La inteligencia artificial recrea un desnudo oculto en una pintura de Picasso.

En pleno ‘período azul’, el joven pintor español Pablo Picasso no siempre tenía dinero para adquirir materiales artísticos, por lo que a veces pintaba sobre lienzos existentes. Unos investigadores devolvieron a la vida uno de los cuadros ‘ocultos’ del artista, algo que generó el descontento de sus herederos.

En 2010, un análisis por fluorescencia de rayos X ayudó a localizar el retrato de una mujer desnuda y con las piernas cruzadas escondido debajo del óleo La comida del ciego, considerado una de las obras más importantes del período azul de Picasso. Pero en ese entonces, solo se logró ver los contornos de la pintura.

Los investigadores del proyecto Oxia Palus decidieron recrear el retrato, bautizado como El desnudo solitario en cuclillas, a todo color con la ayuda de una red neuronal.

Para esto, entrenaron la inteligencia artificial con una colección de obras de arte de Picasso, después de lo cual recrearon la pintura y la imprimieron en lienzo sin perder la textura original.

«Es bastante inquietante ver las pinceladas, el color y la forma en que las luces se reflejan en la obra. Es una pieza hermosa», dice uno de los investigadores, George Cann, del University College de Londres.

Curiosamente, el mismo retrato también aparece en el fondo de otra obra maestra del genio de Málaga, La vie (La vida), creada en 1903, y en algunos de sus bocetos.

La vie’ (1903)

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© Foto : Public Domain

El 11 de octubre, los investigadores presentaron al público el óleo resucitado y anunciaron que formará parte de Deep AI, una feria futurista de obras de arte recreadas por la inteligencia artificial. No obstante, horas antes de la exhibición, la Administración Picasso, una organización que gestiona los intereses de los herederos del artista, prohibió exhibir la pintura, acusando a Oxia Palus de violar los derechos del autor.

«Desvelar una obra de Picasso es una cuestión de los derechos del autor y, en particular, de los derechos morales. Es un derecho eterno que pertenece exclusivamente a los herederos del artista. Además, la inteligencia artificial que aprendió a pintar como Picasso, nunca tendrá esa percepción sutil de un artista que expresa su creatividad frente a cada uno de sus lienzos en blanco», expresa la jefa de asuntos legales de la organización, Claudia Andrieu.

Por su parte, los creadores de la copia explican que, de hecho, no se trata de un intento de recrear una pintura actual de Picasso, sino de «una posible reconstrucción de una obra oculta debajo de La comida del ciego (1903)».

Imagen de portada: Gentileza de Sputnik Mundo (Dominio Público)

FUENTE RESPONSABLE. Sputnik  Mundo

Pablo Picasso/Genios Virtuosos/Obra oculta/Inteligencia Artificial/ Controversias legales

 

 

Ocho tendencias en inteligencia artificial.

Esta tecnología ofrece oportunidades para las empresas, pero sin olvidar las implicaciones éticas.

Un coche circula por una carretera, de pronto el motor falla y el coche se sale de la calzada. El conductor debe decidir entonces si atropella a un niño o a un anciano para evitar daños mayores. Un humano decide esto en cuestión de segundos, casi de manera inconsciente, pero cuando se trata de vehículos autónomos, la reacción de la máquina dependerá de la moral de la persona que la haya programado.

Un dilema frecuente cuando se habla de la ética de la inteligencia artificial es que María Albalá, directora de Icemd, el instituto de innovación de ESIC, elevó al siguiente nivel al relacionarla también con el ámbito de los negocios. “¿Qué va a decidir la máquina: atropellar a una persona en la acera o chocar y matar a los propios conductores, que son los que han pagado por el vehículo?”, planteó la directiva durante la presentación del informe Innovation Series: Tendencias de innovación en Inteligencia Artificial.

