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L'informatique quantique rencontre la composition musicale

Découvrez comment les outils quantiques changent la création et la performance musicale.

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Ces dernières années, l'utilisation de l'informatique quantique a ouvert de nouvelles possibilités dans les domaines créatifs, surtout en musique. Un développement super excitant est le Variational Quantum Harmonizer (VQH), un outil qui combine l'informatique quantique avec la composition musicale. Cet article parle de comment le VQH fonctionne, de ses applications potentielles et de comment il peut transformer notre façon de penser la création musicale.

C'est quoi le Variational Quantum Harmonizer ?

Le Variational Quantum Harmonizer est une interface musicale conçue pour créer de la musique en utilisant un type spécial de problème mathématique appelé Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO). Le problème QUBO implique de trouver la meilleure configuration de variables pour minimiser une fonction de coût. Dans le cas du VQH, ça sert à créer des accords musicaux et d'autres sons.

L'algorithme de base derrière le VQH est le Variational Quantum Eigensolver (VQE). Cette méthode utilise une combinaison de calculs quantiques et classiques pour trouver les états d'énergie les plus bas d'un système. En termes simples, le VQE aide à déterminer le meilleur résultat musical en fonction des entrées fournies par l'utilisateur. En utilisant cet algorithme, le VQH traduit des solutions mathématiques en sons audibles, offrant une manière unique d'expérimenter la musique.

Les bases du QUBO

QUBO est une approche courante pour divers problèmes d'optimisation, souvent utilisée dans des domaines comme la logistique et l'apprentissage machine. Il s'agit de créer une expression mathématique qui inclut des composants linéaires et quadratiques. Chaque variable peut être soit 0 soit 1, représentant différentes options ou états.

Par exemple, dans le contexte de la musique, une "note" pourrait être représentée comme étant jouée (1) ou pas jouée (0). Le but est de trouver une combinaison de notes qui minimise la fonction de coût, définie par les paramètres de l'utilisateur.

Utiliser le VQH pour la composition musicale

En utilisant le VQH, l'utilisateur définit d'abord un ensemble de coefficients pour une matrice qui représente un problème QUBO. Ces coefficients déterminent comment différentes notes vont interagir entre elles. L'interface VQH utilise ensuite l'algorithme VQE pour optimiser ce problème, ce qui donne un résultat musical qui peut inclure des accords, des progressions ou d'autres éléments musicaux.

Créer des accords

Pour créer un accord avec le VQH, l'utilisateur peut concevoir un QUBO qui représente les notes désirées. Par exemple, si l'utilisateur veut un accord de Do majeur, il peut mettre en place un QUBO où des notes spécifiques, comme Do, Mi, et Sol, ont des coûts plus bas, tandis que d'autres notes ont des coûts plus élevés ou des pénalités. L'algorithme travaille alors à minimiser la fonction de coût, aboutissant à l'accord de Do majeur.

Progressions d'accords

Le VQH peut aussi gérer des séquences d'accords. En créant une série de matrices QUBO, l'utilisateur peut définir une progression d'accords, comme I-IV-V-I. Le VQH va résoudre chaque QUBO séquentiellement, utilisant le résultat d'un accord comme point de départ pour le suivant. Ça crée une transition fluide entre les accords, donnant un morceau musical plus dynamique.

Le rôle de l'informatique quantique

L'informatique quantique est un domaine en pleine évolution qui promet d'améliorer les capacités de l'informatique traditionnelle. Dans le cas du VQH, les ordinateurs quantiques travaillent main dans la main avec les ordinateurs classiques pour résoudre des problèmes complexes d'optimisation en composition musicale.

L'algorithme VQE utilise des bits quantiques, ou qubits, qui peuvent exister dans plusieurs états à la fois, permettant un traitement plus efficace. Cette capacité permet d'explorer divers états et configurations musicales, contribuant finalement à des paysages sonores plus riches et plus complexes.

Sonification : transformer des données en son

La sonification est le processus de traduction de données en son. Dans le cadre du VQH, la sonification se produit à différentes étapes du processus d'optimisation VQE. Chaque itération de l'algorithme produit un vecteur d'état, qui contient des informations sur la configuration actuelle du système. En associant ces vecteurs d'état à des éléments musicaux spécifiques, le VQH génère des sons qui représentent le processus mathématique sous-jacent de l'optimisation.

Sonification du vecteur d'état

Le vecteur d'état peut être pensé comme une collection de qubits, chacun représentant une note. Au fur et à mesure que l'algorithme VQE itère, il échantillonne le vecteur d'état et convertit l'état de chaque qubit en notes audibles. Ça veut dire que plusieurs combinaisons de qubits peuvent produire le même accord, permettant une riche variété de sons.

