EL proyecto COMONSENS se centra en fundamentos teóricos, diseño de algoritmos y la implementación en dos temas principales:

-Redes de comunicación
-Redes de sensores

Redes de Comunicación. Hay una necesidad urgente de replantear totalmente la arquitectura de redes inalámbricas de comunicación. La conectividad ubicua con calidad de servicio de línea fija (QoS) requiere velocidades de transmisión de hasta dos órdenes de magnitud por encima de las redes celulares actuales 3G. Existe un consenso general entre la comunidad ingeniera de que tales requisitos no se pueden lograr, de una manera económicamente sostenible con el aumento de las arquitecturas existentes ya que estas serían ineficientes. De hecho, el desarrollo de configuraciones de redes inalámbricas más flexibles, robustas y eficientes, sólo parece posible si se conciben nuevos esquemas como aquellos basados en la idea de comunicación cooperativa. De esta forma nos movemos hacia un nuevo paradigma de redes inalámbricas en el que la relación entre los nódulos será inherentemente colaborativa, adaptable y dirigida a optimizar el flujo de información. Este ambicioso objetivo exige el establecimiento y la compresión detallada de los fundamentos teóricos y las herramientas metodológicas empleadas.
Redes de sensores. Es importante desarrollar la teoría fundamental que hay detrás de las redes inalámbricas de sensores. Las redes inalámbricas de sensores se necesitan para sentir el ambiente, detectar y reaccionar ante los sucesos, predecir los fenómenos físicos, auto-curación, organizar y aislar los nódulos defectuosos. Sin embargo, la teoría fundamental necesaria para entender y construir de manera óptima estos sistemas está aún lejos de estar desarrollada. Existe una necesidad imperiosa de avanzar en la caracterización teórica de las redes de sensores, y esto sólo se puede lograr a través un intercambio de ideas continuo entre varias disciplinas que tradicionalmente se han estudiado por separado. Esto incluye establecimiento de redes, teoría de la información, aprendizaje estadístico, todo ello combinado con el desarrollo algorítmico apropiado y evaluaciones de implementación para repercutir en importantes aplicaciones prácticas tanto de interés científico como social.