Bio-inspired design projects

Studies on Generative algorithms and natural morphologies

Authors

  • Marcelo Cássio Lima Santos Universidade de São Paulo
  • Ivana Marcia Oliveira Maia Instituto Federal do Maranhão; Universidade Federal do Maranhão.
  • Bruno Serviliano Santos Farias Universidade Federal do Maranhão

DOI:

https://doi.org/10.29147/datjournal.v11i2.1023

Keywords:

Bio-inpired algorithm, Generative process, Bioinspiration, Biodesign

Abstract

Bioinspirations are processes in which nature is observed in order to extract from it elements that can be taken as a reference for the development of efficient solutions to human needs. The aim of this article is to investigate how information from natural systems can be represented in generative design processes. To this end, three projects were analyzed at different times using the action research methodology. The projects were developed with the support of Rhinoceros software and the Grasshopper plugin. We opted for collaborative techniques with the formation of working groups in all cases. As a result, the teams developed generative processes for a lamp, a pavilion and a cradle, solving the proposed challenges. The conclusion is that bio-inspired generative processes make it possible to create multiple parameterized forms from the same code, enriching interdisciplinary projects, bringing design closer to nature.

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Author Biographies

Marcelo Cássio Lima Santos, Universidade de São Paulo

Doutorando em Arquitetura, Urbanismo e Tecnologia (2026), vinculado ao Instituto de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (IAU-USP). Mestre em Design (2025) pela UFMA, na linha de pesquisa Design e Ergonomia. Graduado em Arquitetura e Urbanismo pelo CEUMA e Licenciado em Biologia pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA). Pós-graduado lato sensu pela PUC MINAS (Design Paramétrico em Arquitetura) e pela UNINOVE (Cidades Inteligentes e sustentáveis). Desenvolve pesquisas na área das Ciências Sociais Aplicadas, envolvendo temas que abrangem Design Computacional, Design de produto, Ergonomia, fabricação digital e Inteligência Artificial.

Ivana Marcia Oliveira Maia, Instituto Federal do Maranhão; Universidade Federal do Maranhão.

Designer e Professora Titular do Instituto Federal do Maranhão (IFMA), Campus Monte Castelo, onde coordena o curso de Bacharelado em Design. Doutora em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), realizou pós-doutorado na Universidade do Porto. É docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Design da Universidade Federal do Maranhão (UFMA) e colaboradora do Mestrado em Computação do IFMA. Desenvolve pesquisas em design inclusivo, ergonomia, tecnologias assistivas, inteligência artificial aplicada ao design, inovação e recursos educacionais acessíveis, promovendo a integração entre design, tecnologia e educação.

Bruno Serviliano Santos Farias , Universidade Federal do Maranhão

Doutor em Design pela UNESP-Bauru, Mestre em Design pela UFMA (2014), especialista em Design Gráfico (2009) e graduado em Publicidade e Propaganda e Desenho Industrial. É professor do curso de Design, da Pós-Graduação em Design e Coordenador do curso de Design na Universidade Federal do Maranhão (UFMA). Coordena o grupo de pesquisa GIZ (Visualização de Dados e Memória Gráfica). Tem como foco de pesquisa o Design Gráfico Inclusivo, Artefatos Interativos, Memória Gráfica e História da tipografia, além dos impactos da Inteligência Artificial Generativa no design.

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Capa da publicação científica DAT Journal (Design, Art and Technology Journal). No topo, destaca-se a tipografia em caixa alta e verde-limão com o nome da revista, intercalada pelo logotipo estilizado "dat]" em minúsculas. Abaixo do título, encontra-se a identificação da edição: "v.11 n.2 2026". A composição visual apresenta um fundo gráfico abstrato com formas geométricas e texturas digitais contrastantes.

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Published

2026-08-28

How to Cite

Santos, M. C. L., Maia, I. M. O., & Farias , B. S. S. (2026). Bio-inspired design projects: Studies on Generative algorithms and natural morphologies. DAT Journal, 11(2), 137–150. https://doi.org/10.29147/datjournal.v11i2.1023

Issue

Vol. 11 No. 2 (2026): Design, Art and Technology

Section

Articles

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