Immagina di avere un disc jockey all'interno del tuo computer che abbina la musica riprodotta al tuo stato d'animo attuale. Secondo una nuova ricerca dell'Università del Texas ad Austin, l'apprendimento automatico può approssimare quell'esperienza creando playlist musicali ultra-personali che si adattano ai mutevoli stati d'animo di ciascun utente.

Maytal Saar-Tsechansky, professore di Informazione, Rischio, e Operations Management presso la McCombs School of Business, insieme a una coppia di ricercatori informatici dell'università, ha creato un "DJ personalizzato". Con il loro nuovo documento, "La musica giusta al momento giusto:playlist personalizzate adattive basate su modelli di sequenza, " pubblicato in MIS Trimestrale , il loro obiettivo è superare i servizi di musica in streaming creando playlist che cambiano in base ai cambiamenti nelle emozioni di ogni individuo.

"Sia che tu stia salendo in macchina dopo una lunga giornata di riunioni, o ti alzi dal letto la mattina del fine settimana, dovrebbe adattare le sue raccomandazioni ai tuoi mutevoli stati d'animo, " dice Saar-Tsechansky.

Il progetto è nato da un'idea di Elad Liebman, un dottorato di ricerca studente in informatica alla UT Austin che ha anche una laurea in composizione musicale. Il programma che lui, Saar-Tsechansky, e il professor Peter Stone di UT Computer Science ha progettato una serie di circuiti di feedback. Prova una canzone, l'ascoltatore lo valuta, e il programma tiene conto di tale valutazione nella scelta della canzone successiva. "Poi modifichi il modello di conseguenza, "dice Liebmann.

Il programma si adatta all'umore dell'ascoltatore, considerando non solo quali canzoni gli piaceranno, ma anche in quale ordine. Le canzoni sono organizzate in modo intelligente, portando ad un espressivo, Sequenza "da DJ", invece di un casuale, uno dal suono arbitrario.

Come un giocatore di scacchi, pianifica le sue mosse 10 canzoni avanti. Mentre una canzone sta suonando, genera decine di migliaia di possibili sequenze, e predice quale soddisferà di più l'ascoltatore. Serve la canzone successiva su quella playlist e mentre quella canzone è in riproduzione, crea e testa nuove sequenze.

Nell'apprendimento automatico, il meccanismo è noto come ricerca Monte Carlo, che ha ispirato il nome del programma:DJ-MC.

Il programma potrebbe essere adattato ad altri tipi di media, dalle notizie ai video.

"Gli algoritmi di apprendimento non hanno gusto, hanno solo dati, " Dice Liebman. "Puoi sostituire il set di dati con qualsiasi cosa, fintanto che le persone lo consumano in modo simile".

Saar-Tsechansky va oltre. "Può funzionare in ogni caso in cui stai consigliando cose agli umani, sperimentato in sequenza, "dice. "Potrebbe anche essere cibo."