Tus próximos dados de descanso podrían formarse como un dragón o un tatú


Usando el algoritmo para sintetizar un sene doméstico abarrotado de juguetes, mostrando la configuración de descanso más probable para cada uno.

Uso del operación para sintetizar una cuadro de la casa abarrotada con juguetes, mostrando la configuración de refrigerio más probable para cada uno.

Keenan Crane


El algoritmo analizó un diseño en forma de toro similar a los nudillos antiguos.

Modelando un diseño en forma de toro similar a los nudillos antiguos.

Entonces, un día pronto, los jugadores podrían nominar entre una amplia selección de dados de forma exótica para un descanso futuro, e incluso imprimir 3D sus propios diseños. (Ya puede imprimir en 3D los diseños del equipo desde Baktash Publicado los archivos STL.) La nueva utensilio igualmente podría resultar útil para crear arreglos de geometría de aspecto natural o ajustar un diseño para que un objeto esté mejor capaz de mantenerse en posición erecto, similar al “Muñeca“Un bártulo japonés tradicional que es hueco y pesado en la parte inferior para que siempre vuelva a una posición erecto cuando se inclina”. Nuestro enfoque hace posible hornear esta propiedad en la geometría de la forma misma “, dijo Crane.

En cuanto a las aplicaciones más “serias”, Crane señala a la construcción submarina “, donde la suposición de bajo momento es muy realista y es importante que las cosas aterricen en la orientación adecuada”, dijo. “Alternativamente, si imagina que cada pequeño cereal de arena o suelo es una partícula rígida, las estadísticas de cómo aterrizan podrían ayudar a comprender cosas como cómo se asienta y compacta el suelo. Lo emocionante de poner investigaciones como esta en el mundo es que, unos abriles más tarde, otras personas inevitablemente encuentran casos de uso que nunca podríamos ocurrir imaginado”.

Hay algunas compensaciones inevitables. Matemático de la Universidad Estatal de Oklahoma Henry Segerman le dijo a New Scientist that the method isn’t “necessarily a silver-bullet solution to designing weird dice, because it ignores friction, bouncing, and other real-world momentum effects. It’s more like they are—very efficiently—predicting where a die ends up if you put it down with a random orientation on a non-slip surface in low gravity. It slowly falls over and rolls down to land, without slipping or bouncing.”

Crane y sus coautores reconocen tanto en su artículo. “Por un flanco, (los críticos) son absolutamente correctos que nuestro maniquí no hace predicciones perfectas desde la perspectiva de la geometría y la física idealizadas”, dijo Crane. “Por otro flanco, si su objetivo es fielmente hacer dados para los juegos de mesa, es perfectamente bastante hacer este tipo de aproximaciones”.

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