Conceptes bàsics

Índex
- 1.Interacció persona-ordinador
- 1.1.Dispositius especials
- 1.2.Analogia
- 2.El mapatge, la interfície física i la interfície lògica
- 2.1.El mapatge
- 2.2.Interfície física
- 2.3.Interfície lògica
- 3.Simulació
- 4.Terminologia associada a la realitat virtual
- 4.1.Realitat artificial
- 4.2.Telepresència
- 4.3.Entorns virtuals
- 4.3.1.Entorns sintètics
- 4.4.Realitat augmentada
- 4.5.Ciberespai
- 4.6.Computació ubiqua
- Activitats
- Bibliografia
1.Interacció persona-ordinador
1.1.Dispositius especials


1.2.Analogia

2.El mapatge, la interfície física i la interfície lògica

2.1.El mapatge


2.2.Interfície física
2.3.Interfície lògica
3.Simulació
3.1.Què és la simulació?
3.1.1.El model
-
Un model és una representació de l'estructura que cal simular. És a dir, una definició estàtica que defineix estructures, paràmetres i funcions (o algoritmes).
-
Una simulació, en canvi, és una representació de l'estructura en acció. És a dir, quan es fa evolucionar el model al llarg del temps, partint d'un estat inicial, alimentant-lo amb una informació d'entrada i obtenint-ne una informació de sortida, que són els resultats que s'han d'analitzar.
3.1.2.Tipus de simulacions
3.1.3.Simulació per ordinador
-
Pot funcionar "això"? S'estudia el cas fent una simulació per a saber si es poden assolir uns objectius.
-
"Això" ha de funcionar! S'estudia quins paràmetres poden variar en el sistema actual per a aconseguir els objectius.
-
Es pot aplicar quan no és pràctic experimentar amb el sistema real en l'entorn natural d'aquest sistema, sia per qüestions de seguretat o de mida, de temps, etc.
-
La simulació és l'únic mitjà que permet d'investigar les característiques de disseny d'un sistema determinat, és a dir, permet de descompondre'l i analitzar-lo per parts. Per tant, força l'especificació detallada del sistema i, en conseqüència, del problema.
-
Es pot aplicar quan no hi ha tècniques matemàtiques o analítiques per al problema tractat. A causa d'això s'experimenten tècniques noves, algoritmes nous, etc.
-
Es pot aplicar quan s'ha d'avaluar un sistema utilitzant mesures estadístiques.
-
Es pot aplicar quan és necessari simular un període molt llarg de manera comprimida, o viceversa.
-
Permet de detectar problemes no previstos a causa de l'anàlisi que es fa del funcionament del model.
-
El desenvolupament és complex, car i lent.
-
El modelatge tan sols dóna resultats aproximats. En aquest sentit hi ha dues idees clau que sovint es passen per alt:
-
No es podrà tenir mai el model perfecte.
-
No s'ha de confondre mai el model amb el fenomen original.
-
-
Si es basen en generadors de nombres aleatoris, els resultats han de ser avaluats amb eines estadístiques complexes per a comprovar que es modela correctament l'entorn d'evolució del fenomen d'origen.
-
No és una eina d'optimització, és a dir, es poden obtenir respostes als problemes però s'ha de ser conscient que no són necessàriament els òptims. De fet, poden estar molt allunyades dels processos òptims.
-
S'ha de validar el model. Això, quan ja es disposa del sistema d'origen, es pot fer comparant les entrades, les sortides i els passos intermedis del sistema original respecte als del model de la simulació, encara que fer-ho així és molt complex. No obstant això, en molts casos la simulació es fa en una fase prèvia a la construcció o la posada en marxa del sistema que s'avalua, i en aquest cas el fet de validar el model pot ser una tasca impossible.
3.1.4.Tipus de simulacions per ordinador
3.1.5.Elements d'una simulació per ordinador
-
Assumpcions: són el conjunt d'hipòtesis en què es basen tots els raonaments que fan referència al fenomen d'estudi i que constitueixen l'esquelet del model.
-
Paràmetres (o valors fixos): encara que per a un programador aquesta terminologia pot donar lloc a una confusió, en aquest cas els paràmetres són les variables de control. Aquests paràmetres poden variar i, per tant, afectar els resultats de diverses maneres, però es mantenen fixos per a observar clarament com les variables independents (entrades) afecten les dependents (sortides).
-
Entrades (o variables independents): són els valors subministrats a la simulació en el moment en què comença tot el procés. Corresponen a factors que es considera que afecten el fenomen principal d'interès: les variables dependents (o sortides).
-
Algoritmes: converteixen les entrades en sortides d'acord amb unes regles de decisió que l'investigador ha especificat. Han de ser compatibles amb les assumpcions que defineixen el model. Es pot considerar que són operacionalitzacions de l'estructura del model i dels processos involucrats en el fenomen d'estudi.
