La Visualística Computacional es un campo interdisciplinario enfocado en el uso de computadoras para generar y analizar imágenes, lo que generalmente está directamente implicado en los grandes modelos de lenguaje que se discuten dentro de la Investigación de Inteligencia Artificial. [1]
En el estudio de imágenes en el ámbito de la informática, el tipo de datos abstractos "imagen" (o potencialmente varios de estos tipos) es un foco central, junto con sus diversas implementaciones. [2] Tres grupos principales de algoritmos son relevantes para este tipo de datos en la visualística computacional:
Los algoritmos de "imagen" a "imagen" implican el procesamiento de imágenes , que se centra en operaciones que convierten una o más imágenes de entrada, posiblemente con parámetros adicionales que no son imágenes, en una imagen de salida. Estas operaciones admiten varias aplicaciones, incluida la mejora de la calidad de la imagen a través de técnicas como la mejora del contraste, la extracción de características como la detección de bordes y la identificación y aislamiento de patrones según criterios predefinidos, como la técnica de la pantalla azul. El campo también abarca el desarrollo de algoritmos de compresión , cruciales para el almacenamiento y la transmisión eficientes de datos de imágenes.
Dos disciplinas se centran en transformar imágenes en datos no pictóricos. El campo del reconocimiento de patrones , aunque no se limita a las imágenes, ha hecho contribuciones significativas a la visualística computacional desde principios de la década de 1950. Este trabajo incluye la clasificación de información dentro de las imágenes, como la identificación de formas geométricas (por ejemplo, regiones circulares), el reconocimiento de texto escrito a mano, la detección de objetos espaciales y la asociación de atributos estilísticos. El objetivo es mapear imágenes a tipos de datos no pictóricos que describan varios aspectos de las imágenes. Por el contrario, la visión por computadora , una rama de la inteligencia artificial (IA), tiene como objetivo permitir que las computadoras logren una percepción visual similar a la visión humana. Los problemas en la visión por computadora se consideran semánticos cuando sus objetivos se alinean estrechamente con la comprensión similar a la humana de los objetos dentro de las imágenes.
La exploración de cómo las operaciones que involucran tipos de datos no pictóricos pueden generar imágenes es particularmente relevante en gráficos por computadora y visualización de información . Los gráficos por computadora se enfocan en crear imágenes que representan configuraciones espaciales de objetos, a menudo de una manera naturalista, como en la arquitectura virtual. Estos algoritmos de generación de imágenes generalmente comienzan con datos que describen la geometría tridimensional y la iluminación de la escena, junto con las propiedades ópticas de las superficies. Por el contrario, la visualización de información tiene como objetivo representar varios tipos de datos, especialmente aquellos con componentes no visuales, utilizando convenciones visuales como códigos de color o íconos. Las imágenes fractales, como las del conjunto de Mandelbrot , representan un caso límite en la visualización de información, donde se visualizan propiedades matemáticas abstractas.
El campo de la visualística computacional se estableció en la Universidad de Magdeburgo , Alemania, en el otoño de 1996. Iniciado por Thomas Strothotte, profesor de gráficos de computadora, y apoyado por Jörg Schirra y un equipo de investigadores interdisciplinarios de ciencias sociales, técnicas y medicina, el programa se centra en la aplicación de la informática a problemas relacionados con la imagen. El programa de diploma de cinco años enfatiza los cursos básicos de informática, incluidos los métodos digitales y las herramientas electrónicas, e integra cursos sobre el uso de imágenes en las humanidades. Los estudiantes también desarrollan habilidades comunicativas y aplican sus conocimientos en áreas prácticas como la biología y la medicina, particularmente en campos que involucran datos de imágenes digitales como la microscopía y la radiología. Los programas de licenciatura y maestría se introdujeron en 2006. La Universidad de Coblenza ofrece un programa de grado similar.