стану тих чи інших екологічних систем - від біосфери в цілому до конкретних ланцюгів живлення. Такі прогнози можна розробляти на основі індуктивно-емпіричних або дедуктивно-теоретичних моделей. Перші з них базуються на конкретних даних про стан модельованого об'єкта, а другі будуються на основі загальних наукових уявлень (теорій і гіпотез) про об'єкт.

Біопрогноз — це науково обґрунтоване імовірнісне судження про можливий стан якого-небудь об'єкта, процесу або явища до певного моменту в майбутньому.

Базовим поняттям в екологічному прогнозуванні є поняття про часовий ряд. Часовий ряд - це сукупність послідовних значень перемінної (процесу), зроблених через певні, найчастіше рівні, інтервали значень параметра (звичайно часу). Якщо вимірювані значення є багатомірними, то часовий ряд теж називається бага-томірним. Аналізом одержуваних вимірів статистичних даних займається напрям статистики, що називається аналізом часових рядів. Аналіз часових рядів використовується, зокрема, для розв'язання таких завдань:

1) для побудови математичної моделі процесу, представленого часовим рядом;

2) для дослідження структури часового ряду, наприклад, для виявлення зміни середнього рівня значень (тренда) і виявлення періодичних коливань;

3) для прогнозування майбутнього розвитку процесу, представленого часовим рядом;

4) для дослідження взаємодій між різними часовими рядами. Для розв'язання цих і інших завдань аналізу часових існує велика кількість різних методів. Серед них найбільш важливими є:

1. Методи кореляційного аналізу, що дозволяють виявити найбільш істотні періодичні залежності і їх лаги (затримки) в одному процесі (автокореляція) або між кількома процесами (кроскореляція).

2. Різні модифікації регресійного аналізу, що виявляють основну тенденцію в змінах часового ряду й різні фактори, що на цій тенденції позначаються - контролюють її.

3. Методи спектрального аналізу дозволяють знаходити періодичні й квазіперіодичні залежності в даних.

4. Методи згладжування і фільтрації призначені для перетворення часових рядів з метою видалення з них високочастотних або сезонних коливань.

5. Методи авторегресії і проінтегрованого ковзного середнього (АКІМА) виявляються особливо корисними для опису і прогнозування процесів, що виявляють однорідні коливання навколо середнього значення.

Метод АКІМА був розроблений Г. Боксом і Г. Дженкінсом, і в даний час існує велика кількість його модифікацій.

6. Метод нейронних мереж, який отримав свою назву від спеціальних нервових кліток нейронів, здатних сприймати, перетворювати й поширювати сигнали. Особливістю нейронних мереж є їх здатність сприймати сигнали (інформацію) з кількох вхідних каналів і перетворювати їх в один вихідний сигнал. Комп'ютерна реалізація методу дозволяє передавати сигнали від одного нейрона до інших, що складають у цілому нейронну мережу. Даний метод почав широко використовуватися для цілей прогнозування, тому що дозволяє опрацьовувати нелінійні функціональні зв'язки, а також унаслідок здатності створеної нейронної мережі до навчання.

У цілому в моделюванні екологічних процесів і явищ вирішальними є дві обставини: а) якість і повнота вихідних даних і б) адекватність моделі модельованому об'єктові. Тут корисно пам'ятати слова Т. Хакслі про те, що «математика наче жорнов, перемелює те, що під нього засипають, і, як засипавши лободу, ви не одержите пшеничного борошна, так, списавши цілі сторінки формулами, ви не одержите істини з помилкових передумов». Проте при правильному підході до справи математичне моделювання в екології є найбільш потужним сучасним інструментом пізнання і прогнозування в екологічній науці.

4. Джерела використання

Виходячи з того, що основі об'єктивної класифікації наук лежать різні форми руху матерії, можна сказати, що частина з них відноситься до компетенції наук про біологічну форму руху в штучних системах. Отже, ці науки покликані тією чи іншою мірою реалізувати цю складну форму руху технологічними засобами.

Біоніка має саме таку спрямованість. Вона, досліджуючи різні сторони біологічної форми руху на існуючим у природі живих «зразках» і будуючи аналоги функцій і структур живого, ставить за мету відтворювати особливості цієї форми руху в штучних системах.

Однак наукових напрямків, що ставлять такі завдання, чимало. Сюди відносяться деякі розділи біохімії, молекулярної біології, генна інженерія. Сюди ж можна віднести деякі розділи кібернетики, що відтворюють у формалізованих системах інформаційний аспект, закони керування живого.

Біоніку в цій групі наук відрізняє те, що вона прагне відтворити окремі властивості біологічної форми руху на іншій природі, а саме на більш простих формах руху - засобами фізики, хімії. Що стосується молекулярної біології, молекулярної генетики, то вони користуються «матеріалом», властивим самому живому (білки, нуклеїнові кислоти).

Віднесення біоніки до групи наук, які намагаються втілювати властивості і закономірності біологічної форми руху в штучних системах, так само як і виявлення відмінностей біоніки серед цих наук, послужить надалі основою для визначення біоніки як науки і виділення її предмета.

Розвиток штучної природи теж йде від нижчих і простих до вищих і складних форм руху. Інакше кажучи, тут наочно розкриваються як би великі етапи технічного прогресу: від простих механічних засобів на ранніх стадіях людини, до сучасних складних пристроїв, у яких мають місце фізична, хімічна форми і навіть окремі риси біологічної форми руху матерії.

Важлива і самостійна роль біоніки серед наук, що знаменують початок цього етапу, робить її безперечно однієї з перспективних наук нашої епохи.

Біоніка виникла не тільки в силу конкретних вимог повсякденної роботи інженерів і технологів. Саме виникнення цих практичних вимог є результат набагато більш широкої тенденції, а саме — тенденції технологічної цивілізації від освоєння механічної, фізичної і хімічної форм руху закономірно перейти до освоєння біологічної форми руху в штучних системах.

Ця задача ні однією наукою в достатній мері поки не вирішена, намічаються тільки підступи, мобілізуються сили, знання для розгорнутого «штурму» цієї твердині. Усе це говорить про те, що біоніка знаходиться на передових рубежах наукового і технічного прогресу.