La ciencia del color está cambiando nuestra relación con las pantallas.

TLo primero que ves en tu teléfono es una pipeta estilizada. La bombilla de goma en la parte superior, con su pequeño destello de luz reflejada, forma el "yo" en la palabra "MUESTRA". Mientras observa, un toque líquido de color puro atraviesa el tubo y forma una gota estampada "PLAY". Púlsalo y te verás inmerso en un juego que puede terminar ayudándonos a comprender cómo las personas perciben el color y a cambiar la forma en que se muestran las imágenes en cualquier dispositivo con una pantalla alimentada por batería.

A medida que avanzan los juegos, Muestra es mínimo Hay una placa de Petri oscura que contiene una selección de "especímenes" en forma de gotas. Los jugadores tienen que tocar el blob que tiene exactamente el mismo tono, saturación y luminosidad que el fondo vibrante. Toque el espécimen incorrecto, o vacile mientras el temporizador se agota y pierde una vida. Hazlo bien, y la burbuja explotará como un globo de fiesta y serás recompensado con un chirrido estruendoso.

Las primeras rondas son bastante fáciles. El fondo puede ser chartreuse con solo una muestra de color verde amarillento en el plato. Grifo. Popular. Simple. Unas pocas rondas, es diabólico: los especímenes se han multiplicado, el reloj se ha acelerado y el tono correcto de polvo de damson se esconde entre pares de berenjena, violeta, amatista y ciruela.

Es divertido, enloquecedor y adictivo: un juego para los amantes del color. Esto les importó a los creadores de juegos, Erica Gorochow, Sal Randazzo y Charlie Whitney ⁠, querías que la gente jugara tu juego, obviamente ⁠, pero tenían otras motivaciones.

A Gorochow y Randazzo se les ocurrió la idea en 2014 (Whitney completó el equipo unos meses después), mientras que Gorochow participaba en New Inc, una incubadora con sede en Manhattan en la intersección de arte, diseño y tecnología. Randazzo acababa de regresar de un año sabático en Italia y decidió renunciar a las películas y los gráficos de animación a favor de la programación. Se convirtió en el líder técnico, trabajando en la codificación y decidiendo qué datos se recopilarían y cómo. Whitney, una artista y programadora, fue contratada para trabajar en la mecánica visual, particularmente en la forma en que las gotas se movían en la placa de Petri. (Este fue un serio desafío de diseño. "Son muy gelatinosos y tienen algo de viscosidad", explica Randazzo. "Todavía no sé cómo lo hizo Charlie"). Gorochow fue responsable de la diseño y concepto, y actuó como un gerente de proyecto manteniendo todo en camino para una fecha de lanzamiento de julio del año siguiente.

Su principio rector era crear un juego minimalista que atraería a personas como ellos: diseñadores con experiencia en gráficos y efectos visuales. "Lo aterrador de eso", me dice Gorochow por teléfono desde Brooklyn, "es que puede ser cualquier cosa".

Ellos hicieron Muestra sobre el color porque los diseñadores tienden a estar obsesionados con él, pero también porque es un episodio del podcast de NPR Radiolab se había alojado en la mente de Gorochow, y ella no podía soltarlo. Había aprendido que nuestra capacidad de ver en color se basa en las células cónicas fotosensibles en nuestros ojos que responden a diferentes longitudes de onda de luz en el espectro visible. La mayoría de las personas son tricromatos, lo que significa que tienen tres tipos de células cónicas que les permiten ver aproximadamente un millón de colores (alrededor del 8 por ciento de los hombres y el 0.5 por ciento de las mujeres son daltónicos, lo que generalmente significa que solo tienen dos conos en pleno funcionamiento. ) Sin embargo, un grupo muy pequeño de mujeres tiene una mutación genética que les da un cuarto tipo adicional de célula cónica. Los tetracromatos, como se les llama, son teóricamente capaces de ver unos 100 millones de colores, diferenciando entre segmentos del arco iris que el resto de nosotros solo podemos imaginar. Pero es lo que sucede cuando la información de estas células se procesa en el cerebro (percepción, en lugar de visión), donde las cosas se ponen difíciles.