Esta tecnología tiene un gran potencial para las empresas, pero no deben olvidar estas cuestiones para asegurarse de que los avances contribuyen al modelo de sociedad que desean. Es por esto que los perfiles híbridos, que van más allá de los conocimientos técnicos, son los más demandados en este campo. “La inteligencia artificial se basa en datos y procesos, pero además hay que conocer el contexto, tanto la relación entre ellos como el significado y las implicaciones”, desarrolló Albalá. Al difuminar el perfil habitual para este tipo de tecnología, el acceso a la misma se democratiza y, por tanto, surgen nuevos usos potenciales. “Cuando hay más personas que se dedican a algo, es más fácil que se vean diferentes potenciales. Solo así podremos sacarle el máximo rendimiento a estas innovaciones”, sentenció la experta. Estas son las tendencias que han identificado desde Icemd para los próximos meses:

  • Automatización. La sustitución de trabajadores por máquinas es una realidad en la mayoría de industrias, pero “algunos están aprovechando esta transformación para hacer la técnica también inteligente”, explicó Albalá. La combinación de la automatización robótica de procesos con la inteligencia artificial (IA) desemboca en procedimientos cada vez más eficientes.
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  • Automatización inteligente. Un paso más allá en el punto anterior. Las empresas están utilizando la IA para identificar qué procesos se pueden automatizar, así como para reconocer inconsistencias en los datos que se utilizan que pueden ser imperceptibles para el ojo humano.
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  • Ciberseguridad. Las amenazas crecen en la misma línea que lo hace la tecnología. “En última instancia, la IA es un análisis de datos que nos puede señalar dónde tenemos pequeñas brechas que pueden utilizar los ciberdelincuentes”, expuso la responsable de Icemd.
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  • Internet de las cosas. Es otra de las tecnologías que cada vez aparece más de la mano de la inteligencia artificial. En los próximos años habrá aún más objetos conectados, lo que disparará la cantidad de datos disponibles, el alimento que necesita para funcionar la inteligencia artificial.
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  • Aficionados. El acceso a estas tecnologías se está democratizando, lo que facilitará que surja más innovación alrededor de las mismas. “Cientos de personas pensando tienen más ideas que una sola”, sentenció Albalá.
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  • Visión por computadora. No solo hay disponible una mayor cantidad y calidad de datos, sino también de imágenes. Un factor que hará que aparezcan nuevas funcionalidades de la IA aplicada al reconocimiento facial.
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  • Chatbots. La pandemia ha multiplicado el uso de esta herramienta por parte de las empresas. Estos robots requieren de un proceso de aprendizaje para tener una comunicación más natural con los humanos, con lo que un mayor uso también repercutirá en una mayor calidad de los mismos.
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  • Fuerza de trabajo. Un paso más allá en la automatización. La IA desembocará en una masa de trabajo híbrida, donde los robots harán parte del trabajo humano. Un ejemplo es Amelia, una asistente virtual que se puede contratar para gestionar agendas.

Imagen: Gentileza de GETTY IMAGES

FUENTE RESPONSABLE: CINCO DÍAS Por Ana Muñoz Vita

Inteligencia Artificial/Escuela de Negocios/Controversias/Sociedad

Qué es la teoría del cisne negro y cómo nos puede ayudar a prevenir grandes crisis en el futuro.

¿Qué tienen en común el surgimiento de internet, los atentados del 11 de septiembre de 2001 y la crisis económica de 2008?

Fueron hechos extremadamente raros, sorpresivos y que causaron un impacto severo en la historia.

A este tipo de eventos se las suele llamar «cisnes negros».

Algunos sostienen que la reciente pandemia de covid-19 también podría ser considerada uno de ellos, pero no todos están de acuerdo.

La «teoría del cisne negro» fue desarrollada por el profesor, escritor y exoperador de bolsa libanés-estadounidense Nassim Taleb en 2007.

Y tiene tres componentes, según explicó el propio Taleb en un artículo de The New York Times ese mismo año:

  • Primero es algo atípico, ya que se encuentra fuera del ámbito de las expectativas habituales, porque nada en el pasado puede apuntar de manera convincente a su posibilidad.
  • En segundo lugar, tiene un impacto extremo.
  • En tercer lugar, a pesar de su estatus atípico, la naturaleza humana nos hace inventar explicaciones para su ocurrencia después del hecho, haciéndolo explicable y predecible.

