Simulación de la contaminación del agua subterránea. Un proyecto del profesor Shu-Guang Li de la Portland State University en Oregon. Fuente: Captura de pantalla de la web Pulse sobre la imagen para agrandarla.

La complejidad creciente de la tecnología y del mercado, junto con la necesidad de tomar decisiones informadas de forma ágil sabiendo los resultados probables de nuestros actos, ha dado lugar a la aparición de numerosos simuladores. Otros fenómenos de gran complejidad como la meteorología o la física nuclear hacen necesario el uso de simuladores para poder predecir su comportamiento, especialmente en situaciones inusuales o peligrosas.

Hay muchos ejemplos, que van desde los simuladores de vuelo, utilizados para el entrenamiento profesional de pilotos comerciales y militares  o como juegos ( X-plane , MS Flight Simulator ), pasando por los financieros y de mercadotecnia, los simuladores de procesos productivos o urbanísticos, hasta los simuladores científicos que se ocupan de predecir aspectos tan prácticos como la meteorología o tan exóticos como la colisión entre dos galaxias.

El concepto simulación está íntimamente ligado al de modelo que es el núcleo de cualquier simulación. En nuestro contexto una simulación es la ejecución (habitualmente computerizada) de un modelo que reproduce el comportamiento de un sistema sometido a unas condiciones predeterminadas, posiblemente cambiantes en el tiempo. El modelo es un esquema teórico, habitualmente matemático, que representa el comportamiento y la evolución de un sistema definido mediante una serie de parámetros.

Por ejemplo, en un simulador de vuelo, el modelo matemático de la dinámica de fluidos permite, una vez definida la geometría del avión y las condiciones de velocidad, rumbo, presión atmosférica, viento, etc, calcular las fuerzas resultantes que actúan sobre el avión en cada instante y simular su comportamiento en respuesta a nuestras acciones sobre los mandos. 

La complejidad es también una de las señas de identidad de las simulaciones, ligadas casi siempre a fenómenos con gran cantidad de parámetros asociados. Por ello el resultado de una simulación suele ser un conjunto de datos que evoluciona en el tiempo y cuya comprensión se hace difícil mirando solamente a las tablas de datos.

Simuladores de vuelo. Los simuladores de vuelo pueden reproducir las condiciones de vuelo con gran precisión. En las imágenes la cabina de vuelo y despegue de un Boeing 777.  Fuente: Capturas de pantalla realizadas por el autor del simulador X-Plane de Laminar Research. Pulse sobre las imágenes para agrandarlas.

Por tanto la mayoría de los simuladores tienen en común también el uso de representaciones gráficas que permiten visualizar de una forma sencilla el, a veces complejo, resultado de la simulación. En muchos casos la visualización incluye una representación realista, por ejemplo los simuladores de vuelo reconstruyen las vistas, sonidos y movimientos que se tienen dentro del avión. Los simuladores urbanísticos representan los cambios en la geografía en forma de mapas.

Los simuladores financieros y de mercado recurren habitualmente a gráficos de barras y otros elementos habituales de los gráficos de negocios. Los científicos suelen representar diagramas bi o tridimensionales del fenómeno estudiado. En definitiva, la visualización de simulaciones utiliza básicamente las herramientas habituales de representación gráfica, con una importante diferencia: la mayoría de las visualizaciones son dinámicas, esto es, representan la variación en el tiempo.

La visualización dinámica aprovecha la habilidad natural que tiene el sistema perceptivo humano para seguir objetos en un campo en continuo movimiento y encontrar relaciones de causa-efecto entre ellos. El estrato más elemental es el que representa crear una “película” en la que se presenta el resultado para cada unidad de tiempo y luego se visualiza en continuo. Sin embargo, la visualización dinámica ofrece muchas más posibilidades.

Simulación de la colisión entre la galaxia de Andrómeda y la Vía Láctea. Tendremos que esperar 3000 millones de años pero ambas galaxias colisionarán y lo que se ve arriba podrían ser algunas de las fases de la colisión según la simulación realizada por el Profesor John Dubinski de la Universidad de Ontario en Canada. Impresionante el video completo con todas las secuencias de la colisión, merece la pena visionarlo.  Fuente: Imágenes tal como se pueden ver en la web del Prof Dubinski. Pulse sobre las imágenes para agrandarlas.

Las visualizaciones dinámicas tienen el potencial de modificarse “sobre la marcha” mediante transformaciones geométricas como rotación, zoom o traslación. Se puede realizar la inserción o eliminación dinámica de partes de la estructura de lo que estamos visualizando para aumentar la comprensión del fenómeno. Por ejemplo en una simulación de vuelo podemos añadir la línea que ha seguido el avión en 3D o quitar el panel de instrumentos para ver mejor el escenario. En una colisión entre galaxias podemos cambiar el ángulo de visión u obscurecer las estrellas exteriores para ver mejor como interaccionan los núcleos de las galaxias.

Combinada con la experiencia inmersiva de la realidad virtual, la visualización dinámica permite un nivel aún mayor de interacción.

La simulación se está empleando cada vez más por su capacidad predictiva y, quizá aún más, por las posibilidades de entrenamiento y aprendizaje en muchos campos donde la complejidad es importante.

La visualización dinámica es un elemento importante de las simulaciones avanzadas, que aprovecha las capacidades naturales del sistema perceptivo humano para facilitar la comprensión de los complejos y cambiantes resultados de las simulaciones. Dos campos simulación y visualización con un gran futuro por delante.

Otras simulaciones

• Simulación interactiva de la contaminación del agua subterránea por el Prof. Shu-Guang Li,
• Simulación del mercado de la energía eléctrica descargable desde la página del Prof. G. B. Sheblé.

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