Gorochow esperaba que los datos Muestra recolectado de alguna manera podría ayudar a desarrollar los límites de la percepción del color humano. Pero cómo se podía hacer eso no estaba claro. ¿Qué tipo de datos necesitarías reunir? El equipo no lo sabía y no pensó en preguntar a ningún científico que trabajara en el campo. Al final, gran parte fue conjeturas. Para Randazzo, responsable de codificar la recopilación de datos, la practicidad se inclinó a favor de recopilar más en lugar de menos. "Pensé: 'La plataforma de seguimiento es gratuita para análisis, no estamos pagando en función de la cantidad de datos que almacenamos, y nos llevará cinco minutos agregar eso, así que seguro , vamos a seguirlo todo, "# 39;" él dice.

La versión de Muestra decidieron, para iOS, registrar el valor RGB (cuánta luz roja, verde y azul tiene el color) de los toques correctos e incorrectos de los usuarios, así como algunos otros datos, anónimos, incluido el país en el que estaban jugando. Decidieron no recopilar información sobre edad y género, ya que esto habría requerido una aceptación y simplemente se sintió mal. "No queríamos ser espeluznantes", dice Gorochow. Quizás lo más útil es que el juego registró valores de color LAB de las elecciones de los jugadores. Estos actúan como coordenadas en un mapa de color, proporcionando un medio para medir exactamente cómo los usuarios incorrectos & # 39; los grifos incorrectos eran un poco como saber, si alguien intentaba llegar a París, si habían ido a buscar a Reims o Kuala Lumpur.

A medida que la gente jugaba, sin saberlo, proporcionaban una visión rica de lo buenos que eran para distinguir entre matices, matices y matices. A Gorochow le gusta pensar Muestra como un troyano benévolo: "un juego adictivo con un núcleo interno inteligente".

El juego se lanzó según lo programado, en julio de 2015. Llegó a las primeras páginas de las tiendas de aplicaciones en varios países y alrededor de 100,000 personas lo descargaron en la primera semana. Nunca iba a ser un éxito desbocado, pero desde entonces, más de 290,000 personas en todo el mundo han jugado alrededor de 1.5 millones de sesiones, contribuyendo con casi 60 millones de toques, con toda la información correspondiente.
Días después del lanzamiento, Gorochow, Randazzo y Whitney se dieron cuenta de que se estaba formando un océano profundo y en rápida expansión de datos de percepción del color, y que, cuando se trataba de clasificarlo, analizarlo y comprenderlo, estaban fuera de su profundidad.

Perca loca

PAGShillip Stanley-Marbell, de unos 40 años y tímidamente amable, es profesor asistente y miembro de Turing en la Universidad de Cambridge. Ligeramente construido, usa lentes de marco redondo de color ámbar y trabaja fuera de una oficina en el departamento de ingeniería eléctrica, que se ve exactamente como te imaginas. Los estantes están llenos de libros; su escritorio y mesa tienen cajas de herramientas, bucles de alambre y placas de circuitos del tamaño de las uñas en viales de vidrio. Una impresión en color pergamino de los personajes de Unicode está clavada en la pared. Stanley-Marbell sonríe a menudo y habla suavemente con el tipo de precisión lenta e incisiva often, a menudo volviendo a corregir o calificar declaraciones statements, que te hacen sentir como si estuvieras operando a diferentes escalas intelectuales. Te estás poniendo las gafas de seguridad y acelerando una sierra para metales; Es un bisturí con punta de diamante.

Stanley-Marbell se ha mudado mucho por Alemania: Alemania, los Países Bajos, Suiza, Ghana y América del Norte. Tiene acento, pero no se puede colocar. Cuando le pregunto, me dice que prefiere no dar una nacionalidad. "Me siento fuera de lugar en todas partes", bromea. La mayor parte de su carrera la pasó en el mundo académico, pero también trabajó en la industria, pasando cuatro años desde 2008 hasta 2012 en IBM en Zurich antes de mudarse a Cupertino, California, donde trabajó para Apple hasta 2014. No puede dice exactamente lo que estaba haciendo allí, pero trata de dar una pista. "El sistema operativo se encuentra debajo de las aplicaciones y por encima del hardware", dice. "Y estaba en la parte de Apple que hace varias cosas que están debajo de las aplicaciones y justo por encima del hardware". Actualmente, sin embargo, son las pantallas las que llaman su atención.

