Sistemas Multi-Agentes e Computação Musical

Pedro FerreiraIME-USP

Sistemas Multi-Agentes e Computação Musical

1. Programação Genética– 1.1. O paradigma– 1.2. Programação Genética x Computação

Musical 2. Vida Artificial

– 2.1. Vida Artificial?– 2.2. Vida Artificial e Computação Musical

3. Living Melodies

1. Programação Genética

1.1. O paradigma

Evolução de Programas Cromossomos Digitais Reprodução

– Genetic Recombination– Mutation

Seleção– Fitness-Proportionate Selection– Tournament Selection

Regressão Simbólica com Programação Genética– http://alphard.ethz.ch/gerber/approx/default.html

1.2. Programação Genética e Computação Musical (1)

Seleção: o quão um cromossomo é bom?– Human Critics– Rule-Base Critics– Learning-Based Critics– Coevolving Music Creators and Critics

A Seleção é o maior problema em programar arte com GP (ou PG ).

1.2. Programação Genética e Computação Musical (2)

Alguns Sistemas de composição com GP:– Occam (Bruce Jacob)– GenJam (Al Biles)

2. Vida Artificial

2.1. Vida Artificial?

Automatos Celulares– Conway’s Game of Life

Logo StarLogo NetLogo Tierra (Tom Ray) Firefly Sanctuary Living Melodies (Palle Dahlstedt e Mats

G.Nordahl)

Vida Artificial e Computação Musical

Frankensteinian Methods for Evolutionary Music Composition

Living Melodies Eden

Eden

3. Living Melodies

3. Living Melodies

3. Living Melodies– 3.1. O sistema– 3.2. Representação Genética– 3.3. Dinâmica– 3.4. Reprodução– 3.5. Mapeamento Sonoro– 3.6. Resultados

3.1. O Sistema

Co-evolução Mating calls Não interativo Only my mom loves

3.2. Representação Genética

Genoma sonoro– N ≤ 10 notas preferidas– Repetições são permitidas– Espécie

Genoma procedural– Merece um slide

Genoma Procedural (1)

Determina o comportamento da criatura Genes:

– WALK, TURN, REST, SING, LOOP,IF– sintaticamente representados por W,{T-,T+,Ts},R,S,

L{loop-count}{ninstructions},{< | = | >}{sensor}{sensor | constant}{ninstructions}

Sensores e propriedades: – Sensores a [b,c]: espécie da criatura situada na direção right-

forward [frontal,left-forward]– Sensores d,e: intensidade e direção do som nas coordenadas

atuais– Propriedades g,h: idade e direção da criatura– Numerais 00..99: os respectivos números

Genoma Procedural (2)

Exemplos:– <d0103– =fh01– WWSRTsWW– WT-L0401S

3.3. Dinâmica

Espaço e movimento Condições de fronteira Idade,pontos de vida, alimento e morte Conservação de energia Som: propagação e sustentação Listening pleasure: ((L – P + 1) / L)2

Consumo de energia (cost-of-time, cost-of-mating, cost-of-sing)

3.4. Reprodução

Restrições:– Proximidade– Energia– Idade– Exercício– Felicidade

Nova criatura:– Disposição espacial– Cross-over

3.5. Mapeamento Sonoro

Mapeamento absoluto– C#-C acima do C central (piano)– Pavarotti isn’t here

Mapeamento de intervalos– Intervalos locais– Intervalos globais

Saída MIDI (som de piano)

3.6. Resultados

Referências

Palle Dahlstedt and Mats G. Nordahl, Living Melodies: Coevolution of Sonic Communication in Leonardo Vol. 34, Issue 3 - June 2001, pp. 243 – 248.

McCormack, J. 2001, Eden: An Evolutionary Sonic Ecosystem in Kelemen, J. & P. Sosík (eds), Advances in Artificial Life, 6th European Conference, ECAL 2001, Springer, Prague, Czech Republic, pp. 133-142. http://www.csse.monash.edu.au/~jonmc/projects/eden/eden.html

Werner, G.M. & Todd, P.M. (1998) Frankensteinian Methods for Evolutionary Music Composition, Musical Networks: Parallel distributed perception and performance. Cambridge, MA: MIT Press/Bradford Books