Usando a arte generativa para transmitir transições climáticas passadas e futuras
31 de março de 2023
Aqui, um protocolo é apresentado para visualizar dados climáticos como arte generativa.
Pode ser desafiador transmitir dados climáticos, especialmente quando as escalas de tempo são muito maiores do que as pessoas geralmente pensam. Esse protocolo permite que os usuários criem animações generativas com elementos visuais dimensionados para dados. Com esse procedimento, os dados podem ser transformados em animações que transmitem informações sem depender de tabelas ou gráficos.
É altamente personalizável em termos de dados usados e dos aspectos visuais exibidos. Seria interessante que um experimento social fosse conduzido sobre a percepção pública de dados climáticos com base em diferentes modos de apresentação de dados. Este trabalho poderia ser uma técnica visual ao lado de métodos mais tradicionais ou artísticos.
Codificar em qualquer novo idioma ou aprender um novo software pode ser um desafio. Recursos on-line e pesquisas na internet por termos-chave ou códigos podem ajudar. Depois de baixar o software de codificação e visualização, baixe os dados e comece a codificar.
Arraste o arquivo MPT desejado, MPT 1, MPT 2, MPT 3 ou MPT 4 para o editor de código para visualizá-lo. No menu do Explorer, clique na pasta MPT desejada, MPT 1, MPT 2, MPT 3 ou MPT 4 para revelar um menu suspenso. Em seguida, clique no script, seguido de clicar em index.html.
Clique com o botão esquerdo do mouse na parte da janela com o código para índice. html e selecione Abrir com servidor ao vivo no menu. Repita as etapas, começando selecionando a pasta MPT no menu do Explorer para cada subconjunto de tempo.
Para exibir a visualização com base em projeções futuras, abra a pasta futura no computador e arraste a pasta de acumulação ou transição para o editor de códigos. Em seguida, selecione o nome da pasta na janela do explorador e clique em index.html. Clique com o botão esquerdo do mouse na parte da janela com o código para índice.
html e selecione Abrir com servidor ao vivo no menu. Para editar as visualizações, selecione a pasta de interesse na janela do explorador do editor de código e abra o arquivo de script principal clicando em sketch.js. Execute quaisquer edições nos parâmetros de visualização dentro deste código.
Procure anotações de código com descrições detalhadas do código e sua função, seguindo barras duplas e posteriormente identificadas por textos verdes. Defina as variáveis que serão vinculadas aos dados ou usadas para personalizar parâmetros visuais. Em seguida, salve as edições pressionando simultaneamente o comando e as teclas S.
Exiba visuais atualizados navegando até o índice. Arquivo HTML. Na janela do Explorer, clique com o botão esquerdo do mouse e selecione Abrir com servidor ativo no menu.
Foram geradas visualizações correspondentes a períodos de tempo geológicos únicos. Aspectos visuais como cor, tamanho e velocidade foram dimensionados quantitativamente para estimativas de temperatura da superfície do mar, nitrogênio, composição isotópica e taxa de mudanças climáticas. Os dados foram medidos em sedimentos do mar profundo ou modelados a partir do painel intergovernamental sobre mudanças climáticas, ou cenários representativos de carbono do IPCC, ou RCP.
A animação gerada a partir do código MPT 1 correspondeu ao segmento de tempo mais antigo cerca de 1,2 a 1,118 milhões de anos atrás. Bem antes do alongamento glacial-interglacial e do resfriamento glacial. O código MPT 2 correspondeu a cerca de 1.112 a 1,06 milhões de anos atrás, imediatamente antes do alongamento glacial-interglacial e do resfriamento glacial.
O MPT 3 gerou os visuais para o segundo último segmento de tempo com ciclos glaciais-interglaciais mais longos, cerca de 1,06 milhão a 900.000 anos atrás. O código MPT 4 gerou os visuais para o segmento de tempo mais recente, cerca de 900.000 a 600.000 anos atrás, quando ciclos glaciais-interglaciais mais longos estavam mais estabelecidos. O código de acumulação gerou projeção de modelo para aquecimento antropogênico futuro com base em estimativas de temperatura das médias do modelo RCP 8.5 para Nova York.
O código de transição criou um visual mais simples do mesmo, mostrando apenas o contorno de orbes se movendo pelo plano de fundo. O formato do produto permitiu a customização e apresentação dos dados, criando exposições imersivas de comunicação científica. Ao editar o código, verifique se ele corresponde às seções de dados atuais.
Para projeções futuras, tenha apenas a transição ou as pastas de acumulação no espaço de trabalho. Caso contrário, o programa não funcionará. Essa técnica abre portas para a inclusão de dados científicos no design gráfico.
A arte generativa e imersiva são campos em rápido crescimento, com muitas oportunidades para a arte interagir com a ciência e os dados.
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Visão Geral
Este protocolo apresenta um método para visualizar dados climáticos por meio de arte generativa, transformando informações complexas em animações envolventes. Permite personalização tanto na representação dos dados quanto na estética visual, oferecendo uma alternativa aos métodos tradicionais de apresentação de dados.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Visualização de dados
- Arte generativa
- Ciência do clima
Contexto
- A transmissão de dados climáticos pode ser difícil devido a escalas de tempo variáveis.
- Gráficos e diagramas tradicionais podem não comunicar eficazmente informações complexas.
- A arte generativa oferece uma abordagem nova para a representação de dados.
- A personalização aumenta a relevância e o impacto das visualizações.
Objetivo do Estudo
- Criar um protocolo para gerar animações a partir de dados climáticos.
- Explorar a percepção pública de dados climáticos por meio de diferentes apresentações visuais.
- Fornecer uma alternativa às técnicas convencionais de visualização de dados.
Métodos Utilizados
- Desenvolvimento de um protocolo personalizável para visualização de dados.
- Criação de animações generativas com base em dados climáticos.
- Exploração da estética visual na representação de dados.
- Potencial para experimentos sociais sobre a percepção de dados.
Resultados Principais
- Transformação bem-sucedida de dados climáticos em animações envolventes.
- Demonstrou a eficácia da arte generativa na comunicação de dados.
- Destacou a importância da personalização em apresentações visuais.
- Sugeriu pesquisas adicionais sobre a percepção pública dos dados climáticos.
Conclusões
- A arte generativa pode servir como uma ferramenta valiosa para visualizar dados complexos.
- Este método pode aprimorar a compreensão de questões climáticas.
- É necessário um maior aprofundamento nas técnicas visuais.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A conversão de conjuntos de dados climáticos complexos e multivariáveis em visualizações gerativas imersivas demonstra um framework escalável para a comunicação de dados científicos. Essa abordagem permite que equipes de P&D explorem novas modalidades para apresentar resultados quantitativos, apoiando a investigação de hipóteses e o engajamento de partes interessadas ao longo da pesquisa básica e translacional. A adaptabilidade do método a diversos conjuntos de dados o posiciona como uma capacidade reutilizável para visualizar sistemas biológicos ou ambientais dinâmicos em pipelines de biofármacos.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia Farmacêutica
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Permite a análise visual de conjuntos de dados multidimensionais para esclarecer retroalimentações em nível de sistema.
- Apóia a redução de riscos mecanicistas ao mapear interações entre variáveis por meio de animações baseadas em dados.
- Facilita a testagem de hipóteses ao vincular variáveis quantitativas a parâmetros visuais.
Desenvolvimento de Triagem e Ensaios
- Prepara estruturas visuais validadas para representar saídas de ensaios e respostas do sistema.
- Padroniza a apresentação de dados, melhorando a reprodutibilidade e a comunicação entre equipes.
- Permite a visualização escalável de resultados quantitativos de ensaios para avaliação rápida em triagens.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Alinha as saídas visuais com dados de biomarcadores relevantes para a doença ou ambientais, quando aplicável.
- Garante a continuidade do estágio de descoberta até a validação pré-clínica, permitindo estratégias consistentes de visualização de dados.
- Oferece uma plataforma para integrar dados modelados e empíricos em estudos translacionais.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
Este método de visualização generativa pode ser aplicado desde as fases iniciais de descoberta até a pesquisa translacional, apoiando a tomada de decisões e a comunicação baseadas em dados em todo o espectro de P&D.
- Biologia Descoberta: Facilita a verificação de hipóteses e a clarificação de vias por meio da representação visual das interações entre variáveis.
- Triagem: Fornece saídas visuais quantitativas e reprodutíveis para comparação de condições experimentais.
- Análises: Permite a integração de dados geoquímicos, biológicos ou modelados em leituras visuais unificadas.
- Pesquisa Translacional: Apoia o alinhamento de visualizações com dados pré-clínicos ou de biomarcadores, quando relevante.
- Reutilização Empresarial: Oferece uma estrutura flexível e escalável para visualizar conjuntos diversos de dados em múltiplos programas de P&D.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva e reduz ambiguidades na interpretação de conjuntos de dados complexos.
- Valor Operacional: Padroniza e amplia a visualização de dados para garantir reprodutibilidade e uso multifuncional.
- Valor Estratégico: Melhora a comunicação de descobertas quantitativas, apoiando decisões informadas de prosseguir ou não prosseguir.
- Impacto no Portfólio: Permite a priorização ajustada ao risco ao esclarecer insights baseados em dados em diversos programas.
Considerações de Implementação
- Requer experiência em programação, visualização de dados e interpretação de dados científicos.
- Necessita de infraestrutura de software compatível para animação generativa e integração de dados.
- Exige padronização entre equipes quanto aos formatos de dados e parâmetros de visualização.
- Adaptável a uma variedade de sistemas modelo e tipos de dados com personalização adequada.
- Depende da vinculação precisa entre variáveis quantitativas e saídas visuais.
