Erwin Schrödinger no solo pasó a la historia por su famoso gato. El físico austríaco también dejó una huella importante en la teoría del color, una parte menos conocida de su trabajo que llevaba casi un siglo con una pieza matemática sin encajar.
Ahora, un equipo del Laboratorio Nacional de Los Álamos, liderado por la científica Roxana Bujack, asegura haber cerrado esa laguna. No significa que mañana las cámaras de los móviles vayan a cambiar por completo, pero sí puede ayudar a que la fotografía, el vídeo y las visualizaciones científicas representen mejor cómo vemos realmente los colores. Y eso no es poca cosa.
El misterio del color
Para entender la importancia del hallazgo hay que empezar por algo muy cotidiano. Cuando miramos una pantalla, una pintura o una puesta de sol, nuestro ojo no registra el color como una simple cifra. Lo interpreta.
La visión humana del color se apoya en tres tipos de conos, unas células sensibles a la luz que permiten construir espacios de color de tres dimensiones. En términos sencillos, eso permite ordenar, comparar y medir colores mediante matemáticas.
El problema es que esas matemáticas no son tan planas como una hoja de papel. Bernhard Riemann ya propuso en el siglo XIX que los espacios perceptivos podían ser curvos, y Schrödinger desarrolló después esa idea para explicar tono, saturación y luminosidad dentro de un modelo geométrico.
La pieza que faltaba
La teoría de Schrödinger ha servido durante décadas para pensar cómo distinguimos unos colores de otros. Pero tenía un punto débil muy concreto. Hablaba del eje neutro, la línea de grises que va del negro al blanco, pero no lo definía formalmente.
Parece un detalle menor, casi una nota al margen. Pero no lo era. Si el tono, la saturación y la luminosidad dependen de la posición de un color respecto a ese eje, entonces el eje debe estar bien definido. Sin esa base, el edificio matemático quedaba incompleto.
El equipo de Los Álamos resolvió ese problema usando únicamente la geometría de la métrica del color. En la práctica, buscaron una forma de definir ese eje neutro sin recurrir a acuerdos externos, hábitos culturales o decisiones añadidas desde fuera del modelo.
Lo que ha hecho Los Álamos
Roxana Bujack y su equipo utilizaron geometría para definir matemáticamente cómo percibimos el tono, la saturación y la luminosidad. Su conclusión principal es que estas cualidades no dependen solo de la cultura o del aprendizaje, sino que forman parte de la propia estructura matemática de la percepción del color.
La propia Bujack lo resumió así. “Estas cualidades del color reflejan las propiedades intrínsecas de la métrica del color”. Esa métrica sirve para codificar “cómo de diferentes parecen dos colores a un observador”.
Dicho de forma más cercana, el estudio intenta responder a una pregunta sencilla solo en apariencia. ¿Por qué dos tonos nos parecen parecidos o distintos? La respuesta no está solo en la luz que llega al ojo, sino también en la forma matemática en la que nuestra percepción organiza esas diferencias.
Más allá de una línea gris
El eje neutro no fue el único ajuste. Los investigadores también abordaron el efecto Bezold-Brücke, un fenómeno por el que un cambio en la intensidad de la luz puede hacer que un color parezca desplazarse de tono. Seguro que a más de uno le suena al ver una misma camiseta en una tienda, en la calle y luego en casa.
Para corregirlo, el equipo no usó una simple línea recta entre colores, sino el camino más corto dentro de su modelo geométrico. Este matiz es importante porque nuestra percepción no siempre se comporta como una regla escolar. A veces, entre dos colores, el camino visual más realista no es el más simple sobre el papel.
Además, el trabajo encaja con una línea de investigación previa. En 2022, otro estudio del mismo entorno ya señaló que el espacio perceptivo del color no se comporta bien como un espacio riemanniano clásico, porque las grandes diferencias de color no se perciben como la suma exacta de muchas diferencias pequeñas.
Por qué importa en imágenes
No, esto no va a abaratar la barra de pan ni hará que una foto mala sea buena por arte de magia. Pero puede tener efectos reales en tecnologías que dependen de representar colores con precisión.
La fotografía, el vídeo, los gráficos por ordenador, la visualización científica, los mapas de datos e incluso ciertas industrias que trabajan con color podrían beneficiarse de modelos más fieles a la percepción humana. En el fondo, lo que se busca es que una máquina entienda mejor lo que para nuestro ojo resulta natural.
Esto puede ser especialmente útil cuando los científicos necesitan interpretar información compleja mediante imágenes. Un mal uso del color puede esconder patrones, exagerar diferencias o hacer que un dato importante pase desapercibido. En ciencia, ese pequeño detalle puede cambiar mucho.
Lo que viene ahora
Conviene mantener los pies en el suelo. El estudio no anuncia una nueva cámara, una nueva pantalla ni una actualización inmediata para los programas de edición. Lo que ofrece es una base matemática más sólida para trabajar el color.
A partir de ahí, otros investigadores y empresas podrán explorar aplicaciones. Puede que el cambio llegue poco a poco, escondido en algoritmos de imagen, herramientas de visualización o sistemas de calibración. Muchas mejoras tecnológicas empiezan así, sin hacer ruido.
En cualquier caso, el avance cierra una pregunta que venía de lejos. Schrödinger dejó planteado un camino y, casi 100 años después, la geometría parece haber encontrado la pieza que faltaba.
El estudio completo ha sido publicado en Computer Graphics Forum.
