1.- Desarrollo de modelos y simulaciones de sistemas neuronales .
Estudio de la dinámica de neuronas interconectadas que incluye: modelos Hodgkin-Huxley, Morris-Lecar, Izhikevich, etc..; interacciones de corto y largo alcance; así como diferentes plasticidades y conductancias sinápticas. Los efectos de retardos en dichas interacciones tambien serán incorporados en los modelos. Se examinarán diferentes topologías de redes pequeñas y grandes.

2.- Sincronización.
Está generalmente aceptado que la sincronización juega un papel principal en muchas tareas cognitivas. Diferentes tipos de fenómenos de sincronización serán considerados: idénticos, fase, retardo, generalizado y otros. La sincronización se caracterizará con sindicadores diferentes incluyendo cross correlación, función de error y otros más recientes indicadores no lineales.

3.- Control de sistemas excitables.
Se han propuesto diferentes técnicas para controlar disparos de neuronas no deseados. Muy recientemente, la sincronización anticipativa se ha propuesto como técnica de predicción/prevención que requiere investigación adicional. Se plantea el estudio del comportamiento no deseado de control y prevención en sistema excitables con modelos neuronales y redes neuronales. Enfermedades prevalentes como Alzheimer o Epilepsia podrán beneficiarse directamente de esta investigación.

4.- Análisis de datos y series temporales.
El análisis multivariable de series temporales se ha usado extensivamente en neurofisiología para el estudio de las relaciones entre registros de señales simultáneas. Se plantea el estudio de modelos lineales (cross-correlación y coherencia) y no lineales (coeficiente de correlación no lineal, bicoherencia y otros basados en métodos de la teoría de información.