Una investigación desarrollada en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid permite estudiar la función y disfunción cerebral a través de simulaciones por ordenador con el proyeto Blue Brain.
Investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un motor de renderizado de imágenes de alta calidad de simulaciones de la corteza cerebral. Las imágenes obtenidas se utilizan para generar vídeos y películas 3D, con la finalidad de promover la divulgación científica del proyecto Blue Brain.
La investigación ha sido realizada como proyecto fin de carrera de Omar Agudo Silva y ha estado dirigida por los profesores del Departamento de Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos de la Facultad, José María Peña y Juan Hernando Vieites.
El proyecto internacional Blue Brain (BBP), dentro del cual se ha realizado esta investigación, es el primer intento global de ingeniería inversa del cerebro de los mamíferos, con el fin de poder estudiar la función y disfunción cerebral a través de simulaciones por ordenador.
Esta investigación facilita a los científicos del proyecto la generación de imágenes, vídeos y películas 3D de alta calidad para comunicar los resultados del BBP a la comunidad científica y al público general, de manera que estos puedan centrarse en el mensaje a transmitir, en vez de los aspectos técnicos de la producción del video.
Para alcanzar este objetivo, se ha creado un motor de renderizado, un software especializado en la generación de imágenes de escenas 3D por medio de técnicas gráficas como el trazado de rayos. El motor desarrollado permite obtener imágenes de alta calidad de los modelos y simulaciones neuronales del BBP.
Técnicas de películas de animación
La técnica de renderizado empleada ha sido trazado de rayos, ampliamente utilizada en la producción películas de animación y que posibilita la generación de imágenes de alta calidad. La idea básica detrás este algoritmo consiste en imitar el modo en que los rayos de luz interactúan con las superficies en la naturaleza, por lo que permite simular una gran variedad de efectos ópticos, tales como la reflexión, refracción o dispersión de la luz.
Esta técnica consigue producir imágenes de gran realismo, pero su ejecución conlleva un alto coste computacional. Es por ello que la investigación también se ha centrado en minimizar la memoria y tiempo consumidos en la generación de las imágenes de los modelos y simulaciones neuronales.
El motor desarrollado hace uso de software de trazado de rayos ya existente para la generación de las imágenes, resolviendo la integración del mismo en la arquitectura software del BBP y proporcionando al usuario mecanismos sencillos de configuración del motor que permiten elegir entre distintas opciones de renderizado. Entre estas opciones destaca la que permite la generación de pares de imágenes estereoscópicas, esto es, imágenes apropiadas para la producción de películas de proyección estereoscópica, al modo del cine 3D.
Asimismo, se ha diseñado e implementado una técnica que permite visualizar la información de simulación mediante la asignación de color y transparencia a las neuronas representadas en función de la magnitud a representar, siendo en este aspecto donde más hincapié se ha hecho con el propósito de reducir el consumo de recursos.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
