La línea de Modelamiento Computacional en Física Médica y Sociofísica trabaja en la creación y uso de modelos matemáticos y simulaciones para estudiar fenómenos que aparecen tanto en sistemas biológicos como en procesos médicos y sociales. En el campo de la física médica se utilizan herramientas como el transporte de radiación, la dosimetría, la biomecánica y el análisis de señales, con el fin de apoyar tareas de diagnóstico, planificación de tratamientos y comprensión de procesos fisiológicos. En cuanto a la sociofísica, se recurre a teorías de sistemas complejos, modelos estadísticos y dinámica de redes para examinar comportamientos colectivos, la difusión de información y la evolución de distintos sistemas sociales.

La línea de Modelamiento Cuántico y Tecnologías Derivadas de la Mecánica Cuántica estudia cómo aplicar los principios básicos de esta rama de la física para representar y comprender sistemas que operan a escalas atómicas y subatómicas, se analizan propiedades electrónicas, distintos tipos de interacciones cuánticas, recurriendo a métodos computacionales y a teorías de estructura electrónica. Además de estos estudios, la línea explora el desarrollo de tecnologías emergentes relacionadas con la física cuántica, entre ellas materiales con propiedades cuánticas, sensores de alta precisión y dispositivos inspirados en la información cuántica, con ello se busca impulsar nuevas ideas para el diseño de materiales, la nanoingeniería y otras áreas donde la física cuántica abre posibilidades de innovación.

La línea de Modelamiento Multiescala y de Sistemas No Lineales, Caóticos y Complejos se ocupa de estudiar fenómenos que dependen de interacciones que ocurren en distintos niveles de espacio y tiempo, se apoya en conceptos de los sistemas dinámicos, en ecuaciones diferenciales no lineales y en métodos computacionales que permiten analizar comportamientos difíciles de predecir o que reaccionan con mucha sensibilidad ante pequeñas variaciones iniciales. A partir de estas herramientas, la línea busca entender procesos naturales y construidos por el ser humano que presentan algún tipo de complejidad, como los flujos geofísicos, las redes, la dinámica ambiental o ciertos sistemas socioespaciales.

La línea de Modelamiento y Simulación de Sistemas Orgánicos y Biológicos trabaja en la construcción de modelos matemáticos, físicos y computacionales que ayuden a entender cómo se comportan los sistemas vivos y los materiales de origen orgánico. Para ello se emplean técnicas como la simulación multiescala, la dinámica molecular, conceptos de biofísica y distintos métodos de análisis computacional, que permiten estudiar procesos biológicos y las interacciones químicas que ocurren en tejidos, organismos y otros materiales orgánicos.

La línea de Modelamiento y Simulación de Sistemas Físicos y Materiales Inorgánicos estudia cómo representar, por medio de modelos matemáticos y herramientas computacionales, el comportamiento de distintos materiales y fenómenos presentes tanto en la naturaleza como en las obras construidas por el ser humano. Para ello se apoyan en simulaciones numéricas, conceptos de la mecánica de sólidos, análisis estructural y la modelación de propiedades fisicoquímicas, lo que permite entender mejor cómo responden estos materiales ante diferentes condiciones.

La línea de trabajo en Geo Inteligencia Artificial aplicada a imágenes se centra en aprovechar distintas técnicas de análisis, desde modelos de aprendizaje automático hasta métodos de visión por computador, en la práctica todo esto se usa para interpretar mejor la información que proviene de fotografías aéreas, sensores remotos, drones u otros sistemas similares. La idea es integrar herramientas de IA con el enfoque geoespacial para identificar patrones, clasificar elementos del territorio o notar cambios que no siempre son evidentes a simple vista, este tipo de análisis resulta útil en temas como la gestión ambiental, la planificación urbana, el catastro o la modelación de áreas específicas.

La línea de Matemática y Computación se centra en entender y construir los modelos y herramientas que permiten resolver problemas propios de la representación y el análisis del territorio, Para ello combina bases matemáticas como el álgebra lineal, con conocimientos de programación y diseño de software, que hacen posible simular procesos y desarrollar aplicaciones más sólidas para la Ingeniería Catastral y Geodesia.

La línea de Estadística y Analítica de Datos se ocupa de estudiar cómo usar distintos métodos cuantitativos para entender mejor la información que proviene de diferentes fuentes, en este proceso, una parte importante del trabajo se centra en los datos geoespaciales, ya que permiten ver cómo los fenómenos se distribuyen o cambian dentro del territorio. Además de las técnicas básicas de estadística descriptiva e inferencial, también se emplean herramientas de análisis multivariante y modelos predictivos que ayudan a interpretar patrones que no siempre son evidentes a simple vista. Todo esto contribuye a que la información pueda convertirse en un insumo útil para la toma de decisiones.

La línea de Fotogrametría y geotecnologías se ocupa del estudio y uso de diferentes métodos para obtener y trabajar información geoespacial, en este campo se utilizan imágenes aéreas, fotografías satelitales y datos capturados por sensores remotos o drones, según lo que requiera cada proyecto. Además de procesar esos datos, se emplean técnicas como el modelado 3D, la elaboración de ortofotos y la reconstrucción de superficies para analizar el territorio con mayor detalle, estas herramientas son fundamentales para tareas de levantamiento, seguimiento de cambios o gestión de áreas específicas.