Líneas de investigación

  • Desarrollar modelos computacionales basados en la nube y API de software que permitan una comunicación eficiente entre el cliente y los servidores de la nube de alto rendimiento para procesar y analizar flujos de datos moleculares en tiempo real.
  • Desarrollar un enfoque matemático para analizar la mecánica estadística de la dinámica molecular no dirigida por el equilibrio, y que permita la imparcialidad de las vías moleculares que son muestreadas por los usuarios en un entorno de RV gamificado.
  • Desarrollar y probar métodos estéticamente atractivos para representar conjuntos de datos científicos hiperdimensionales que sean ricos en información y fáciles de analizar por los sistemas cognitivos humanos.
  • Desarrollo de diferentes enfoques estéticos que puedan aplicarse dentro de entornos digitales inmersivos con el fin de impactar positivamente en las experiencias emocionales y educativas de los usuarios.
  • Desarrollo de dispositivos y estrategias interactivas (e-textiles, interfaces hápticas, wearables, hand-tracking) que faciliten la interacción entre personas en entornos de RV multiusuario, y que permitan a los usuarios tener un control motor preciso sobre las simulaciones científicas en tiempo real.
  • Desarrollo de nuevas tecnologías y software para la realidad virtual aplicada a la simulación y visualización científicas.
  • Desarrollo y prueba de estrategias de software de RV que permitan el control y el diseño de sistemas moleculares a nanoescala en RV para comprender la dinámica y la flexibilidad moleculares.
  • Desarrollo, análisis y creación de prototipos de nuevas tecnologías de interacción para entornos de RV "human-in-the-loop".
  • Establecer una red internacional distribuida de "nodos" de realidad virtual, que puedan servir como centros en los que los participantes y los "ciudadanos científicos" puedan entrar en la RV para ayudarnos mientras creamos prototipos y diseñamos nuestro software de realidad virtual, realizamos pruebas con los usuarios y utilizamos nuestro marco para impulsar el compromiso de colaboración para resolver problemas en la simulación científica.
  • Investigar estrategias para utilizar la biorretroalimentación (incluyendo, por ejemplo, el seguimiento ocular, los sensores de temperatura, los monitores de ritmo cardíaco, el EEG, etc.) para modificar el entorno inmersivo de forma que se cree una experiencia positiva para el usuario. Desarrollar una visión de cómo los diferentes aspectos de la fenomenología de la RV afectan a varios biomarcadores, y utilizar esta visión para construir entornos de RV atractivos.
  • Investigar la fenomenología de los estados alterados de conciencia (por ejemplo, los estados psicodélicos, los estados de "flujo", los estados místicos, etc.) puede servir de base para el diseño de nuevos entornos digitales inmersivos que resulten atractivos para los participantes, que conduzcan a experiencias positivas y que faciliten el aprendizaje de nuevos campos de la ciencia.
  • Investigar las representaciones de datos multimodales, que pueden aumentar la comprensión de los datos científicos de alta dimensión presentados en tiempo real dentro de entornos digitales inmersivos.
  • Investigar los paradigmas estéticos para representar los cuerpos de los usuarios en entornos de RV inmersiva multipersonal basados en la nube.
  • Investigar mecánicas de juego atractivas basadas en trayectorias que animen a los ciudadanos científicos a explorar eficazmente vías hiperdimensionales dentro de sistemas moleculares complejos.
  • Llevar a cabo estudios de usuarios de experiencias de RV distribuidas para comprender los principios de diseño de software que nos permitirán mantener una base distribuida de "usuarios" de ciencia ciudadana comprometidos.
  • Llevar a cabo estudios detallados de usuarios que analicen hasta qué punto los diferentes paradigmas estéticos atraen a los usuarios de la RV y conducen a mecánicas de juego convincentes dentro de entornos de RV multiusuario.
  • Utilizar el conocimiento de la mecánica estadística para desarrollar funciones de puntuación que permitan un análisis eficaz de los datos de los usuarios en el entorno de RV.