Los diodos orgánicos emisores de luz (OLED) son bastante atractivos cuando se ven de cerca. Cada milímetro cuadrado de una imagen que ve en una pantalla se compone de píxeles, cada uno de los cuales está formado por subpíxeles. Son estos subpíxeles ⁠ (mosaicos de brillantes formas rojas, verdes y azules (RGB) that) los que producen todos los tonos que ves en una pantalla digital. Cuando Stanley-Marbell coloca su teléfono con una foto de un babuino en la pantalla debajo de un microscopio, nos sumergimos en lo que podría ser un conjunto de pista de baile desde un Tronmusical inspirado. Una secuencia repetitiva ⁠ (línea roja vertical, dos puntos verdes apretados uno encima del otro, luego una pastilla azul más corta ⁠) marcha en filas brillantes sobre un fondo negro. Diferentes fabricantes prefieren diferentes composiciones de subpíxeles. Cuando examinamos otro teléfono, las formas cambian. Aquí los subpíxeles están más espaciados y cuadrados, los azules casi duplican el tamaño de los verdes.

Puede parecer abstracto, pero los componentes físicos de una pantalla, la disposición de sus subpíxeles, son responsables de crear las interfaces que utilizamos para acceder al mundo digital. El color delinea los botones que presionamos en las aplicaciones bancarias y forma los tipos de letra utilizados para titulares y comentarios. Cada vez que vemos una película, nos desplazamos a través de nuestras fuentes de noticias, tocamos "me gusta" en una publicación de Instagram o, de hecho, escribimos un artículo, es la coreografía finamente pulida entre los subpíxeles de la pantalla que genera todo lo que vemos.

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Todos los colores se crean ajustando la luz que emana de los subpíxeles rojo, verde y azul. Si todos se vuelven tan brillantes como pueden (RGB 255 255 255), el píxel aparecerá blanco, porque las celdas de tus ojos captan todas las longitudes de onda y las "mezclan". Esto se llama mezcla aditiva. (La mezcla sustractiva opuesta se ilustra mejor girando alrededor de pintura roja, azul y verde y viendo lo que obtienes a medida que los diferentes pigmentos absorben o "restan" las longitudes de onda de la luz, evitando que se reflejen en tus ojos). Apague todos los subpíxeles, obtendrá negro (RGB 0 0 0). Al variar la intensidad de cada subpíxel, es posible producir millones de colores. Un subpíxel rojo totalmente alimentado (R 255), un verde alimentado por tres cuartos (G 190) y ningún azul (B 0), por ejemplo, le dará un amarillo de yema de huevo. Enciende el azul a tres cuartos de fuerza y ​​obtienes Pepto Bismol rosado. Extinga el rojo: menta verde azulado.

Es en el laboratorio, rodeado por una jaula voladora de drones y filas de microscopios, donde Stanley-Marbell es el más expansivo y animado. Está fascinado fundamentalmente por la interfaz entre hardware y software. Piensa profunda e inventivamente en mejorar la computación mediante la construcción de prototipos para comprender mejor la física de las pantallas y la percepción humana de ellas. Fue este lecho de roca lo que lo llevó al mundo desordenado y vívido del color y, más tarde, a Muestra.

La semilla de la idea que luego florecería en el Proyecto Crayon se plantó a fines de 2006, cuando era un investigador postdoctoral en la Universidad Tecnológica de Eindhoven en los Países Bajos. En ese momento, las pantallas OLED estaban generando zumbido como el siguiente paso de LED o pantallas de cristal líquido (LCD). Actualmente todavía están restringidos a dispositivos de gama alta o emblemáticos, como los modelos de iPhone de X en adelante y los televisores de lujo más nuevos, pero la suposición dentro de la industria tecnológica es que los OLED reemplazarán a los LCD en el futuro cercano. En lugar de tener que retroiluminarse, como los píxeles rojo, azul y verde en otras pantallas, los píxeles OLED producen su propia luz: de ahí que Tron-como pantalla bajo el microscopio. Las pantallas que utilizan esta tecnología pueden ser más delgadas, más eficientes y mostrar imágenes más nítidas.

