(57)【要約】【課題】本発明は、材料の構造を最適化する方法を提案する。【解決手段】本発明の方法は、ａ）パラメータセットとして最適化される材料構造の初期設計をコード化するステップと、ｂ）進化アルゴリズムを用いて、少なくとも１つのあらかじめ設定された基準に従って初期設計を最適化するステップと、ｃ）停止条件が満たされたときに、最適化を終了するステップと、ｄ）最適化されたパラメータセットを表わすデータを出力するステップと、を含み、材料構造の設計は、仮想のＤＮＡとして間接的にコード化される。【選択図】図５
2008282389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の内部構造を最適化する方法であって、
ａ）パラメータセットとして最適化される内部構造の初期表現型設計をコード化するステップと、
ｂ）進化アルゴリズムを用いて、少なくとも１つのあらかじめ設定された最適化基準に従って初期設計のパラメータセットを最適化するステップと、
ｃ）停止条件が満たされたときに、最適化を終了するステップと、
ｄ）最適化されたパラメータセットを表わすデータを出力するステップと、
を含み、
前記内部構造の表現型設計は、そのパラメータが、遺伝子制御ネットワークを用いて表現型の細胞成長発現を記述する、仮想の遺伝子型として間接的にコード化される、方法。
【請求項２】
さらに、ｅ）前記最適化されたパラメータセットの内部構造を有する物体を構築するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記内部構造は、前記物体の２Ｄ断面内部構造、または前記物体の３次元内部構造である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記最適化ステップのｂ）は、
前記遺伝子型の子孫を産生させるステップと、
発現停止基準が満たされるまで、遺伝子制御ネットワークによって誘発された子孫個体の表現型の細胞成長を発現するステップと、
成長した表現型の適合度値を計算するステップと、
次の子孫産生ステップのために、最良の適合度値を有する表現型の遺伝子型を選択するステップと、
の各ステップの周期的な繰り返しを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記遺伝子型の子孫を産生するステップは、突然変異、組み換え、遺伝子転位及び遺伝子複製のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記発現停止基準は、
前記細胞成長発現が、分離されたステップのあらかじめ設定された個数に到逹するか、或いは
前記細胞成長発現が安定的な構造に収束する場合、すなわち、２個の後続するステップの間で細胞成長発現の変化が、あらかじめ設定されたしきい値よりも低い場合、
に満たされる、請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
前記細胞は、限定された位置において、材料または孔の存在をそれぞれ示す、請求項４から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記細胞は、異なる材料を示すことができる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記細胞成長発現の終了後に、前記内部構造の表現型は平滑化されて、外部細胞は、より高い次数のスプライン表面の制御点を示す、請求項４から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
異なるタイプの材料または孔に対する材料境界は、多数の異なるスプライン表面からのパッチによって示される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記細胞成長発現の間に、前記細胞は、他の細胞または環境によって加えられた力によって移動する、請求項４から１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記細胞成長発現の間に、前記細胞は、剛体相互作用の形で物理的に相互作用する、請求項４から１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記細胞成長発現の間に、前記細胞は、分裂が生じて、その後新しい安定的な配置に到逹するときに、側方に押されるようになる、請求項４から１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記遺伝子型のパラメータの数は、最適化過程の途中で変化することができる、請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