MusicStrands.com ofrece a los usuarios un catálogo de 3.7 millones de canciones independientes de su formato, la discográfica, el programa informático o el dispositivo de escucha.
Los internautas pueden escuchar hasta 30 segundos de cada tema y confeccionar sus listas favoritas de canciones ("playlists").
El "recomendador" de la plataforma se nutre del propio conocimiento que añaden los usuarios, de tal modo que un internauta puede comprobar qué canciones suelen escucharse, cuáles detrás de otras, o qué artistas suelen ser valorados por los mismos usuarios.
Así, se pueden buscar canciones y ser recomendado según los gustos musicales de otros usuarios.
"Se trata de conocer los patrones del gusto por las canciones, de descubrir el genoma de la música", según explicó el consejero delegado de la compañía Francisco Martín, de ahí la utilización en el nombre de la compañía del término "strands", "que significa tendencias o filamentos que unen el ADN".
Sin embargo, la compañía no se dedicará a vender música, sino que alcanzó acuerdos con una veintena de sitios web de venta de música (iTunes, MSN Music, Napster, FNAC, entre otras), a los que redirige desde su plataforma para que los usuarios compren ahí las canciones. En cualquier caso, sí desarrollará un sistema de marketing muy directo, de forma parecida al sistema de anuncios de Google (Adwords).
De momento la plataforma sólo está en inglés pero pronto estará disponible en castellano, catalán y euskera, entre otros idiomas.
Martín manifestó que su tecnología pretende "superar el problema" de los aficionados a la música, que consiste en "qué escuchar, qué comprar y qué producir" (discográficas), teniendo en cuenta el auge de la música digital y las previsiones de crecimiento para los próximos años. Además, incorporará medio millón de canciones a su catálogo cada año.
Según Martín, la inteligencia artificial "puede permitir la predicción del gusto musical y la recomendación en base al gusto real de cada aficionado. Esto se ha logrado mediante innovaciones científicas, que incluyen el aprendizaje estadístico, el pronóstico bayesiano, el razonamiento probabilístico, los sistemas de recomendación o las técnicas de visualización".
La compañía prevé nuevos lanzamientos en los próximos meses.
La compañía prevé nuevos lanzamientos en los meses de mayo (sistema de recomendación mejorado con navegación por canciones) y septiembre (predicción de tendencias musicales para la industria), y no descarta aplicar el modelo al cine o a los vídeo juegos así como a poder "descargar" desde una tarjeta.
