Esta línea estudia el comportamiento, la modelación y la optimización de sistemas dinámicos en contextos industriales y ambientales, utilizando programación matemática, simulación avanzada, técnicas heurísticas y exactas, así como enfoques de ciencia de datos e inteligencia artificial. Busca generar herramientas de predicción y de apoyo a la toma de decisiones bajo múltiples restricciones, orientadas a mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la resiliencia de procesos productivos y sistemas ambientales. Además, promueve el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras que integren ciencia, ingeniería y responsabilidad social.
incluye el uso de herramientas avanzadas de modelación matemática, simulación, analítica operacional y técnicas de optimización determinista, estocástica y robusta. El enfoque incorpora la gestión de riesgos y la toma de decisiones bajo incertidumbre, métodos probabilísticos y teoría de decisiones, con el objetivo de maximizar la eficiencia, reducir costos y minimizar impactos ambientales. Además, se aborda la gestión y análisis de sistemas urbanos y territoriales complejos , mediante enfoques sistémicos, modelado de redes, simulación de dinámicas urbanas e integración de datos espaciales y temporales.
incluye la aplicación de métodos de ingeniería orientados a la adaptación y mitigación, así como la gestión integrada de recursos hídricos, energéticos y materiales, y el análisis de la circularidad y de la eficiencia en el uso de los recursos. Se promueve el análisis y modelado de sistemas ambientales y ecosistemas naturales mediante el desarrollo y aplicación de modelos matemáticos, estadísticos y computacionales, con el fin de comprender la dinámica de los sistemas ecológicos, los procesos de dispersión de contaminantes y las capacidades de adaptación de los ecosistemas frente a presiones antrópicas y climáticas.
