Oportunidades Públicas

Fecha de Creación Descripción Mentor(es) Acciones
22/12/2020

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/2
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Diseño e implementación de software de lógica difusa para gestualidad musical

Diseño y desarrollo de una herramienta de lógica difusa para aplicaciones musicales en tablets y computadores de escritorio en C/C++ (Juce), a partir del Fuzzy Logic Control Toolkit (FLCTK).

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/2
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/07/2023

Computational creativity in generative networks for audio

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Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
3/5
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Creatividad computacional en redes generativas de audio

Modelar y estudiar la creatividad de redes neuronales profundas que son capaces de generar contenido de audio o música.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
3/5
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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30/05/2024

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
2/4
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Análisis de géneros musicales en base a redes booleanas y de grafos

Mediante el entrenamiento de redes booleanas y de grafos se busca
determinar mapas de organización de géneros musicales mediante el
análisis de métricas de redes.

Deseable conocimientos de redes, programación en Mathematica, Julia,
Python o similar.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
2/4
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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17/07/2025

Generative network of musical exercises for auditory training

In this research, we will attempt to train a generative deep learning model based on a database of music theory and auditory training exercises, using multimodal models that receive text in addition to scores. The idea is to implement a tool for personal study without the need for a teacher as a mediator.

Keywords:
Prerequisites:
Available vacancies:
2/2
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Red generativa de ejercicios musicales para entrenamiento auditivo

En esta investigación, se intentará entrenar un modelo generativo de aprendizaje profundo en base a una base de datos de ejercicios de solfeo y entrenamiento auditivo, utilizando modelos multimodales que además de partituras reciban texto. La idea es poder implementar una herramienta para el estudio personal sin la necesidad de un profesor como mediador.

Keywords:
Prerrequisitos:
Vacantes disponibles:
2/2
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/05/2026

The DNA of Music: Decoding Sheet Music through Object-Centric Process Mining

[International Scientific Publication Opportunity]

Is it possible to analyze a symphony as if it were a process? While traditional Process Mining is limited to analyzing a single "case" at a time, music is inherently multidimensional: notes, measures, and instruments interact simultaneously. In this "out-of-the-box" project, we will apply Object-Centric Process Mining (OCPM) to structurally model sheet music and compositions. Our challenge will be to use Python to automatically convert musical formats into the OCEL (Object-Centric Event Log) standard and build an interactive dashboard to analyze these works. The final goal is to visually validate this conceptualization and co-author a paper for an international scientific publication.

Expected profile and skills:
- Knowledge of Process Mining: REQUIRED.
- Ability to read sheet music and musical theory: REQUIRED.
- Celonis Academy "Celonis Fundamentals Course": Desirable, but NOT essential.
- Celonis Academy "Build an Object-Centric Data Model" module: Desirable, but NOT essential.
- Motivation for data conversion and programming in Python.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Luciano Hidalgo

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Convirtiendo Partituras a Object-Centric Process Mining

¿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

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Luciano Hidalgo

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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23/06/2026

Diffussion Language Models for Music Generation

The goal of this research opportunity is to work within the CreativAI UC group to explore text diffusion models applied to symbolic music generation. In this internship, you will:
- Study diffusion models
- Implement and develop experiments to evaluate text diffusion models such as the recently released DiffusionGemma
- Attend weekly group meetings to stay up-to-date on topics within the Creative AI field https://creativai-uc.github.io/
(initially Tuesdays 12:30pm-1:30pm)

- Requirements:
* Advanced programming skills or equivalent
* Experience programming neural network models with PyTorch, Keras, TensorFlow, JAX, etc.

Keywords:
Prerequisites:
Available vacancies:
4/4
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Modelos de Difusion de Texto para Generación Musical

El objetivo de esta oportunidad de investigación es trabajar en el grupo CreativAI UC para explorar los modelos de difusión de texto aplicados a generación musical simbólica. En esta IPRE:
- Estudiarás los modelos de difusión
- Implementarás y desarrollarás experimentos para evaluar modelos de difusión de texto como el recientemente liberado DiffusionGemma
- Asistirás a reuniones semanales del grupo para mantenerte actualizado en los temas del área de IA Creativa https://creativai-uc.github.io/
(inicialmente martes 12:30pm-13:30pm)

- Requisitos:
* Programacion avanzada o equivalente
* Experiencia programando modelos de redes neuronales con Pytorch, Keras, Tensorflow, JAX, etc.

Keywords:
Prerrequisitos:
Vacantes disponibles:
4/4
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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