記遺伝子型のパラメータは、前記細胞成長発現の間の細胞の活性度と作用タイプとを規定する、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記活性度は、分裂、死亡、ＴＦリリース、および／または細胞付着機能の発生のうちの少なくとも１つである、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記進化アルゴリズムは、進化戦略である、請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータデバイスによって実行されると、請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法を具現する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体の内部構造のような、物体の設計の最適化に関する。
【０００２】
本発明による方法を適用すると、物体の最適化された設計を現わすパラメータセットが得られる。そうすると、この最適化されたパラメータセットは、最適されたパラメータセットに基づいた計画によって最適化された物体を構築することにより、現実世界に翻訳することができる。
【０００３】
最適化は、当業者に周知である進化アルゴリズムを用いて実行することができる。
【背景技術】
【０００４】
進化アルゴリズムは、例えば、技術最適化、オペレーションズ・リサーチ、及び設計最適化等のような多くの分野においてうまく利用されている。とりわけ、設計最適化の分野では、適切なシミュレーション・ツール（計算流体力学など）と組み合わせられて、革新的な技術設計の解法が達成されている。
【０００５】
これと同時に、到達可能な設計の複雑度は制限されるが、これは、多くの場合（例えば、スプライン表示）に、サーチ空間の次元と直接関連しているからである。その代案となる自由形状変形などのような表示は、制限されない形状の複雑度を許容するものの、形態の変化は許容しない。制限された複雑度以外に、形状及び構造に、対称、自己相似性などの場合によっては好適であり得る所定の特性、または物理的な世界の制約条件を反映した特性を与えることも困難である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、物体の内部構造の最適化に特に適した、改善された設計最適化手法を提案するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的は、独立請求項の特徴によって達成される。従属請求項は、本発明の主な概念をより一層展開したものである。
【０００８】
本発明の第１の態様は、物体の内部構造を最適化する方法に関するものであって、この方法は、
ａ）パラメータセットとして最適化される内部構造の初期設計をコード化するステップと、
ｂ）進化アルゴリズムを用いて、少なくとも１つのあらかじめ設定された基準に従って初期設計のパラメータセットを最適化するステップと、
ｃ）停止条件が満たされたときに、最適化を終了するステップと、
ｄ）最適化されたパラメータセットを表わすデータを出力するステップと、
を含み、
内部構造の設計は、そのパラメータが、遺伝子制御ネットワークにおいて表現型の細胞成長発現を記述する、仮想の遺伝子型として、間接的にコード化される。したがって、仮想の遺伝子型は、例えば、遺伝子制御ネットワークにおける相互作用挙動を用いて内部構造の間接的なコード化を表わす。
【０００９】
前記内部構造は、空間を含んでいてもよい。
【００１０】
また、本発明は、ｅ）最適化されたパラメータセットの内部構造を有する物体を構築する追加のステップと共に、前述した方法を用いた、現実物体の発生に関するものである。
【００１１】
前記内部構造は、物体の２Ｄ断面の内部構造であってもよく、または物体の３Ｄ内部構造であってもよい。
【００１２】
前記最適化ステップｂ）は、
遺伝子型の子孫を産生させるステップと、
発現停止基準が満たされるまで細胞成長を発現するステップであって、ここで、発現は遺伝子型によって表わされて、子孫個体の表現型に到達するようにする、
成長した表現型の適合度値を計算するステップと、
次の子孫産生ステップのために、それらの適合度値及び選択戦略（例えば、最良の適合度値）によって個体を選択するステップと、
の各ステップの周期的な繰り返しを含む。
【００１３】
親個体から子孫を産生させるステップは、遺伝子型の突然変異、他の個体との交配、遺伝子転位及び遺伝子複製のうちの少なくとも１つであってよい。したがって、子孫の産生は、遺伝子型のレベルで生じることであって、表現型のレベルで生じることではない。
