La investigación del grupo se enmarca en el estudio de los sistemas complejos, tanto de los formados por un número grande de elementos (agentes, actores) en los que emerge un comportamiento distinto a la suma de sus componentes debido a las interacciones entre ellos, como los formados por un número pequeño de elementos en los que la complejidad es debida a la presencia de interacciones no lineales en su dinámica. Los estudios del primer tipo de sistemas se basan en el desarrollo de modelos, en la construcción de redes y en el análisis avanzado de datos reales utilizando técnicas de inteligencia artificial, como machine learning y deep learning. Entre los temas de estudio se encuentra el comportamiento humano en redes sociales abordando estudios de modelos de inferencia de opiniones y procesos de polarización social, campañas electorales, y aplicaciones a economía y deporte. También nos centramos en el modelado de sistemas ecológicos, de problemas de interés en biomedicina y en sistemas agrarios. En cuanto al segundo tipo de sistemas, nos centramos principalmente en sistemas hamiltonianos analizando en detalle la dinámica caótica y su correspondencia cuántica. Por otro lado, estudiamos los sistemas cuánticos topológicos, la estructura de núcleos atómicos o la evolución de ondas solitarias en entornos no lineales (solitones), entre otros temas.