En esta línea de investigación se usa hardware especializado para la construcción de sistemas inteligentes que posteriormente puedan ser utilizados en aplicaciones del mundo real que trabajan en entornos cambiantes y con incertidumbre, que utilizan grandes cantidades de datos y que tienen restricciones temporales muy importantes. Para resolver estas tareas complejas de optimización y aprendizaje empleamos diferentes tipos de plataformas: multiprocesadores, clústeres de equipos, GPUs e incluso smartphones y raspberry-pi. Trabajamos tanto en el procesamiento centralizado donde los datos fluyen hacia los recursos computacionales como con computación en el Borde/Niebla (Edge/Fog computing), que es donde se obtiene la información o donde el usuario final espera los resultados. Proporcionamos herramientas para la computación cooperativa (crowd-computing) en navegadores web, resolviendo problemas de impacto social de forma voluntaria en los dispositivos del usuario final. También nos enfocamos en nuevas técnicas para el aprendizaje altamente eficiente en laboratorio de cálculo. En esta línea también abordamos aspectos relacionados con vehículos inteligentes, comunicaciones entre vehículos (V2V) y el uso de microsimulaciones para sistemas de cómputo o comunicaciones.