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title: "Cine, medios y arte · Simulaciones · Hipótesis de la simulación"
url: https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/media-art
description: "Tela, humo, multitudes y luz, generados a partir de modelos físicos en lugar de animados a mano."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Hipótesis de la simulación (simulation-hypothesis.com)"
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[Simulaciones](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations)dominio 17 de 18

# Cine, medios y arte

Tela, humo, multitudes y luz, generados a partir de modelos físicos en lugar de animados a mano.

Antes de las computadoras, el cine y la animación aproximaban la física con aparejos de cables, miniaturas y fotogramas dibujados a mano. Ahora la simulación aporta la física directamente: telas que se pliegan, pelo que se mueve, multitudes que no se repiten y luz que viaja como lo hace en el mundo real. Los métodos de la ingeniería y la ciencia se aplican a una historia en lugar de a un puente o un reactor. Se ajustan para que resulten creíbles, no para ser físicamente exactos, y suelen ejecutarse sin conexión, fotograma a fotograma, en lugar de en tiempo real. La música y la imagen comparten una idea: preparar el proceso de fondo y dejar que el resultado surja.

## Medios físicos simulados

### Simulación de telas

Tela representada como una malla de puntos y resortes que se pliega, se arruga y se desgarra bajo la gravedad y el movimiento.

Pregunta que responde: ¿Cómo se mueve esta prenda sobre un cuerpo en movimiento sin que un animador coloque cada pliegue?

Deja fuera: La tela real tiene memoria de sus pliegues, que la mayoría de los simuladores de tela ignoran.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un nodo de una granja de renderizado para el pase de tela de una toma Desde: 1987 ya en 1987, los primeros modelos de tela de masas y resortes para animación por computadora

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Simulación de pelo y pelaje

Decenas de miles de hebras individuales, cada una con sus propias reglas de flexión y colisión, movidas por el viento, la gravedad y el cuerpo que hay debajo.

Pregunta que responde: ¿Cómo se mueve de forma creíble una cabellera completa o un pelaje, hebra por hebra?

Deja fuera: La fricción entre hebras se aproxima. De lo contrario, cada simulación tardaría más de lo que permite un calendario de producción.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un nodo de una granja de renderizado para el pase del pelo de un personaje Desde: 1989 ya en 1989, las primeras investigaciones de animación de pelo por hebras

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Simulación de fluidos y humo para efectos

Fuego, humo, agua, polvo y explosiones calculados como un fluido en una cuadrícula o en partículas, con un estilo pensado para cómo deben verse y no para la exactitud científica.

Pregunta que responde: ¿Cómo se mueve y se ve en pantalla esta explosión, esta ola o esta columna de humo?

Deja fuera: Dirigido a verse bien en el encuadre, no a conservar con exactitud la energía o la masa.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado una asignación de una granja de renderizado para una toma con muchos efectos Desde: 1982 ya en 1982, los primeros efectos de fluidos y partículas generados por computadora para el cine

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)nivel: Campos

### Simulación de destrucción y escombros

Edificios, vehículos y objetos que se fracturan en pedazos y salen despedidos por la física de cuerpos rígidos, ajustada para que el derrumbe resulte espectacular y no meramente correcto.

Pregunta que responde: ¿Cómo se rompe esta estructura, y dónde caen los pedazos?

Deja fuera: Los materiales reales fallan de forma impredecible; estos patrones de fractura están planificados para que se vean bien.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un nodo de una granja de renderizado para una toma de destrucción Desde: 1995 ya en 1995, la simulación de fractura de cuerpos rígidos usada en efectos de cine

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

### Deformación de músculos y piel

La piel y el tejido blando de un cuerpo digital, que se deslizan, se abultan y se arrugan sobre un esqueleto y unos músculos animados.

Pregunta que responde: ¿Se mueve el cuerpo de esta criatura o personaje como si tuviera tejido blando real?

