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Evaluación y uso del Modelo
Descripción
Modelo D10 - Visión Computacional de Formaciones
El modelo se evalúa tanto en forma formal como empírica. La evaluación formal determina en qué medida la red lógica se basa en principios físicos o en relaciones matemáticas ajustadas a la realidad pero sin sustento causal, y en qué medida cada variable proviene de un principio general o de un ajuste específico a la operación observada. La evaluación empírica, en paralelo, corre experimentos o compara con datos medidos para validar que el modelo predice correctamente lo que va a ocurrir.
Tras estas validaciones —y con las incertidumbres y resguardos que corresponda mantener— el modelo puede usarse en simuladores que pronostican el comportamiento del sistema según la situación que se está estudiando.
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Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Adquisición multivista sincronizada
Diez cámaras sincronizadas observan simultáneamente la bandada y capturan imágenes a 170 fotogramas por segundo en el sistema de referencia descrito. La sincronización conecta las vistas de un mismo instante y proporciona la base observacional para reconstruir movimiento tridimensional. La cantidad que cambia es la imagen de cada cámara a través de los fotogramas; el storyboard no especifica modelo óptico, calibración geométrica ni error instrumental. Las imágenes sincronizadas cruzan al grupo de seguimiento individual.
Grupo 2: Grupo 2: Seguimiento individual e identidad
Los algoritmos de visión computacional siguen cada ave de un fotograma al siguiente y deben evitar confundirla con sus vecinas. El reto aumenta con decenas o centenas de aves, movimiento rápido y oclusiones parciales. La dependencia descrita es funcional: las vistas sincronizadas permiten mantener correspondencias individuales pese a ocultamientos temporales; no se especifica una forma funcional ni una probabilidad de error. El sistema citado alcanza trayectorias individuales en bandadas de hasta 2000 estorninos, y esas trayectorias pasan al grupo de reconstrucción.
Grupo 3: Grupo 3: Reconstrucción tridimensional de trayectorias
Las identidades mantenidas en las vistas sincronizadas permiten reconstruir el movimiento tridimensional de cada ave y, por composición, el movimiento 3D de la bandada completa. La reconstrucción conserva posición individual a lo largo del tiempo en vez de reducir la observación a un promedio colectivo. De estas trayectorias se obtienen posiciones relativas, direcciones de vuelo y tiempos de respuesta necesarios en grupos posteriores. El storyboard no define triangulación, derivación temporal ni incertidumbre de reconstrucción.
Grupo 4: Grupo 4: Vecindad y ajuste posicional
Las trayectorias individuales permiten medir en cada instante la separación de cada ave respecto de sus vecinas más cercanas. Esa distancia entre vecinos cambia con la posición relativa y sirve para validar directamente cómo cada ave ajusta su posición en función de sus vecinas. La dependencia es geométrica y directa, pero el storyboard no fija número de vecinos, métrica exacta ni umbral de separación. La información local de vecindad alimenta la descripción de la formación colectiva.
Grupo 5: Grupo 5: Orden colectivo de Vicsek
Las trayectorias individuales proporcionan las direcciones de vuelo de todas las aves en un instante. El parámetro de orden de Vicsek resume cuán alineadas están esas direcciones y describe directamente el estado global de la formación colectiva. Mayor alineación corresponde a mayor orden global, aunque el storyboard no entrega aquí la fórmula explícita del parámetro. Su evolución temporal permite distinguir una formación ordenada de una perturbada o en recuperación.
Grupo 6: Grupo 6: Geometría de formación en V
En bandadas que forman una V, las posiciones tridimensionales permiten medir directamente la posición relativa de cada ave respecto de las demás y, en particular, respecto del ave que tiene delante. Esa geometría se usa para validar si el ave ocupa la posición óptima desde la que se beneficia del campo de vorticidad generado por el ave precedente. La cadena explícita conserva posición del ave precedente, campo de vorticidad, posición relativa y beneficio aerodinámico; el storyboard no cuantifica la posición óptima ni el campo de vorticidad. La geometría observada actúa como observable de validación aerodinámica individual dentro de la organización colectiva.
Grupo 7: Grupo 7: Propagación de perturbaciones y robustez
Una perturbación externa afecta primero a un ave y luego alcanza a sus vecinas y a las vecinas de sus vecinas. Las trayectorias individuales permiten medir los retardos de llegada y, con ellos, calcular la velocidad de propagación a través de la bandada; en estorninos, el storyboard indica que esta velocidad supera la velocidad de vuelo individual. Una propagación más rápida implica una reorganización más rápida y, por tanto, mayor robustez frente a la disrupción de la formación. La velocidad de propagación funciona como indicador diagnóstico, mientras que el parámetro de orden y la recuperación de la formación describen el resultado colectivo.
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