Nube de puntos

En el modelado 3D, una nube de puntos es un conjunto de puntos de datos dentro de un sistema de coordenadas 3D, comúnmente conocido como ejes XYZ. Cada punto representa una medición espacial individual de la superficie del objeto. En conjunto, la nube de puntos representa toda la superficie externa de un objeto. Si se registra el valor RGB de cada punto, también es posible agregar información de color a la nube de puntos. Una nube de puntos se crea mediante un escáner 3D, lidar o software de fotogrametría. Mediante un proceso conocido como reconstrucción de superficies, puede convertirse a formatos conocidos, como modelos de malla, modelos CAD o modelos de superficies NURBS.

A medida que más aspectos de nuestra vida cotidiana se trasladan al entorno digital, las nubes de puntos ofrecen una forma más rápida de generar con precisión una réplica virtual de un objeto existente. Sus posibles aplicaciones son prácticamente ilimitadas. Estos son algunos ejemplos:

Educación y entretenimiento: Un lugar del mundo real, como el Palacio de Buckingham o la Gran Muralla China, puede escanearse y registrarse como datos de nube de puntos. Una granja de renderizado puede utilizarse para crear un modelo digital con un nivel de detalle extraordinario, ya sea para efectos especiales en una película o para realizar visitas virtuales dirigidas a visitantes en línea.

Conservación y restauración: Los monumentos históricos no tienen por qué desaparecer con el paso del tiempo. Las nubes de puntos pueden utilizarse para registrarlos y preservarlos para la posteridad, o incluso para restaurarlos después de un accidente desafortunado. Ese fue el caso de Notre-Dame de París: después de que un incendio la dañara en 2019, se consultó una nube de puntos compuesta por mil millones de datos para contribuir a las labores de restauración.

Inspecciones de seguridad: Otra aplicación de las nubes de puntos que está ganando popularidad son las inspecciones de seguridad durante un proyecto de construcción. En momentos clave del proyecto, puede crearse una nube de puntos para comprobar si los constructores siguen con precisión los planos del arquitecto. Estos registros pueden consultarse si el edificio presenta problemas en el futuro.

Vehículos autónomos: Los automóviles autónomos del futuro dependerán de sensores para recopilar información de nubes de puntos. Esto ayudará a desarrollar algoritmos de machine learning y deep learning que, a su vez, harán más sofisticada la tecnología ADAS, hasta lograr una automatización completa.

Como es de imaginar, una nube de puntos puede estar compuesta por millones o incluso miles de millones de puntos de datos. Por ejemplo, la nube de puntos del Templo Estatal del Dios de la Guerra en Tainan, Taiwán, que tiene casi 400 años de antigüedad, está compuesta por mil millones de puntos. Para trabajar habitualmente con nubes de puntos a gran escala se necesitan procesadores potentes y capacidades de computación paralela de última generación.

Aquí es donde entra en acción GIGABYTE. Los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE lideran la industria gracias a algunas de las configuraciones más densas de aceleradores GPU disponibles en el mercado, lo que facilita la ejecución de cálculos complejos y el procesamiento de grandes volúmenes de datos mediante computación paralela. El Centro Nacional de Computación de Alto Rendimiento de Taiwán (NCHC) seleccionó el G191-H44 de 1U y 4 nodos, así como el G481-S80 de 4U y 8 nodos de GIGABYTE, para construir su granja de renderizado basada en la nube, que también ofrece servicios de cálculo de nubes de puntos. El G481-S80 ofrece capacidades de computación paralela de alta densidad, mientras que el G191-H44 destaca por su baja latencia, excelente conectividad a Internet y compatibilidad con la infraestructura de red 5G. Ambos servidores se sometieron a rigurosas pruebas para garantizar su rendimiento y estabilidad en situaciones de alta exigencia, como cuando decenas de usuarios inician sesión simultáneamente para procesar un video de alta definición 4K.