爱德华多·雷克·米兰达 (Eduardo Reck Miranda) 的音乐作品 Qubism 采用小提琴、中提琴、大提琴、长笛、长号、马林巴琴和量子计算。
这位受过古典训练的作曲家和英国普利茅斯大学计算机音乐教授整合了停顿在他的乐谱中，运行他训练的人工智能模型的量子计算机可以实时响应其中一种乐器，即小提琴，以及合成的萨克斯管和打击乐。结果是未来主义的即兴创作，每次演奏乐曲时听起来都不同。
这首室内管弦乐和电子声音的作品出现在米兰达即将推出的新专辑中，也称为 Qubism。他使用量子计算在其上创作了所有作品，以展示新兴技术作为一种工具的潜力，可以解锁创作和体验音乐的新领域。
我相信这是第一张使用人工智能和量子计算创作的专辑技术，米兰达说。米兰达表示，电子音乐厂牌 51beats 将于 10 月 25 日发布流媒体和下载版本（售价 7.5 美元，约合 8.25 美元），其中黑胶唱片版本将在特定活动中提供不同曲目，因为购买黑胶唱片很时尚。
有时，三首曲子《Qubism》会以一种尖锐、不和谐的紧迫感跳动，有时，声音会软化和拉长，然后突然、异想天开地被一种令人毛骨悚然、超凡脱俗的序列所刺穿，唤起幻象。外星人登上宇宙飞船。下面，您可以听到 Qubism 的第二乐章，该乐章仅出现在专辑的黑胶唱片版本中。4点15分，小提琴演奏独奏。量子计算机聆听该片段，并在 4:33 处以持续到 5:23 的萨克斯管声音进行响应。
去年，具有前瞻性的伦敦小交响乐团在英国舞台上表演 Qubism 时，是在近 3,500 英里外纽约州约克敦高地 IBM 研发部门全球总部的一台量子计算机的帮助下完成的。
为了执行非凡的计算，量子计算机需要放置在大型冷却设备内，以防止它们过热。因此，IBM 的机器无法轻松地跨越各大洲运输来与 Qubism 小提琴家即兴演奏。但它提供了米兰达无法从普利茅斯计算机音乐研究中心的任何计算机获得的计算复杂性。
这种事情对于我们拥有的传统人工智能来说是不可能的，因为你需要大量的能力，而且你机器需要很多时间来处理输入的信息，米兰达坐在 Stochastic Labs 的电脑显示器前说道。Stochastic Labs 是位于加州伯克利的创意科学家和工程师的孵化器，米兰达八月份就在那里度过了.
目前，我正在依靠这些新兴的具有数百个量子位的大型量子计算机来开发一个系统，与整个管弦乐队和数十种乐器（而不仅仅是小提琴）进行现场互动，米兰达补充道。量子计算机使用量子位作为信息的基本单位，而不是标准计算机中的位。
量子计算利用量子力学（研究粒子在原子和亚原子水平上的行为）从根本上处理信息。甚至比最强大的经典计算机也不同。事实证明，量子计算机可以解决某些复杂问题，例如药物发现，其速度比普通计算机快得多。2019 年，谷歌声称其 Sycamore 量子处理器在短短 200 秒内完成了一项神秘的数字生成任务，而传统计算机需要 10,000 年才能完成。
除了在普利茅斯大学的职务外，米兰达还担任 Moth Quantum 的科学顾问，这是一家总部位于伦敦的初创公司，旨在架起量子技术与艺术、游戏和音乐创意实践世界的桥梁。
Moth Quantum 联合创始人兼首席执行官 Ferdi Tomassini 在接受采访时表示，他对自己创作的音乐的思考方式非常独特。艺术家总是充当尝试新技术的第一个实验者。
在 Stochastic，Miranda 展示了他如何使用测试版他计划使用一种新的飞蛾量子工具来创作一件作品，并将其称为“正趋光性”，以向飞蛾致敬（正趋光性意味着对光做出反应的运动，这是飞蛾中看到的一种行为）。该工具名为 Actias Synth，是一款支持量子位的软件声音合成器，可让音乐家与真正的量子处理交互以创建新的音频。
Miranda 与 Actias 合作，戴着在他的普利茅斯实验室设计的定制手套，该手套可翻译手部动作将手势转化为控制参数，通过操纵量子位（在屏幕上可视化为球体）来不断改变声音。他使用该工具创作了下面的迷幻作品《旋转量子比特》。
今年晚些时候，Moth Quantum 计划发布一个开放的- 源工具包，使音乐家能够创建由量子计算支持的音频效果插件。该公司汇集了科学家、企业家和创意人士，成立于 2022 年，并于今年年初走出隐秘模式。
我们相信量子将引发一场变革性的知识和文化运动，这家初创公司在一份声明中表示。
量子计算有望实现从转变金融和制造业到减少气候变化造成的损害等一切。尽管该技术尚未完全实现其众多承诺，但该技术已经引起了人们的巨大兴趣，截至 6 月，全球投资额已达 550 亿美元。
在未来五年内，它将更加全面地集成到各个领域。“很多事情，”托马西尼说。在加入 Moth Quantum 之前，Ferdi 曾在量子计算公司 Quantinuum 工作，该公司于 2021 年由 Cambridge Quantum 和 Honeywell Quantum Solutions 合并而成。
人工智能，当然，它已经渗透到艺术领域，视觉艺术家和音乐家正在尝试使用生成式人工智能工具，这些工具可以被提示立即生成图像、视频或歌曲。这些产品通常依赖于在大量现有材料上训练的数据集，这种方法引起了一些艺术家的焦虑，他们担心自己的作品在没有信用或补偿的情况下被吸走。
米兰达说，他和飞蛾团队正在寻找一种不同的人工智能模型，该模型不会梳理大型数据集来生成模仿作品，而是依赖于更有针对性的方法。
以 Qubism 为例，该系统对小提琴产生了音乐响应仅通过聆听他为乐器创作的特定部分。
我对对创作者而言更加个性化的系统感兴趣，这些系统适应特定音乐家的工作方式，并作为合作伙伴与他们互动在创作过程中，米兰达说。因此，我们不需要用大量的数据来训练它们，而只需要用重要的数据来训练它们。