A teoria das cores de Schrödinger finalmente foi concluída após 100 anos

“O que concluímos é que essas qualidades de cores não emergem de construções externas adicionais, como experiências culturais ou aprendidas, mas refletem as propriedades intrínsecas da própria métrica de cores”, disse Bujack. “Esta métrica codifica geometricamente a distância da cor percebida – isto é, quão diferentes duas cores parecem para um observador.”

Ao definir firmemente essas características perceptivas, os pesquisadores fornecem um componente crucial que falta que ajuda a cumprir o objetivo original de Schrödinger de criar um modelo independente. Nessa visão, matiz, saturação e luminosidade seriam inteiramente determinadas pela geometria e pelo princípio da maior similaridade de cores.

A geometria por trás da matiz, saturação e luminosidade

A visão humana das cores depende de três tipos de células cônicas no olho, sensíveis à luz vermelha, azul e verde. Por causa disso, os cientistas representam as cores em três dimensões conhecidas como espaços de cores. No século 19, o matemático Bernhard Riemann propôs que os espaços perceptivos poderiam ser curvos em vez de planos. Com base nessa ideia na década de 1920, Schrödinger descreveu matiz, saturação e luminosidade usando um sistema de medição matemática dentro desta estrutura curva.

Durante décadas, as definições de Schrödinger moldaram a compreensão científica da cor. No entanto, ao desenvolver algoritmos para visualização científica, a equipe de Los Alamos descobriu pontos fracos na base matemática do modelo. Essas lacunas abriram a porta para refinar e fortalecer a teoria.

Definindo o Eixo Neutro e Fixando a Teoria das Cores

Uma questão fundamental centrada no eixo neutro, a linha de tons de cinza que vai do preto ao branco. As definições de Schrödinger baseiam-se na forma como as cores são posicionadas em relação a este eixo, mas ele nunca o definiu matematicamente. Sem essa definição, a estrutura do modelo carece de fundamentação formal: sem um eixo neutro definido, a construção é formalmente indefinida.

Uma das conquistas mais importantes da equipe foi estabelecer o eixo neutro puramente a partir da geometria da métrica de cores. Conseguir isso exigiu ir além da estrutura Riemanniana tradicional, marcando um avanço significativo na matemática usada na ciência da visualização.

Os pesquisadores também corrigiram dois problemas adicionais. Eles abordaram o efeito Bezold-Brücke, no qual o aumento do brilho pode fazer com que uma cor pareça mudar de matiz. Em vez de assumir que as cores mudam ao longo de linhas retas, calcularam o caminho mais curto dentro do espaço geométrico. A mesma abordagem do caminho mais curto num espaço não-Riemanniano ajudou a explicar os retornos decrescentes na percepção das cores, onde as diferenças crescentes entre as cores se tornam menos perceptíveis ao longo do tempo.

Avanço na ciência da visualização e nas aplicações do mundo real

O trabalho, apresentado na Eurographics Conference on Visualization, representa o culminar de um projeto mais amplo de percepção de cores que também produziu um artigo marcante em 2022 no Anais da Academia Nacional de CiênciasS.

Modelos precisos de percepção de cores são vitais para a ciência da visualização, que oferece suporte a campos que vão desde fotografia e vídeo até análise avançada de dados. A modelagem de cores clara e confiável melhora a forma como os cientistas interpretam conjuntos de dados complexos e constroem simulações, incluindo aqueles usados ​​em pesquisas de segurança nacional. Ao estabelecer uma base matemática mais forte para a cor no espaço não-Riemanniano, a equipe lançou as bases para avanços futuros na tecnologia de visualização.

Financiamento: Este trabalho foi apoiado pelo programa de Pesquisa e Desenvolvimento Dirigido por Laboratório em Los Alamos e pelo programa de Simulação e Computação Avançada da Administração Nacional de Segurança Nuclear.