La tesis de Taleb está generalmente asociada a la economía, pero se aplica a cualquier área.

Y como las consecuencias suelen ser catastróficas, es importante asumir que la aparición de un evento «cisne negro» es posible, por lo que hay que tener un plan para hacerle frente.

En resumen, el «cisne negro» representa una metáfora de algo impredecible y muy extraño, pero no imposible.

¿Por qué se los llama así?

A finales del siglo XVII, barcos europeos se lanzaron a la aventura de explorar Australia.

En 1697, mientras navegaba por las aguas de un río desconocido del suroeste de Australia Occidental, el capitán holandés Willem de Vlamingh avistó varios cisnes negros, siendo posiblemente el primer europeo en observarlos.

Como consecuencia, Vlamingh bautizó el río como Zwaanenrivier (río de los Cisnes, en holandés) por el gran número de cisnes negros que había allí.

Se trató de un hecho inesperado, novedoso. Hasta ese momento la ciencia sólo había registrado cisnes blancos.

Muchos cisnes negros

FUENTE DE LA IMAGEN – GETTY IMAGES

La primera referencia que se conoce sobre el término «cisne negro» asociado al significado de rareza surge de una frase del poeta romano Décimo Junio Juvenal (60-128).

Desesperado por encontrar una esposa con todas las «cualidades adecuadas» de ese entonces, escribió en latín que esa mujer es rara avis in terris, nigroque simillima cygno («un ave rara en estas tierras, como un cisne negro»), detalla el diccionario de Oxford.

Porque en esa época y hasta unos 1.600 años después, para los europeos los cisnes negros no existían.

Predecir los «cisnes negros»

Un grupo de científicos de la Universidad de Stanford, Estados Unidos, está trabajando para predecir lo impredecible.

Es decir, para anticiparse a los «cisnes negros». No a las aves, sino a esos extraños acontecimientos que suceden en la historia.

Si bien su análisis primario se basó en tres entornos distintos de la naturaleza, el método computacional que crearon podría aplicarse a cualquier área, incluso a la economía y la política.

«Al analizar datos a largo plazo de tres ecosistemas, pudimos demostrar que las fluctuaciones que ocurren en diferentes especies biológicas son estadísticamente iguales en distintos ecosistemas», aseguró Samuel Bray, asistente de investigación en el laboratorio de Bo Wang, profesor de bioingeniería en la Universidad de Stanford.

«Esto sugiere que existen ciertos procesos universales que podemos aprovechar para pronosticar este tipo de comportamiento extremo», agregó Bray según publicó la universidad en su sitio web.

Torres Gemelas

FUENTE DE LA IMAGEN – GETTY

El atentado a las Torres Gemelas ocurrió el 11 de septiembre de 2001.

Para desarrollar el método de pronóstico, los investigadores buscaron sistemas biológicos que experimentaron eventos de «cisne negro» y cómo fueron los contextos en donde ocurrieron.

Se basan entonces en ecosistemas monitoreados de cerca durante muchos años.

Los ejemplos incluyen: un estudio de 8 años del plancton del mar Báltico con niveles de especies medidos dos veces por semana; mediciones de carbono neto de un bosque de la Universidad de Harvard que fueron recopiladas cada 30 minutos desde 1991; y mediciones de percebes (mariscos), algas y mejillones en la costa de Nueva Zelanda, tomadas mensualmente durante más de 20 años, detalla el estudio publicado en la revista científica Plos Computational Biology.

Los investigadores aplicaron a estas bases de datos la teoría física detrás de avalanchas y terremotos que, como los «cisnes negros», muestran un comportamiento extremo, repentino y a corto plazo.

A partir de este análisis, los expertos desarrollaron un método para predecir eventos de «cisne negro» que fuera flexible entre especies y períodos de tiempo y también fuera capaz de trabajar con datos que son mucho menos detallados y más complejos.

Posteriormente pudieron pronosticar con precisión eventos extremos que ocurrieron en esos sistemas.

Un hombre con las manos rezando en la bolsa de Nueva York.