【００１４】
前記発現停止基準は、
細胞成長発現が、分離されたステップのあらかじめ設定された個数に到逹するか、或いは
細胞成長発現が安定的な構造に収束した場合、すなわち、２個の後続するステップ間の細胞成長発現の変化が、あらかじめ設定されたしきい値よりも低い場合に、満たされる。
【００１５】
細胞は、限定された位置において、材料または孔の存在をそれぞれ示すこともできる。
【００１６】
細胞は、異なる材料を示すことができるが、これはつまり、材料のタイプが、個体の遺伝子型にコード化されることができ、個体の異なる細胞に分化されることができる。
【００１７】
細胞成長発現の終了後に、内部構造の表現型は平滑化され、細胞は、より高い次数のスプライン表面の制御点または他の平滑方法を示す。
【００１８】
それによって、異なるタイプの材料または孔に対する材料境界（ｍａｔｅｒｉａｌ  ｂｏｕｎｄａｒｙ）は、多数の異なるスプライン表面からパッチによって示すことができる。
【００１９】
細胞成長発現の間に、細胞は、他の細胞または環境によって加えられた力によって移動する。
【００２０】
細胞成長発現の間に、細胞は、剛体（ｒｉｇｉｄ  ｂｏｄｙ）相互作用の形で物理的に相互作用することもできる。
【００２１】
細胞成長発現の間に、細胞は、分裂が生じた際に押されて、新しい安定的な配置に到逹することもある。
【００２２】
遺伝子型のパラメータの数は、最適化過程の途中で変化することができる（パラメータの適応個数）。
【００２３】
遺伝子型のパラメータは、細胞成長発現の間の細胞の活性度と作用タイプとを規定することができる。
【００２４】
活性度は、分裂、死亡、ＴＦリリース、および／または細胞付着機能の発生のうちの少なくとも１つであってよい。
【００２５】
活性度は、物体の最適化を可能とする、複数の異なる材料タイプのうちの１つを仮定する細胞であってもよい。
【００２６】
進化アルゴリズムは、進化戦略であり得る。
【００２７】
本発明のさらなる特徴、利点及び目的については、添付の図面とともに、以下における本発明の実施形態の詳細な説明を参照すると、当業者にとって明らかになるはずである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図５を参照して、本発明に係わる方法の一般的な概念をより詳しく説明する。
【００２９】
本発明の方法の目的は、最適化された物体の構造を表わすデータを生成することにある。「最適化された物体」とは、１つまたは多数の（多重）対象物であることから、周期的な繰り返しステップにおいて最適化された物体と理解される。
【００３０】
第１のステップにおいて、遺伝子型として仮想ＤＮＡ（ｖＤＮＡ）をそれぞれ含む個体の個体群が規定される。ｖＤＮＡは、遺伝子制御ネットワーク（ＧＲＮ）の基礎であり、これは、個体の成長プロセスを制御する。ＧＲＮを限定するために、仮想細胞の入力及び出力挙動は、細胞の間の相互作用機構もまた限定しなければならない。
【００３１】
第２のステップにおいて、初期の最適化されていない設計の個体群は、個体のｖＤＮＡとして間接的にコード化される。ｖＤＮＡは、例えば、複数の構造的なサブユニット（ＳＵ）及び制御のサブユニット（ＲＵ）でそれぞれ構成された、複数個の遺伝子を含む（図１を参照）。したがって、入力及び出力挙動だけではなく、細胞の間の相互作用が、ｖＤＮＡの遺伝子を介してコード化される。このようなコード化は、「間接的コード化」と呼ばれ、これによって、ｖＤＮＡのパラメータ（遺伝子内部の値）は、個体の形状を直接的にコード化せず（例えば、スプラインの座標、フラップまたはウイングの角度などを介して）形状を成長させるために用いられる構造計画を提供する。表現型を発現させるためには、先ず、このような仮想のＤＮＡを有する細胞は、表現型を発生させるための細胞成長発現プロセスを行う必要があることから、コード化は、間接的である。
【００３２】
ｖＤＮＡの初期ゲノムは、例えば、仮想のＤＮＡの遺伝子のすべてのサブユニットにランダムに値を割り当てることによって設定することができる。その代案としては、すべての値を平均値に設定するか、以前の進化が行われる間に有用であると証明された遺伝子型だけではなく、ハンドコード化遺伝子型を使用することもできる。
【００３３】
原則として、進化アルゴリズムから知られているように、数個の子孫個体が、個体の初期個体群（親集団と称する）から産生される。また、周知のように、多数の子孫個体は、子孫産生プロセスが通常、例えば、突然変異などの任意の影響を含むことによって、互いに（または、初期の親個体から）若干相異することがある。それによって、これらの子孫世代は、通常、若干相異する仮想のＤＮＡを有した、少なくとも２つの個体を有することができる。
【００３４】
