La captura de la realidad ha evolucionado enormemente en los últimos años, ofreciendo nuevas formas de representar entornos físicos con gran precisión y realismo. Sin embargo, términos como nubes de puntos, modelos BIM, gemelos digitales y nuevas tecnologías como Gaussian Splatting o NeRFs pueden generar confusión sobre qué son, cómo se utilizan y en qué se diferencian.
Para entender mejor estas tecnologías y su impacto en la industria, es fundamental analizar sus aplicaciones, ventajas y desafíos, así como la interoperabilidad entre ellas. En este artículo, exploraré cómo cada una de estas técnicas puede integrarse en diferentes flujos de trabajo, desde la captura inicial hasta su uso en modelos digitales y visualización avanzada.
🔍 Despejemos dudas
Las nubes de puntos no son un modelo BIM, ni un gemelo digital, ni un modelo gráfico 3D.
- No son un modelo gráfico 3D, no está compuesto por mallas, texturas o superficies, sino por millones de puntos con coordenadas espaciales.
- No son un modelo BIM, no contiene información paramétrica ni relaciones entre elementos.
- No son un gemelo digital, no integra datos en tiempo real ni representa el comportamiento de un activo.
Es simplemente una representación densa de la realidad mediante puntos en el espacio con mayor o menor precisión.
📏 Desafíos Técnicos: Precisión, Tamaño y Formatos
Uno de los mayores retos sigue siendo el tamaño de los archivos. Una nube de puntos de una planta industrial puede ocupar cientos de gigabytes, lo que dificulta el almacenamiento, transferencia y procesamiento.
Otro aspecto clave es la precisión y técnica de captura. Dependiendo del objetivo, se pueden utilizar diferentes tecnologías:
- LiDAR terrestre o móvil: alta precisión, pero costos elevados y archivos pesados.
- Fotogrametría: más accesible, pero depende de la calidad de las imágenes y la iluminación.
- Escaneo con drones LíDAR o Fotogrametria: gran cobertura, pero con limitaciones en interiores y precisión relativa.
Sin embargo, han aparecido nuevos equipos de captura de nubes de puntos tipo SLAM o similares con procesado posterior, que reducen significativamente los costos de adquisición y los tiempos de ejecución, obteniendo buenos resultados. Estos sistemas híbridos, que combinan sensores LiDAR con cámaras RGB o fotogrametría con IA, permiten capturas con menor inversión y una calidad aceptable para muchas aplicaciones industriales..
🔗 Interoperabilidad: La clave del éxito
Aquí es donde entra en juego la interoperabilidad. No basta con entregar una nube de puntos bien procesada; hay que garantizar que se pueda integrar en el flujo de trabajo sin fricciones. Algunas claves:
✔️ Elegir formatos abiertos cuando sea posible (E57, LAS, XYZ).
✔️ Optimizar la segmentación de datos para que el procesamiento sea eficiente.
✔️ Automatizar procesos de filtrado y reducción sin perder información clave.
🚀 Las nuevas técnicas de captura de la realidad
NeRFs (Neural Radiance Fields)
Una tendencia clave es el uso de inteligencia artificial aplicada a la reconstrucción 3D a partir de imágenes y videos mediante técnicas de NeRFs (Neural Radiance Fields) y aprendizaje profundo, los algoritmos pueden generar representaciones detalladas de entornos reales a partir de simples grabaciones con cámaras convencionales o incluso smartphones.
Gaussian Splatting:
Es la técnica más innovadoras nacida a partir de técnicas NeRFS y que está ganando mucha relevancia es el Gaussian Splatting, un enfoque basado en elipsoides gaussianos en lugar de puntos discretos.
🔹 ¿Qué lo hace diferente?
En lugar de almacenar millones de puntos individuales, Gaussian Splatting modela la geometría con distribuciones gaussianas, lo que permite representar escenas con una calidad sorprendente y menor peso en comparación con las nubes de puntos tradicionales.
🔹 Ventajas:
✅ Menor tamaño de archivo y mayor eficiencia en la representación.
✅ Mejor manejo de superficies complejas y efectos de iluminación.
✅ Mayor velocidad de visualización en tiempo real.
🔹 Desventajas y desafíos:
⚠️ Aún es una tecnología emergente, con limitaciones en precisión métrica para aplicaciones técnicas.
⚠️ Relaciones entre formatos e interoperabilidad con otros modelos u herramientas.
IA para Captura mediante Imágenes y Video
Otra tendencia clave es el uso de inteligencia artificial aplicada a la reconstrucción 3D a partir de imágenes y videos mediante técnicas de NeRFs (Neural Radiance Fields) y aprendizaje profundo, los algoritmos pueden generar representaciones detalladas de entornos reales a partir de simples grabaciones con cámaras convencionales o incluso smartphones.
🎯 Uso de los Datos Capturados: Del Mundo Real a Modelos Digitales
Una vez obtenida la información del mundo real mediante nubes de puntos, Gaussian Splatting o IA con imágenes y video, ¿para qué se usa?
1. Creación de Modelos BIM o Gemelos Digitales
Estas representaciones de la realidad pueden utilizarse para realizar modelos BIM o implementarse en plataformas de gemelos digitales, facilitando la planificación, mantenimiento y monitoreo de activos industriales.
2. Generación de Entornos para Realidad Extendida
También es posible convertir estos entornos reales en experiencias inmersivas para:
- Simulación de procesos industriales en VR (Realidad Virtual).
- Capacitación de operarios en entornos interactivos en XR.
- Visualización remota de infraestructuras en AR (Realidad Aumentada).
3. Virtualización y Renderizado en Motores Gráficos
Los datos capturados pueden servir como base para entornos en Unreal Engine, Unity o motores de renderizado, con aplicaciones como:
- Creación de escenarios fotorrealistas para el sector AECO.
- Simulación de flujos de trabajo en fábricas y plantas industriales.
- Optimización de diseños antes de la construcción real.
🔮 Conclusión:
El futuro de la captura de la realidad va más allá de las nubes de puntos tradicionales. Nuevos equipos más accesibles, Gaussian Splatting, NeRFs y la IA aplicada a la reconstrucción 3D están abriendo nuevas posibilidades para crear gemelos digitales, entornos inmersivos y simulaciones avanzadas.
📌 ¿Has trabajado con alguna de estas nuevas técnicas? ¿Cómo las ves aplicadas a tus proyectos? ¡Déjamelo en los comentarios! 💬👇
Julio Cesar Alonso Martínez