En analysant les probabilités de chaque qubit étant dans un certain état, le système peut aussi ajuster la "force" de chaque note dans l'accord. Ça ajoute une autre couche de complexité et d'expressivité à la musique résultante.

Visualisation du processus

Grâce à la visualisation, les utilisateurs peuvent suivre comment le processus d'optimisation se déroule à chaque itération. En observant comment le vecteur d'état évolue, on peut comprendre comment le système navigue vers la solution optimale. Cette transparence améliore non seulement l'expérience artistique mais offre aussi un aperçu du fonctionnement des algorithmes quantiques.

Interaction en temps réel et performance

Un des aspects les plus excitants du VQH est son potentiel pour la performance en direct. Les musiciens peuvent interagir avec l'interface VQH en temps réel, ajustant les paramètres et influençant le résultat musical sur le moment. Ça ouvre de nouvelles voies pour l'improvisation et l'expression créative.

Interface utilisateur

L'interface VQH peut être accessible via un outil en ligne de commande, permettant aux utilisateurs de lancer des simulations et de spécifier divers paramètres pour l'algorithme VQE. Les utilisateurs peuvent modifier les matrices QUBO, définir le nombre d'itérations et choisir des optimisateurs classiques pour guider le processus d'optimisation.

Live Coding

Le concept de live coding ajoute un élément de spontanéité supplémentaire aux performances VQH. Dans cette approche, les artistes peuvent changer le code et les paramètres pendant un set en direct, entraînant des changements immédiats dans la musique produite. Cette forme d'interaction rend l'expérience très captivante et dynamique, tant pour les performers que pour le public.

Différentes stratégies de mapping

Au-delà de la simple sonification, diverses stratégies de mapping peuvent être employées pour améliorer le résultat musical. Chaque technique de mapping peut conduire à des résultats sonores différents, permettant une plus large gamme d'expression musicale.

Synthèse additive

Une technique de mapping courante est la synthèse additive, où différents qubits sont traités comme des oscillateurs individuels. Chaque oscillateur a sa propre fréquence, qui correspond à une note. Les amplitudes de ces oscillateurs sont ensuite modulées en fonction du vecteur d'état, donnant un son riche et superposé.

Approche inharmonique

Une autre technique intéressante consiste à moduler les fréquences plutôt que les amplitudes. Ça peut créer des effets musicaux uniques en introduisant des inharmonicités dans le son. En explorant ces variations, les musiciens peuvent obtenir des paysages sonores dynamiques et évolutifs.

Synthèse soustractive

La synthèse soustractive prend une approche différente en utilisant du bruit qui est filtré à travers des filtres passe-bande étroits. Les filtres peuvent être contrôlés par les valeurs d'attente de l'algorithme VQE, modifiant le timbre et le caractère du son produit.

Conclusion

Le Variational Quantum Harmonizer représente une intersection révolutionnaire entre l'informatique quantique et la composition musicale. En tirant parti de la puissance des algorithmes quantiques, les musiciens peuvent explorer de nouvelles avenues créatives, produisant des paysages sonores complexes qui étaient auparavant inaccessibles.

Grâce aux performances en direct, à l'interaction en temps réel et à diverses stratégies de mapping, le VQH propose une manière innovante pour les artistes de s'engager avec leur art. À mesure que l'informatique quantique continue d'évoluer, elle promet d'enrichir encore plus le monde de la musique, inspirant artistes et auditeurs à embrasser le potentiel de cette technologie émergente.

Source originale

Titre: Variational Quantum Harmonizer: Generating Chord Progressions and Other Sonification Methods with the VQE Algorithm

Résumé: This work investigates a case study of using physical-based sonification of Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problems, optimized by the Variational Quantum Eigensolver (VQE) algorithm. The VQE approximates the solution of the problem by using an iterative loop between the quantum computer and a classical optimization routine. This work explores the intermediary statevectors found in each VQE iteration as the means of sonifying the optimization process itself. The implementation was realised in the form of a musical interface prototype named Variational Quantum Harmonizer (VQH), providing potential design strategies for musical applications, focusing on chords, chord progressions, and arpeggios. The VQH can be used both to enhance data visualization or to create artistic pieces. The methodology is also relevant in terms of how an artist would gain intuition towards achieving a desired musical sound by carefully designing QUBO cost functions. Flexible mapping strategies could supply a broad portfolio of sounds for QUBO and quantum-inspired musical compositions, as demonstrated in a case study composition, "Dependent Origination" by Peter Thomas and Paulo Itaborai.

Auteurs: Paulo Vitor Itaboraí, Tim Schwägerl, María Aguado Yáñez, Arianna Crippa, Karl Jansen, Eduardo Reck Miranda, Peter Thomas

Dernière mise à jour: 2023-09-21 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.12254

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.12254

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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