公知の進化アルゴリズムの直接コード化（例えば、スプラインコード化）の場合、個体の直接コード化は、表現型設計上において直接マッピングすることができ、これらの異なる表現型の適合度は、適合関数を適用することによって評価（計算）できることに留意すべきである。
【００３５】
これに対して、本発明の間接的コード化については、子孫個体群の個体は、異なる表現型を生成するために、遺伝子制御ネットワークを用いて細胞成長発現を発現することが可能でなければならない。細胞成長発現は、発現の停止条件が満たされたとき、例えば、あらかじめ設定された発現ステップの数に到達したときに終了され、または、細胞成長発現プロセスが安定的であるとき、例えば、２つの連続するステップの間の差が、あらかじめ設定された発現変化のしきい値よりも小さいときに終了される。細胞成長発現ステップの終了時に、個体群のそれぞれの個体は、表現型を増大させるはずであり、これは、通常、他の個体の表現型とは区別される。
【００３６】
その後、（それ自体が進化アルゴリズムとして公知である）適合関数が異なる表現型に適用され、少なくとも１つのあらかじめ設定された最適化基準の観点から適合度を評価し、それぞれの子孫表現型のために評価された適合度値を出力することができる。
【００３７】
その後続のステップにおいて、最適化サイクルのための停止基準に到達していない場合に、この子孫個体群の個体は、選択を受ける。子孫個体群の適合度値と選択戦略とにより、最適化ループのその後の繰り返しのための新しい親個体群として作用するため、個体のサーブセットが選択される。
【００３８】
適合度評価及びそれに伴う選択が、表現型の評価を介して行われることが重要である。一方、子孫世代（突然変異などを含む）は、仮想のＤＮＡレベルで遂行される。これは、遺伝子型及び表現型が直接連結され、表現型の変化が、表現型の直接予測可能な変化をもたらす、従来の進化アルゴリズムとは対照的である。
【００３９】
最適化停止条件が適合度評価の後に満たされると、最適化サイクルが中断される。最適化停止条件は、例えば、最適化サイクルおよび／または収束基準のあらかじめ設定された最大の数であってもよく、すなわち、後続の最適化サイクルにおける最良の表現型の適合度値が、あらかじめ設定された収束しきい値よりも小さい差を示す、あるいは、求められる適合度に到達したという事実であってもよい。
【００４０】
最適化サイクルが終了する場合に、最適化された表現型および／または最適化された表現型の仮想のＤＮＡを表わすデータの出力ができる。
【００４１】
このようなデータは、後に製造される対応する物体の２Ｄ断面または３Ｄ表現として用いることができる。
【００４２】
本発明は、進化形状または構造の最適化のためのＧＲＮｓによって誘導される、細胞発現のモデリングを提案する。
【００４３】
本発明によると、表現型表示として細胞を使用する発現プロセスは、設計最適化のために用いられる。個体の遺伝子型は、ｖＤＮＡを表わす。個体は、進化のプロセス（進化アルゴリズムを用いる）を受け、ここで、遺伝子型（ｖＤＮＡ）は、最終外見より成長した表現型の発現プロセスを記述する。通常、個体は、シミュレートされた転写因子、及びシミュレートされた細胞間の付着力などのシミュレートされた物理的且つ化学的な細胞間相互作用を用いることにより、１つの細胞から最終形状まで、分離されたステップ（発現時間ステップ）において成長する。
【００４４】
発現モデル
＜環境＞
最適化プロセスは、発現のシミュレーションのための物理的環境を提供する環境（「仮想卵」）の規定から開始する。最適化プロセスは、固定された境界を持つ立方体（ｘ、ｙ、ｚ方向）形態を有する。発現の始めに、仮想卵は、固定した半径を有するボール（ｂａｌｌ）が立方体の中心に配置された、１つの単一細胞を含む。通常、細胞の位置は、ｘ、ｙ、ｚの地点値をフローティングすることによって判定され、通常、他の細胞によって加えられた力により影響を受けることとなり、これによって、細胞は、発現プロセスの途中に動くことができる。
【００４５】
＜細胞＞
細胞は、表現型を表わす実在物（実体）であるが、これは、細胞の位置が、適合度計算のために評価されるからである。１つの仮想卵内のすべての細胞は、同一のｖＤＮＡを含む。細胞は、分裂する能力を有するが、これは、新しい細胞が初期細胞に近接して配置されることを意味する。新しい細胞の正確な位置は、他の細胞の遺伝学的な情報及び位置と力に依存する。
【００４６】
細胞は、卵の内部で拡散される多数の転写因子を発生する能力を有する。アポトーシス（遺伝学的に誘発される細胞死）の後に、細胞は、仮想卵から除去される。
【００４７】
＜仮想ＤＮＡ＞
