Líneas de investigación
Fundamentos del modelado y del análisis inteligente de la información imprecisa (métricas numéricas, vectoriales y simbólicas para cuantificar la utilidad de los sistemas de decisión bajo incertidumbre y ordenaciones parciales de preferencia con imprecisión); Aprendizaje bajo incertidumbre y ecoeficiencia computacional; Fusión de información multisensorial; Aplicaciones prácticas (diagnóstico y pronóstico de salud de equipamientos, gestión eficiente de la energía, biomedicina y salud, etc.).