TED2009
JoAnn Kuchera-Morin: Stunning data visualization in the AlloSphere
JoAnn Kuchera-Morin viaja por la AlloEsfera
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JoAnn Kuchera-Morin muestra la AlloEsfera, una manera completamente nueva de ver e interpretar datos científicos a todo color y con sonido envolvente, dentro de una enorme esfera de metal. Sumérjase dentro del cerebro, sienta el giro de los electrones, escuche la música de los elementos...
JoAnn Kuchera-Morin - Composer
Composer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara. Full bio
Composer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara. Full bio
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The AlloSphere: it's a three-story metal sphere
0
0
3000
La AlloEsfera. Es una esfera metálica de tres pisos de altura
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in an echo-free chamber.
1
3000
2000
dentro de una cámara libre de eco.
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Think of the AlloSphere as a large,
2
5000
2000
Piensen en la AlloEsfera como un enorme
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dynamically varying digital microscope
3
7000
3000
microscopio digital dinámicamente cambiante
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that's connected to a supercomputer.
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10000
2000
conectado a una supercomputadora.
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20 researchers can stand on a bridge
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3000
20 investigadores pueden estar de pie en un puente
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suspended inside of the sphere, and be
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15000
2000
suspendido dentro de la esfera y sumergirse completamente
00:35
completely immersed in their data.
7
17000
2000
dentro de sus datos.
00:37
Imagine if a team of physicists
8
19000
2000
Imagine que un equipo de físicos
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could stand inside of an atom
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21000
3000
pudiera estar de pie dentro de un átomo
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and watch and hear electrons spin.
10
24000
2000
observar y escuchar a los electrones girar.
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Imagine if a group of sculptors
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26000
4000
Imagine que un grupo de escultores
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could be inside of a lattice of atoms
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30000
3000
pudiera estar dentro de un entramado de átomos
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and sculpt with their material.
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33000
2000
y esculpir con su material.
00:53
Imagine if a team of surgeons could fly
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35000
2000
Imagine que un equipo de cirujanos pudiera volar
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into the brain, as though it was a world,
15
37000
3000
al interior del cerebro, como si éste fuera un mundo
00:58
and see tissues as landscapes,
16
40000
2000
y viera los tejidos como paisajes,
01:00
and hear blood density levels as music.
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42000
3000
y escuchara los niveles de densidad de la sangre como música.
01:03
This is some of the research that you're going to see
18
45000
2000
Esto es parte de la investigación que verán
01:05
that we're undertaking at the AlloSphere.
19
47000
2000
y que estamos llevando a cabo en la AlloEsfera.
01:07
But first a little bit about this group
20
49000
2000
Pero primero les hablaré un poco sobre el grupo
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of artists, scientists, and engineers
21
51000
2000
de artistas, científicos e ingenieros
01:11
that are working together.
22
53000
2000
que estamos trabajando juntos.
01:13
I'm a composer, orchestrally-trained,
23
55000
2000
Soy una compositora, entrenada orquestalmente
01:15
and the inventor of the AlloSphere.
24
57000
2000
y la inventora de la AlloEsfera.
01:17
With my visual artist colleagues, we map
25
59000
2000
Junto con mis colegas artistas visuales mapeamos
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complex mathematical algorithms that unfold in time and space,
26
61000
3000
algoritmos matemáticos complejos que se desenvuelven en el tiempo y espacio
01:22
visually and sonically.
27
64000
2000
visual y sónicamente.
01:24
Our scientist colleagues are finding new patterns
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66000
2000
Nuestros colegas científicos están encontrando nuevos patrones
01:26
in the information.
29
68000
2000
en la información.
01:28
And our engineering colleagues are making
30
70000
2000
Nuestros colegas ingenieros están construyendo la más grande
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one of the largest dynamically varying computers in the world
31
72000
4000
computadora dinámicamente cambiante en el mundo
01:34
for this kind of data exploration.
32
76000
2000
para esta clase de exploración de datos.
