As tecnologias de inteligência artificial já intrigaram bastante as maiores gravadoras, mas isso, é claro, não se limita a isso: cientistas da Claremont-Gradwaite University (EUA) treinaram IA para prever possíveis sucessos musicais.
Fonte da imagem: Bernd Everding / pixabay.com
Ao treinar o sistema, os cientistas registraram a atividade neural de 33 voluntários com idades entre 18 e 57 anos, aos quais foi pedido que ouvissem 24 composições musicais selecionadas pelo serviço de streaming – os dados obtidos durante o experimento foram processados usando um modelo estatístico e algoritmos de IA. Eram canções de vários gêneros, e a seleção incluiu 13 sucessos e 11 canções “fracassadas”. O status de hit foi dado a uma música que teve mais de 700.000 streams na plataforma. Depois de ouvir, os participantes preencheram questionários sobre o material que ouviram – os organizadores se interessaram em saber se achavam essas composições ofensivas, se já as tinham ouvido antes e poderiam recomendá-las a amigos.
Mas o elemento-chave do estudo foi a resposta psicofísica natural dos ouvintes às músicas: uma amostra de 33 participantes e 24 músicas foi suficiente para que a precisão da previsão fosse alta o suficiente. Com base nos resultados obtidos pelo modelo estatístico linear, a probabilidade de sucesso na identificação de um possível acerto foi de 69%, e o algoritmo AI retornou um resultado com probabilidade de 97,2%. Posteriormente, a tarefa foi complicada, mas após apenas um minuto de escuta, a precisão das previsões da IA foi de 82%.
Essa tecnologia ajudará os serviços de streaming a identificar rapidamente quais novas músicas têm chance de se tornar populares. Mas os autores do estudo acreditam que a metodologia que propuseram pode não se limitar apenas à indústria da música – pode ser estendida a toda a indústria do entretenimento, incluindo cinema e televisão.