Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital

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Star Words #10 U-tad: arte digital, simulación de fluidos, comp production coordinator, análisis de datos

¡Te traemos una nueva edición de nuestro Star Words! Con el diccionario digital de U-tad aprenderás nuevas acepciones de las áreas de ingeniería, matemáticas, física, animación, videojuegos y diseño digital. ¡Apunta las siguientes!

Arte digital

El arte digital nace de una frontera imprecisa, porque combina en gran medida arte, ciencia y tecnología. Sus raíces se encuentran en las matemáticas y en la informática.Según Wolf Lieser, podríamos decir que el arte digital agrupa a todas las manifestaciones artísticas desarrolladas con un ordenador. Las obras creadas con medios digitales pueden ser descritas como una serie electrónica de ceros y unos. Sin embargo, es más preciso definir el arte digital como aquella producción que conceptualmente utiliza las posibilidades del ordenador o de internet y que, además, no sería alcanzable por otros medios. Pertenecen al arte digital también aquellas obras que utilizan un lenguaje específicamente mediático y que muestran las meta características del medio. Por tanto, una foto escaneada no puede definirse como arte digital, pero una imagen que haya sido tomada con una webcam en Nueva York y que unos segundos más tarde se vea en Berlín, sí puede considerarse arte digital. (Por Bárbara Sainza, profesora del Grado en Diseño Digital de U-tad).

 

Simulación de fluidos

Conjunto de técnicas cuyo principal objetivo es el cálculo de la evolución espacial y temporal de aquellos materiales que siempre sufren deformaciones cuando experimentan fuerzas de cizallamiento, como pueden ser los materiales que se encuentran en estado líquido o gaseoso. La simulación de fluidos tiene aplicaciones importantes en campos tan diversos como la computación gráfica, la ciencia o la ingeniería aeronáutica.La combinación de modelos físico-matemáticos (cabe destacar las ecuaciones de Navier-Stokes), el análisis numérico y la computación, permiten el desarrollo de una gran variedad de potentes métodos de simulación de fluidos. En función del tipo de simulación, los resultados obtenidos serán más o menos físicamente correctos, y su cálculo conllevará un mayor o menor coste computacional. De esta manera, dependiendo de los objetivos de la simulación y de los recursos para llevarla a cabo, se emplearán unos métodos u otros. Por ejemplo, para su utilización en los VFX de una película no es tan importante su precisión física como que emule de manera natural la realidad del fluido o la idea del director, y que se pueda realizar con los recursos que permite el presupuesto. (Por Jorge Merino, profesor del Máster Universitario en Computación Gráfica, Realidad Virtual y Simulación de U-tad).

 

Comp Production Coordinator

Production coordinators son los profesionales que se aseguran de que los proyectos de VFX avanzan correctamente. Organizan la carga de trabajo del equipo y están en contacto directo con los artistas y supervisores. A la vez, trabajan bajo las órdenes del producer y/o production manager, organizando el movimiento de assets y planos entre departamentos y distribuyendo a los artistas el material y feedback que necesitan para avanzar los planos. Al final, los production coordinators, para mejorar en su trabajo, aprenden también la jerga y un criterio básico sobre el departamento que tienen asignado. Es por ello que tiende a haber posiciones como «comp production coordinator», donde un entendimiento básico de la composición es importante. (Por Adrián Pueyo, director del Máster Profesional en Composición Digital para VFX).

 

Análisis de datos

El análisis de datos es el estudio estadístico de varias variables que componen un conjunto de datos. Consiste en la manipulación y transformación de los datos con el objetivo de extraer información útil, es decir, preparar los datos para que puedan ser aprovechados tomando decisiones con conocimiento de causa. Se lleva a cabo en diferentes fases: exploración, transformación, validación y visualización de resultados, donde se realizan diferentes tareas sobre los datos, como limpiar, unificar, consolidar y normalizar. Por ejemplo, se puede resumir el conjunto de variables en unas pocas nuevas variables, construidas a partir de transformaciones de las originales con la mínima pérdida de información, así como encontrar diferentes grupos en los datos. (Por Ramona Ruiz, profesora del Doble Grado en Ingeniería del Software y Matemática Computacional).

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