Shimon Marimba-Roboter: KI mit Deep Learning komponiert eigene Musik

Das Georgia Tech Center for Music Technology hat bereits einige erstaunliche Leistungen bei der Kombination von Robotern, Musik und künstlicher Intelligenz (KI) hervorgebracht. Der aktuelle Meilenstein heißt Shimon, auch Deep Shimon genannt. Der Roboter Shimon hat vermittels Deep Learning rund 5.000 Musikstücke analysiert und wurde mit weiterer Musiktheorie und entsprechender Praxis gefüttert. Durch die Vernetzung dieses Wissens und Könnens schafft der vierarmige Marimba-Bot Shimon nun eigene Stücke oder vervollständigt unvollständige Kompositionen.

Dreiarmige Schlagzeuger und Musik spielende Roboter

Deep Shimon, wie der Roboter vor allem in Titeln von YouTube-Videos genannt wird, ist nur ein Teil der großen KI-Forschung am Georgia Tech Center for Music Technology. Im Bereich der Kybernetik wurde auch schon ein Arm für Schlagzeuger geschaffen, die nur einen „echten“ Arm haben. Für noch versierteres Spielen gab es sogar einen dritten kybernetischen Arm als zusätzliche Trommler-Prothese.

Vollkommen eigenständig agiert nun aber seit 2017 Shimon der Roboter. Mit insgesamt vier Armen setzt er sein digitales Wissen an einer Marimba um. Er kann auch gemeinsam mit Menschen und theoretisch mit anderen Robotern spielen sowie Aufgaben wie „vervollständige dieses Musikstück“ erfüllen:

Lesenswert: Ausführlicher Artikel zum Bot (Englisch)

Deep Shimon: Was ist Deep Learning?

Der zusätzliche Name von Shimon, dem musikalischen Roboter, kommt von dem Begriff Deep Learning. Dieses tiefgehende Lernen ist etwas, das Lebewesen mit einem bestimmten neuronalen Fassungs- und Verarbeitungsvermögen eigen ist.

Künstliche Intelligenzen nutzen das Verfahren, indem sie eingespeiste Informationen verknüpfen, Verbindungen erkennen oder schaffen und dann die Erkenntnisse nutzen, um Neues zu kreieren oder mit der Umwelt zu agieren. Musikalische Muster, Regeln und Abläufe werden dann im Fall von Deep Shimon genutzt, um neue Musik zu schaffen. Das Wissen des MIT zum Thema gibt’s hier.

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