ISRAEL PAUCAR

Si hacemos una pequeña búsqueda en Google sobre este tema, encontraremos que los campos vectoriales se utilizan en física para representar la velocidad y dirección de un fluido en el espacio, o la intensidad y dirección de fuerzas.

No soy físico ni matemático, pero al ver este tipo de gráficas, mi instinto creativo se activa. Me genera tanta curiosidad que me resulta imposible no querer entender, al menos de forma básica, cómo generarlas.

Buscando un poco en internet, descubrí que es más común de lo que parece. Además de usarse para representar el movimiento de fenómenos científicos, hay artistas que aprovechan este concepto para explorar su lado más artístico e interesante.

No quiero entrar demasiado en profundidad en el tema, porque aún no lo tengo completamente entendido, y quizás nunca lo haga. Pero quiero hacer un repaso rápido por los conceptos básicos que he aprendido.

Antes de entrar en más detalle, vamos a revisar la unidad básica que compone un vector field.

El vector

En el mundo del movimiento, tenemos como unidad básica al vector. Ahora bien, la palabra vector puede significar muchas cosas. Pero en el campo que estamos estudiando, necesitamos enfocarnos en lo que se llama vector euclidiano (nombrado así por el matemático Euclides y también conocido como vector geométrico).

El vector euclidiano es una entidad que posee dos propiedades: magnitud (o length, en inglés) y dirección.

Vamos a analizar las partes que componen un vector:

• Magnitud o longitud (magnitude or length): se puede entender como qué tan grande es el vector. En algunos contextos, también se puede interpretar como velocidad.
• Dirección: indica hacia donde apunta el vector.

No quiero ser demasiado técnico a la hora de analizar estos componentes, porque ya la computadora se encarga de realizar la mayoría de los cálculos. Nos resuelve y nos facilita gran parte de la vida… ¡hasta quitarnos el trabajo y dominarnos para controlarnos! Jajaja.

Bueno, ahora que sabemos qué es un vector, necesitamos “subirlo” a algo que pueda almacenar toda esa información de dirección y magnitud.

Ahí es cuando entran en escena nuestras amigas, las partículas, que siempre son muy convenientes para llevar todo tipo de información.

Como todos en el mundo, las partículas también necesitan un lugar donde puedan “ser ellas mismas”. De la misma forma, nuestras partículas necesitan un espacio del cual puedan extraer información de movimiento y orientación, que es la que vamos a guardar en nuestros vectores. Vamos a tratar de mantenerlo simple… ¡para después complicar la cosa!

Como estamos empezando, siempre vamos a crear un vector 2D que se mueva en un espacio bidimensional. La mejor forma de hacerlo es utilizando noise, más específicamente Perlin noise. Está bien, podríamos usar cualquier tipo de ruido, pero vamos a arrancar con este.

¿Qué es Perlin noise?

Two-dimensional noise

Sin entrar demasiado en profundidad, podemos entender Perlin noise como un algoritmo que genera números aleatorios, pero de una forma más suave.

¿Qué quiero decir con esto? A diferencia de una función random, donde todos los valores generados no tienen relación entre sí y suelen ser más ruidosos, Perlin noise tiene una apariencia mucho más orgánica, porque genera números naturalmente ordenados: una secuencia de valores en la que cada número guarda cierta coherencia con sus vecinos.

Una vez entendido qué es Perlin noise, vamos a usar sus valores para definir orientaciones. Por ahora, no vamos a generar magnitudes diferentes, sino que vamos a mantener una longitud normalizada, lo que hace que todas nuestras partículas se muevan al mismo tiempo y a la misma velocidad.

Let’s do it

Ya entendimos los conceptos que vamos a usar de manera global, así que ahora vamos a ponerlos en práctica en varios softwares al mismo tiempo.

Voy a generar líneas de código en p5.js, que es una librería de JavaScript creada para escribir y visualizar creative coding.

Después, también usaremos Houdini, para entender cómo estos conceptos se pueden extrapolar de manera interesante.