La extracción de patrones de actividad cerebral que permita inferir procesos cognitivos ha sido una tarea de estudio que ha tomado gran interés en las últimas décadas. Comprender el comportamiento y el funcionamiento del cerebro humano sigue siendo un desafío, debido a la alta incertidumbre que se presenta en la generación natural de procesos cerebrales. Para monitorear la actividad cerebral, una de las técnicas más utilizada la electroencefalografía (EEG), donde por medio de electrodos dispuestos en el cuero cabelludo se mide la actividad eléctrica cerebral en rango de milivoltios. Estas señales de EEG aunque contienen baja resolución espacial condicionada al número de electrodos utilizados, contienen alta información temporal (Nicolás-Alonso, L. F., & Gómez-Gil, J. 2012), además esta técnica es no invasiva, es de bajo costo y permite portabilidad la cual es adecuada para el proyecto. Para caracterizar la actividad cerebral, la amplitud y frecuencia de las señales de EEG se han estudiado incluso en aplicaciones clínicas como la confirmación en enfermedades psiquiátricas (Buzsáki, G., & Watson, B. O. 2012), específicamente el comportamiento frecuencial de las señales en los humanos cambia entre estados como vigilia, sueño, concentración y relajación (Sanei, S., & Chambers, J. A. 2013) (Watson, B. O., & Buzsáki, G. 2015). Decodificar estos estados podría representar avances en el entendimiento de la actividad cerebral, no solo para la medicina y la neurociencia, sino que también permitiría una resignificación de los datos obtenidos para realizar creaciones en campos como las artes y la música, en este caso particular, piezas sonoras. Los sistemas cerebro-máquina permiten utilizar estos datos en tiempo real, esto permitiría crear composiciones sonoras conscientes a partir de los diferentes estados en los que puede permanecer un ser humano, representados en variaciones sonoras que se pretenden explorar con la elaboración de este proyecto, por ejemplo, en personas con discapacidad motora. Los datos obtenidos a partir de la lectura de los EEG serán utilizados entonces para controlar un sistema de interfaces gráficas que representan la notación musical y generan estructuras creativas de composición atonal a través de la manipulación de datos MIDI, que finalmente se traducen en instrumentos musicales digitales tales como los sintetizadores, las máquinas de sampling, entre otros, todos estos elaboradas digitalmente y controlados por los valores recibidos desde la interfaz cerebro ordenador (BCI).