AskNatureKG：基于知识图谱用于仿生设计的知识检索和知识推理方法

Bio-inspired design; knowledge graph; knowledge retrieval; knowledge reasoning; link prediction

项目简介

仿生设计(BID)是一种从生物系统中提取原理来解决复杂现实世界问题的方法。虽然各种基于知识的工具已经为仿生设计提供了服务，但仿生设计中还没有探索知识图谱的检索和推理能力。我们提出了一种新的基于知识图谱的仿生设计方法，利用知识图谱的能力来支持仿生设计。在该方法中，定义了一个全面的本体，并将其应用于构建特定于仿生设计的知识图谱，从而实现了对丰富多样的生物知识的高效表示。该知识图谱通过高效的知识检索和推理来支持仿生设计。其中仿生设计中的检索是通过寻找生物系统和相关设计应用之间的潜在联系来完成的。而仿生设计的推理由链接预测模型支持，该模型遵循从生物系统到设计应用的映射设计过程。通过两个案例研究证明了该方法的有效性。第一个案例表明，我们的方法在检索相关生物学知识方面优于其他基准测试，第二个案例展示了链接预测模型如何帮助生成相关和鼓舞人心的设计想法。