Si en 2010 el cumpleaños de Sir Isaac Newton motivó la publicación del primer doodle animado, y hace menos de un año fue el de George Méliès el elegido para lanzar el primer doodle de realidad virtual, la compañía del navegador ha querido celebrar la onomástica de Johann Sebastian Bach para presentarnos el primer 'doodle' basado en el uso de inteligencia artificial.
Hoy, 21 de marzo, se cumple el 334º aniversario del nacimiento del popular compositor (y organista, clavecinista, violinista, violista, maestro de capilla y cantor), símbolo del Barroco alemán.
De él Lewis Thomas (otro polímata como Bach: era poeta, biólogo y filósofo) dijo en una ocasión, ante la pregunta "¿Qué mensaje podría llevar la humanidad a otras civilizaciones espaciales?", que él "les enviaría la obra completa de Bach, pero, claro, eso sería presumir".
Elaborado conjuntamente por los equipos de Google Magenta y Google PAIR, lo que este doodle nos ofrece es la posibilidad de componer nuestra propia melodía. Luego, con sólo presionar el botón de "Armonizar", Google recurrirá al machine learning para aplicar a nuestra composición el estilo barroco de la música de Bach (o un estilo rockero si eres capaz de encontrar el 'huevo de Pascua' correspondiente).
El modelo de machine learning usado por el doodle de hoy, bautizado como COCONET, lleva siendo desarrollado por el equipo de Magenta desde su fundación, hace 3 años:
"COCONET está capacitado para restaurar la música de Bach a partir de fragmentos: tomamos una pieza suya, borramos al azar algunas notas, y pedimos el modelo de adivine qué notas faltan a partir del contexto.
El resultado es un modelo versátil [que] abarca una amplia gama de tareas musicales, tales como la armonización de melodías, la creaciónde transiciones suaves, la reescritura y elaboración de música existente, y la composición desde cero".
COCONET fue entrenado a partir del análisis de las 306 armonizaciones para coro de Bach. Éstas constaban siempre de 4 voces, cada una con su propia línea melódica, y ofrecen "una rica progresión armónica cuando se interpretan conjuntamente", según explica Google, lo que "las convertía en buenos datos de entrenamiento para un modelo de aprendizaje automático".
Luego, sólo tuvieron que usar TensorFlow.js para permitir que la labor de aprendizaje automático pudiera realizarse en el propio navegador del usuario, si su capacidad de procesamiento lo permite. En caso contrario, la labor queda en manos de los TPUs instalados en los servidores de Google.
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