Convirtiendo Partituras a Object-Centric Process Mining

Keywords:
Process Mining Python Music

¿Es posible analizar una sinfonía como si fuera un proceso? En el Process Mining tradicional estamos limitados a analizar un solo "caso" a la vez, pero la música es multidimensional: notas, compases e instrumentos interactúan simultáneamente. En este proyecto "out-of-the-box", aplicaremos Object-Centric Process Mining (OCPM) para modelar estructuralmente partituras y música. Nuestro desafío será convertir automáticamente mediante Python formatos de partitura al estándar OCEL (Object-Centric Event Log) y construir un dashboard interactivo para analizar estas obras. El objetivo final es validar esta conceptualización visualmente y co-escribir un artículo para una publicación científica internacional.

REQUISITOS:

- ANTES de POSTULAR Leer y Entender " OCEL 2.0 Standard" (https://www.ocel-standard.org/) y "XES Standard" ( https://xes-standard.org/_media/openxes:openxesdeveloperguide-2.0.pdf)

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis Fundamentals https://academy.celonis.com/learning-paths/process-mining-fundamentals-for-students

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis OCPM https://academy.celonis.com/learning-paths/implement-and-work-with-object-centric-process-mining

- Conocimientos de lectura de partituras y música

Fecha de Creación 14/05/2026
Vacantes Disponibles 1/1
Créditos 10
Modalidad Nota 1-7
¿Es CMD?
De tener un carácter Interdisciplinario puede ser considerado como OFG
No
Mentores
  • Jorge Muñoz Gama (Responsable)
  • Luciano Hidalgo Sepúlveda
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación Luciano Hidalgo
¿Es pública?
Las oportunidades públicas son visibles para personas externas a la plataforma
¿Es postulable?
Las oportunidades postulables son visibles para estudiantes y tienen vacantes disponible
¿Tiene fecha límite?
La oportunidad dejará de ser postulable después de la fecha límite
No