イギリスを拠点とするスタートアップのMothとエレクトロニックアーティストのILĀが協力し、量子コンピュータを利用した生成AIで作られた世界初の商用音楽トラックRECURSEを制作しました。このトラックは、Mothのアーキオプラットフォームを使用して開発され、量子機械学習（特に量子リザバーコンピューティング：QRC）とアーティストが提供した入力を組み合わせて、ベース、シンセ、ドラムなどの音楽要素を生成しています。最終的なシーケンスはIQM Quantum Computersのハードウェアで処理され、従来型と量子型の手法を組み合わせたハイブリッドワークフローを実現しています。
大規模なデータセットのスクレイピングに依存する標準的なAIモデルとは異なり、アーキオはアーティストが直接提供する小規模で厳選されたデータセットを使用し、創造的なコントロールを向上させ、独創性と著作権を保護します。ILĀはAbletonのプラグインを通じてカスタム生成モデルを訓練し、アーキオを使用してMIDIシーケンスを生成し、最終的なアレンジメントとプロダクションの完全なコントロールを維持しました。このモデルは実際の量子ハードウェアとの統合によって強化され、ダイナミックで複製不可能な音楽出力を実現しました。
RECURSEプロジェクトは、実用的な消費者向け量子創造ツールの一つのマイルストーンを示すものであり、量子コンピューティングがアーティストを置き換えるのではなく、支援することができることを実証することを目指しています。Mothは、Q2C（quantum-to-customer：量子から消費者へ）技術のパイオニアとしての地位を確立し、将来的にはアーキオをゲーム、アート、没入型メディアなどの分野に拡張することを目指しています。
このトラックは現在、主要なプラットフォームすべてでストリーミング配信されています。
背景
量子リザバーコンピューティング（QRC）は、量子機械学習の一種です。通常の量子コンピュータが複雑な演算を行うのに対し、QRCは「リザバー」と呼ばれる固定された量子回路にデータを入力し、その出力パターンを分析することで処理を行います。この手法は、学習に必要な計算コストを抑えつつ、既存の古典コンピュータと組み合わせることで実用的な性能を発揮できる特徴があります。
また、ハイブリッドワークフローとは、従来型の古典コンピュータと量子コンピュータの両方の利点を組み合わせた処理手法です。今回のプロジェクトでは、最終的なシーケンス処理をIQM Quantum Computersの量子ハードウェアで行い、それ以外の工程は従来の技術で賄うことで、量子技術の特性を活かした音楽生成を実現しています。
さらに、MIDIシーケンスとは、楽器の音の高さや長さ、強さなどの演奏情報をデジタルデータとして記録した形式です。アーティストがAbletonなどのソフトウェアを通じてカスタムモデルを訓練し、このMIDIデータとして音楽要素を生成することで、最終的なアレンジメントやプロダクションにおける細かなコントロールを維持することが可能になります。
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2025年5月6日