01:36
I'm going to fly you into five research projects
33
78000
3000
Volaremos dentro de cinco proyectos de investigación
01:39
in the AlloSphere that are going to take you from
34
81000
2000
en la AlloEsfera que los llevarán desde
01:41
biological macroscopic data
35
83000
2000
datos biológicos macroscópicos
01:43
all the way down to electron spin.
36
85000
3000
hasta la profundidad del giro de un electrón.
01:46
This first project is called the AlloBrain.
37
88000
3000
El primer proyecto se llama el AlloCerebro.
01:49
And it's our attempt to quantify beauty
38
91000
2000
Y es nuestro ensayo para intentar cuantificar la belleza
01:51
by finding which regions of the brain
39
93000
2000
encontrando las regiones del cerebro
01:53
are interactive while witnessing something beautiful.
40
95000
4000
interactuantes mientras observamos algo hermoso.
01:57
You're flying through the cortex of my colleague's brain.
41
99000
3000
Están volando dentro de la corteza del cerebro de mi colega.
02:00
Our narrative here is real fMRI data
42
102000
3000
Nuestra narrativa aquí son datos IRMf reales
02:03
that's mapped visually and sonically.
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105000
2000
que han sido mapeados visual y sónicamente.
02:05
The brain now a world that we can fly through and interact with.
44
107000
4000
El cerebro es un mundo al que podemos viajar y donde interactuar.
02:09
You see 12 intelligent computer agents,
45
111000
3000
Observan a 12 agentes computacionales inteligentes
02:12
the little rectangles that are flying in the brain with you.
46
114000
3000
que son pequeños rectángulos que vuelan junto a ustedes en el cerebro.
02:15
They're mining blood density levels.
47
117000
2000
Están minando datos de los niveles de densidad en la sangre.
02:17
And they're reporting them back to you sonically.
48
119000
3000
Y los reportan a ustedes a través de sonidos.
02:20
Higher density levels mean
49
122000
2000
Los niveles más altos de densidad demuestran
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more activity in that point of the brain.
50
124000
2000
que hay mayor actividad en ese punto del cerebro.
02:24
They're actually singing these densities to you
51
126000
3000
De hecho, les cantan a ustedes estas densidades
02:27
with higher pitches mapped to higher densities.
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129000
3000
con tonos más altos mapeados hacia densidades más elevadas.
02:30
We're now going to move from real biological data
53
132000
3000
Ahora viajaremos desde los datos biológicos reales
02:33
to biogenerative algorithms that create artificial nature
54
135000
4000
hacia algoritmos biogenerativos que crean naturaleza artificial
02:37
in our next artistic and scientific installation.
55
139000
4000
en nuestra siguiente instalación artística y científica.
02:41
In this artistic and scientific installation, biogenerative algorithms
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143000
4000
En esta instalación artística y científica los algoritmos biogenerativos
02:45
are helping us to understand
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147000
2000
nos ayudan a comprender
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self-generation and growth:
58
149000
2000
la autogeneración y el crecimiento,
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very important for simulation in the nanoscaled sciences.
59
151000
4000
que es importante para la simulación en las ciencias nanoescalares.
02:53
For artists, we're making new worlds
60
155000
2000
Para los artistas, construimos nuevos mundos
02:55
that we can uncover and explore.
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157000
2000
que podemos descubrir y explorar.
02:57
These generative algorithms grow over time,
62
159000
3000
Estos algoritmos generativos, al crecer en el tiempo,
03:00
and they interact and communicate as a swarm of insects.
63
162000
3000
interactúan y se comunican como un enjambre de insectos.
03:03
Our researchers are interacting with this data
64
165000
2000
Nuestros investigadores interactúan con estos datos
03:05
by injecting bacterial code,
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167000
2000
inyectando código bacterial,
03:07
which are computer programs,
66
169000
2000
que son programas de cómputo
03:09
that allow these creatures to grow over time.
67
171000
4000
que permiten a estas criaturas crecer a lo largo del tiempo.
03:13
We're going to move now from the biological
68
175000
2000
Ahora viajaremos desde el mundo
03:15
and the macroscopic world,
69
177000
2000
biológico y macroscópico,
03:17
down into the atomic world,
70
179000
2000
hasta dentro del mundo atómico,
03:19
as we fly into a lattice of atoms.
