Principal línea de trabajo
Desarrollo de arquitecturas de redes neuronales con estructura geométrica orientadas al aprendizaje automático, a partir de datos, de la dinámica de sistemas mecánicos restringidos y de control que aseguren una mayor preservación de las propiedades físicas inherentes a dichos sistemas.
Mecánica geométrica: mecánica continua y discreta, mecánica noholónoma, teoría de reducción (reducción lagrangiana, reducción simpléctica), integrabilidad de sistemas mecánicos, cálculo variacional.
Redes neuronales: Redes Lagrangianas y Hamiltonianas en mecánica y teoría de control.
Competencia
Ciencia de datos: Minería y análisis de datos, grandes volúmenes de datos, aprendizaje automático, datos de seguimiento ocular.