仮想ＤＮＡは、遺伝子のベクターである。それぞれの遺伝子は、任意の数の構造ユニット（ＳＵ）と、数個の調整ユニット（ＲＵ）とからなる。構造ユニットは、細胞の作用のための情報を提供する一方、調整ユニットは、制御実体として作用する。調整ユニットの活性化機能は、各発現時間ステップごとに評価される。具体的には、転写因子の存在によって、１つの遺伝子のすべての調整ユニットがその遺伝子の総活性度に貢献して、つまり、すべての調整ユニットは、細胞が置かれた位置において、遺伝子が活性であるかまたは非活性であるかを判定する。
【００４８】
＜転写因子＞
転写因子は、ａＴＦタイプからなる、シミュレートされた化学物質、拡散格子ｄの地点毎に関連された濃度の分布、拡散係数Ｄ及び崩壊定数ｇである。ａＴＦタイプは、調整ユニットまでの化学的距離（ｃｈｅｍｉｃａｌ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）を計算することに用いられる。したがって、調整ユニットまでの化学的距離が短い転写因子は、より長い距離を有するＴＦより、調整ユニットに大きな影響を及ぼす。これは、調整ユニットが、後で詳しく説明する所定の転写因子に特異的に作用することを保証する。
【００４９】
本発明に係わる発現プロセスの進化の最適化は、細胞成長発現と進化計算とを組み合わせる。このような手法において、人工遺伝子型は、遺伝子制御ネットワーク（ＧＲＮ）を介して発現プロセスをコード化して、従来の進化アルゴリズム（ＥＡ）とは異なる間接表現を発生させる。
【００５０】
発現プロセス
本発明によるモデルは、T. Stenier, M. Olhofer, and B. Sendhoof.  Towards shape and structure optimization with evolutionary development.  In Proceedings of the Tenth International Conference on the Simulation and Synthesis of Living Systems, pages 70-76, 2006に基づいており、これは、２つの拡張、すなわち、細胞間の物理的相互作用の具現と遺伝学的表現の変形とを有するので、そのモデルは、生物学的により有望である。
【００５１】
＜遺伝学＞
本発明によると、細胞成長は、仮想ＤＮＡ（ｖＤＮＡ）の内部に貯蔵されたゲノムによって制御され、同一の複製が、個体のすべての細胞への翻訳に利用できる。
【００５２】
このゲノムは、調整サブユニット（ＲＵ）と構造サブユニット（ＳＵ）とからなり、これらは、任意の順で初期に整列される。遺伝子と呼ばれるＤＮＡの機能ユニットは、ＳＵと前述したＲＵの群から構成される。ＳＵは、細胞が行わなければならない作用をコード化し、ＲＵは、遺伝子が活性であるか、それとも非活性であるかを判定する。遺伝子にコード化されている作用は、遺伝子が活性である場合にのみ、実行されることとなる。
【００５３】
図１に、３つの遺伝子を有するゲノムの例示的な実施例が示されている。図１は、１つ以上の構造サブユニット（ＳＵ）及び調整サブユニット（ＲＵ）からなる３つの遺伝子を有するｖＤＮＡを示している。２つの異なる種類のＲＵは、阻害剤（ＲＵ−）及び活性剤（ＲＵ＋）として存在する。転写因子（ＴＦ）の発生のためのＳＵコード化は、ＳＵＴＦと表し、分裂のためのＳＵコード化は、ＳＵｄｉｖと表し、カドヘリンを発生するＳＵコード化は、ＳＵｃａｄと表する。
【００５４】
・構造サブユニット：ＳＵは、実行されるべき作用をコード化して、作用を詳述するパラメータを含む。可能な作用は、細胞分裂、拡散化学物質の生成、細胞間シグナル伝達のための転写因子（ＴＦ）、及び細胞間付着力を判定する細胞表面上のカドヘリン分子の生成を含む。
【００５５】
通常、ＳＵは、成分が
【数１】
2008282389.tif 000003
である、５つの要素ベクターｘで構成される。ｘ１は、ＳＵによってコード化された作用のタイプｔを判定することに用いられる：
【数２】
2008282389.tif 000004
【００５６】
ｔ＝１であれば、細胞分裂がコード化される。ｘ２は、分裂角を判定することに用いられ、ｘ３からｘ５の値は、使用されずに維持される。ｔ＝２であれば、ＴＦが発生される。ｘ２は、ＴＦに割り当てられた親和性標識（ａｆｆＴＦ）をコード化し、ｘ３は、リリースされるべきＴＦの量をコード化し、ｘ４は、拡散係数をコード化して、さらに、ｘ５は、崩壊定数をコード化する。ｔ＝３である場合に、カドヘリン分子が遺伝子によって発生されて、カドヘリンのタイプは、ｘ２と判定される。
【００５７】
