Desde el comienzo de mi actividad investigadora he estado trabajando en sistemas de computación bioinspirados (redes neuronales, algoritmos genéticos, etc.). He estado trabajando en el desarrollo de algoritmos de entrenamiento híbridos de redes neuronales artificiales, y su aplicación a diferentes áreas como la prediccón de series de datos de índole económica, estimación del pH de una disolución química o reconocimiento de patrones de ADN, entre otras. En concreto, mis intereses en esta línea son los siguientes:

• Inferencia Gramatical (Crisp/Difusa) mediante Redes Neuronales Recurrentes.
• Algoritmos para mejorar el entrenamiento de Redes Neuronales
• Algoritmos de Optimización de Topologías de Redes Neuronales
• Extracción de Reglas a partir de Redes Neuronales Entrenadas
• Predicción de Series Temporales mediante Redes Neuronales Recurrentes
• Utilización de la tecnología de redes para la resolución de problemas imprecisos en optimización, clasificación,etc.
• Modelos neuronales difusos
• Interpretación lógica de redes neuronales entrenadas
• Algoritmos Evolutivos aplicados a problemas de Inferencia Gramatical
• Algoritmos Evolutivos aplicados al entrenamiento y optimización de Redes Neuronales Artificiales
• Aplicación de Algoritmos Evolutivos y Redes Neuronales al reconocimiento de proteinas y ADN
• Algoritmos genéticos en problemas de optimización con información imprecisa
• Aplicación de los algoritmos genéticos al diseño e identificación de sistemas difusos: ajuste y aprendizaje de bases de reglas difusas