Deja fuera: La piel que se desliza sobre el hueso sigue aproximándose en su mayor parte, y no es tejido simulado de verdad.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un nodo de una granja de renderizado para el pase del cuerpo de un personaje Desde: 1999 ya en 1999, los sistemas de deformación basados en músculos para personajes animados por computadora

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Dinámica de cuerpos rígidos para animación

Objetos sólidos que chocan, se apilan, ruedan y se asientan bajo la gravedad y la fricción, usados para animar objetos y movimiento secundario sin fijar a mano cada rebote.

Pregunta que responde: ¿Cómo cae y se asienta esta pila de objetos cuando se la perturba?

Deja fuera: De vez en cuando los objetos se interpenetran o vibran de maneras que ninguna cosa real haría.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado una estación de trabajo para la simulación de utilería de una toma Desde: 1988 ya en 1988, la física de cuerpos rígidos usada para animación por computadora

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)nivel: Cuerpos

### Dinámica basada en posiciones

Objetos como la tela y los cuerpos blandos se mueven ajustando directamente las posiciones de los puntos para cumplir restricciones, lo que es rápido y estable.

Pregunta que responde: ¿Cómo se pueden simular objetos deformables con la rapidez suficiente para un uso interactivo?

Deja fuera: No es físicamente exacto y la rigidez depende del número de pasos.

Se ejecuta en: unos 10^9 FLOPS aproximado Tiempo real en una CPU o una GPU Desde: 2007 Position based dynamics (2007) [fuente](https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2007.01.005)

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)nivel: Cuerpos

### Síntesis de la superficie del océano

Una superficie de agua generada a partir de un espectro de olas, usada para renderizar mar abierto con oleaje y espuma.

Pregunta que responde: ¿Cómo se ve un mar con un viento y una profundidad dados?

Deja fuera: Modela la forma de la superficie, no el flujo completo por debajo ni la rotura de las olas grandes.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado una estación de trabajo, minutos por fotograma Desde: 1986 ya en 1986, Fournier y Reeves, A simple model of ocean waves [fuente](https://doi.org/10.1145/15922.15894)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Campos

### Efectos de sistemas de partículas

Fuego, chispas, humo y salpicaduras dibujados como miles de puntos de vida corta, cada uno con su propio movimiento y aspecto.

Pregunta que responde: ¿Cómo se puede mostrar un evento difuso como una nube de puntos que se mueven de forma independiente?

Deja fuera: Los puntos no se empujan entre sí, así que falta el verdadero comportamiento de un fluido.

Se ejecuta en: unos 10^10 FLOPS aproximado una laptop, en tiempo real Desde: 1983 ya en 1983, Reeves, Particle systems (usado en un efecto de pared de fuego) [fuente](https://doi.org/10.1145/964967.801167)

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Campos

### Simulación de nieve y materiales granulares

Nieve, arena y materiales parecidos simulados como puntos que transportan tensión, de modo que se apilan, se rompen y se aglomeran como el material real.

Pregunta que responde: ¿Cómo se compacta, se fractura y fluye la nieve cuando se empuja?

Deja fuera: La física del hielo a escala de grano se sustituye por una ley de material promediada.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una granja de renderizado, horas por toma Desde: 2013 ya en 2013, Stomakhin y otros, A material point method for snow simulation [fuente](https://doi.org/10.1145/2461912.2461948)

[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

## Mundos poblados y construidos

### Simulación digital de multitudes

Miles de figuras individuales, cada una con reglas simples de movimiento y de evitación, que llenan un estadio, un campo de batalla o una calle sin animarse una por una.

Pregunta que responde: ¿Cómo se mueve, huye o lucha como masa una multitud de este tamaño?