同一タイプのカドヘリンを含む細胞は、互いに付着する。ｔ６＝２のために、すべてのｘｉが用いられるのではなく、ＳＵの一部を依然として維持することに留意されたい。これは、突然変異が細胞に影響を及ぼすが、細胞が選択圧を受けるようにはならないことを意味する。これを維持する理由は、ｘ１の突然変異がｔ＝２を産出することができ、ここでは、５つの値がＴＦの発生のために要求される。このような実在的手法と別の可能性、例えば、ｘ１がｔの変化を引き起こすとき、ｘ２からｘ５の任意の再初期化を比較してはいない。
【００５８】
・調整サブユニット：ＲＵの２つのタイプがモデルとして用いられるが、このモデルは、遺伝子発現の増加（活性化）または減少（阻害）のうちの１つを表わす。ＲＵは、細胞の近辺において、ＴＦの一定のタイプが存在するかどうかを感知することができる。ＴＦの標識が、ＲＵと関連した標識にアフィン（ａｆｆｉｎｅ）であり、また、ＴＦの濃度がしきい値を超えると、活性度値がＲＵ毎に判定される。同一の遺伝子に属するすべての活性（＝ポジティブサイン）及び阻害（＝ネガティブサイン）活性度値が、遺伝子の総活性度を判定するために合算される。
【００５９】
＜細胞および細胞の相互作用＞
細胞成長のためのシミュレーション領域は、平方（２Ｄ）または立方（３Ｄ）に限定され、ＴＦの濃度が割り当てられた、等間隔で離隔される格子（例えば、ステップサイズ０．５）によって離散化される。細胞は、例えば、１つの半径を有した球体としてモデリングされる。細胞は、ＴＦの読み取り及びリリースによって、さらに付着力によって連結される剛性体の相互作用を介した細胞の移動によって、互いに相互作用をする。
【００６０】
球体の変形は許容されない。その代わり、隣り合う細胞の間の小さな重なり合いは許容される。細胞の位置が格子に固定されないことに留意されたい。したがって、細胞は、拡散格子の４つの最も近接したノードからＴＦの濃度を読み取って、実際値を補間する。細胞によるＴＦのリリースは、拡散格子上の４つの最も近接したノードの濃度の増加によってシミュレートされる。
【００６１】
細胞付着のために実現される機構は、次のとおりである：２つの細胞が、同一タイプのカドヘリンを含むと（つまり、同一の遺伝子を発現すると）、２つの細胞は、互いに付着する。
【００６２】
細胞成長と細胞の相互作用のシミュレーションを可能とする幾つかの代替モデルが存在する。例えば、細胞は、固定された格子でピクセルとしてモデリングすることができる。バネ・質量・ダンパーシステムが、プラント細胞の形状及び物理的な挙動をシミュレートするために提案されている。前述したように、異なる細胞モデルは、異なる制御機構の進化を必要とし、その結果、多様な特性を有する異なる遺伝子の制御システムとなる。
【００６３】
本モデルにおいて、細胞は、細胞のゲノムが活性化する作用を常に行うことができる。
【００６４】
これに対し、新しい細胞のための空間が他の細胞によって既に占有されているため、分裂が生じないピクセルモデルが発生することもあり得る。したがって、このような遺伝子のための活性化の制御は、これ以上進化しないが、これは、遺伝子の機能が自動的に不能となるからである。
【００６５】
＜タイムスケール及びイベントシーケンス＞
発現の初期に、ｖＤＮＡを含む単一細胞が、シミュレーション領域の中心に配置される。成長プロセスを開始するために、初期ＴＦ（材料ＴＦ）が放出され、全体の発現時間にわたって、全領域において一定の濃度を維持する。大多数の既存のモデルと比べて、本発明のモデルの初期ＴＦ濃度は、どのような位置情報も提供しない。むしろ、発現プロセスを開始するための最小限の要件を充足させる。
【００６６】
それぞれの発現ステップにおいて、以下のイベントが起こる。
【００６７】
先ず、ＤＮＡの翻訳が、すべての既存細胞のために初期化される。次いで、細胞近辺のＴＦが遺伝子を活性化すると、遺伝子がコード化する作用が実行される。最後に、すべての細胞の位置が更新され、リリースされた化学物質の拡散がシミュレートされる。
【００６８】
図２は、世代４３からの個体の静的な相互作用ネットワークを示している。予備拡散されたＴＦは、ネットワークの中心に位置する。１つの遺伝子を拡大させたのが、左側上方に示されている。遺伝子は、阻害性ＲＵ（黒色楕円）、興奮性ＲＵ（白色楕円）及び２つのＴＦ−コーディングＳＵ（青色四角形）からなる。２つの相互作用遺伝子及び予備拡散されたＴＦは、濃い丸印で強調される。
【００６９】
図３は、動的ＧＲＮの内部における相互作用の時系列を示す。それぞれの遺伝子は、小さな丸印で示される。赤色点は、予備拡散されたＴＦを意味する。活性遺伝子は、中黒の丸印で表示される。遺伝子間の相互作用は、阻害性（赤色斜線）または興奮性（青色実線）のうちの１つである。ｉｉｉ）において、ネガティブフィードバックループを形成する２個の遺伝子をハイライト処理しており、左側から右側へ興奮性相互作用を示し、反対方向は、阻害性相互作用である。それぞれの下位図面は、１つの時間ステップにおけるＧＲＮの状態を表わす。この個体のための静的条件は、後の時間ステップｖｉ）にまだ到逹していないことに留意する。
