Utilización del formalismo de la mecánica cuántica para mejorar las prestaciones de algoritmos de aprendizaje automático. Utilización de aprendizaje automático para la descripción y extracción de conocimiento de fenómenos cuánticos.
Desarrollo de técnicas de aprendizaje estadístico: redes neuronales, modelos gráficos, máquinas kernel, técnicas de clasificación, regresión, agrupamiento y visualización (manifold learning), aprendizaje activo, semisupervisado, relacional, Bayesiano, estructurado, y causal.
Aplicación de las Humanidades Digitales al estudio e investigación de la Literatura Española Medieval.
Extracción de información estructurada y conocimiento a partir del análisis de texto libre con información a priori desestructurada.
Procesado de grandes bases de datos e imágenes de alta resolución temporal, espacial y espectral. Nuestros colaboradores (ESA, NASA, EUMETSAT, Google, DigitalGlobe) proporcionan acceso a grandes volúmenes de datos a procesar en tiempo real mediante técnicas de paralelización, clusters, y algoritmos.
