Desarrollar nuevos modelos de cómputo inteligente así como estrategias de aprendizaje profundo de tipo supervisado, no-supervisado, por refuerzo, evolutivo, basadas en procesos bio-inspirados fundamentados en la inteligencia colectiva, fenómenos físicos y aspectos neurobiológicos para su aplicación en el reconocimiento de patrones, predicción de series de tiempo, control robótico y simulación de máquinas microscópicas moleculares enfocado a la solución de problemas relacionados con salud (desarrollo de tecnología smart eHealth y eCare orientada al cuidado médico, prevención de enfermedades, diagnóstico y rehabilitación).

Desarrollar nuevos modelos de cómputo inteligente, así como estrategias de aprendizaje profundo de tipo supervisado, no-supervisado, por refuerzo, evolutivo, basadas en procesos bio-inspirados fundamentados en la inteligencia colectiva, fenómenos físicos y aspectos neurobiológicos para su aplicación en el reconocimiento de patrones y predicción de series de tiempo enfocado a la solución de problemas relacionados con seguridad (ciudadana, vial y financiera).

Desarrollar nuevos modelos de cómputo inteligente así como estrategias de aprendizaje profundo de tipo supervisado, no-supervisado, por refuerzo, evolutivo, basadas en procesos  bio-inspirados fundamentados en la inteligencia colectiva, fenómenos físicos y aspectos neurobiológicos para su aplicación en el reconocimiento de patrones y predicción de series de tiempo, enfocado a la solución de problemas relacionados con la educación (tutores inteligentes, sistemas de información inteligentes y eLearning).