Komposisi Quantum dan masa depan AI dalam musik

Kolaborator musik terbaru Eduardo Reck Miranda adalah quantum yang terletak 3.500 mil jauhnya.

Dalam komposisinya “Qubism,” dari album dengan nama yang sama, profesor musik komputer terlibat dalam improvisasi panggilan dan respons yang menggabungkan sirkuit yang diproses oleh IBM Quantum Eagle, sebuah chip quantum 127 qubit, salah satu dari banyak prosesor yang menyalakan komputer quantum yang terletak di pusat data IBM Quantum di Poughkeepsie: biola memainkan solo, kemudian komputer merespons dengan riff yang dihasilkan quantum.

Reck pertama kali membawakan karya, “Qubism,” dengan London Sinfonietta tahun lalu. Dalam rekaman di bawah ini, yang muncul di edisi vinil album, Anda dapat mendengar solo biola mulai pukul 4:15, dan respons berdasarkan output komputer dari 4:33 hingga 5:23.

Dengarkan "Qubism" di sini.

Miranda telah menjadi inovator di bidang musik yang dihasilkan AI selama beberapa dekade. Kami bertemu dengannya untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa yang menginspirasinya untuk menyelidiki quantum computing untuk album terbarunya, dan ke mana dia melihat AI dan musik menuju di masa depan.

Saya telah bekerja dengan AI sejak akhir 1980-an. Pada tahun 1994, saya mempertahankan tesis PhD di University of Edinburgh tentang penggunaan AI untuk desain suara dan musik. Ini mungkin tesis pertama tentang topik ini di Inggris.

Kita harus ingat, bagaimanapun, bahwa AI adalah perangkat lunak, dan perangkat lunak AI membutuhkan perangkat keras untuk berjalan. Saya selalu tertarik dengan fakta bahwa AI masih berjalan pada jenis komputer yang pertama kali dijelaskan oleh John von Neumann pada tahun 1940-an, yang disebut sebagai “arsitektur von Neumann.” Inilah yang, di kalangan komputasi quantum, orang menyebutnya sebagai “komputer klasik.”

Sejak awal karier saya, saya telah melakukan riset jenis komputer alternatif untuk mengembangkan AI. Teori favorit saya adalah bahwa jenis arsitektur komputasi baru dapat memberikan pendekatan baru untuk AI.

Selama studi PhD saya, saya terinspirasi untuk belajar tentang apa yang disebut “arsitektur Harvard,” yang menghindari kemacetan Von Neumann yang disebabkan oleh pengambilan data dan instruksi dari memori yang sama. Juga, saya beruntung memiliki kesempatan untuk bekerja dengan komputer paralel dengan multiprosesor memori bersama dan terdistribusi di Edinburgh Parallel Computing Centre [sekarang disebut EPCC]. Pada tahun 1995, saya menggubah musik elektronik berjudul “Olivine Trees” menggunakan Cray T3D, superkomputer terbesar di Eropa pada waktu itu.

Jelas saja, komputasi quantum sudah menjadi perhatian saya sejak lama. Namun pada awalnya, itu semua teoretis dan sulit dipahami. Saya sering menemukan bahwa fisikawan memiliki cara yang berbeda dalam berbicara tentang pemrosesan informasi daripada ilmuwan komputer. Dan tidak ada komputer quantum yang tersedia sampai relatif baru-baru ini. Saya mengetahui IBM Quantum Experience [sekarang dikenal sebagai IBM Quantum Platform] hanya pada akhir 2016, yang memungkinkan siapa pun dengan koneksi internet untuk mengakses prosesor quantum 5-qubit. Jadi, pada awal 2017, saya mulai berfokus pada melakukan riset AI dan sistem generasi musik prosedural dengan komputasi quantum, dan menyusun musik dengan mereka. Sisanya adalah sejarah!

Untuk Qubism, saya mengembangkan dua pendekatan untuk menulis dengan quantum. Seseorang menggunakan automata seluler quantum yang dipartisi, atau PQCA, untuk generasi prosedural. PQCA adalah sarana untuk menerapkan otomata seluler—sistem komputasi abstrak yang memperbarui secara iteratif berdasarkan aturan—pada quantum komputer. Saya mengembangkan metode untuk mengubah sampel dari siklus PQCA menjadi struktur musik, seperti agregat nada, melodi, ritme dan sebagainya. Yang menarik tentang PQCA adalah bahwa sampel yang diukur merupakan pola koheren yang berkembang dalam waktu. Pola-pola ini menghasilkan struktur musik yang berkembang menyerupai bentuk musik yang dikenal sebagai “variasi pada tema.” Variasi pada tema dalam musik mengacu pada teknik komposisi di mana seorang komposer mengambil tema atau melodi tertentu dan mengubahnya dengan berbagai cara. Johann Sebastian Bach, misalnya, dikenal sebagai seorang jenius dalam improvisasi variasi pada nada tertentu.