71
181000
3000
mientras volamos hacia un entramado de átomos.
03:22
This is real AFM -- Atomic Force Microscope -- data
72
184000
3000
Estos son datos reales de Microscopía de Fuerza Atómica (MFA)
03:25
from my colleagues in the Solid State Lighting and Energy Center.
73
187000
3000
de mis colegas del Centro de Iluminación y Energía de Estado Sólido.
03:28
They've discovered a new bond,
74
190000
2000
Ellos han descubierto un nuevo enlace atómico,
03:30
a new material for transparent solar cells.
75
192000
3000
un material nuevo para celdas solares transparentes.
03:33
We're flying through 2,000 lattice of atoms --
76
195000
3000
Volamos a través de 2,000 entramados de átomos --
03:36
oxygen, hydrogen and zinc.
77
198000
2000
oxígeno, hidrógeno y zinc.
03:38
You view the bond in the triangle.
78
200000
3000
Observen el enlace en el triángulo.
03:41
It's four blue zinc atoms
79
203000
2000
Son cuatro átomos de zinc azules
03:43
bonding with one white hydrogen atom.
80
205000
3000
enlazándose con un átomo blanco de hidrógeno.
03:46
You see the electron flow with the streamlines
81
208000
2000
Vean el flujo de electrones en las líneas de flujo
03:48
we as artists have generated for the scientists.
82
210000
3000
que como artistas hemos generado para los científicos.
03:51
This is allowing them to find the bonding nodes in any lattice of atoms.
83
213000
3000
Esto les permite encontrar los nodos de enlace en cualquier entramado de átomos.
03:54
We think it makes a beautiful structural art.
84
216000
3000
Creemos que crea un hermoso arte estructural.
03:57
The sound that you're hearing are the actual
85
219000
2000
Los sonidos que escuchan son los auténticos
03:59
emission spectrums of these atoms.
86
221000
2000
espectros de emisión de estos átomos.
04:01
We've mapped them into the audio domain,
87
223000
2000
Los hemos mapeado en el dominio auditivo.
04:03
so they're singing to you.
88
225000
2000
Así que les están cantando a ustedes.
04:05
Oxygen, hydrogen and zinc have their own signature.
89
227000
3000
El oxígeno, hidrógeno y zinc tienen su propia firma.
04:08
We're going to actually move even further down
90
230000
3000
Vamos a viajar más profundo aún
04:11
as we go from this lattice of atoms
91
233000
3000
al movernos desde dentro de este entramado atómico
04:14
to one single hydrogen atom.
92
236000
3000
a un único átomo de hidrógeno.
04:17
We're working with our physicist colleagues
93
239000
2000
Trabajamos con nuestros colegas físicos
04:19
that have given us the mathematical calculations
94
241000
3000
que nos han dado los cálculos matemáticos
04:22
of the n-dimensional Schrödinger equation in time.
95
244000
4000
de la ecuación de Schrödinger dependiente del tiempo en 3D.
04:26
What you're seeing here right now is a superposition of an electron
96
248000
3000
Lo que observan aquí ahora es una superposición de un electrón
04:29
in the lower three orbitals of a hydrogen atom.
97
251000
3000
en las tres órbitas bajas de un átomo de hidrógeno.
04:32
You're actually hearing and seeing the electron flow with the lines.
98
254000
4000
De hecho, están viendo y escuchando el flujo de electrones al fluir con las líneas.
04:36
The white dots are the probability wave
99
258000
2000
Los puntos blancos son la onda de probabilidad
04:38
that will show you where the electron is
100
260000
2000
que les mostrarán dónde se encuentra el electrón
04:40
in any given point of time and space
101
262000
2000
en cualquier punto dado de tiempo y espacio
04:42
in this particular three-orbital configuration.
102
264000
4000
dentro de esta particular configuración de tres orbitales.
04:46
In a minute we're going to move to a two-orbital configuration,
103
268000
4000
En un minuto viajaremos a una configuración de dos orbitales
04:50
and you're going to notice a pulsing.
104
272000
2000
y podrán notar una pulsación.
04:52
And you're going to hear an undulation between the sound.
