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 y aspectos neurobiológicos para su aplicación en el reconocimiento de patrones, predicción de series de tiempo, control robótico, analítica de datos y minería de datos enfocado a la solución de problemas relacionados con salud (desarrollo de tecnologia 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 y aspectos neurobiológicos para su aplicación en el reconocimiento de patrones, predicción de series de tiempo, analítica de datos y minería de datos enfocado a la solución de problemas relacionados con los negocios (modelos de riesgo, planeación financiera y trading automático)

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 y aspectos neurobiológicos para su aplicación en el reconocimiento de patrones, predicción de series de tiempo y control robótico enfocado a la solución de problemas relacionados con la educación (tutores inteligentes, sistemas de información inteligentes, eLearning y ambientes virtuales de aprendizaje)