Si el último avance en materia de IA logra evolucionar, la industria de la música podría dar un vuelco en todos los sentidos. Un trabajo recientemente publicado en la revista Frontiers informa que un algoritmo pudo predecir canciones exitosas con un 97 por ciento de precisión.
Dicho de otra forma, una sola IA convertida en el maná de cientos de programas televisivos que buscan talentos, ya sean efímeros o duraderos, pero todos con el mismo fin: una canción que genere muchos ingresos.
Para lograr llegar a ese 97% de precisión, los investigadores utilizaron la actividad neuronal de 33 personas encargadas de escuchar 24 canciones, todas ellas combinadas con modelos estadísticos y un programa de aprendizaje automático con el fin de predecir casi perfectamente cuál será un éxito y cuál fracasará. Según Paul Zak, profesor de la Universidad de Graduados de Claremont y autor principal del estudio:
Al aplicar el aprendizaje automático a los datos neurofisiológicos, pudimos identificar casi perfectamente las canciones exitosas. Que la actividad neuronal de 33 personas pueda predecir si millones de personas escucharon nuevas canciones es bastante sorprendente. Nunca antes se había demostrado nada parecido a esta precisión.
En el estudio, los participantes tenían entre 18 y 57 años. A todos se les colocaron sensores cardíacos PPG y de ritmo y escucharon 24 canciones lanzadas recientemente y seleccionadas por el personal en un servicio de streaming. Se determinó un “éxito” si la canción había recibido más de 700.000 reproducciones. Entre esta “playlist” había una variedad de géneros con 13 éxitos y 11 fracasos.
Tras el experimento auditivo, los voluntarios completaron una encuesta sobre las canciones, que incluía aspectos como si la canción era ofensiva, si la habían escuchado antes y si es probable que la recomienden a sus amigos.
Dicho esto, Zak recalca que en el trabajo la clave estaba en la respuesta neurofísica a las canciones. La captura de este pequeño conjunto de datos de los 33 participantes permitió el “neuropronóstico” para predecir las respuestas de toda la población a los éxitos y fracasos sin tener que probar primero mil oídos.
¿Resultado? Los datos se procesaron a través de un modelo estadístico lineal, y su tasa de éxito para predecir un acierto fue del 69 %. Sin embargo, y aquí viene la mejor parte, cuando también se aplicó el aprendizaje automático al conjunto de datos, la precisión se disparó hasta el 97,2 %.
A partir de aquí, se necesitarán más estudios, ya que su alcance tenía limitaciones, empezando por la amplitud de la elección de canciones y la selección de la audiencia, pero el futuro no tan lejano podría imaginarse con un algoritmo capaz de predecir el éxito de una canción o una película sin ni siquiera haber salido al mercado.