Namun, yang lebih menarik lagi, saya menghasilkan musik yang menjalankan PQCA dengan 120 qubit pada IBM Quantum Eagle. Saya berpendapat bahwa Qubism tidak akan mungkin terwujud tanpa komputer quantum.

Metode lain menggunakan komputasi quantum untuk machine learning. Pada saat-saat tertentu selama kinerja, komputer quantum “mendengarkan” biola dan menghasilkan tanggapan. [Kolaborator saya dan saya] mengembangkan sistem untuk mengekstrak aturan pengurutan dari musik input. Sistem mengkodekan aturan ke dalam sirkuit quantum. Sirkuit memberi tahu komputer quantum untuk menghasilkan fungsi gelombang dengan amplitudo yang mengkode stokastisitas musik. Dengan kata lain, mereka mengkodekan probabilitas nada tertentu mengikuti nada lain dalam satu nada. Pengukuran mendefinisikan catatan mana yang mengikuti yang lain.

Untuk menghasilkan respons, laptop di atas panggung merekam biola, membuat sirkuit quantum dan menyampaikannya ke laptop di cloud untuk diproses. Kemudian, setelah beberapa detik, pengukuran diambil dari cloud, dan respons musik masing-masing disintesis.

Yang menarik di sini adalah bahwa hanya 5 qubit dan beberapa baris kode Qiskit yang diperlukan perangkat lunak untuk mengkodekan aturan sekuensing musik. Jika saya menggunakan machine learning standar yang dijalankan pada komputer klasik, saya pasti memerlukan neural network buatan yang membutuhkan banyak komputasi untuk melakukan tugas yang sama.

Itu tidak berubah secara drastis. Proses komposisi saya terdiri dari berbagai tahap. Di satu ujung adalah tahap pemrograman komputer, bisa dikatakan, dan di ujung lainnya adalah rendering musik kreatif dari materi yang dihasilkan oleh komputer. Yang terakhir adalah yang paling saya nikmati, karena saat itulah saya mengubah data yang dihasilkan komputer menjadi musik yang sebenarnya. Komunitas teknologi musik sering menyebut praktik ini sebagai “pemetaan”—yaitu, memetakan data abstrak, atau representasi, ke dalam musik.

Karena itu, ketika saya bekerja dengan komputer quantum, saya pasti membutuhkan pergeseran pola pikir karena saya sedang melakukan riset bagaimana memanfaatkan mesin-mesin ini untuk menghasilkan bahan komposisi.

Saya beruntung dalam arti bahwa saya memiliki latar belakang lama dalam pemrograman komputer. Saya menikmati menulis kode. Namun, saya tahu ini tidak terjadi pada banyak musisi. Jadi, saya sedang dalam misi untuk memfasilitasi akses ke komputasi quantum bagi musisi. Baru-baru ini saya bergabung dengan Moth, sebuah perusahaan teknologi komputasi quantum yang baru dibentuk, untuk membangun perangkat lunak yang ramah pengguna untuk industri kreatif, dengan fokus pada musik.

Karya Iannis Xenakis sangat berpengaruh di tahun-tahun awal saya. Saya sudah memiliki gelar di bidang komputasi ketika saya kembali ke universitas untuk belajar musik secara lebih formal. Bukunya yang berjudul Formalized Music mengajarkan saya bagaimana memanfaatkan latar belakang saya di bidang komputasi untuk menggubah musik. Buku ini menguraikan pendekatan inovatifnya terhadap komposisi musik, menjelajahi teori kategori, proses stokastik, logika formal dan model geometris untuk menciptakan musik. Saya akan mengatakan bahwa memahami karya Xenakis adalah prasyarat untuk menjelajahi potensi komputer quantum untuk musik.

Komposer inspirasional lainnya yang bekerja dengan komputer di tahun-tahun formatif saya adalah Jean-Claude Risset, John Chowning, Laurie Spiegel dan Brian Eno. Namun, band Kraftwerk yang membuat saya terjun ke musik elektronik. Mereka mengintegrasikan teknologi, termasuk sequencer dan suara yang dihasilkan komputer, untuk menciptakan gaya musik elektronik mereka yang khas, yang masih menurut saya menarik hari ini.