Como siempre, hay compensaciones. Y uno de estos se relaciona con el color. "Gran parte de la documentación comercial en ese momento tendría una sección que decía, esencialmente," Cuidado, la disipación de potencia variará según el contenido de color ", dice Marbell-Stanley. Diseñó algún hardware para investigar más a fondo, pero fue un proyecto paralelo, y no fue mucho más allá de confirmar que mostrar diferentes colores realmente usaba diferentes niveles de potencia. Durante los seis años posteriores a su traslado a IBM en 2008, los OLED y sus peculiaridades de color fueron enviados a su ático mental. Pero cuando regresó a la academia, primero en el MIT y luego en Cambridge, desempolvó su antiguo proyecto y volvió al trabajo.

El "orgánico" en OLED se refiere a los diferentes compuestos que generan la luz roja, azul y verde. Estos compuestos difieren en cuán eficientemente generan luz y qué tan rápido envejecen. En general, cuanto más envejecen, se requiere más corriente para generar el mismo brillo, lo que luego los degrada más. La salud y la eficiencia de los subpíxeles tienen profundas consecuencias para la duración de la batería. Varía, por supuesto, según el brillo de la pantalla y las imágenes que muestra, pero no es inusual que las pantallas sean responsables de entre un cuarto y la mitad del consumo de energía de un teléfono. Esto también tiene implicaciones para el mundo digital del futuro.

"En su punto más brillante", dice Stanley-Marbell, "los subpíxeles azules generalmente requieren más corriente y envejecen más rápido que los verdes o rojos". Teóricamente, pregunto, ¿un usuario de teléfono con la máxima eficiencia que quisiera mantener su pantalla en las mejores condiciones evitaría mostrar imágenes con mucho azul? "Eso es exacto", dice. Ambos miramos el teléfono que estoy usando para grabar nuestra conversación, el salvapantallas que representa a mi esposo vestido de mezclilla que sostiene a nuestro cachorro en una playa pálida de Norfolk, el mar detrás de ellos sangrando azul hacia el cielo.

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STanley-Marbell envió un correo electrónico a Gorochow, Whitney y Randazzo de la nada en diciembre de 2015, mientras trabajaba en el laboratorio de informática e inteligencia artificial del MIT. Explicó que había encontrado Muestra debido a su interés en el color y, específicamente, en los datos de percepción del color. Luego se fue al grano. "Pregunta: ¿estaría dispuesto a compartir sus datos o colaborar de alguna manera?"

La emoción principal de Gorochow al recibir el correo electrónico de Stanley-Marbell fue euforia: su visión inicial, después de todo, había sido que este juego podría revelar ideas ocultas sobre la percepción del color. Randazzo recuerda sentirse aliviado. "Pensamos,‘ De hecho, tenemos un montón de datos, pero no tenemos las habilidades para procesarlos y comprenderlos ".

Para ayudarlo a profundizar en los matorrales enredados del Muestra Según los datos, Stanley-Marbell contó con la ayuda de varios académicos que ya conocen el Proyecto Crayon: Martin Rinard y José Cambronero, ambos en el MIT, y Virginia Estellers en la UCLA. Se encontraron estragos y sorpresas casi de inmediato. Stanley-Marbell enseña una clase sobre exhibiciones, y cada año pregunta a sus alumnos: "¿A qué color son más sensibles los humanos?" Los estudiantes, abrumadoramente, dicen verde. (Esto también era algo que Randazzo, Gorochow y Whitney habían escuchado, por lo que se habían asegurado de que Muestra mostraba jades, esmeraldas, guisantes y mentas con más frecuencia.) "Lo que terminamos viendo, al menos desde el Muestra datos, fue que los tonos cercanos al verde en realidad llevaron a la mayoría de los errores ", dice Stanley-Marbell.