-
Sortides (o variables dependents): són el focus d'interès de la simulació i allò que el científic analitza per a extreure conclusions del fenomen d'estudi. Aquestes sortides es calculen de manera endògena, és a dir, a partir dels algoritmes que processen les variables independents (entrades) i sense cap mena d'intervenció externa durant el procés.
3.1.6.Simulació persona-ordinador
3.1.7.Fases de disseny d'una simulació
-
Definició del sistema: determinar fronteres, restriccions i variables que defineixen el sistema que s'ha de modelar. Dit altrament, concretar el problema que s'ha d'estudiar.
-
Formulació del model: reduir o abstreure el sistema del fenomen d'estudi a un diagrama de flux que reculli el flux d'informació, les estructures condicionals, els càlculs bàsics, etc.
-
Preparació de les dades: identificar les dades que requereix el model: tipus de dades, valors inicials de variables clau, etc.
-
Translació del model: és la programació pròpiament dita (generació de codi).
-
Validació: comprovar que el model funciona. Es duu a terme a partir de dades d'un cas real i es comparen els resultats obtinguts en la simulació amb els obtinguts amb el sistema del fenomen d'estudi. Evidentment, això no és factible en simulacions de sistemes que encara no existeixen.
-
Planificació estratègica: dissenyar un experiment per a obtenir la informació volguda, que suposadament ha de donar les claus per a comprendre el fenomen d'estudi.
-
Planificació tàctica: dissenyar execucions concretes de l'experiment. És a dir, es preparen diversos conjunts de variables independents (entrades) sobre un mateix model per a obtenir diferents conjunts de variables dependents (sortides).
-
Experimentació: executar els diversos passos per l'experiment per a obtenir uns resultats concrets. Es fan proves de sensibilitat ajustant els paràmetres.
-
Interpretació: dissenyar formes i estratègies per a interpretar i comprendre els resultats perquè usualment els resultats obtinguts són lluny de ser clars i explícits per si mateixos.
-
Implementació: dur a terme el que s'ha provat amb la simulació.
-
Documentació: és molt important per a facilitar el replicat de les proves que s'han fet i l'extensió del model i el sistema.
3.1.8.Presentació i interacció amb les simulacions
-
Quantitat gran de paràmetres i variables.
-
Quantitat gran de dades de sortida (resultats).
-
Sovint les dades són abstractes i no es poden interpretar directament.
-
Interacció complexa amb el sistema.
-
Gràfics estadístics.
-
Representacions i visualitzacions 3D i estereoscòpiques.
-
Sistemes de partícules.
-
Mapatges de conjunts de dades en coloracions, densitats, sons, etc., especialment optimitzats per a cada cas.
-
Representacions fotorealistes.
-
Animacions: gravades o en temps real, seqüenciades o acumulades.
-
Tractament gràfic dels fractals.
-
So i processament de senyal.
-
Etcètera.
- Robòtica/electrònica / realitat virtual:
-
Aporten interfícies físiques potents persona-ordinador (perifèrics).
-
Sensors de posicionament i orientació.
-
Cascos de visualització immersiva.
-
Sistemes de sensació de força.
-
Sistemes tàctils.
-
Sistemes d'àudio espacialitzat.
-
Etcètera.
-
- Informàtica: aporta interfícies lògiques que tradueixen:
-
accions sobre els perifèrics - dades d'entrada (mapatges de manipulació);
-
dades de sortida - respostes maquinari (mapatges de percepció).
-
-
Poca atenció al disseny de la simulació. Si es fa més atenció a la presentació de la simulació que al motor de la simulació, es poden obtenir uns resultats molt ben presentats i molt intel·ligibles, però completament erronis i, en conseqüència, inservibles.
-
Representacions no correctes de les dades. Sovint passa que una representació d'unes dades pot donar lloc a una confusió o a falses interpretacions a causa dels mapatges escollits o del fet que la jerarquització de les dades no és adequada.
-
Esdeveniments múltiples difícils de captar. També, sovint, passa que no es pot representar de manera compacta els múltiples processos i resultats que hi ha al llarg d'una simulació.
-
De vegades, encara que sigui necessari, no es pot presentar l'evolució de la simulació o els resultats en temps real. Quan una simulació s'ha d'executar a un ritme determinat, igual que el del fenomen d'estudi (cosa que s'anomena execució en temps real), pot passar que, efectivament, els algoritmes de càlcul aconsegueixin aquest objectiu, però que, en canvi, els algoritmes de presentació no. En aquesta situació, la falta de sincronisme entre execució i presentació pot amagar o, fins i tot, falsejar els resultats observats.
4.Terminologia associada a la realitat virtual
4.1.Realitat artificial


