Esta línea de investigación agrupa la investigación de carácter fundacional, básico o general de la inteligencia artificial. Dentro de esta línea se pueden ubicar sublíneas como la Inteligencia computacional, que abarca la investigación en torno a algoritmos de inteligencia artificial (redes neuronales artificiales, lógica difusa, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, sistemas híbridos, aprendizaje automático cuántico, etc.); la Explicabilidad y ética en inteligencia artificial, que abarca la investigación sobre conceptos de explicabilidad, interpretabilidad y consideraciones éticas en modelos de inteligencia artificial (IA explicable, ética en la IA, interacción humano-IA, cognición computacional, desarrollo de políticas, normativas y recomendaciones, etc.); las Infraestructuras Computacionales Distribuidas e Inteligentes, que abarcan el desarrollo de sistemas inteligentes distribuidos y entornos inteligentes para la operación con grandes cantidades de datos, como pueden ser los generados por dispositivos conectados en entornos IoT y IIoT (cloud computing, sistemas distribuidos inteligentes, aprendizaje federado, big data, etc.); o la Inteligencia Artificial Generativa, dedicada a producir contenido inédito mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos preexistentes, incluyendo textos e imágenes (grandes modelos de lenguaje, traducción asistida por modelos del lenguaje, sistemas de generación de contenido, generación de datos sintéticos para aprendizaje automático, etc.); entre otras.
Agrupa la investigación de carácter fundacional, básico o general de la inteligencia artificial. Incluye sublíneas como:
Esta línea agrupa la investigación de carácter aplicado, habitualmente interdisciplinar, cercana al enfoque habitual de las ciencias aplicadas. Dentro de esta línea se pueden ubicar sublíneas como la IA en lengua española, que considera las aplicaciones de IA para el tratamiento del lenguaje natural específicamente orientadas a la lengua castellana (Grandes modelos de lenguaje en español, Grandes modelos de lenguaje multilingües, Variación y variedad lingüística en modelos de lenguaje, Aplicaciones en lexicografía de la IA, IA y enseñanza de lenguas, etc.); la IA en Humanidades Digitales (Analítica con IA en humanidades, Estilometría textual, musical y pictórica, IA en museología, Análisis de textos históricos con IA, etc.); la IA en Ciencias de la Salud (Diagnóstico Asistido por IA, Personalización de Tratamientos Médicos, Análisis de Datos Genómicos y Genética, Gestión de la Salud Poblacional, Telemedicina y Asistentes Virtuales de Salud, Integración de Datos de Salud Electrónicos, Análisis Predictivo en Cuidados de la Salud, IA y Ética en Salud, Neurociencia, IA en Biotecnología, etc.); la IA y Aspectos Legales, que trata la investigación sobre la regulación de la IA, incluyendo aspectos de responsabilidad legal, derecho y procesos jurídicos (Aplicación de IA en Procesos Judiciales, IA y Análisis de Legislación, Ética y Regulación de la IA en el Derecho, Derecho de Propiedad Intelectual y IA, etc.); la IA y Tecnología Educativa (Aprendizaje Adaptativo, Análisis de Interacciones en el Aula, Realidad Aumentada y Virtual en Educación, Gestión Educativa Basada en Datos, IA en la enseñanza de idiomas, IA en el diseño universal de aprendizaje, etc.); la IA y Aspectos sociales y culturales, incluyendo aportes de campos como la psicología, la sociología o la antropología para abordar los retos a los que se enfrenta la sociedad actual (IA y reto demográfico, Análisis de Redes Sociales con IA, Economía Comportamental y IA, IA en Política y Gobernanza, IA y Cambio Social, Sociología Computacional, IA y Estudios Urbanos, Demografía y IA, Comportamiento Humano y IA, IA e inclusión social y diversidad, IA en Comunicación Audiovisual, etc.); entre otras.
Agrupa la investigación de carácter aplicado e interdisciplinar, en áreas como: