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Forschung
BioLogistik:
Vom bio-inspirierten Engineering
komplexer logistischer Systeme
bis zur ‚NanoLogistik‘
Auf kleinstem Raum produziert der menschliche Körper Billionen verschiedener
Substanzen und transportiert sie in den richtigen Mengen an Billionen
verschiedene Orte. Dabei verbraucht er gerade mal die Energie einer
100 Watt-Glühbirne und weist eine Zuverlässigkeit von 99,99% auf. Die
Ursachen hierfür sind ebenso unbekannt wie die Methoden, mit denen sich
hoch komplexe und differenzierte biologische Systeme trotz sehr unspezifischer
und variierender materieller Inputs organisieren und reproduzieren.
Weiterhin koordiniert das Gehirn hochkomplexe Bewegungsvorgänge mit
einer „Taktfrequenz“ von nur einer hundertstel Sekunde, während heutige
Computer mit vielfacher Prozessorgeschwindigkeit viel primitivere Prozesse
nur schwer beherrschen.
Erkenntnisse über die der natürlichen Logistik zugrunde liegenden Prinzipien
könnten zu grundsätzlich neuen Organisations- und Steuerungsverfahren
führen, die enorme Optimierungspotenziale in der Produktion und Logistik
erwarten lassen. Ziel des von Professor Dirk Helbing geleiteten BioLogistik-
Projekts ist es, aus Erfolgsprinzipien der Natur innovative Lösungen für logistische
Problemstellungen abzuleiten und diese anwendbar zu machen.
Umgekehrt sollen auch logistische Konzepte für ein Bio-Nano-Engineering
(z.B. die Produktion von Nanostrukturen in Zellen) eingesetzt werden
(„NanoLogistik“).
Die Forschergruppen des interdisziplinären BioLogistik-Projekts betrachteten
verschiedene biologische Transportsysteme und -mechanismen – wie die der
Blutgefäße, des Tumorwachstums oder des intrazellulären Transports. Ihre
Untersuchungsergebnisse setzten die Wissenschaftler in Beziehung zu logistischen
Stoffkreislaufsystemen. Sie werteten hoch aufgelöste Daten von städtischen
Straßennetzwerken und von Gepäckförderanlagen in Flughäfen aus.
Mit Hilfe moderner statistischer Charakterisierungsmaße konnten sie signifikante
Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu biologischen Netzwerken
herausstellen und zahlenmäßig erfassen. Ein sehr wichtiges Maß ist hierbei die
„Betweenness Centrality“, welche die Zentralität der Knotenpunkte angibt
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