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Titel: A Review of Swarmalators and Their Potential in Bio-Inspired Computing
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Kurzfassung:

From fireflies to heart cells, many systems in Nature show the remarkable ability to spontaneously fall into synchrony. By imitating Nature's success at self-synchronizing, scientists have designed cost-effective methods to achieve synchrony in the lab, with applications ranging from wireless sensor networks to radio transmission. A similar story has occurred in the study of swarms, where inspiration from the behavior flocks of birds and schools of fish has led to low footprint algorithms for multi-robot systems. Here, we continue this `bio-inspired' tradition, by speculating on the technological benefit of fusing swarming with synchronization. The subject of recent theoretical work, minimal models of so called `swarmalator' systems exhibit rich spatiotemporal patterns, hinting at utility in `bottom-up' robotic swarms. We review the theoretical work on swarmalators, identify possible realizations in Nature, and discuss their potential applications in technology.

Schlagworte: swarmalator, synchronization, swarming, self-organization, dynamic system, biologically inspired, robotics, swarm robotics
Publikationstyp: Beitrag in Proceedings (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 13.05.2019 (Print)
Erschienen in: Proc. SPIE Micro- and Nanotechnology Sensors, Systems, and Applications
Proc. SPIE Micro- and Nanotechnology Sensors, Systems, and Applications
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 ( SPIE; )
Titel der Serie: -
Bandnummer: 10982
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 109822E
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ISBN (e-book): -
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1117/12.2518682
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  • Online verfügbar (nicht Open Access)
Erscheinungsdatum: 13.05.2019
ISBN: -
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Homepage: https://doi.org/10.1117/12.2518682

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Fakultät für Technische Wissenschaften
 
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Kategorisierung

Sachgebiete
  • 101027 - Dynamische Systeme
  • 101028 - Mathematische Modellierung
  • 101019 - Stochastik
  • 211905 - Bionik (107002)
  • 202022 - Informationstechnik
  • 202035 - Robotik
  • 202041 - Technische Informatik
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Mobile Systems Group

Kooperationen

Organisation Adresse
Massachusetts Institute of Technology
77 Massachusetts Avenue
Vereinigte St. v. Amerika
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US  
Massachusetts Institute of Technology, Sensable City Lab
77 Massachusetts Avenue
02139 Cambridge, MA
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US - 02139  Cambridge, MA

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