Uso del arte generativo para transmitir transiciones climáticas pasadas y futuras
31 de marzo de 2023
Aquí, se presenta un protocolo para visualizar los datos climáticos como arte generativo.
Puede ser difícil transmitir datos climáticos, especialmente cuando las escalas de tiempo son mucho mayores de lo que la gente suele pensar. Este protocolo permite a los usuarios crear animaciones generativas con imágenes escaladas a datos. Con este procedimiento, los datos se pueden transformar en animaciones que transmiten información sin depender de tablas o gráficos.
Es altamente personalizable en términos de datos utilizados y los aspectos visuales mostrados. Sería interesante que se llevara a cabo un experimento social sobre la percepción pública de los datos climáticos basado en diferentes modos de presentación de datos. Este trabajo podría ser una técnica visual junto con métodos más tradicionales o artísticos.
Codificar en cualquier idioma nuevo o aprender un nuevo software puede ser un desafío. Los recursos en línea y las búsquedas en Internet de términos o códigos clave pueden ayudar. Después de descargar el software de codificación y visualización, descargue los datos y comience a codificar.
Arrastre el archivo MPT deseado, MPT 1, MPT 2, MPT 3 o MPT 4 al editor de código para visualizarlo. En el menú del explorador, haga clic en la carpeta MPT deseada, MPT 1, MPT 2, MPT 3 o MPT 4 para mostrar un menú desplegable. Luego haga clic en el script, seguido de clic en index.html.
Haga clic con el botón izquierdo en la parte de la ventana con el código para el índice. html y seleccione Abrir con servidor en vivo en el menú. Repita los pasos, comenzando seleccionando la carpeta MPT en el menú del explorador para cada subconjunto de tiempo.
Para ver la visualización basada en proyecciones futuras, abra la carpeta future en el equipo y arrastre la carpeta de acumulación o transición al editor de código. A continuación, seleccione el nombre de la carpeta en la ventana del explorador y haga clic en index.html. Haga clic con el botón izquierdo en la parte de la ventana con código para el índice.
html y seleccione Abrir con servidor en vivo en el menú. Para editar las visualizaciones, seleccione la carpeta de interés en la ventana del explorador del editor de código y abra el archivo de script principal haciendo clic en sketch.js. Realice cualquier edición en los parámetros de visualización dentro de este código.
Busque anotaciones de código con descripciones detalladas del código y su función, siguiendo barras diagonales dobles e identificadas por textos verdes. Defina las variables que se vincularán a los datos o se utilizarán para personalizar los parámetros visuales. A continuación, guarde las ediciones presionando simultáneamente las teclas comando y S.
Para ver los objetos visuales actualizados, desplácese hasta el índice. HTML. En la ventana del explorador, haga clic izquierdo y seleccione Abrir con servidor en vivo en el menú.
Se generaron visualizaciones correspondientes a períodos de tiempo geológicos únicos. Los aspectos visuales como el color, el tamaño y la velocidad se escalaron cuantitativamente a las estimaciones de la temperatura de la superficie del mar, el nitrógeno, la composición isotópica y la tasa de cambio climático. Los datos se midieron en sedimentos de aguas profundas o se modelaron a partir del panel intergubernamental sobre el cambio climático, o la vía representativa del carbono del IPCC, o escenarios RCP.
La animación generada a partir del código MPT 1 correspondió al segmento de tiempo más antiguo hace aproximadamente 1,2 a 1,118 millones de años. Mucho antes del alargamiento glacial-interglacial y el enfriamiento glacial. El código MPT 2 correspondía a hace aproximadamente 1.112 a 1,06 millones de años, inmediatamente antes del alargamiento glacial-interglacial y el enfriamiento glacial.
MPT 3 generó las imágenes para el segundo último segmento de tiempo con ciclos glaciales-interglaciales más largos, hace aproximadamente 1.06 millones a 900,000 años. El código MPT 4 generó las imágenes para el segmento de tiempo más reciente, hace unos 900, 000 a 600, 000 años, cuando los ciclos glaciales-interglaciales más largos estaban más establecidos. El código de acumulación generó una proyección del modelo para el calentamiento antropogénico futuro basado en estimaciones de temperatura de los promedios del modelo RCP 8.5 para Nueva York.
El código de transición creó una imagen más simple de la misma, mostrando solo el contorno de los orbes que se mueven a través del fondo. El formato del producto permitió la personalización y presentación de datos, creando exhibiciones inmersivas de comunicación científica. Al editar el código, asegúrese de que corresponde a las secciones de datos actuales.
Para futuras proyecciones, solo tenga las carpetas de transición o acumulación en el espacio de trabajo. De lo contrario, el programa no funcionará. Esta técnica abre puertas para incluir datos científicos en el diseño gráfico.
El arte generativo e inmersivo son campos de rápido crecimiento con muchas oportunidades para que el arte interactúe con la ciencia y los datos.
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Descripción general
Este protocolo presenta un método para visualizar datos climáticos mediante arte generativo, transformando información compleja en animaciones atractivas. Permite personalización tanto en la representación de los datos como en la estética visual, ofreciendo una alternativa a los métodos tradicionales de presentación de datos.
