Când Brian Foo, artist vizual și programator, își lansa, în 2015, proiectul Data-Driven DJ, acesta se vroia a fi locul pentru „o serie de experimente muzicale care să combine date, algoritmi și sunete împrumutate”.

Ca om care se ocupa de digitalizarea materialelor pentru New York Public Library și, ulterior, pentru American Museum of Natural History, Foo avea acces la seturi întregi de date, care i-au livrat o idee: ce-ar fi dacă, dincolo de spectrul vizual, aceste date ar avea și o reprezentare sonoră? Așa au apărut piese muzicale care depășeau expresia brută a datelor: în „Two Trains” se putea asculta inegalitatea veniturilor în New York, prin utilizarea în procesul de producție a datelor provenite de pe traseul unei linii de metrou care trecea și prin Brooklyn, și prin Mahnattan, și prin Bronx; în „Air Play” − calitatea aerului din Beijing, „compusă” prin utilizarea datelor generate de măsurarea acesteia pe o perioadă de trei ani.

Metoda aceasta se numește sonificare și poate fi conturată, pe scurt, ca întâmplându-se atunci când numerele sunt transformate în note muzicale, volum, ritm etc. Dar experimentele lui Brian Foo au fost precedate de diverse alte încercări în domeniul științei.

Una dintre primele s-a numit Contorul Geiger-Müller, faimosul instrument inventat de oamenii de știință germani Hans Geiger și Walther Müller care, în esență, reproduce o formulă simplă de sonificare: numărul și intensitatea efectelor sonore ale contorului cresc pe măsură ce nivelul radiațiilor detectate de acesta crește și el.

La începutul anilor ‘90, decada care aducea un progres fundamental în computație, se înființa International Community for Auditory Display (ICAD), un forum de cercetare dedicat sunetului ca reprezentare a informației, care a avut contribuții importante în construirea contextului de utilizarea a sonificării datelor în situații concrete, de la probleme legate de misiuni spațiale la cele medicale uzuale.

Într-un studiu din anul 1996, John Flowers, Kimberly Turnage și Dion Buhman demonstrau faptul că oamenii pot la fel de bine interpreta un set de date vizuale „ascultându-l”. Dar dincolo de latura practică a metodei, reprezentată de aceste cercetări venite din interiorul cercurilor științifice, Brian Foo avea meritul de a introduce în ecuație o variabilă care apare rareori în metodologia cercetărilor științifice: perspectiva artistică.

Cea pe care a folosit-o și Markus J. Buehler, șef de catedră la Massachusetts Institute of Technology (MIT), muzician și specialist în proiectarea proteinelor prin modele AI, atunci când a „compus” o reprezentare muzicală a secvenței aminoacidice și a structurii proteinei spike a noului coronavirus.

Într-un interviu acordat la începutul lunii aprilie platformei MIT News, Buehler conchidea: „Ne putem gândi la muzică precum la reflexia algoritmică a unei structuri. Variațiunile Goldberg ale lui Bach, de exemplu, sunt o realizare briliantă a contrapunctului, un principiu pe care, de altfel, îl întâlnim și la proteine. Putem auzi acum această «operă» așa cum natura însăși a compus-o și să o comparăm cu ceea ce «vede» propria imaginație. Sau să ne folosim de inteligența artificială pentru a vorbi limbajul proiectării proteinelor și să ne imaginăm structuri cu totul și cu totul noi. Credem că analiza sunetului și a muzicii ne poate ajuta să înțelegem mai bine lumea materială. La urma urmei, expresia artistică este un model al lumii din noi și din jurul nostru”.

Mai jos, puteți asculta cele aproape două ore ale noii opere create de Markus J. Buehler, Viral Counterpoint of the Coronavirus Spike Protein (2019-nCoV):