Ella Lu, estudiante de la Escuela de Ciencias y Matemáticas de Carolina del Norte, creó un software llamado CANVAS que identifica cómo los pintores distribuyen los objetos en sus obras, específicamente en pinturas impresionistas.
Ella Lu, una estudiante de 17 años en Carolina del Norte, diseñó una inteligencia artificial (IA) orientada a la pintura que puede identificar cómo los pintores distribuyen los objetos en sus obras. El proyecto, denominado CANVAS (Análisis Composicional de la Estructura del Arte Visual), fue desarrollado durante el último año de la Escuela de Ciencias y Matemáticas de Carolina del Norte.
El software se centra en pinturas impresionistas, un movimiento artístico que, según el Museo Metropolitano de Arte, surgió en Francia en 1874 y se caracteriza por el uso de colores brillantes, pinceladas sueltas y la representación de la luz natural y la vida moderna.
CANVAS no se limita a reconocer los objetos que aparecen en una pintura, sino que estudia la ubicación de los elementos visuales y cómo esas decisiones compositivas contribuyen a la obra. Lu se inspiró en su propia experiencia como pintora y en una pregunta que no lograba responder: ¿cómo deben colocarse los objetos dentro de una imagen?
La idea surgió durante el segundo año de la estudiante en la escuela, cuando su profesor de arte les presentó técnicas de composición para mejorar sus pinturas. Según la Sociedad para la Ciencia, Lu describió la investigación como una forma de unir su interés por el arte con su interés en la computación y la ciencia.
Una de las técnicas que investigó fue la ‘composición de equilibrio’, que consiste en compensar un elemento grande en un lado de la obra con elementos más pequeños en el otro. Para entrenar su modelo, Lu examinó manualmente pinturas de una base de datos pública de obras impresionistas paisajísticas e identificó ejemplos con diversas técnicas.
El proyecto se basó en Grounding DINO, una herramienta de IA existente para reconocer objetos en imágenes, combinada con la información recopilada manualmente. Este software permitió a Lu transformar algo que artistas y espectadores pueden reconocer visualmente en información que un ordenador puede analizar.
El trabajo de Lu la posicionó entre los 40 finalistas del Regeneron Science Talent Search 2026, que representaban a 35 escuelas en 15 estados y competían por más de 1.8 millones de dólares en premios, incluido un premio principal de 250,000 dólares.
Además de su proyecto, Lu es copresidenta del club de programación ‘Girls Who Code Club’ de su escuela, donde imparte clases semanales de Python, y redactora en jefe de la revista Blue Mirror.