O objetivo do estudante Vinicius Grando Eller, do curso de Engenharia de Computação, é criar um modelo funcional para avaliar padrões sonoros e produzir melodias de forma automatizada

 

Tiago Cordeiro

 

Qual a relação entre música e ciências exatas? “A música é uma manifestação de criatividade e de beleza, atributos que parecem diferir muito da frieza que se associa à lógica, à matemática e à programação de computadores”, diz Fábio Ayres, professor adjunto do Insper, envolvido no desenvolvimento dos cursos de Engenharia. Mas essa dicotomia, afirma, é falsa.

“Existe muita beleza em padrões lógicos e matemáticos”, diz o docente, citando o acadêmico americano Douglas Hofstadter, que, em seu livro Godel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, constrói um paralelo entre a obra musical de Bach, as gravuras autorreferenciadas de Maurice Escher e o trabalho seminal do matemático Kurt Gödel , com o celebrado teorema da incompletude. “A estrutura matemática presente na obra de Bach não a diminui em beleza. Talvez seja o contrário”, diz Ayres. Contudo, seria possível ensinar o computador a produzir uma bela composição?

No início deste ano, um aluno do professor Ayres enviou um e-mail sugerindo desenvolver um projeto de pesquisa para responder à pergunta. A mensagem partiu de Vinicius Grando Eller, aluno do curso de Engenharia de Computação. “Na verdade, o professor estava procurando por alunos do sétimo semestre interessados em desenvolver um projeto específico. Eu não era do sétimo semestre, nem queria participar daquele projeto, mas mandei um e-mail despretensioso dizendo que tinha interesse em outra iniciativa”. Vinicius queria criar música utilizando deep learning, uma subárea de machine learning voltada à análise aprofundada de dados.

O estudante ouve música o tempo todo. “Sou muito eclético em termos de estilos, mas, para estudar, ouço lo-fi, que me ajuda a me concentrar”, conta ele. A resposta do professor surpreendeu o aluno. “Ele não só me contatou, como disse que via ali uma possibilidade de desenvolver uma proposta de iniciação científica.” Depois de várias semanas de conversas, Vinicius, que pensava no projeto apenas como um passatempo para as férias, se viu diante de uma iniciativa muito mais ambiciosa.

“Inicialmente, o aluno desejava compor músicas elaboradas no estilo lo-fi. Propus a ele que, como ponto de partida, fizéssemos o desenvolvimento de um algoritmo para compor melodias mais simples, e que serviria de ponto de partida para a pesquisa e como contexto de estudo para que ele se desenvolvesse em machine learning”, descreve o professor Ayres.

“Vamos aplicar ciência de dados para avaliar padrões sonoros e produzir melodias de forma automatizada”, relata o estudante. “Seria útil para quem não tem conhecimento musical, mas também para profissionais da área que se veem com dificuldade para desenvolver uma canção.”

 

Redes neurais artificiais

Nascido em Tietê (SP), a 145 quilômetros da capital paulista, e medalhista de prata na XX Olimpíada de Astronomia e Astronáutica, promovida pela Sociedade Astronômica Brasileira (SAB) em 2017, Vinicius se mudou para São Paulo para iniciar a graduação em Engenharia Mecânica no Insper.

Dentro da instituição, percebeu que seu caminho passava por outro curso. “A base curricular da escola me ajudou a entender melhor meu perfil e meus objetivos. Depois de cumprir um ciclo básico da Engenharia, em dois semestres, pedi transferência de curso”, relembra ele, que hoje tem 19 anos e está no 4º semestre da nova graduação. “Não me imaginava desenvolvendo um projeto tão ambicioso logo no início da minha formação. Mas o professor acreditou na minha iniciativa.”

O trabalho se baseia no conceito de redes neurais artificiais. Como o aluno explica, na descrição de seu projeto, elas são “o coração de modelos de redes neurais profundas (deep learning), que hoje são utilizados com sucesso em diversas tarefas complexas, como análise de imagens, entendimento de texto e agentes autônomos”.

É possível aplicar esse conhecimento à música, afirma o estudante. “A análise e geração de músicas usando técnicas de deep learning é uma área de crescente proeminência. Busca-se, pela aplicação de redes neurais profundas, entender e reproduzir melodias, escalas harmônicas e as associações entre a parte falada e tocada de uma música.”

Já existem diferentes modelos de geração de música com redes neurais, sem que um modelo tenha se estabelecido como padrão. O aluno considera que o caminho mais promissor está no uso de autoencoders, estratégias semissupervisionadas que constroem tarefas de aprendizado supervisionado a partir de dados não rotulados.

“Este projeto tem como objetivo realizar uma análise do funcionamento de modelos autoencoders, conjuntamente de um entendimento de representações de dados musicais, com o objetivo de criar um modelo funcional que gere músicas artificiais similares a composições convencionais”, ele resume na descrição.

 

Resultado promissor

No atual estágio do projeto, Vinicius está trabalhando com base em músicas utilizadas em videogames. “É um conteúdo disponível na internet, com uma base gigantesca de dados sobre os quais podemos trabalhar. O computador vai ouvir as músicas já criadas, identificar padrões e buscar reproduzir algo inédito”, diz o estudante.

No início de novembro, surgiu uma primeira melodia inteiramente desenvolvida pelo programa. O resultado é promissor, diz Vinicius. “Vamos testar outros estilos musicais. No futuro, podemos implementar uma interface que permita a qualquer pessoa utilizar o modelo para criar suas próprias canções.”

O professor Fábio Ayres também considera promissores os primeiros resultados. “A pesquisa do aluno se encontra em um estágio interessante, em que as primeiras composições musicais estão surgindo. Vamos em seguida nos aprofundar em técnicas mais avançadas e que gerem músicas cada vez mais interessantes”, afirma.