Los medios digitales integran cada vez más el espacio, 

registran, procesan y visualizan el entorno físico real y/o nuestro movimiento y desplazamiento en él. Lo que es visualizado cambia de acuerdo a dónde estamos y según cómo o hacia dónde nos movemos. 

Esto lleva a conceptos como Spatial Aware Media, Computación espacial, Spatial Storytelling, etc. Las tecnologías se desarrollan acorde a las necesidades relacionadas, por lo que se observa la implementación de cámaras con sensores de espacio, sensores de movimiento complejo en celulares, los protocolos de navegador permiten AR y VR en páginas web (WebXR), etc.
En sí, Realidad Extendida se conforma de experiencias de entorno que implican movimiento y por lo tanto espacio, por lo que podemos hablar de una ampliación de XR hacia conceptos y lógicas abarcantes más complejos.

En el LabXR exploramos y experimentamos con las técnicas (explicadas en la siguiente sección) para identificar los pros y contras de cada una, qué logran y qué no, con el fin de identificar los campos de aplicación, la accesibilidad (costo, facilidad, tiempos, necesidades) de cada tecnología, la experiencia de usuario y caso dado el impacto como fenómeno cultural-ético -- así como la actualización constante de estos factores. 

La integración del espacio en el medio visual es un resultado de dos factores: 

• la evolución de dispositivos de visualización, en dos frentes

  • los dispositivos especializados (Oculus Quest, etc) se vuelven progresivamente más accesibles en precio

  • los dispositvos cotidianos, es decir, los teléfonos móviles, integran cada vez más sensores a la par que aumenta su capacidad de procesamiento. El punto de quiebre es la capacidad del procesamiento en tiempo real: no hay delay entre la captura por la cámara + sensores y la visualización del entorno, lo cual permite la simulación de realidad

• la integración de espacio en la producción de contenido, sea en las cámaras o en el procesamiento

  • Cámaras con sensores 

    • La Kinect Azure, una cámara industrial de Microsoft, integra sensores LIDAR, un laser medidor de distancia. Continúa la lógica de los dispostivos para juegos Kinect anteriores, que incluían sensores infrarojos.

    •  Los iPhone Pro desde el 11 y los iPad Pro también incluyen sensores LIDAR

  • El procesamiento de imagen. Aquí se explora 2 frentes diferentes para construir e intervenir el espacio registrado desde imágenes

    •  La fotogrametría. como construcción del espacio desde la información recogida con los sensores, usándola para intervenir y reproducir el espacio desde una malla de puntos o una red (mesh)

    • La interpolación de la información visual. Es decir, se toma imágenes 2D tradicionales (foto o video), sin información de sensores, y se calcula la información para crear una visión tridimensional. Las imágenes pueden ser de un celular, de una cámara 360, de una cámara de un Dron, o incluso de archivo.
      Por ejemplo, en la técnica Radiance Field se calcula como se ve un punto desde diversos ángulos para simular cómo lo veríamos si lo rodeamos. Para ello se calcula un punto que tiene coordenadas XYZ y se procesa su aspecto desde diversas perspectivas en tanto su emisión de luz (color e intensidad). Aquí hay dos técnicas principales (2025) 

      • Neural Radiance Fields (NeRFs), técnica que evolucionas desde 2020, calcula perspectivas de mirada de cámara, procesando los parámetros de cada punto mediante un deep neural network (un tipo de procesamiento computacional).

      • 3D Gaussian Splatting, implementado en 2023, se basa sobre interpolaciones de puntos de luz.