Una de las principales actividades del CIDETIC es el apoyo a la investigación con herramientas de cómputo intensivo y recursos humanos calificados capaces de diseñar e implementar diferentes soluciones. En particular, este Centro tiene entre uno de sus objetivos favorecer la investigación interdisciplinaria con el uso eficiente de las Tecnologías de la Información y la Comunicación, no solamente para la resolución de problemas en los que trabajan los grupos de la Universidad sino, además, para abordar “nuevos” problemas.

En la actualidad, uno de los enfoques en desarrollo es el procesamiento de datos masivos (conocido como “Big Data”) aplicado a disciplinas de naturaleza diversa. Este enfoque permite manipular grandes cantidades de datos que muchas veces ocurren en tiempo real y provienen de fuentes diversas para tratar de extraer relaciones que habilitan diferentes tipos de análisis y visiones de un fenómeno particular. Su aplicación va desde la biología hasta el mundo de los negocios, pasando por las más diversas áreas como la medicina, la computación, el marketing, el análisis de redes sociales, la física, entre otros.

Otra de las áreas en las que la computación apoya a la investigación es en el campo de la simulación. Algunas soluciones a múltiples problemas que, por algún motivo, no pueden ser llevadas a la práctica son modeladas computacionalmente para obtener una aproximación del comportamiento de un determinado sistema. En muchas áreas, el cómputo científico se vuelve una herramienta fundamental para llevar adelante la investigación.

Para el abordaje de estos problemas, el Centro cuenta con un equipo de Docentes y técnicos en Computación cuya misión es facilitar la apropiación de las tecnologías a los diferentes grupos de investigación, facilitando la resolución de los problemas. Estas actividades incluyen la programación de modelos, simulación, diseño de pruebas de concepto y prototipos de software y soporte en general para la captura y el procesamiento de los datos. Muchas de estas soluciones pueden ser implementadas en clusters de computadoras o simplemente en servidores disponibles a tales efectos.