FUENTE DE LA IMAGEN – GETTY IMAGES

En 2008 ocurrió una crisis financiera de dimensiones mundiales.

Hasta ahora, «los métodos se basaban en lo que hemos visto para predecir lo que podría suceder en el futuro y es por eso que no suelen identificar los eventos del ‘cisne negro'», aseguró Wang.

Pero este nuevo mecanismo es diferente, afirmó el profesor de Stanford, «porque asume que solo estamos viendo una parte del mundo. Extrapola un poco de lo que nos falta y ayuda enormemente en términos de predicción», añadió.

Entonces, ¿podrían detectarse «cisnes negros» en otras áreas como las finanzas o la economía?

«Hemos aplicado nuestro método a las fluctuaciones del mercado de valores y funcionó bastante bien», le dijo a BBC Mundo Wang en un correo electrónico.

Los investigadores analizaron los índices bursátiles Nasdaq, Dow Jones Industrial Average y S & P 500.

«Si bien la tendencia principal en el mercado es el crecimiento exponencial a largo plazo, las fluctuaciones en torno a esa tendencia siguen las mismas trayectorias y escalas promedio que hemos visto en los sistemas ecológicos», afirmó.

Pero «aunque las similitudes entre las variaciones bursátiles y ecológicas son interesantes, nuestro método de pronóstico es más útil en los casos en que los datos son escasos y las fluctuaciones a menudo van más allá de los registros históricos (que no es el caso del mercado de valores)», señaló Wang.

Así que ahora, habrá que estar atentos a si el próximo «cisne negro» nos toma por sorpresa… o tal vez no.

Imagen de portada: Gentileza de BBC News Mundo

FUENTE RESPONSABLE: BBC News Mundo por Analía LLorente 

Economía/Historia/Ciencia/Tecnología/Inteligencia Artificial

El proyecto argentino analiza cómo la ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden ayudar a prevenir brotes de Covid-19.

Fue seleccionado entre más de 150 propuestas de todo el mundo 

¿Pueden la ciencia de datos y la inteligencia artificial ayudar a prevenir brotes de Covid-19? Ese es el eje de la investigación de un proyecto argentino, coordinado por el Centro Interdisciplinario en Estudios de Ciencia, Tecnología e Innovación (Ciecti), que fue seleccionado entre más de 150 propuestas de todo el mundo y obtendrá financiamiento de Canadá y Suecia. 

El proyecto se llama Arphai (por su nombre en inglés Argentinean Public Research on Data Science and Artificial Intelligence for Epidemic Prevention) y su objetivo es el desarrollo de herramientas, modelos y recomendaciones que ayuden a anticipar y gestionar estos eventos epidemiológicos como el Covid-19, pero replicable con otros virus. 

La iniciativa surge del Ciecti –un asociación civil creada por la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ) y la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales (FLACSO Argentina)– y fue elegida junto a otras ocho propuestas con base en África, América Latina y Asia. En América Latina solo se seleccionaron dos: Arphai en Argentina y otro proyecto en Colombia.

A partir de este reconocimiento contará con el financiamiento del Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (Idrc) de Canadá y la Agencia Sueca de Cooperación Internacional para el Desarrollo (Sida), en el marco del Programa Global South AI4COVID.

¿Cómo es el proyecto de Arphai?

El proyecto es coordinado por Ciecti y cuenta con la participación de la Secretaría de Planeamiento y Políticas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y la Dirección Nacional de Sistemas de Información perteneciente a la Secretaría de Acceso a la Salud del Ministerio de Salud de la Argentina.

También trabajan en la iniciativa investigadores e investigadoras, equipos técnicos de la administración pública y miembros de 19 instituciones, incluyendo universidades y centros de investigación, en seis provincias argentinas y la Ciudad de Buenos Aires.

El objetivo principal es desarrollar herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial y ciencia de datos que, aplicadas a historias clínicas electrónicas (HCE), permitan anticipar y detectar potenciales brotes epidémicos y favorezcan la toma de decisiones de salud pública preventiva en materia de Covid-19.