105
274000
3000
Y escucharán una ondulación entre los sonidos.
04:55
This is actually a light emitter.
106
277000
2000
De hecho, es un emisor de luz.
04:57
As the sound starts to pulse and contract,
107
279000
3000
Al comenzar a pulsar y contraerse el sonido,
05:00
our physicists can tell when a photon is going to be emitted.
108
282000
3000
nuestros físicos pueden saber cuándo se emitirá un fotón.
05:03
They're starting to find new mathematical structures
109
285000
4000
Comienzan a encontrar nuevas estructuras matemáticas
05:07
in these calculations.
110
289000
2000
con estos cálculos.
05:09
And they're understanding more about quantum mathematics.
111
291000
3000
Y están comprendiendo más acerca de la matemática cuántica.
05:12
We're going to move even further down,
112
294000
3000
Nos vamos a ir todavía más profundo,
05:15
and go to one single electron spin.
113
297000
4000
hacia el giro de un solo electrón.
05:19
This will be the final project that I show you.
114
301000
3000
Este será el último proyecto que les mostraré.
05:22
Our colleagues in the Center for Quantum Computation
115
304000
2000
Nuestros colegas del Centro de Computación Cuántica
05:24
and Spintronics are actually measuring with their lasers
116
306000
4000
y Espintrónica están midiendo realmente con sus lásers
05:28
decoherence in a single electron spin.
117
310000
3000
la decoherencia en el giro de un único electrón.
05:31
We've taken this information and we've
118
313000
2000
Hemos tomado esta información y
05:33
made a mathematical model out of it.
119
315000
2000
construido un modelo matemático a partir de ella.
05:35
You're actually seeing and hearing
120
317000
2000
Están escuchando y viendo realmente
05:37
quantum information flow.
121
319000
2000
un flujo de información cuántica.
05:39
This is very important for the next step in simulating
122
321000
3000
Esto es muy importante para el siguiente paso en la simulación
05:42
quantum computers and information technology.
123
324000
3000
de computadores cuánticos y tecnología de información.
05:45
So these brief examples that I've shown you
124
327000
4000
Así que los breves ejemplos que he mostrado
05:49
give you an idea of the kind of work that we're doing
125
331000
3000
les dan una idea de la clase de trabajo que hacemos
05:52
at the University of California, Santa Barbara,
126
334000
2000
en la Universidad de California, en Santa Bárbara,
05:54
to bring together, arts, science
127
336000
3000
para unir a las artes, a la ciencia
05:57
and engineering
128
339000
3000
y a la ingeniería
06:00
into a new age of math, science and art.
129
342000
3000
en una nueva era para las matemáticas, la ciencia y el arte.
06:03
We hope that all of you will come to see the AlloSphere.
130
345000
3000
Esperamos que todos ustedes vengan a ver la AlloEsfera
06:06
Inspire us to think of new ways that we can use
131
348000
4000
y nos inspiren en nuevas formas en que podamos usar
06:10
this unique instrument that we've created at Santa Barbara.
132
352000
4000
este instrumento único que hemos creado en Santa Bárbara.
06:14
Thank you very much.
133
356000
2000
Muchas gracias.
06:16
(Applause)
134
358000
6000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
JoAnn Kuchera-Morin - ComposerComposer JoAnn Kuchera-Morin is the director of the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) at UC Santa Barbara.
Why you should listen
Composer JoAnn Kuchera-Morin works on the Allosphere, one of the largest scientific and artistic instruments in the world. Based at UCSB, the Allosphere and its 3D immersive theater maps complex data in time and space. Kuchera-Morin founded the Center for Research in Electronic Art Technology (CREATE) and has been the director since its birth in 1986. In 2000 she began work on a Digital Media Center within the California NanoSystems Institute at Santa Barbara. Her fascinations include gestural interfaces for performance and the expression of complex data in nontraditional forms.
Hew own music explores the boundaries of electric/acoustic instrumentation, welcoming digital players into the ensemble in works such as Concerto For Clarinet and Clarinets, a composition for solo clarinet and computer-generated tape.
JoAnn Kuchera-Morin | Speaker | TED.com