Grazie ad un algoritmo basato sull’apprendimento automatico, un ricercatore svedese è riuscito a produrre 100.000 nuovi brani folk ispirati alla musica popolare tradizionale dell’Irlanda e della Gran Bretagna. Bob Sturm, professore associato di informatica presso il KTH Royal Institute of Technology, aveva inizialmente intenzione solo di formare modelli computerizzati basandosi sulla musica folk ma ricerche successive hanno scatenato vere e proprie opportunità creative, come specifica lo stesso Sturm: “Il nostro lavoro con molti collaboratori, come il compositore Oded Ben-Tal alla Kingston University nel Regno Unito, e musicisti professionisti, ha anche dimostrato come i modelli possano servire a uno scopo più ampio: come partner utili nella creazione di nuova musica”. I brani creati dal computer, infatti, sono poi stati inseriti in un vero album musicale pubblicato da un gruppo di musicisti tradizionali irlandesi professionisti. Il ricercatore si è servito di una rete neurale ricorrente (recurrent neural network, RNN), un algoritmo che sostanzialmente tenta di predire ciò che viene dopo sulla base di ciò che ha visto in precedenza. Proprio per questo il ricercatore ha dato in pasto all’algoritmo varie decine di migliaia di brani folk prelevati dal sito thesession.org . L’algoritmo è stato capace di ripetere nonché di variare (e quindi di crearne di nuovi) i modelli acquisiti. Quel che è importante comprendere è che sostanzialmente non c’è stata programmazione: l’algoritmo ha creato musica da solo basandosi sugli schemi analizzati da brani preesistenti.

Fonte e link: https://notiziescientifiche.it

 


 

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