ESPECIAL.- La tecnología que animó películas como Toy Story y permitió una variedad de efectos especiales es el foco de este año en los Premios Turing, la versión del Premio Nobel de la industria tecnológica.
Patrick Hanrahan y Edwin Catmull obtuvieron el galardón por sus contribuciones a los gráficos computarizados en 3-D usados en películas y videojuegos.
Edwin Catmull fue contratado por el emblemático cineasta George Lucas para encabezar la división de tecnología computarizada que se convirtió en Pixar cuando el fundador de Apple, Steve Jobs, la adquirió. Patrick Hanrahan fue uno de los primeros contratados por Catmull en Pixar, ahora parte de Disney.
Juntos, ambos trabajaron en técnicas que hicieron que los gráficos en cintas como “Toy Story” lucieran más realistas, aunque Hanrahan dejó Pixar años antes que el estudio estrenara esa película. Catmull fue presidente de Pixar y trabajó allí por más de tres décadas.
"¿Qué hace que la piel luzca como piel? ¿Qué hace que un árbol se vea como un árbol? Uno tiene que entender la estructura del material y cómo la luz interactúa con éste”, dijo Hanrahan en entrevista. Solo entonces es posible traducir ese conocimiento de cómo la física de las superficies curvadas — nuestras manos, nuestras narices — funcionan con la luz en los fotogramas que componen una película.
El software RenderMan de Hanrahan ayudó a producir Toy Story en 1995 y luego otras cintas de Pixar como Up, Una Aventura de Altura, Monsters Inc., Buscando a Nemo y Wall-E. También fue el pilar de los efectos especiales de CGI (imágenes generadas por computadora) en películas con actores reales como Titanic y El Señor de los Anillos.
La Asociación de Maquinaria Computacional, que otorga el reconocimiento, dijo que la mayoría de las últimas 47 películas nominadas al Oscar los mejores efectos visuales utilizaron RenderMan.
La tecnología también ha ayudado indirectamente en el campo de la inteligencia artificial. Los chips desarrollados para crear gráficos de videojuegos resultaron tan poderosos que luego pudieron usarse para entrenar algoritmos de IA.
ESPECIAL.- La tecnología que animó películas como Toy Story y permitió una variedad de efectos especiales es el foco de este año en los Premios Turing, la versión del Premio Nobel de la industria tecnológica.
Patrick Hanrahan y Edwin Catmull obtuvieron el galardón por sus contribuciones a los gráficos computarizados en 3-D usados en películas y videojuegos.
Edwin Catmull fue contratado por el emblemático cineasta George Lucas para encabezar la división de tecnología computarizada que se convirtió en Pixar cuando el fundador de Apple, Steve Jobs, la adquirió. Patrick Hanrahan fue uno de los primeros contratados por Catmull en Pixar, ahora parte de Disney.
Juntos, ambos trabajaron en técnicas que hicieron que los gráficos en cintas como “Toy Story” lucieran más realistas, aunque Hanrahan dejó Pixar años antes que el estudio estrenara esa película. Catmull fue presidente de Pixar y trabajó allí por más de tres décadas.
"¿Qué hace que la piel luzca como piel? ¿Qué hace que un árbol se vea como un árbol? Uno tiene que entender la estructura del material y cómo la luz interactúa con éste”, dijo Hanrahan en entrevista. Solo entonces es posible traducir ese conocimiento de cómo la física de las superficies curvadas — nuestras manos, nuestras narices — funcionan con la luz en los fotogramas que componen una película.
El software RenderMan de Hanrahan ayudó a producir Toy Story en 1995 y luego otras cintas de Pixar como Up, Una Aventura de Altura, Monsters Inc., Buscando a Nemo y Wall-E. También fue el pilar de los efectos especiales de CGI (imágenes generadas por computadora) en películas con actores reales como Titanic y El Señor de los Anillos.
La Asociación de Maquinaria Computacional, que otorga el reconocimiento, dijo que la mayoría de las últimas 47 películas nominadas al Oscar los mejores efectos visuales utilizaron RenderMan.
La tecnología también ha ayudado indirectamente en el campo de la inteligencia artificial. Los chips desarrollados para crear gráficos de videojuegos resultaron tan poderosos que luego pudieron usarse para entrenar algoritmos de IA.