【００７０】
＜進化アルゴリズム＞
個体戦略パラメータの適用を有する進化戦略（（μ，λ）−ＥＳ）が用いられる。これに対する詳細な説明は、H.-P. Schwefel. Evolution and Optimum Srearch. John Wiley, 1994から見つけられる。
【００７１】
ＥＳでの主変異オペレータは、それぞれの目的パラメータに、正常に分類される、平均が０の乱数を付加する突然変異オペレータである。それぞれの設計変数は、自体変化を有し、これは、進化の間に、適合度ランドスケープに自己適応される。
【００７２】
従来のＥＳとは異なり、遺伝子転位および遺伝子複製が実現される。転位は、次の方式で行われる。２つのランダムに選択されたユニット（ＳＵ及びＲＵの両方とも可能）が表示される。その後、これらの２個の表示されたユニットの間のすべてのユニットが切り出され、他の任意に選択された位置に付けられる。遺伝子の複製は、マーカーの間のすべてのユニットがコピーされ、他の任意に選択された位置に付けられること以外、類似に行われる。遺伝子転位及び遺伝子複製は、所定の確率で実現されるが、これは、転位に関しては、ｐｍ・ｐｔで表し、複製に関しては、ｐｍ・ｐｄで表わす（ここで、ｐｄ＝１−ｐｔ）。
【００７３】
図４は、通常の進化ラン（ｒｕｎ）の最良の適合度（破線）及び平均適合度（実線）を示している。単純個体の形状は、安定した状態への収束の後に、３つの異なる世代として例示的に示されている。
【００７４】
本発明の適用：
構造材料の最適化のための成長プロセス
構造材料は、構造耐荷重性、熱管理、エネルギー吸収などの多重の役目を果たす一体型システムである。このシステムは、特別な内部構造を表わすが、これは共通の材料よりも優勢な主成分である。
【００７５】
内部構造は、材料内部の特別な形状の孔として説明することができるが、この孔は、材料の意図された用途に応じて、他の材料／液体／気体で満たされる。例としては、軽量の耐荷重性要素、熱管理及び一体化されたダンピングを有する材料を含む。
【００７６】
このような構造材料の設計は、機能のための要求及び付加された制約条件によって内部構造を最適化することにある。
【００７７】
技術的課題
技術的課題は、前述した用途のための機能性材料の内部構造に用いられる形状及び材料の特性を設計する戦略を案出することにある。
【００７８】
１）孔の数と孔の形状とを一緒に設計することは、高次元的に混合された完全体最適化の課題であり、品質機能が、結果的な設計の非線形的な物理的特性によって付加される。
【００７９】
２）現実世界の設計の試験は高費用であるため、コンピュータによる手法が、この発現プロセスの一部にとって適しているようである。
【００８０】
３）空間または封入された他の材料を有する材料の構築は、複雑な仕事である。これらの構造を発生させるための戦略が、設計プロセスに含まれる必要がある。
【００８１】
手法
細胞成長を有する内部構造パターンのシミュレートされた進化発現。
【００８２】
以後、現実世界物体を、ラピッドプロトタイピング（ｒａｐｉｄ  ｐｒｏｔｏｔｙｐｉｎｇ）または２Ｄパターンの構築を用いて製造することができる。
【００８３】
適用例
軽量であるが安定的な構造
材料内部の空間は、材料の重量を減少し、材料費用を低減することができる。しかしながら、所望の安全性を維持するために、空間の数、位置及び形状は、愼重に選択しなければならない。進化発現の手法は、空間の構成、最適化された数、空間の位置及び形状などが同時に分かるようにする。このような材料は、例えば、航空建造物、自動車建造物、高層建造物及び海洋建造物において用途を見つけることができる。その上、単純な繰り返しの周期的パターンよりも優れた空間及び孔の自己相似パターンを発生させることができる。
【００８４】
熱輸送の可能な構造
冷却装置における熱輸送は、通常、伝導または対流によって行われる。固体が、熱源から熱を伝導して、流体の流れ、例えば、空気が熱を除去する内外部の表面（パイプなどの通路）に熱を輸送するように熱交換器が設計される。内外部の表面の大きさ、個数及び形状を最適化することができるため、最大の熱伝達率が達成される。
【００８５】
内部ダンピングを有する軽量の構造要素
発振は、材料及びジョイントの疲労を誘発し、耳を不快にさせる効果を誘発する恐れがあるため、振動によって惹起される発振の抑制は、多様な産業分野において求められる新材料の特徴である。材料の内側に構造ダンピング要素を挿入することは、これらの発振の減少を助け、上述した効果を減少しつつ、材料の安全性にはできるだけ影響を及ぼさない。
【００８６】
散気装置／流動分配装置の微細管構造
