MeshEvolver - Motor Híbrido de Generación Procedimental
Motor de generación procedimental de alto rendimiento que implementa una arquitectura multi-lenguaje con cómputo core en Rust y optimización SIMD.
Resumen Técnico
MeshEvolver es un sistema de generación de activos procedimentales de alto rendimiento que implementa una arquitectura multi-lenguaje con cómputo core en Rust, orquestación en Python y frontend en TypeScript. El sistema aprovecha algoritmos optimizados para SIMD y renderizado acelerado por WebGL para la evolución de mallas en tiempo real. Cuenta con un framework de algoritmos genéticos para computación evolutiva y un pipeline de geometría determinista que utiliza ruido Perlin y Worley. Los cuellos de botella computacionales se resuelven mediante bindings PyO3 para la transferencia de datos zero-copy entre el backend Python y el core Rust.
Descripción del Problema
La generación procedimental a menudo sufre de cuellos de botella de rendimiento al manejar algoritmos evolutivos complejos. Se necesita un motor seguro para la memoria y de alta concurrencia que pueda evolucionar mallas en tiempo real.
Arquitectura
Arquitectura híbrida de 4 capas: cliente React 19 + Three.js, orquestador FastAPI, motor computacional Rust Core (vía PyO3) y persistencia Redis con almacenamiento direccionable por contenido SHA-256. Utiliza @dimforge/rapier3d-compat para física en tiempo real y particionamiento espacial con BVH.
Características Clave
- Puente FFI Multi-lenguaje (Transferencia de datos zero-copy Python/Rust)
- Framework de Algoritmos Genéticos optimizado para SIMD
- Pipeline de Geometría Procedimental (ruido Perlin/Worley)
- Capa de Caché Distribuida con Redis y MessagePack
- Motor de Renderizado WebGL (React 19 + Three.js + R3F)
- Integración de Física en Tiempo Real con Rapier3D
Desafíos
- Implementar buffers compartidos seguros para la memoria para grandes conjuntos de datos de mallas
- Orquestar bindings FFI multi-lenguaje sin sobrecarga de rendimiento
- Gestionar colas de tareas distribuidas a través de Celery y Redis
- Optimizar el skinning por GPU y post-procesamiento para mallas evolucionadas
Resultados
Logrado un rendimiento 10 veces superior a las implementaciones de Python puro, con tiempos de respuesta inferiores a 100 ms para la generación de geometría compleja y soporte para poblaciones de más de 1000 individuos.