数年前、素粒子物理学者の Lily Asquith は、バンドのリハーサルの後、ロンドンで数人のミュージシャンの仲間とぶらぶらしていて、さまざまな素粒子がどのように聞こえると彼女が考えているかという即興のなりすましを行い、ドラマーにそれらを電子的に再現するように勧めていました。別のバンド メンバーが、加速器からの実際のデータに基づいてサウンドを作成できるかどうかを尋ね、LHCsound プロジェクトが誕生しました。
LHCsound は、物理学者、ミュージシャン、アーティストの共同作業であり、ソニフィケーション と呼ばれるプロセスを介して、大型ハドロン コライダーの ATLAS 検出器からのデータを音楽に変換することに専念しています。 .彼女はパラメータ マッピングと呼ばれる手法を使用します。この手法では、音のさまざまなプロパティが物理データのプロパティに一致します。たとえば、ピッチは速度と相関し、音量は方向と相関し、持続時間 (時間) は距離と相関します。テーブルの上をコインが転がる音を聞いただけでは、必ずしもその動きについて興味深いことがわかるとは限りません。一方、ソニフィケーションは、「コインを聞いたり、見たりするだけでわかるよりも多くの情報を含む」新しいサウンドを作成します、と Asquith は LHCsound ブログで説明しました。
ヒッグス粒子や仮説上の超対称粒子のシミュレーションなど、これまでに編集された音は、それ自体では音楽のようには聞こえませんが、参加しているミュージシャンはそれらを作曲に取り入れています。
科学データを音に変換することを考えたのは、アスキスと彼女の同僚が初めてではありません。フェルミ研究所の粒子コライダーからのデータ、土星の輪、オーロラ、地震データとコンピューティング ネットワーク、さらにはテムズ川のデータを使用して行われています。 (LHCSound の発祥の地を通り過ぎるとき)、いくつか例を挙げると。これは、科学と芸術のマルチメディア コラボレーションの一般的な機能になっています。
しかし、Asquith は、ソニフィケーションが最終的に純粋な美的成果であることを超えて、実際のデータ分析の有用なツールになることを望んでおり、現在粒子コライダーによって生成されているデータのカラフルな視覚的表現を増強することにより、新しいパターンを明らかにします。天文学者は、可視、赤外線、X 線、または紫外線の領域で見たときに、天体の特徴のさまざまな側面を捉えることができます。これらのさまざまなフィルターは、何十年にもわたって大きな進歩を遂げてきました。たとえば、光学画像と X 線画像を組み合わせると、2006 年に、いわゆる弾丸星団 (実際には 2 つの銀河団が衝突している) の通常物質と暗黒物質の相対的な分布が明確に示されました。
Asquith は、音を使用して興味深い特徴を検索するという基本概念を、心臓の電気的活動を可聴ビープ音に変換する心臓モニターに例えました。病院の職員は、心拍数が遅くなったり、速くなったり、不安定になったりしたときに、その活動の視覚的表現を見なくても、まったく別のことをしているときに聞くことができます。コライダーのデータが時間の経過とともにどのように変化するかを監視する同様のデバイスを作成できなかったのはなぜですか?たとえば、ピッチの小さな変動を検出するために、目ではなく耳を使用します。 「私たちの耳は精巧な検出器です」と彼女はNew Scientistに語った 2010 年にさかのぼると、ピッチやテンポの微妙な変化とともに、音のソースと位置の両方を相互に特定することができますが、人間の耳は音量の変動を区別するのにはあまり適していません.
現在、LHCsound プロジェクトによって収集されたサウンドのライブラリは、革新的な科学的洞察をあまりもたらしていませんが、科学の進歩の基準からすれば、彼女のアプローチはまだ初期段階にあるため、彼女はこれが変わる可能性があることを望んでいます。その間、コラボレーションは芸術的に繁栄し続けています。音楽と物理学の素晴らしい融合は、非科学者が科学の美学と、私たちの知識を超えて潜んでいる可能性のあるパターンをよりよく理解するのに役立ちます.
Jennifer Ouellette はサイエンス ライターであり、 微積分日記 および今後の Me, Myself and Why:Searching for the Science of Self. Twitter @JenLucPiquant で彼女をフォローしてください。