Deja fuera: Cada figura de las filas traseras tiende a moverse de forma un poco demasiado parecida.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado una asignación de una granja de renderizado para una toma de multitud Desde: 1997 ya en 1997, los sistemas de multitudes basados en agentes usados en escenas de batalla de películas

[Basado en agentes](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-agent-based)nivel: Cuerpos

### Humanos y rostros digitales

Los músculos, la piel y las microexpresiones de un rostro, modelados con tanta fidelidad que permiten animar una interpretación sintética que parece la de una persona real.

Pregunta que responde: ¿Puede este rostro sintético transmitir emoción tan convincentemente como el real en el que se basa?

Deja fuera: Los ojos y las comisuras de la boca siguen siendo las zonas más difíciles de reproducir de manera convincente.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado una asignación de una granja de renderizado para el rostro de un personaje protagonista Desde: 2001 ya en 2001, captura y simulación facial de alta resolución para el cine

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Ciudades y paisajes procedimentales

Calles, edificios, terreno y vegetación generados por reglas y azar a partir de un pequeño conjunto de parámetros, en lugar de colocarse a mano.

Pregunta que responde: ¿Cómo se puede poblar con detalle toda una ciudad o un continente cuando no es práctico colocarlo todo a mano?

Deja fuera: Las ciudades generadas tienden a ser estadísticamente verosímiles pero carecen de una historia concreta.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado una estación de trabajo o un nodo de granja de renderizado para la construcción de un entorno Desde: 1982 ya en 1982, la generación de terreno fractal usada en gráficos por computadora

[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Reglas

### Platós de producción virtual

Un entorno generado por computadora, mostrado en directo en grandes pantallas detrás de los actores y filmado con la cámara, con una escena que reacciona al movimiento del objetivo.

Pregunta que responde: ¿Puede el fondo reaccionar a la cámara en tiempo real para no tener que añadirse después?

Deja fuera: La coincidencia de iluminación entre el actor real y la pantalla que tiene detrás sigue siendo imperfecta.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado un clúster de GPU de videojuegos que mueve en directo las pantallas del escenario Desde: 2019 ya en 2019, los grandes escenarios de producción virtual con volúmenes de LED se usan ampliamente

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)nivel: Campos

### Ecosistemas y vegetación digitales

Bosques, praderas y poblaciones animales generados y animados juntos, con plantas que compiten por la luz y animales que se mueven por el resultado.

Pregunta que responde: ¿Cómo se ve y se mueve, en conjunto, todo un paisaje simulado de plantas y criaturas?

Deja fuera: Los ecosistemas simulados se ajustan para que parezcan frondosos, no para equilibrarse como lo hacen los reales.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un nodo de una granja de renderizado para el pase del ecosistema de un entorno Desde: 2000 ya en 2000, herramientas procedimentales de vegetación y ecosistemas para entornos de cine

[Basado en agentes](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-agent-based)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Cuerpos

### Simulación de la atmósfera y del cielo

Nubes, niebla, lluvia y color del cielo generados a partir de modelos físicos de dispersión de la luz y humedad, para el clima de una escena y no el real.

Pregunta que responde: ¿Cómo debería verse el cielo y el tiempo meteorológico de esta toma, sin filmar el día justo?

Deja fuera: Ajustado a cómo debería verse un cielo, no a la física atmosférica genuina.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un nodo de una granja de renderizado para el pase del cielo de un entorno Desde: 1986 ya en 1986, modelos de renderizado del cielo y las nubes basados en la física

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Campos

### Avatares neuronales

Una red neuronal entrenada con capturas multicámara de una persona renderiza un rostro o un cuerpo realista y animable.

Pregunta que responde: ¿Se puede renderizar a una persona virtual de modo que no se distinga de la real?

Deja fuera: Necesita la captura de cada sujeto, y el comportamiento no se genera.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado Entrenamiento por persona Desde: 2018 Deep appearance models for face rendering (2018) [fuente](https://arxiv.org/abs/1808.00362)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

### Ídolos e influencers virtuales

Un artista ficticio generado con gráficos por computadora y gestionado como una celebridad, que aparece en los medios y en las redes sociales.

