IA aprende a identificar la 'huella artística' de músicos de jazz

Un equipo de investigadores publicó en la revista Nature un estudio que emplea técnicas de aprendizaje automático para identificar y clasificar las huellas artísticas de músicos de jazz. El sistema analiza patrones en las improvisaciones para distinguir el estilo único de cada intérprete, de manera similar a como la biometría reconoce rasgos físicos.

El modelo fue entrenado con grabaciones de destacados exponentes del género, extrayendo variables como el fraseo, la elección de notas, el ritmo y la dinámica. Según los autores, el sistema logró atribuir correctamente las interpretaciones a sus creadores con un nivel de precisión significativamente superior al azar, lo que abre nuevas posibilidades en la musicología computacional.

Los investigadores señalan que esta herramienta podría aplicarse para estudiar la evolución del estilo de un artista a lo largo de su carrera, detectar influencias entre músicos o incluso autenticar grabaciones históricas cuya autoría esté en disputa. La metodología también podría adaptarse a otros géneros musicales con tradición improvisatoria.

El trabajo representa un avance en la intersección entre inteligencia artificial y humanidades digitales, y plantea preguntas sobre la naturaleza de la creatividad artística y en qué medida puede ser cuantificada y reproducida por algoritmos.