4.2.Telepresència
-
Perillositat de l'entorn: presència de vapors o gasos tòxics, temperatures molt altes o molt baixes, treball amb substàncies radioactives, pressió atmosfèrica alterada, etc.
-
Dificultats espacials: dificultat d'accés per distància, espais reduïts o, fins i tot, miniaturització, inestabilitat física de l'espai, etc.
-
Un sistema de "visió" mitjançant una càmera de vídeo o diverses càmeres de vídeo (fins i tot en configuració estereoscòpica).
-
Un sistema de captació d'àudio (un micròfon o més d'un).
-
Un sistema de propulsió per a la mobilitat (rodes, erugues, hèlixs, etc.).
-
Un sistema de manipulació per a dur a terme la tasca (braços robòtics, grapes prènsils, etc.).
-
Un sistema de control remot.

4.3.Entorns virtuals
-
L'experiència: es pot aplicar l'analogia amb model i simulació, que ja s'ha presentat en l'apartat anterior d'aquest mòdul. És a dir, que, de la mateixa manera que el model és la definició estàtica de les regles d'un fenomen d'origen, l'entorn virtual és estàtic. En canvi, de la mateixa manera que la simulació és la posada en marxa d'aquest model, la realitat virtual és l'experiència que es té d'aquest entorn virtual. S'entén per experiència la interacció en temps real.
-
El subjecte virtual: encara que això es veu amb detall en un mòdul posterior, s'ha de fer notar ara que l'experiència esmentada més amunt relaciona la persona (usuari) amb l'entorn virtual, de manera que s'ha de definir un model de subjecte virtual mitjançant el qual l'usuari pot experimentar l'entorn segons unes regles de comportament i unes interfícies.
4.3.1.Entorns sintètics
4.4.Realitat augmentada

4.5.Ciberespai

4.6.Computació ubiqua
Activitats
-
Quina és la diferència entre virtualitat i realitat virtual?
-
Quina diferència essencial hi ha entre una aplicació multimèdia i una experiència de realitat virtual?
-
Quines tres entitats conformen el disseny d'una interfície?
-
A més de les propietats funcionals, quines altres propietats afecten el mapatge?
-
Quina és la diferència entre model i simulació?