Los datos también respaldaron un hallazgo anecdótico que había intrigado MuestraCreadores: cuán grande puede ser la disparidad entre jugadores. "Algunas personas fueron realmente buenas en eso de inmediato", recuerda Gorochow. Otros golpean una pared. Parece que no pueden progresar sin importar cuánto lo intentaron, sin importar cuántos especímenes hayan tocado. "Los que fueron perseguidos mejoraron, pero estaba claro quién tenía talento natural".

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Justin Gignac, que se enorgullece de conocer sus colores, fue uno de los jugadores más talentosos. Gorochow nos presenta por correo electrónico cuando solicito hablar con uno de los jugadores más dedicados del juego. Gignac es un director creativo y artista con sede en Nueva York, cofundador de una empresa de reclutamiento para diseñadores y directores creativos llamada Working Not Working y, desde 2001, el vendedor de más de 1.300 cubos de basura ⁠⁠— "100% auténtico Nuevo Basura de la ciudad de York, recogida a mano y dispuesta en cubos Lucite ”⁠— por entre $ 50 y $ 100 dólares por pop.

Tiene forma con juegos como Muestra, los que prueban y premian la destreza creativa. "Hubo este juego de kerning (Kern Type, en el que redistribuye el espacio entre letras para lograr un resultado estéticamente agradable), y obtuve el 99 por ciento. "Estaba enamorado de Muestra durante varias semanas. "Fue un desafío tan bueno", dice. "Había técnicas que podía usar, como enfocarse en las manchas alrededor del borde exterior de la placa de Petri que están más cerca del fondo". Pero luego sucedió algo notable: venció el juego al completar los seis niveles, desde "Alpha" hasta "Zeta", convirtiéndose en la primera persona en hacerlo.

Gignac, como Gorochow, no atribuye esto al talento innato. Me cuenta cómo su maestro de arte de la escuela secundaria hizo que su clase pintara gradientes de color en cuadrículas de 100 cuadrados, lección tras lección, con pinceles pequeños y planos, cada cuadrado un poco más pálido o más rojo o más gris que el que está al lado. "Tan aburrido", dice. “(Pero) definitivamente puedes entrenarte para ver el color con mayor precisión. Aprende cómo agregar solo la menor cantidad de pigmento puede afectar drásticamente el resultado. "

Stanley-Marbell y sus colaboradores se encontraron con otra sorpresa cuando vieron cómo Muestra los datos se desglosaron geográficamente. Desde mediados del siglo XIX, ha surgido un debate sobre la relación entre el lenguaje y la percepción del color. Esto solo se ha vuelto más arraigado desde la década de 1960. "Es un poco como Brexit", dice Jules Davidoff, profesor de psicología con cabello de diente de león en Goldsmiths, Universidad de Londres. Ha estado investigando la percepción del color durante dos décadas. "Las vistas se mantienen muy firmemente".

La discusión, en términos generales, se ha concentrado en uno sobre si el color se puede dividir en 11 tonos básicos (rosa, naranja, amarillo, azul, etc.) y qué significa si un idioma tiene menos, o si los colores se perciben de manera diferente dependiendo en factores culturalmente específicos. El pueblo himba namibio, por ejemplo, usa cinco categorías de colores divididas de una manera que es difícil de entender para un hablante de inglés. "No es que vean un color individual de manera diferente", explica Davidoff. “La visión del color depende en gran medida de los receptores en el ojo (aunque esto puede variar entre las personas). Lo que cambia es si diferentes colores tienen el mismo nombre, los ves como más similares. Y si no tiene palabras para colores, esto afecta su percepción de ellos. "

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Hoy, la idea de que las personas que hablan un idioma diferente piensan o ven de manera diferente es problemática. Quizás debido a esto, cada vez que nuestra discusión conduce cerca de este territorio, Stanley-Marbell se inquieta. Sigo su revelación sobre los verdes con lo obvio: ¿dónde cometemos los menores errores? “Lo más preciso fue en los rojos. Pero de nuevo, lo que llamas "rojo" ... "se apaga. "Prefiero mostrarte una trama y decir" aquí ", y si lo llamas rojo o no es subjetivo".

