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Desde
el comienzo de nuestra historia las imágenes
han sido una herramienta para comunicar
lo que hacemos y lo que pensamos en un determinado
momento. Se han encontrado incluso pinturas
que datan de hace más de 30,000 años,
en donde la gente de esa época plasmó
interesantes bocetos de la forma en que
se organizaban para cazar1.
No es de sorprender que las imágenes
sea hayan usado desde tiempos inmemoriales
pues se sabe que el sentido más desarrollado
por el humano es la vista. Se estima que
el 50% de las neuronas está dedicado
a la visión. Además, la densidad
de información por unidad de área
en una imagen es notablemente mayor a la
de un texto y por lo tanto, la manera más
fácil en que el humano se comunica
es a través del uso de imágenes,
especialmente cuando la información
que desea explicar es compleja o viene en
grandes cantidades.
La
visualización científica se
basa en el uso de imágenes. En palabras
simples la visualización científica
consiste en la transformación de datos
o información en imágenes para
explicar y comunicar ideas. Desde este punto
de vista, la visualización en general
ha existido desde siempre. El uso de herramientas
de visualización en la ciencia data
de hace varios siglos: los mayas por ejemplo,
ya usaban dibujos esquemáticos de calendarios,
operaciones aritméticas e incluso de
observaciones astronómicas2.
En estos casos se requería de una habilidad
especial para realizar las bellas pinturas
que aun se pueden observar en algunos sitios
arqueológicos.
Conforme
el método científico se fue
desarrollando, ciertas maneras de visualización
de información se convirtieron en prácticas
aceptadas. Por ejemplo, el uso de gráficas
XY para representar relaciones entre dos cantidades
es una forma de explicar comportamientos y
tendencias dentro de un conjunto de datos.
Sin embargo, es necesario conocer el área
de estudio de donde provienen los datos para
entender estas gráficas y comunicar
los resultados a investigadores de la misma
área.
El
advenimiento de las computadoras digitales
trajo consigo la posibilidad de generar y
almacenar cantidades de información
nunca antes pensadas. Esta nueva tecnología
generó además una forma nueva
rama de la ciencia: el cómputo científico,
con el que se puede simular un subconjunto
relevante de leyes de la naturaleza en una
computadora. Por ejemplo, la simulación
de un tornado requiere resolver un conjunto
ecuaciones matemáticas muy complejas,
las cuales se resuelven de forma numérica
mediante algoritmos implementados y ejecutados
en poderosas supercomputadoras. Debido a que
estas simulaciones computacionales producen
una vasta cantidad de información numérica,
un científico no puede ver, y mucho
menos interpretar los resultados de este proceso.
Afortunadamente, conforme el poder del cómputo
se ha incrementado, también se han
desarrollado técnicas para transformar
la información en imágenes.
Estas técnicas son el núcleo
de lo que hoy llamamos visualización
científica.
Las
técnicas de visualización no
sólo se aplican a datos provenientes
de simulaciones numéricas, si no que
también es posible transformar datos
de aparatos de medición. Por ejemplo,
de telescopios, microscopios, satélites,
aparatos médicos como tomografía
(CT), resonancia magnética (MRI), entre
otros. Dada la sofisticación actual
de estos aparatos, hoy en día se puede
generar información muy compleja y
de grandes dimensiones. Lo importante en la
visualización científica es
saber elegir la técnica adecuada para
transformar la información en una imagen
o conjunto de imágenes, que describan
fielmente el fenómeno que se esté
estudiando.
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