Pregunta que responde: ¿Se encariña un público con un artista que no tiene cuerpo?

Deja fuera: El personaje lo escribe un equipo; no se modela ninguna vida interior autónoma.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado una estación de trabajo, renderizado casi en tiempo real Desde: 1996 ya en 1996, Kyoko Date, una idol 3D de gráficos por computadora presentada por Horipro [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/Kyoko%5FDate)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Cuerpos

### Conciertos virtuales

Una actuación en directo montada en un mundo virtual compartido o en un motor de juegos, con avatares, efectos de escenario y público a distancia.

Pregunta que responde: ¿Puede un concierto compartirse con un público que solo está presente como avatares?

Deja fuera: La reacción del público y la presencia de la multitud son pobres en comparación con un recinto real.

Se ejecuta en: unos 10^12 FLOPS aproximado un centro de datos, en tiempo real para miles de espectadores Desde: 2006 ya en 2006, Duran Duran actuó en Second Life [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/Virtual%5Fconcert)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Basado en agentes](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-agent-based)nivel: Poblaciones

### Rejuvenecimiento digital

El rostro de un actor se reconstruye en 3D y se readapta a una edad más joven o más vieja, movido por la propia interpretación del actor.

Pregunta que responde: ¿Se puede mostrar un rostro a otra edad conservando la expresión del actor?

Deja fuera: El resultado es un modelo de apariencia; no se simula ninguna biología del envejecimiento.

Se ejecuta en: unos 10^13 FLOPS aproximado una granja de renderizado, horas por toma Desde: 2008 ya en 2008, El curioso caso de Benjamin Button, con efectos de Digital Domain [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/The%5FCurious%5FCase%5Fof%5FBenjamin%5FButton%5F%28film%29)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)nivel: Cuerpos

### Personajes digitales animados con captura de actuación

Un personaje generado por computadora, animado con el movimiento corporal y facial grabado de un actor y compuesto sobre imágenes reales.

Pregunta que responde: ¿Puede el movimiento de un actor mover a una criatura que no se parece en nada a una persona?

Deja fuera: No se modelan los músculos ni el pensamiento, solo el movimiento capturado.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado una estación de trabajo, horas por toma Desde: 2002 ya en 2002, Gollum en El señor de los anillos: las dos torres [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/Motion%5Fcapture)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Cuerpos

### Modelado de plantas con sistemas L

Formas de plantas que se hacen crecer reescribiendo una y otra vez una cadena de símbolos hasta obtener una estructura ramificada, y que luego se dibujan como árboles y hojas.

Pregunta que responde: ¿Qué reglas simples de reescritura producen una forma ramificada dada?

Deja fuera: Las reglas ajustan formas; faltan la química y la competencia por la luz que impulsan el crecimiento real.

Se ejecuta en: unos 10^8 FLOPS aproximado una laptop, segundos Desde: 1968 ya en 1968, Lindenmayer, Mathematical models for cellular interactions in development [fuente](https://doi.org/10.1016/0022-5193%2868%2990079-9)

[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)[Autómatas celulares](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-cellular-automata)nivel: Células

### Machinima

Películas rodadas dirigiendo personajes y cámaras dentro de un motor de juegos en tiempo real en lugar de una cámara física o un renderizador sin conexión.

Pregunta que responde: ¿Qué se puede filmar en un mundo que solo existe en un motor de videojuegos?

Deja fuera: El motor decide qué se puede mostrar; actuar se limita a lo que permiten sus controles.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado un PC para juegos, en tiempo real Desde: 1996 ya en 1996, Diary of a Camper, un corto hecho con el motor de Quake [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/Machinima)

[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Reglas

### Figuras animatrónicas

Figuras mecánicas de personas y animales, accionadas por motor, que realizan movimientos y habla programados.

Pregunta que responde: ¿Con qué grado de convicción puede una máquina actuar como una criatura viva?