Entre las tareas desplegadas, se avanza también en un proyecto piloto de implementación de la Historia Clínica Electrónica diseñada por el Ministerio de Salud (Historia de Salud Integrada -HSI) en redes sanitarias de dos municipios del conurbano bonaerense, con el fin de acumular aprendizajes y diseñar una estrategia de escalado a nivel nacional.

Otro objetivo es priorizar una perspectiva de equidad, particularmente de género, criterio que se expresa en el esfuerzo por mitigar sesgos de los prototipos desarrollados (modelos, algoritmos), en el análisis y cuidado sobre las bases de datos utilizadas y en la conformación diversa de sus equipos de trabajo: el proyecto está integrado en un 60% por mujeres, muchas de ellas en posiciones de conducción.

Arphai se desempeña con estrictos criterios de confidencialidad, protección y de anonimato de datos y cuenta con el aval del Comité de Ética de la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ).

Imagen de la portada: Gentileza de Página 12

FUENTE RESPONSABLE: Página 12 – Investigación/Ciencia/Inteligencia Artificial/Procesamiento de datos/COVID19

 

La Inteligencia Artificial alcanza una imaginación similar a la humana.

La Inteligencia Artificial ya no solo puede pensar, razonar, actuar y comportarse como las personas, sino que también puede imaginar lo invisible y hacerse más segura y humana.

Einstein dijo en 1929 que la imaginación es más importante que el conocimiento, pero nunca llegó a imaginar que la Inteligencia Artificial pudiera también alcanzar esa proeza de la mente humana.

La imaginación es un proceso creativo superior que permite representar en la mente objetos, sensaciones e ideas que no siempre tienen un correlato en la realidad: por ejemplo, un gato de color naranja.

Se trata de un proceso cognitivo complejo que nos permite pensar en posibilidades: por ejemplo, podemos imaginar posibles consecuencias de una decisión que debemos tomar.

Según Einstein, mientras que el conocimiento es limitado, la imaginación es universal, puede abarcar cualquier cosa y la ciencia reconoce que es el campo de las hipótesis científicas.

El desarrollo tecnológico ha conseguido replicar en una máquina algunos de los atributos de la inteligencia humana, como aprender y resolver problemas. La llamamos Inteligencia Artificial (IA) y la estamos desarrollando desde 1956.

Hemos diseñado sistemas inteligentes que piensan como los humanos (redes neuronales artificiales), que actúan como nosotros (robótica), que razonan como las personas (sistemas expertos) y que incluso se comportan racionalmente (agentes inteligentes).

Imaginación artificial

Ahora, una nueva investigación añade una potencia más a la IA: podemos conseguir también que imagine cosas, como hacemos los seres humanos.

Cuando imaginamos algo, por ejemplo, el gato naranja, las neuronas de nuestro cerebro se activan para generar variaciones cromáticas de un objeto muy conocido, como es el gato.

Un equipo de investigadores de la Universidad del Sur de California ha logrado que una IA utilice capacidades similares a las humanas para imaginar un objeto con diferentes atributos. Tal como haríamos nosotros con un gato que cambia de color.

La idea es totalmente disruptiva, porque hasta ahora los avances en redes neuronales profundas y los sistemas IA más avanzados se basan en algoritmos que no pueden gestionar información subjetiva, como la que usamos cuando imaginamos gatos de colores.

Uno de los artífices de esta proeza tecnológica, Yunhao Ge, explica en un comunicado: «los seres humanos pueden separar su conocimiento aprendido por atributos – por ejemplo, forma, postura, posición, color – y luego combinarlos para imaginar un nuevo objeto. Nuestro desarrollo intenta simular este proceso usando redes neuronales».

En un nuevo enfoque para enseñar a las IA a «imaginar lo invisible», las imágenes de entrenamiento (abajo) se combinan para sintetizar la imagen solicitada (arriba). Crédito: Ge et al.

Desarrollo de la IA

La imaginación artificial conseguida se basa en un desarrollo de los sistemas actuales de IA: las redes neuronales artificiales pueden en la actualidad generar múltiples imágenes de automóviles a partir de fotos de diferentes marcas de vehículos incrustadas en su arquitectura.