También hay otras limitaciones y factores que complican los datos. Cambronero, el estudiante de doctorado del MIT que trabajó con Stanley-Marbell en esta parte del proyecto, recuerda estar "impresionado" por lo global que era el juego. "La gente jugaba en Japón, en China, en Egipto, Noruega y Finlandia". Pero el juego ciertamente tuvo muchos más jugadores en algunos países (Estados Unidos, Alemania, China) que en otros (Túnez, Hungría, Qatar). Luego hay preguntas sobre modelos de teléfonos, condiciones de luz e incluso prácticas culturales. "En los Países Bajos, a menudo veía gente montando bicicletas y enviando mensajes de texto", advierte Stanley-Marbell. "Entonces podría ser que alguien está montando su bicicleta y jugando Muestra. Entonces, ¿está obteniendo estadísticas sobre cómo responden las personas cuando están en sus bicicletas, o estadísticas sobre las personas que viven en los Países Bajos? "

Debidamente advertido, y teniendo en cuenta esta lluvia de advertencias, los datos (que en el momento de la escritura aún no se publican ni se revisan por pares) indicaron alguna variación geográfica entre Muestra jugadores La precisión media del usuario varió de 83.5 por ciento ⁠ (Noruega) a 73.8 por ciento ⁠ (Arabia Saudita) con desviaciones estándar de 5.98 por ciento y 13.02 por ciento respectivamente. En Escandinavia, los jugadores parecían particularmente expertos en identificar lo que podríamos llamar rojo púrpura, con los que los usuarios de India y Pakistán tuvieron problemas. Aquellos en Singapur fueron mejores para identificar los verdes con un fuerte tinte amarillo que aquellos sin ellos.

Darle sentido a esto está bastante fuera de Stanley-Marbell y el área de especialización de su equipo; son informáticos e ingenieros, después de todo. Cambronero está entusiasmado ante la perspectiva de un especialista en visión en color que estudie este aspecto de los datos. Stanley-Marbell, sin embargo, está menos seguro. "Creo que es muy difícil para los humanos estudiarnos a nosotros mismos", dice lentamente. "Creo que quizás la razón por la que estoy en ingeniería y en ciencias físicas es porque encuentro las otras cosas demasiado difíciles. Y con bits y átomos me siento más capaz de ser objetivo sobre ellos. "

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Fo Stanley-Marbell, las peculiaridades de la tecnología OLED presentaron una oportunidad potencial: un desafío de ingeniería para tratar de recuperar el poder seleccionando colores más eficientes. Ajustar la paleta que se muestra, razonó, podría tener beneficios muy reales en ahorro de energía. "Tome tres colores donde R está cerca de cero, G está cerca de 255 y B está cerca de cero", dice. "Si sucede que estos tres colores RGB conducen a diferentes cantidades de consumo de energía, entonces tal vez podríamos aprovechar eso". Entonces, una pregunta sería: ¿pueden las personas notar la diferencia entre ellas? "

Stanley-Marbell ya había estado formulando un programa de sistema operativo que podría ahorrar batería en dispositivos OLED al reducir la calidad de la pantalla. El programa funcionó dividiendo el espacio de color en grupos de matices, matices y matices estrechamente relacionados. Siempre que cualquiera de los colores de este grupo apareciera en una imagen, se mostraría en su lugar el color con la mayor eficiencia energética del mismo grupo. Esto funcionó, pero produjo imágenes que eran notablemente diferentes a las originales. Para afinarlo, Project Crayon quería una forma menos arbitraria de dividir los colores en conjuntos.