Deja fuera: El movimiento se reproduce a partir de una grabación; no hay percepción ni decisión.

Se ejecuta en: ninguna computadora. un controlador mecánico, sin cálculo Desde: 1963 ya en 1963, el Audio-Animatronics de Disney, las Enchanted Tiki Birds [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/Animatronics)

[Análogo físico](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-analogue)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Cuerpos

### Control de personajes de base física

Un cuerpo virtual con articulaciones y músculos se entrena por aprendizaje por refuerzo en un motor de física para moverse, saltar o pelear, copiando fragmentos de captura de movimiento.

Pregunta que responde: ¿Puede un personaje mantener el equilibrio y moverse con naturalidad, reaccionando a los empujones, sin animación hecha a mano?

Deja fuera: El estilo viene solo de los clips que copia, y los movimientos raros y el trabajo fino de las manos se manejan mal.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado días en una estación de trabajo con GPU por habilidad. Desde: 2018 DeepMimic, de Peng y sus colegas: aprendizaje por refuerzo profundo guiado por ejemplos de habilidades de personajes de base física. [fuente](https://doi.org/10.1145/3197517.3201311)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Cuerpos

## Luz y sonido

### Transporte de luz de base física

Rayos de luz trazados hacia atrás desde la cámara, que rebotan en cada superficie y la atraviesan, para calcular una imagen físicamente coherente.

Pregunta que responde: ¿Cómo se comporta la luz en esta escena, rebote a rebote, en lugar de aproximarse?

Deja fuera: Converge despacio, así que el ruido todavía se suprime con heurísticas y no tomando más muestras.

Se ejecuta en: unos 10^14 FLOPS aproximado una asignación de una granja de renderizado en muchos nodos para un solo fotograma Desde: 1986 El algoritmo de trazado de trayectorias de Kajiya de 1986

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-monte-carlo)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)nivel: Campos

### Propagación del sonido y acústica

Ondas sonoras trazadas o modeladas mientras se reflejan, se absorben y se difractan en una sala virtual, una calle o un campo de batalla, para el audio de cine y videojuegos.

Pregunta que responde: ¿Cómo debería sonar realmente este espacio, dada su forma y los materiales que contiene?

Deja fuera: Los oídos y las salas reales tienen idiosincrasias que los modelos acústicos suelen idealizar.

Se ejecuta en: unos 10^11 FLOPS aproximado una estación de trabajo para el pase acústico de una escena Desde: 1968 ya en 1968, el modelado de la acústica de salas basado en rayos

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Partículas y N cuerpos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-particles)nivel: Campos

### Síntesis de instrumentos por modelado físico

Una cuerda, una caña, un parche de tambor o un tubo modelados como un objeto físico que vibra, calculado directamente para producir su sonido en lugar de grabarlo o muestrearlo.

Pregunta que responde: ¿Cómo sonaría este instrumento, calculado a partir de su física en lugar de grabado?

Deja fuera: Capta la física del instrumento, no las décadas de técnica de un intérprete.

Se ejecuta en: unos 10^10 FLOPS aproximado se ejecuta en tiempo real en una laptop o un sintetizador Desde: 1983 ya en 1983, modelos de guía de ondas digital de cuerdas que vibran

[Campos continuos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-continuum)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

### Sistemas de arte generativo

Reglas, azar o agentes simples que se ejecutan hacia adelante para producir una imagen, un patrón o una composición. Las reglas por sí solas no especificaban del todo el resultado de antemano.

Pregunta que responde: ¿Qué forma toma este proceso si simplemente se lo deja correr?

Deja fuera: El artista elige qué ejecuciones aleatorias conservar, así que el trabajo «generativo» sigue implicando mucha curaduría.

