Rutas de Vuelo Melódicas Transformando Las Rutas En Música

Melodic Airways es una aplicación web que convierte rutas de vuelo reales en composiciones musicales únicas usando inteligencia artificial y algoritmos de grafos. El usuario elige dos aeropuertos, por ejemplo JFK a LAX, y la plataforma genera una pieza musical basada en parámetros derivados del trayecto: la dirección influye en la altura tonal; la distancia ajusta el tempo; la complejidad de la ruta define la armonía; y cada segmento del recorrido determina la longitud de la progresión de acordes.

Desde el punto de vista técnico, el sistema construye un grafo con más de 3 000 aeropuertos y 67 000 rutas y aplica el algoritmo de Dijkstra para encontrar rutas óptimas y alternativas multi escala cuando no existe vuelo directo. El viaje resultante se transforma en música mediante reglas sonoras y modelos entrenados que convierten características geográficas en parámetros musicales.

La generación musical aprovecha redes LSTM implementadas en PyTorch entrenadas para ocho géneros, entre ellos clásico, jazz, electrónico y lofi. Un compositor AI sugiere géneros según las características de la ruta, y el usuario puede elegir o dejarse sorprender. Además, la aplicación ofrece experiencias VR con visualización 3D en Three.js y audio espacial sincronizado, compatibles con Oculus, Unity, WebXR y ARKit.

Para recomendaciones inteligentes se usan embeddings vectoriales almacenados en DuckDB y búsquedas de similitud con FAISS, permitiendo encontrar rutas y composiciones parecidas mediante similitud de cosenos, una técnica similar a la que usan servicios de streaming musical. El sistema soporta logs de viaje completos para convertir vacaciones enteras en historias musicales al agregar múltiples waypoints.

La arquitectura técnica incluye un frontend moderno con React y TypeScript, y un backend asíncrono con FastAPI. Para optimizar el rendimiento se emplea Redis Cloud para caching con latencias por debajo de 100 ms, Redis Pub Sub y WebSocket para colaboración en tiempo real, y una tubería ETL en Python que carga los datos de OpenFlights. La generación de MIDI se realiza con Mido y la base de datos principal es MariaDB.

Aspectos clave resumidos: grafos y Dijkstra para el enrutamiento; reglas sonoras donde la dirección afecta la altura y la distancia el tempo; modelos LSTM en PyTorch para composición por género; siete tipos de embeddings para diferentes funciones; y optimizaciones con Redis y arquitectura asíncrona para escalabilidad.

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Casos de uso: educación geográfica mediante sonificación de datos, herramientas creativas para músicos, visualizaciones inmersivas para turismo, y análisis de rutas para operadores aéreos. También es una gran base para experimentos de datos: sonificar patrones de meteorología, mercados financieros o métricas deportivas convierte información abstracta en narrativas emocionales.

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