Utilizando el Muestra datos, sus nuevos conjuntos se basaron en colores que los jugadores realmente percibieron como similares, en lugar de aquellos que estaban estrechamente relacionados de acuerdo con cualquier otra medida. “Toma algunos colores que podríamos decir que son verdes, y algunos amarillos. Esos dos podrían no estar cerca en términos RGB, pero según los datos del juego son equivalentes para una fracción de la población ”, dice Stanley-Marbell. “Usamos datos del juego para construir estos conjuntos de equivalencia. Luego, en base a eso, observamos cómo podemos reemplazar cualquier valor RGB en la pantalla que se encuentre en uno de estos conjuntos de equivalencia con otro miembro del mismo conjunto que tenga una menor disipación de potencia. "

Llamaron al lenguaje actualizado Ishihara, después de Shinobu Ishihara, creador de las pruebas de guijarros utilizadas para detectar el daltonismo. Resultó en ahorros de energía de hasta el 15 por ciento.

Otra vía que exploraron fue una herramienta de compresión de imagen a medida para aquellos con deficiencias en la visión del color. Stanley-Marbell y Cambronero identificaron a un usuario anónimo que tocaba consistentemente gotas de agua ultramarina cuando el color objetivo era oliva; uva en lugar de amarillo cítrico; y hoja verde en lugar de magenta. Para alguien así, no tiene sentido que sus dispositivos muestren miles de colores entre los que no pueden distinguir. DaltonQuant, el prototipo en el que trabajaron para abordar esto, elimina efectivamente cualquier matiz que un individuo no pueda diferenciar. En comparación con los mejores algoritmos actualmente en uso, podría reducir el tamaño de los archivos hasta en un 29 por ciento, haciendo que las imágenes se carguen mucho más rápido.

Hay limitaciones obvias con DaltonQuant. Para ser eficiente, sería una transformación unidireccional, por lo que solo funcionaría con cosas que nunca querría compartir ⁠— iconos, por ejemplo. Y tendría que adaptarse de forma bastante individual, ya que las deficiencias de color no son uniformes, pero no es razonable lograr que todos los usuarios se sienten y jueguen. Muestra por horas.

Ishihara y otras iniciativas del Proyecto Crayon, sin embargo, se sienten más prometedoras. "Mi teléfono ya tiene una configuración de ahorro de batería", dice Cambronero. "Esto parece que debería ser una opción posible dentro de las cosas que ahorra batería". Stanley-Marbell dice que hay interés de la industria en el trabajo de los fabricantes de dispositivos con pantallas, pero no puede entrar en más detalles sobre quién o cuándo. En cuanto a otras preguntas sobre la percepción del color de que los datos podrían usarse para ayudar a responder, el equipo ha creado los datos y algunas de las herramientas necesarias para analizarlos de código abierto. Gorochow, por su parte, está muy feliz de que los datos estén disponibles para otros investigadores. "Fue un poco complicado crear un juego sobre el color para ayudar a ampliar nuestra comprensión", dice. “Es increíble, realmente alucinante, que funcionó. Solo quiero que (los datos) sigan cayendo en las manos correctas. "

Recordando mi conversación con Gignac, y si es posible que jugar juegos como Muestra podría hacer que las personas sean más sensibles a los cambios en el tono, la saturación y la ligereza, pregunto si al hacer su trabajo quizás hayan visto cambios para usuarios específicos a lo largo del tiempo. No han investigado eso, dice Stanley-Marbell. "Una analogía que me viene a la mente es que comencé a aprender a tocar el violonchelo, y anteriormente no podía leer música y no tenía entrenamiento musical". Pero aprender a mí mismo me ha hecho más sensible, un asistente de concierto más exigente. Entonces, en ese sentido, las personas que juegan Muestra mucho podría beneficiarse menos de optimizaciones como Ishihara. "

Él reflexiona sobre el pensamiento por un tiempo, pensando tal vez, como yo, sobre la compensación que podríamos estar dispuestos a hacer para un mundo digital más rápido y con mayor eficiencia energética. ¿Cuántos de los millones de colores que podemos percibir podríamos estar dispuestos a sacrificar? En el tren de regreso de Cambridge, juego algunas rondas de Muestra y seleccione otra imagen de mi familia para usar como fondo de pantalla, esta llena de follaje otoñal. Decido cortar el cielo.

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