Componentes Clave del Estudio
Área de la ciencia
- Visualización de datos
- Arte generativo
- Ciencia del clima
Antecedentes
- Transmitir datos climáticos puede ser difícil debido a las escalas de tiempo variables.
- Los gráficos y diagramas tradicionales pueden no comunicar eficazmente información compleja.
- El arte generativo ofrece un enfoque novedoso para la representación de datos.
- La personalización aumenta la relevancia y el impacto de las visualizaciones.
Objetivo del estudio
- Crear un protocolo para generar animaciones a partir de datos climáticos.
- Explorar la percepción pública de los datos climáticos mediante diferentes presentaciones visuales.
- Proporcionar una alternativa a las técnicas convencionales de visualización de datos.
Métodos Utilizados
- Desarrollo de un protocolo personalizable para la visualización de datos.
- Creación de animaciones generativas basadas en datos climáticos.
- Exploración de la estética visual en la representación de datos.
- Potencial para experimentos sociales sobre la percepción de datos.
Resultados principales
- Transformación exitosa de datos climáticos en animaciones atractivas.
- Se demostró la eficacia del arte generativo en la comunicación de datos.
- Se destacó la importancia de la personalización en las presentaciones visuales.
- Se sugirió investigación adicional sobre la percepción pública de los datos climáticos.
Conclusiones
- El arte generativo puede servir como una herramienta valiosa para visualizar datos complejos.
- Este método podría mejorar la comprensión de los problemas climáticos.
- Se justifica una mayor exploración de las técnicas visuales.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
La traducción de conjuntos de datos climáticos complejos y multivariables en visualizaciones generativas inmersivas demuestra un marco escalable para la comunicación de datos científicos. Este enfoque permite a los equipos de I+D explorar nuevas modalidades para presentar resultados cuantitativos, apoyando la interrogación de hipótesis y el compromiso de las partes interesadas en investigaciones de descubrimiento e investigación traslacional. La adaptabilidad del método a diversos conjuntos de datos lo posiciona como una capacidad reutilizable para visualizar sistemas biológicos o ambientales dinámicos en los procesos de biofármacos.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Permite la interrogación visual de conjuntos de datos multidimensionales para aclarar retroalimentaciones a nivel del sistema.
- Apoya la reducción de riesgos mecanicistas mediante la representación de interacciones entre variables a través de animaciones basadas en datos.
- Facilita la prueba de hipótesis al vincular variables cuantitativas con parámetros visuales.
Desarrollo de Pruebas y Tamizaje
- Prepara marcos visuales validados para representar los resultados de ensayos y las respuestas del sistema.
- Normaliza la presentación de datos, mejorando la reproducibilidad y la comunicación entre equipos.
- Permite la visualización escalable de resultados cuantitativos de ensayos para una evaluación rápida de cribado.
Investigación Traductacional y Preclínica
- Alinea las salidas visuales con datos de biomarcadores relevantes para la enfermedad o ambientales cuando sea aplicable.
- Facilita la continuidad desde el descubrimiento hasta la validación preclínica mediante estrategias consistentes de visualización de datos.
- Ofrece una plataforma para integrar datos modelados y empíricos en estudios traslacionales.
Integración de la tubería y flujo de trabajo
Este método de visualización generativa puede utilizarse desde el descubrimiento inicial hasta la investigación traslacional, apoyando la toma de decisiones y la comunicación basadas en datos a lo largo de todo el continuum de I+D.
- Biología del Descubrimiento: Facilita la comprobación de hipótesis y la clarificación de vías mediante la representación visual de interacciones entre variables.
- Selección: Proporciona resultados visuales cuantitativos y reproducibles para comparar condiciones experimentales.
- Análisis: Permite integrar datos geoquímicos, biológicos o modelados en lecturas visuales unificadas.
- Investigación Traducional: Apoya la correlación de visualizaciones con datos preclínicos o de biomarcadores cuando sea pertinente.
- Reutilización Empresarial: Ofrece un marco flexible y escalable para visualizar conjuntos de datos diversos en múltiples programas de I+D.
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Mejora la confianza predictiva y reduce la ambigüedad en la interpretación de conjuntos de datos complejos.
- Valor operativo: Estandariza y escala la visualización de datos para garantizar la reproducibilidad y el uso multidisciplinario.
- Valor estratégico: Mejora la comunicación de hallazgos cuantitativos, apoyando decisiones informadas de avance o interrupción.
- Impacto en la cartera: Permite la priorización ajustada al riesgo al clarificar los conocimientos basados en datos a través de diversos programas.
Consideraciones de Implementación
- Requiere experiencia en programación, visualización de datos e interpretación científica de datos.
- Necesita una infraestructura de software compatible para la animación generativa y la integración de datos.
- Exige la estandarización entre equipos de los formatos de datos y los parámetros de visualización.
- Adaptable a una variedad de sistemas modelo y tipos de datos con la personalización adecuada.
- Depende de la vinculación precisa entre variables cuantitativas y salidas visuales.