特別な特性を有する流動領域が求められる適用分野（ウインドトンネル、化学反応器）において、流体は、散気装置及び流動分配装置によってガイドされる。このような装置のレイアウトは、通常、管及びノズルからなるが、所望の流動領域を発生させるために、その大きさ、形状及び個数が最適化される。
【００８７】
触媒または膜、支持化学反応の微細内部または表面構造
化学及び生物学において、触媒作用は、いわゆる触媒と呼ばれる物質によって化学反応を加速化する。用いられる材料の化学的特性だけでなく、その材料の表面構造ともに、触媒の性能を改善させることができる。
【００８８】
ラボチップ（ｌａｂ−ｏｎ−ａ−ｃｈｉｐ）及び微細ポンプや微細バルブなどの微細流体装置
流動特性を最適化するために内部微細構造を必要とする装置、流体ポケットなど。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】ｖＤＮＡを説明する図である。
【図２】遺伝子制御ネットワークを示す図である。
【図３】動的遺伝子制御ネットワーク（ＧＲＮ）内部の相互作用の時系列を示す図である。
【図４】最適化サイクル（世代）数の関数として、適合度の例示的発現を示す図である。
【図５】本発明に係わる方法のフローチャートを示す図である。
【図６】表現型の細胞成長発現の異なる段階を示す図である。
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図１】
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【外国語明細書】
１. TITLE OF INVENTION
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２. DETAILED DESCRIPTION OF INVENTION
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
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TECHNICAL BACKGROUND
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DISCLOSURE OF THE INVENTION
PROBLEMS TO BE SOLVED BY THE INVENTION
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MEANS FOR SOLVING THE PROBLEMS
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BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
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３. BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS
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Claims
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1. Abstract
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2. Representative Drawing
Fig. ５
Figure 1
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Figure 2                              
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Figure 3                            
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Figure 4                              
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Figure 5                              
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Figure 6                            
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