Um estudante de engenharia da Universidade da Califórnia, Berkeley, usou modelos de computador para ajudar o Smithsonian Institution a preservar sua coleção de arte. A estudante Lillian Ou criou um modelo computacional da Mona Lisa que lhe permitiu simular os efeitos de diferentes condições ambientais na pintura. Ela descobriu que a pintura era mais suscetível a danos causados ​​por mudanças de temperatura e umidade.

O modelo de Ou também a ajudou a identificar a causa das rachaduras da Mona Lisa. Ela descobriu que as rachaduras eram causadas pela expansão e contração do painel de madeira da pintura devido às mudanças de temperatura e umidade.

O trabalho de Ou ajudou o Smithsonian a desenvolver novas estratégias para preservar a Mona Lisa e outras obras de arte de sua coleção. O Smithsonian está agora usando instalações de armazenamento climatizadas e umidificadores para ajudar a proteger sua arte contra danos.

O trabalho de Ou é um exemplo de como a engenharia pode ser usada para resolver problemas nas artes. Ao utilizar modelos computacionais, os engenheiros podem ajudar a preservar obras de arte e torná-las acessíveis às gerações futuras.

Aqui estão alguns detalhes adicionais sobre o trabalho de Ou:

* Utilizou um modelo de computador chamado “Simulador de Mona Lisa” para simular os efeitos de diferentes condições ambientais na pintura.
* O simulador permitiu variar a temperatura, a umidade e os níveis de luz no ambiente da pintura.
* Descobrimos que a pintura era mais suscetível a danos causados ​​por mudanças de temperatura e umidade.
* Ela também descobriu que a pintura tinha maior probabilidade de rachar quando a temperatura estava alta e a umidade baixa.
* O trabalho de Ou ajudou o Smithsonian a desenvolver novas estratégias para preservar a Mona Lisa e outras obras de arte de sua coleção.

O trabalho de Ou é um ótimo exemplo de como a engenharia pode ser usada para resolver problemas nas artes. Ao utilizar modelos computacionais, os engenheiros podem ajudar a preservar obras de arte e torná-las acessíveis às gerações futuras.