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Innovación

Google rinde homenaje a Johann Sebastian Bach con su primer doodle impulsado por inteligencia artificial

Por CNN Español

(CNN Español) – Johann Sebastian Bach, el compositor alemán que Google celebra este jueves con su doodle, nació hace 334 años en la ciudad de Eisenach, según el calendario juliano.

Más de tres siglos después, los usuarios pueden crear música basada en sus melodías a través de una computadora.

Por primera vez, Google presenta un doodle que, a través de inteligencia artificial, es capaz de crear armonías y "componer" una canción.

Esto fue posible gracias a Google Magenta, un proyecto de investigación que, a través de técnicas de machine learning, contribuye al proceso creativo, y a Google PAIR, un equipo de investigación en temas de Inteligencia Artificial (IA).

El doodle es 100% interactivo y permite a sus usuarios escribir una partitura digital, que luego el sistema analiza a través de machine learning y de IA, y sugiere la mejor melodía para la composición inicial.

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El resultado es una melodía creada en base al estilo barroco por el que es conocido Bach.

Anna Huang, del equipo Magenta, fue la encargada de elaborar la tecnología detrás de doodle, Coconet, el cual es "un modelo versátil que puede ser empleado en diversas tareas musicales, desde armonizar melodías hasta componer una canción desde cero", según dijo Google a través de un comunicado.

A tres años de su creación, Coconet genera los temas restaurando fragmentos musicales de 306 melodías creadas por Bach.

"Tomamos una pieza de Bach, borramos algunas notas y le pedimos a Coconet adivinar cuáles son esas notas, basadas en el contexto (de la pieza). El resultado es un modelo versátil de contrapunto que acepta partituras arbitrariamente incompletas y desarrolla partituras completas. Esta configuración cubre una amplia gama de tareas musicales, como armonizar melodías, crear transiciones suaves, reescribir y elaborar música existente, así como componer desde cero", explica Magenta a través de una publicación en su blog.

El equipo de Google PAIR fue el encargado de lograr que todo este proceso viviera dentro de una página web, gracias a TensorFlow.js.