La IA extrae reglas de algunos ejemplos y las aplica a una amplia gama de modelos de automóvil que desconocía con anterioridad. Y puede representar los nuevos modelos en cualquier color y desde múltiples ángulos. Pero le falta sentido común.

El nuevo desarrollo va un poco más lejos aprovechando una capacidad ya desarrollada por la IA, conocida como Deepfake: permite, por ejemplo, generar rostros de personas utilizando algoritmos de aprendizaje automático y vídeos e imágenes de archivo. El resultado final es un vídeo muy realista, aunque falso, de alguien que no existe.

De manera similar, explican los investigadores, el nuevo desarrollo toma un grupo de imágenes de muestra, en lugar de una muestra cada vez, como lo han hecho los algoritmos tradicionales, y extrae la similitud entre ellas para lograr algo llamado «aprendizaje de representación desenredado controlable».

Luego, recombina este conocimiento para lograr una “síntesis de imagen novedosa controlable”, o lo que podríamos llamar imaginación, destacan.

Dicho con otras palabras, la imaginación artificial se consigue ofreciendo a la IA la posibilidad de construir ficción combinando varias fuentes simultáneas de información archivada y sintetizándola a continuación en una imagen de apariencia real.

Los investigadores consideran que este sistema hace lo mismo que hacemos nosotros cuando imaginamos gatos de diferentes colores: utilizar patrones conocidos (gatos, colores) para combinarlos en formas inexistentes (para el sistema neuronal) y derivar a una imagen combinada de un gato color naranja.

Usando esta técnica, los investigadores han generado un base de datos con más de un millón y medio de imágenes que podrían ayudar a futuros desarrollos imaginativos de la IA.

Aplicaciones potenciales

Aunque la imaginación artificial se basa en ideas preexistentes, los investigadores consideran que su desarrollo puede ser compatible con casi cualquier tipo de situaciones, con múltiples aplicaciones potenciales.

La capacidad de imaginar lo desconocido puede otorgar a los ordenadores la posibilidad de hacer que los sistemas de IA sean más justos, al eliminar por completo prejuicios culturales relacionados con la raza o el género.

También podría ayudar a los médicos y biólogos a descubrir fármacos más útiles, sintetizando nuevas medicinas obtenidas de imaginar posibilidades a partir de propiedades de diversos medicamentos.

Imbuir máquinas con imaginación también podría ayudar a crear una IA más segura, por ejemplo, al permitir que los vehículos autónomos imaginen y eviten escenarios peligrosos nunca vistos durante los ensayos.

«El aprendizaje profundo ya ha demostrado un rendimiento insuperable, pero esto se ha conseguido muchas veces sin comprender los atributos que hacen que cada objeto sea único. Por primera vez, tenemos un nuevo sentido de la imaginación en los sistemas de inteligencia artificial», concluye Yunhao Ge.

Referencia:

Clickea en los links, si deseas conocer más…Gracias.

Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning. Yunhao Ge et al. The International Conference on Learning Representations (ICLR), Vienna, May 2021.

Imagen de Portada: El nuevo sistema de IA se inspira en los humanos: cuando un humano ve un color de un objeto, podemos aplicarlo fácilmente a cualquier otro objeto sustituyendo el color original por el nuevo. Ilustración/Chris Kim (USC).

FUENTE: Tendencias – Creatividad – Imaginación – Inteligencia Artificial – Redes neuronales artificiales. Por Eduardo Martínez de la Fe (Periodista Científico).

Con Inteligencia Artificial se completó la sinfonía Nº 10 de Beethoven, y suena así…

Un violonchelista demoró 10 años en crear un programa informático que compusiera una partitura y finalmente logró completar la obra que Beethoven dejó inconclusa en 1826.

El director de orquesta Guillaume Berney levantó su batuta y la música empezó a sonar ante un público de entendidos. Todos querían escuchar –¡al fin, tras tantos intentos ajenos y decepcionantes!- cómo sonaba la sinfonía 10 que Ludwig Van Beethoven había dejado inconclusa al morir y que una computadora logró completar.