Se ejecuta en: unos 10^9 FLOPS aproximado se ejecuta en una laptop en segundos o minutos Desde: 1965 ya en 1965, el primer arte generado por computadora a partir de reglas algorítmicas

[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Reglas

### Música procedimental y generativa

Reglas musicales, cadenas de Markov o agentes simples que se ejecutan hacia adelante para generar una melodía, una armonía o una banda sonora en evolución que reacciona a lo que pasa en pantalla.

Pregunta que responde: ¿Qué música produce este conjunto de reglas si sigue generando sin que un compositor elija cada nota?

Deja fuera: Tiende a sonar competente y rara vez sorprende, que es justo lo que permiten las reglas.

Se ejecuta en: unos 10^9 FLOPS aproximado se ejecuta en una laptop en tiempo real Desde: 1957 la Suite Illiac, una de las primeras composiciones por computadora basadas en reglas

[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)nivel: Reglas

### Generación procedimental de texturas y materiales

Patrones de superficie como la veta de la madera, el óxido, los poros de la piel o los estratos de la roca, generados a partir de ruido y reglas físicas simples en lugar de pintarse a mano o fotografiarse.

Pregunta que responde: ¿Cómo debería verse esta superficie de cerca, generada en lugar de fotografiada?

Deja fuera: Las texturas basadas en ruido pueden parecer uniformes a una escala a la que una superficie real nunca lo sería.

Se ejecuta en: unos 10^10 FLOPS aproximado una estación de trabajo que genera texturas para un recurso Desde: 1985 ya en 1985, las texturas de ruido procedimental al estilo de Perlin en gráficos por computadora

[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)[Procesos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-stochastic)nivel: Reglas

### Efectos de sonido de base física

Sonidos de impacto, rodadura y roce sintetizados a partir de la forma, el material y el contacto de los objetos simulados, en lugar de reproducirse desde grabaciones.

Pregunta que responde: ¿Qué sonido hace un objeto de este material al golpear esa superficie?

Deja fuera: Los modelos de modos se afinan de oído y omiten la radiación hacia una sala real.

Se ejecuta en: unos 10^9 FLOPS aproximado una laptop, en tiempo real Desde: 2001 ya en 2001, van den Doel, Kry y Pai, FoleyAutomatic [fuente](https://doi.org/10.1145/383259.383322)

[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)nivel: Campos

### Música y visuales programados en vivo

Intérpretes escriben y cambian código en ejecución ante un público, de modo que el sonido o la imagen evolucionan a medida que se edita el programa.

Pregunta que responde: ¿Cómo cambia la música cuando se reescriben sus reglas mientras suena?

Deja fuera: La simulación es el programa mismo; no se modela nada físico.

Se ejecuta en: unos 10^8 FLOPS aproximado una laptop, en tiempo real Desde: 2004 ya en 2004, se forma el grupo TOPLAP para unir las comunidades de programación en vivo [fuente](https://en.wikipedia.org/wiki/Live%5Fcoding)

[Reglas y estados](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-rules)[Tiempo real](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-real-time)nivel: Reglas

### Renderizado neuronal de escenas

Una red neuronal ajustada a un conjunto de fotografías guarda la luz y la densidad de una escena para poder renderizar vistas nuevas desde cualquier posición de cámara.

Pregunta que responde: ¿Cómo se vería este lugar desde donde nadie tomó una fotografía?

Deja fuera: Interpola entre fotografías e inventa detalles donde no se tomó ninguna, así que las vistas lejanas a los originales no son fiables.

Se ejecuta en: unos 10^15 FLOPS aproximado horas en una GPU para una escena, y un día para una grande. Desde: 2020 NeRF, de Mildenhall y sus colegas, que representa escenas como campos de radiancia neuronales para la síntesis de vistas. [fuente](https://doi.org/10.1007/978-3-030-58452-8%5F24)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-learned)[Ecuaciones diferenciales](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/methods#m-equations)nivel: Campos

[◂ Defensa y conflicto](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/defence-conflict)[Videojuegos ▸](https://simulation-hypothesis.com/es/simulations/video-games)