Google ने बनाया पहला AI-संचालित Doodle, जानिए क्यों बनाया गया है ये खास Doodle
Google ने आज अपना पहला AI-संचालित डूडल बनाया है जो इतिहास के सबसे प्रभावशाली रचनाकारों में से एक, जोहान सेबेस्टियन बाख (Johann Sebastian Bach) का जन्मदिन के मौके को सेलिब्रेट करता है.
नई दिल्ली:
क्या आप भी एक ऐसी संगीत रचना बनाने का सपना देखते हैं जिसे सदियों तक याद रखा जाए लेकिन आपको कोई म्यूजिकल इंस्ट्रूमेंट बजाना भी नहीं आता. खैर ये तो आपकी बात है. आइये जानते हैं कि गूगल ने आज किस इवेंट पर एक खास डूडल डेडिकेट किया है. Google ने आज अपना पहला AI-संचालित डूडल बनाया है जो इतिहास के सबसे प्रभावशाली रचनाकारों में से एक, जोहान सेबेस्टियन बाख (Johann Sebastian Bach) का जन्मदिन के मौके को सेलिब्रेट करता है.
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शुक्र है कि अब हमारे पास तकनीक है कि एक राग में भी सबसे यादृच्छिक नोट बदल सकते हैं जो एक ऑर्केस्ट्रा प्रदर्शन के योग्य हो सकता है. कम से कम यदि आप बाख को Google की आगामी डूडल श्रद्धांजलि का उपयोग करते हैं, जो न केवल संगीतकार के 334 वें जन्मदिन को चिह्नित करता है, बल्कि यह एआई-संचालित इंटरैक्टिव अनुभव भी है.
कल हमेशा सादगी के साथ होता है. आप कुछ नोट नीचे रख देते हैं, चाहे वह बेतरतीब ढंग से या आपके संग्रह से प्रेरित हो, एक बटन पर क्लिक करें और डूडल के लिए 'सामंजस्य' करने की प्रतीक्षा करें और इसे चार-आवाज़ वाले टुकड़े में बदल दें, जो बाख के संगीत हस्ताक्षर की पहचान है. बेशक, जादू से कुछ नहीं होता है, लेकिन पीछे की तकनीक ज्यादातर लोगों के लिए हो सकती है.
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डूडल को पावर करना मशीन लर्निंग है, जो संक्षेप में, हजारों डेटा सैंपल न होने पर, सैकड़ों का विश्लेषण करके अपने दम पर नियम सीखने की कोशिश करता है. बाख का संगीत इस तरह के सीखने के लिए लगभग सही मेल है क्योंकि वे कुछ संक्षिप्त नियमों और संरचनाओं का पालन करते हैं. उनके अधिकांश कार्यों में चार स्वर शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक अपनी धुन के साथ है, जो एक साथ एक हार्मोनिक प्रगति बनाता है.
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इस विशेष परियोजना के लिए, डूडल टीम ने कला शैली और इंटरफ़ेस बनाया, लेकिन अनुभव के दिमाग के लिए अन्य Google टीमों से भी मदद मांगी. Google मैजेंटा टीम, जो संगीत और कला के लिए AI और मशीन लर्निंग को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करती है, ने एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाया जिसे 306 Bach chorale harmonifications खिलाया गया. Google PAIR (People + AI Research) ने तब Google के TensorFlow.js का उपयोग किया, जो AI को दूरस्थ सर्वर पर अपलोड करने के बजाय सीधे वेब ब्राउज़र पर चलाने की अनुमति देता है.
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