Les équipes de Google Magenta et Google PAIR dévoilent un doodle basé sur du machine learning en hommage à Bach

C’est un projet original qu’ont mené les équipes de Google Magenta et Google PAIR. Pour célébrer ce 21 mars et rendre hommage au compositeur allemand Johann Sebastian Bach pour le 334e anniversaire de sa naissance, elles ont dévoilé un nouveau Doodle interactif. Il s’agit du premier basé sur un modèle d’intelligence artificielle.

L’internaute peut composer une courte oeuvre sur le Dooble puis Coconet, l’intelligence artificielle développée va la traiter à la manière de Bach et harmoniser la composition dans le style du compositeur. Les équipes de Google Magenta ont expliqué dans un article comment elles avaient créé ce Doodle ludique en ligne aujourd’hui et demain.

“La première étape dans le développement du Doodle ? Créer un modèle de machine learning pour l’alimenter. […] Le modèle utilisé dans le Doodle actuel a été développé par Anna Huang, de Google Magenta, qui a développé Coconet : un modèle polyvalent qui peut être utilisé dans un large éventail de tâches musicales, telles que l’harmonisation des mélodies ou la composition à partir de presque rien.

Plus précisément, Coconet a été formé sur 306 oeuvres de Bach. Ses compositions ont toujours quatre voix, chacune portant leur propre ligne mélodique, tout en créant une progression harmonique riche lorsqu’elles sont jouées ensemble. Cette structure concise en fait de bonnes données de formation pour un modèle de machine learning.

Sont ensuite arrivés nos partenaires de PAIR, qui ont utilisé TensorFlow.js pour permettre au machine learning de se dérouler entièrement dans le navigateur Web (par opposition à l’exploitation de tonnes de serveurs, comme le fait traditionnellement le machine learning). Dans les cas où l’ordinateur, ou le périphérique, d’une autre personne ne serait pas assez rapide pour utiliser Doodle à l’aide de TensorFlow.js, Doodle est également équipé des nouvelles unités de traitement Tensor (TPU) de Google, qui permettent de traiter rapidement les tâches de machine learning dans les centres de données.”

Plus d’information sur Coconet et son fonctionnement sur le blog de Google Magenta.

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