La línea de investigación de Control Inteligente es la que ofrece actualmente un número mayor de aportaciones científicas por parte del GICI. Son múltiples los congresos, artículos y proyectos que avalan estos resultados, existiendo un buen número de aportaciones difundidas en eventos y revistas de reconocido prestigio. En esta línea se persigue como uno de sus objetivos más importantes romper el círculo que impide el desarrollo productivo-competitivo y facilitar a empresas, centros y asociaciones la integración de soluciones basadas en metodologías novedosas, como las procedentes del área de la Inteligencia Computacional (IC). Además se pretende que dichos agentes consigan entrar en el pequeño y selecto grupo capaz de abordar con mayores garantías el desarrollo de proyectos innovadores, que la creciente demanda de los sectores de nuestro entorno actualmente requieren en cuestiones relacionadas con la integración de técnicas procedentes de la IC.

Dentro de la línea de Control inteligente se podrían diferenciar dos vertientes: la dedicada a la investigación básica y fundamental, y la enfocada al desarrollo de soluciones en aplicaciones de sectores muy diversos. En lo concerniente a la investigación básica se vienen estudiando diversas problemáticas, de alta complejidad, donde las técnicas de IC ofrecen soluciones más apropiadas que las obtenidas mediante métodos convencionales. Los diferentes trabajos acometidos podrían agruparse bajo los siguientes epígrafes:

• Identificación y modelado de sistemas de dinámicas complejas (fuertemente no lineales, con retardos, con restricciones, etc.) mediante la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA).
• Desarrollo de controladores inteligentes para el control de sistemas y procesos complejos. Dichos controladores se desarrollan en base a diferentes técnicas de la IC como son las RNA, los Algoritmos Genéticos (AG) y los Sistemas Expertos (SE).
• Generación inteligente de trayectorias para problemas de guiado con altas restricciones en el control por realizarse bajo las premisas de Tiempo Real. Se vienen estudiando diferentes estrategias para la generación optimizada de trayectorias y el desarrollo de técnicas evasivas basadas en técnicas inteligentes.
• La aplicación de técnicas de soft-computing en estrategias de control no lineal y 'on-line' para la optimización del control de sistemas multiobjetivo de alta no-linealidad. Para ello se llevan a cabo estudios: con técnicas evolutivas de rápida convergencia para su uso en tiempo real y en cada instante de muestreo de los controladores, de optimización no-lineal en tiempo real, de procesos de entrenamiento de RNA 'on-line' (identificación adaptativa de sistemas), o de sistemas de decisión expertos basados en reglas para la selección de una multiobjetivo perteneciente al frente de Pareto.

El estudio y desarrollo en aplicaciones reales mediante técnicas inteligentes, por parte del GICI, ha dado lugar a trabajos de investigación en diversas aplicaciones, como son:

• Desarrollo de soluciones de control inteligente sobre plataformas industriales reales. Esta línea de trabajo tiene como uno de sus principales objetivos implementar esquemas de control basados en técnicas procedentes de la IC y hacerlos ejecutar bajo los requisitos de Tiempo Real. Ello permite dar un paso más allá, dejando atrás los planteamientos de aplicaciones simuladas y llevando todas estas soluciones al mundo real, realizando una evaluación de la viabilidad temporal y una validación de los algoritmos de control inteligentes.
• Implementación de soluciones inteligentes de guiado automático en plataformas móviles. Mediante las diversas plataformas terrestres y aéreas que dispone el GICI se están estudiando nuevas técnicas de generación de trayectorias, a varios niveles de actuación, mediante las técnicas de IC.
• Desarrollo de soluciones basadas en la integración de sensores avanzados mediante técnicas inteligentes. Se han empleado diferentes estrategias para desarrollar la reconstrucción de entorno en 3D y para procesar simultáneamente información procedente de diferentes sensores avanzados.
• Generación de nuevas estrategias inteligentes de control dirigidas a la mejora en la conducción de vehículos, como estudios de fatiga en el conductor/a, optimización de sistemas de reparto energético o predicción del ciclo de conducción de una persona.