Recurse canzone creata da computer quantistico e intelligenza artificiale la prima al mondo innovativa

La creazione di “Recurse” con intelligenza artificiale e computer quantistico

Recurse segna una svolta significativa nel panorama musicale contemporaneo, frutto della sinergia tra intelligenza artificiale generativa e tecnologie quantistiche avanzate. La collaborazione tra la startup britannica Moth e l’artista elettronica ILĀ ha portato alla realizzazione di questa traccia originale, presentata come la prima esperienza musicale commerciale ottenuta con un’intelligenza artificiale addestrata su dati specifici e combinata con il calcolo quantistico. L’innovazione principale consiste nell’utilizzo di input sonori unici forniti direttamente dall’artista, eliminando il ricorso a grandi dataset esterni e anonimizzati, e garantendo così un’origine autentica e rigorosamente controllata del materiale sonoro.

La composizione si sviluppa attraverso un processo di collaborazione dinamica: ILĀ fornisce registrazioni di suoni originali che vengono poi utilizzate dalla piattaforma Archaeo di Moth per fornire suggerimenti su elementi come linee di basso, sintetizzatori e percussioni. Questo modello di intelligenza artificiale non sostituisce la creatività dell’artista, ma si configura come uno strumento di supporto, sotto la sua supervisione diretta, che arricchisce l’attività compositiva senza comprometterne l’identità. La musica risultante mostra un carattere distintivo, grazie a pattern complessi generati da algoritmi quantistici, offrendo un’esperienza sonora innovativa e profondamente personale.

La tecnologia Quantum Reservoir Computing: come funziona

La tecnologia alla base di Recurse si basa sul principio del Quantum Reservoir Computing (QRC), una metodologia che sfrutta le dinamiche complesse dei sistemi quantistici per elaborare informazioni in modo altamente efficiente e originale. A differenza delle tradizionali reti neurali, che richiedono enormi quantità di dati e tempo di training, il QRC utilizza lo stato quantistico di un sistema come “serbatoio” dinamico in grado di riconoscere pattern intricati nei dati d’ingresso.

Questo approccio permette di catturare e manipolare correlazioni temporali e spaziali multiple, addirittura oltre la capacità computazionale di sistemi classici, sfruttando fenomeni quantistici come la sovrapposizione e l’entanglement. Nel contesto musicale, il QRC può quindi interpretare i suoni originali forniti dall’artista, generando suggestioni e variazioni che risultano sia complesse che singolarmente calibrate, grazie a questo salto qualitativo nella gestione e nell’elaborazione dei segnali.

La piattaforma Archaeo utilizza questo sistema per creare pattern e strutture sonore nuovi, processando informazioni con una profondità che sfugge agli algoritmi di AI convenzionali. Il QRC, pertanto, non si limita a riprodurre modelli esistenti ma elabora combinazioni di suoni che, pur mantenendo un rigore matematico, emergono come nuove espressioni musicali, con una “umanità” e un’originalità che derivano dall’unione di complessità quantistica e sensibilità artistica.

Il ruolo dell’artista nella co-creazione musicale con l’AI

ILĀ mantiene un ruolo centrale nel processo creativo, garantendo che la tecnologia non si sostituisca all’artista, ma si configuri come un partner di lavoro. La sua supervisione è fondamentale nel selezionare, modificare e plasmare gli elementi suggeriti dall’intelligenza artificiale, mantenendo saldo il controllo su strumenti, effetti e arrangiamenti. In questo modo, la componente umana rimane predominante, permettendo di preservare l’identità artistica e la visione originale della composizione.

La metodologia adottata implica una vera e propria co-creazione tra uomo e macchina: ILĀ fornisce il materiale grezzo, ossia le registrazioni sonori, e supervisiona il risultato finale, mentre l’intelligenza artificiale quantum-based propone variazioni e pattern innovativi. Questo dialogo continuo consente un’interazione profonda, in cui le decisioni artistiche non vengono delegate all’algoritmo ma sono il frutto di un confronto costante, valorizzando l’intuito e l’esperienza del musicista.

Un altro aspetto rilevante è l’attenzione ai diritti d’autore e all’originalità. A differenza di molte piattaforme di AI convenzionali che si basano su dataset estesi e non controllati, il progetto garantisce che ogni suono e ogni elemento creativo derivino da input specifici scelti dall’artista. Questo approccio tutela la proprietà intellettuale, evitando la riproduzione di contenuti altrui e rafforzando il concetto di una tecnologia pensata per collaborare con l’artista senza intaccarne la paternità dell’opera.