Y lo más sorprendente es que sonó increíblemente bien (ver video que acompaña esta nota) y el selecto auditorio de Lausana se sintió transportado a la Alemania de 1826.

La obra se llama BeethovEN 10.1 y fue “creada” gracias a un programa de inteligencia artificial. El sufijo «ANN» se refiere al acrónimo de Red Neuronal Artificial (ANN, en inglés), una de las formas de la inteligencia artificial.

 

Detrás de este prodigio compositivo se encuentra Florian Colombo, un violonchelista que dedicó diez años de su vida profesional como músico al proyecto de enseñarle a una máquina cómo componer siguiendo el estilo de uno de los mayores músicos de la historia.

Educar la Inteligencia Artificial

Florian Colombo es violonchelista y además investigador informático de la prestigiosa Escuela Politécnica Federal de Lausana (en francés, École polytechnique fédérale de Lausanne), en Suiza. Durante una década, creó un programa informático que “educara” a las redes de neuronas artificiales con los 16 cuartetos de cuerda de Beethoven y sus acordes particulares. 

Luego le pidió a su criatura que compusiera, a partir de fragmentos, lo que habría podido convertirse en la 10ª sinfonía. Et voilà! El resultado es sobrecogedor.

«La idea es poder apretar el botón y tener la partitura completa para la orquesta sinfónica entera, sin más intervenciones que mi trabajo previo», explicó el investigador.

El 2 de septiembre pasado, Florian Colombo abrió el fichero Symphonie 10.1 en una gran pantalla y, con un solo clic, generó la partitura final para la obra, que duró apenas cinco minutos. 

Y este prodigio fue posible gracias a la codificación de unos pocos pentagramas que Beethoven dejó en una melodía propia, pero completados con la decodificación IA de las combinaciones sonoras de sus 16 cuartetos de cuerdas. 

Si deseas saber de Horacio Lavandera, hace cliquea en el link siguiente;

Horacio Lavandera: «En su tiempo, Franz Liszt era como los Beatles en los años ’60»

En cuanto la aplicación dio por terminada una partitura, la orquesta ensayó esa pieza mixta y absolutamente inédita durante un rato. Luego, el director Guillaume Berney hizo algunos ajustes armónicos y, esa misma noche, la presentó en un concierto. El corre-ve-y-dile fue tal que al día siguiente se repitió la presentación.

«Hay que entender que no es el resultado lo que cuenta, sino el proceso«, explicó a AFP Guillaume Berney, el director de orquesta, unos días antes de que todo estuviera listo y de las vertiginosas presentaciones. 

«Es bastante genial ver esto, es como estar en la unidad de maternidad, es un nacimiento», afirmó el director de orquesta, con la partitura recién impresa en la mano. «En cuanto a lo que veo a nivel armónico, estamos más bien en la época de Beethoven, así que podemos decir que es un éxito», dijo sin ocultar su orgullo. «Hay algunas cosas que están muy bien, otras que están fuera del estilo pero es agradable. Quizá le falta la chispa del genio», señaló el director de orquesta en un rapto que amasaba dos cucharadas de modestia con 1 kilogramo de envidia.

Florian Colombo también confesó abiertamente su «emoción», pero no dejó de lado el copyright: «Hay un toque de Beethoven pero esto es verdaderamente BeethovEN, es algo por descubrir», apuntó y viendo un horizonte profesional que podría ser millonario. 

El investigador informático tiene en sus manos una innovadora empresa emergente, que le permitirá «aportar esas herramientas a los músicos profesionales, a los aficionados, a las orquestas, para que todo el mundo […] pueda componer de manera lúdica […] o crear partituras a la medida de necesidades específicas».

Y si alguien cree que, de haberla escuchado, Beethoven alzaría una ceja con aire de superioridad, Guillaume Berney le responde en AFP: «Esto no es en absoluto ofensivo. Los compositores de la época eran todos vanguardistas. Siempre buscaban nuevas formas de hacer las cosas».

Imagen de portada: Gentileza de Editorial Perfil

Fuente: Editorial Perfil – MM CP – Música Clásica/Inteligencia Artificial