Modélisation interactive de formes 3D bio-inspirées évolutives et émergentes.

Abstract

Due to manufacturing constraints, Computer-Aided Design has primarily focused on combinations of mathematical functions and simple parametric forms. However, the landscape changed with the advent of 3D printing, which allows for high shape complexity. The cost of additive manufacturing is now dominated by part size and material used rather than complexity, paving the way for a reevaluation of 3D modeling practices, including interactive conception and increased complexity.Inspired by the self-organizing principles observed in living organisms, the field of morphogenesis presents an intriguing alternative for 3D modeling. Unlike traditional CAD systems relying on explicit user-defined parameters, morphogenetic models leverage dynamic processes that exhibit emergence, evolution, adaptation to the environment, or self-healing.The general purpose of this Ph.D. is to explore and develop new approaches to 3D modeling based on highly detailed evolutionary shapes inspired by morphogenesis. The thesis commences with an in-depth exploration of bio-inspired 3D modeling, encompassing various methodologies, challenges, and options for incorporating bio-inspired concepts into 3D modeling practices.Subsequent chapters delve into specific morphogenesis models.In the first part, the focus extends to adapting a biologically inspired model, specifically Physarum polycephalum, into computer graphics for designing organic-like microstructures. This section offers a comprehensive methodological development, analyzes model parameters, and discusses potential applications in diverse fields such as additive manufacturing, design, and biology.In the second part, a novel approach is investigated, utilizing Reaction/Diffusion models to grow lattice-like and membrane-like structures within arbitrary shapes. The methodology is based on anisotropic Reaction-Diffusion systems and diffusion tensor fields, demonstrating applications in mechanical properties, validation through nonlinear analysis, user interaction, and scalability.Finally, the third part explores the application of deep learning techniques to learn the rules of morphogenesis processes, specifically Reaction/Diffusion. It begins by illustrating the richness offered by Reaction/Diffusion systems before delving into the training of Cellular Automata and Reaction/Diffusion rules to learn system parameters, resulting in robust and "life-like" behaviors.En raison de contraintes de fabrication, la Conception Assistée par Ordinateur (CAO) s'est principalement concentrée sur des combinaisons de fonctions mathématiques et de formes paramétriques simples. Cependant, ceci a changé avec l'avènement de l'impression 3D, qui permet désormais de manufacturer simplement des pièces topologiquemnt complexes. Le coût de la fabrication additive est désormais déterminé par la taille de la pièce et le matériau utilisé plutôt que par sa complexité, ouvrant la voie à une réévaluation des pratiques de modélisation 3D, incluant la conception interactive et complexe.Inspiré par les principes d'auto-organisation observés dans les organismes vivants, le domaine de la morphogenèse présente une alternative intéressante pour la modélisation 3D. Contrairement aux systèmes CAO traditionnels reposant sur des paramètres explicites définis par l'utilisateur, les modèles morphogénétiques exploitent des processus dynamiques tels que l'émergence, l'évolution, l'adaptation à l'environnement ou l'auto-guérison.Le but général de cette thèse est d'explorer et de développer de nouvelles approches de modélisation 3D basées sur des formes évolutives hautement détaillées inspirées par la morphogenèse. La thèse commence par une exploration approfondie de la modélisation 3D bio-inspirée, englobant diverses méthodologies, défis et possibilités pour incorporer des concepts bio-inspirés dans les pratiques de modélisation 3D.Les chapitres suivants se penchent sur des modèles spécifiques de morphogenèse.La première partie étudie comment adapter un modèle biologiquement inspiré, extit{Physarum polycephalum}, au domaine d'informatique graphique, dans le but de concevoir des microstructures organiques. Ce chapitre propose une étude méthodologique complète, analyse les paramètres du modèle et discute des applications potentielles dans divers domaines tels que la fabrication additive, le design et la biologie.Dans la deuxième partie, une nouvelle approche est étudiée, utilisant un modèle de réaction/diffusion pour faire croître des structures lattice et membranes à l'intérieur de formes arbitraires. La méthode se base sur des systèmes de réaction-diffusion anisotropes et des champs de tenseurs de diffusion, et démontre de remarquables propriétés mécaniques pour les structures générées, validées par analyse non linéaire. Cette approche est scalable au grand volume et permet une interactivité utilisateur en temps réel.Enfin, la troisième partie explore l'application de techniques d'apprentissage profond pour apprendre les règles des processus de morphogenèse, en particulier ceux de réaction/diffusion. Elle commence par illustrer la richesse offerte par les systèmes de réaction/diffusion avant de se plonger dans l'entraînement d'automates cellulaires et de règles de réaction/diffusion pour apprendre les paramètres de ces systèmes. Ces derniers se révèlent être robustes et montrent un comportement très semblable au vivant