Aggie图形集团(前身为几何及图形组)
几何和图形组进行研究处理几何计算和计算机图形算法。在几何中特别强调的领域是高度健壮和精确的几何计算，特别是在几何建模中的应用。这包括用代数系统进行精确计算的工作。在更广泛的计算机图形学范畴内，研究强调基于物理的建模和仿真。
脑网络实验室
研究大脑结构的几何结构和连通性是探索神经计算的一种自然方式，但目前还没有任何物种的哺乳动物大脑结构的定量3D重建。脑网络实验室正在进行的项目将填补这一空白，重建整个小鼠皮层网络，允许对实际皮层网络进行全局分析和模拟研究。该实验室的使能技术是我们自己发明的一种独特的脑组织扫描仪(BTS)，它实现了必要的数据采集速率，使首次扫描和成像整个哺乳动物的大脑成为可能。处理后的数据由BTS生成，以重建扫描组织的三维结构。中心目标是绘制和理解皮质网络的连通性和几何形状——这对理解自然计算至关重要。
机器人辅助搜索和救援中心
机器人辅助搜索和救援中心(CRASAR)是一个危机应对和研究组织，致力于指导机器人和无人系统的新技术开发，以实现全球人道主义目的。CRASAR服务于现有的救援组织，提供机器人辅助搜索和救援团队的订单，培训相关机器人系统的搜索和救援人员，评估新兴的机器人技术，并促进搜索和救援特定机器人系统的研究。
数字图书馆研究中心
该中心的研究项目在全球数字图书馆服务的在线开发和应用方面发挥了领导作用。这项技术的发展提供了有价值的基础研究，并通过改进协作和远程学习的手段支持更广泛的研究和教育目标。该中心并不局限于一个学科;相反，数字图书馆的发展可能被视为对所有学科研究的根本性贡献。
分布式人工智能机器人实验室
在分布式人工智能机器人实验室中，我们研究了多个智能体之间的协调、合作和自适应。我们专注于大规模系统的群体级建模，减少干扰，以及物理机器人和传感器-执行器网络中的任务分配。迄今为止，我们的工作主要集中在极简主义和生物启发算法中的隐式协调系统，以及传统运筹学和优化技术的泛化和应用。我们正在考虑分布式、自适应采样、聚类和排序以及网络通信方面的应用。
分布式计算组
分布式计算小组成员对分布式计算中出现的问题进行模型、算法、下界和不可能结果的研究。当前的主题领域包括:
- 部分同步分布式系统模型。
- 移动自组织网络，特别是车载网络。
- 并发访问的共享数据对象的一致性条件。
电子设计自动化实验室
电子设计自动化实验室为半导体集成电路的设计、制造、组装和测试开发软件工具。目前的研究重点是集成电路的测试与诊断。目前的研究项目包括基于缺陷的测试、静态电流测试、延迟故障测试、真实故障建模和缺陷诊断。这项研究的性质需要与工业界密切合作，以便制造和测量设计，并提供制造数据。
嵌入式系统与协同设计组
随着工程领域的发展，硬件和软件的复杂性需求以惊人的速度增长。系统中硬件和软件之间的权衡是这种复杂性的首要问题，需要引起人们的注意。硬件软件协同设计是研究如何做出这些权衡和满足系统的约束。该小组的研究包括协同设计框架、功率感知调度、实时嵌入式系统、片上系统和可重构架构。
高性能计算实验室
该实验室的教师和学生在计算机体系结构、并行和分布式系统的一般领域进行研究。我们实验室的主要重点是为高性能系统中的高效网络提供架构支持。
随着技术的飞速发展，计算组件之间的通信已经成为提供高性能的瓶颈。除了高性能和可预测的性能外，优化能耗、温度管理和增强安全性是设计高效网络的关键问题。我们通过利用现代建筑、操作系统和电路技术的新特点来研究创新思想，设计高性能、节能和安全的系统。
信息创新实验室
本实验室致力于分布式信息系统的理论与应用研究。我们目前专注于无线自组织和传感器网络以及网络中的文件存储和检索。
界面生态学实验室
界面生态学是一种新兴的元学科方法，其中丰富的互动体验的创造跨越了n维概念空间。界面生态实验室开发支持和实例化人类创造过程的交互式生态系统。重组媒体研究领域开发了多模态可视化机制，将集合呈现为现有媒体元素的组合。这项工作的重点是通过使用机器学习技术来模拟用户的兴趣和交互性，从而使参与者能够表达自己并影响生成模型，从而产生紧急体验。CollageMachine是该研究在网页浏览和视觉超文本领域的一个正在进行的实例。新的举措重组了视频。这项工作正在进入多模态手势领域，作为一种将人机交互与身体活动相结合的手段，使用基于计算机视觉的视频跟踪和生理传感器。
身体状态表征研究领域将心理学、机器学习、可视化和物理实践相结合，以表达生理数据为基础，衍生出新的互动和交流形式。
互联网研究室
德克萨斯农工大学的互联网研究实验室在网络的几个领域进行研究，重点是互联网相关的技术和协议。研究领域包括拥塞控制、点对点网络、互联网测量、网络爬行、性能分析和随机建模。
嵌入式网络传感器系统实验室
德克萨斯A&M大学的嵌入式网络传感器系统实验室在传感器网络协议、架构和应用的几个领域进行研究。我们目前专注于分布式协调算法，如定位、时间同步、聚类和拓扑控制;传感器网络中的QoS;故障恢复与故障隔离;能源管理;数据存储与管理;传感器网络编程抽象。
软件研究实验室
软件研究实验室(LSR)的使命是开发方法、技术和自动化工具，以协助开发复杂的软件系统。LSR中的特定重点是面向对象的开发技术、用户界面开发和评估系统以及生命周期工件管理器。这项研究支持德克萨斯工业和知识的学生发展，并将其纳入我们的软件工程教学计划。
NetBot实验室
我们的实验室主要研究三个方向，包括网络远程机器人、基于视觉的机器人导航和传感器/机器人网络。我们开发并应用现代概率模型、优化理论、计算几何和控制理论中的技术来解决机器人和自动化领域的问题。我们的研究发现了许多应用，包括自然环境观测、远程学习、公共空间监控、建筑施工监控/存档、车辆导航、空间探索和制造。我们从理论和实验两个角度来研究问题。我们建立数学模型，开发算法，并通过模拟和物理实验验证它们。
感知，传感和仪器实验室(前身为PRISM实验室)
模式识别和智能传感器机器实验室的研究涉及信号处理，机器学习，神经计算，机器人和传感器系统之间的接口。我们感兴趣的是理解感官系统(人造或生物)如何在多种模式下感知环境，与之互动，学习和适应环境，包括化学，声学，视觉和生理。
在这个过程中，我们从多个学科中汲取动力，从神经生物学到感知心理学。我们目前的研究项目包括:
- 语音处理方法的外国口音转换。
- 用于应力监测的可穿戴生理传感器。
- 主动传感与可调的化学传感器。
- 面部感知和面部超分辨率。
实时分布式系统
这个群体对解决复杂系统的基本原理感兴趣，以便将它们转化为现实世界问题的真正解决方案。随着计算机和通信技术在我们社会中的快速发展和接受，该小组力求在其研究和教育过程中取得短期相关性和长期影响。其目的是通过关注设计、分析和实现的整个过程，为实验室成员提供一个平衡的信息技术观点。
实时系统组
该小组主要研究和开发用于关键任务信息系统的实时计算和通信技术，包括多媒体、指挥和控制、运输、过程控制等。该小组的NetEx和NetCamo项目取得了重大进展，并获得了各种奖项的认可，包括来自美国科学技术协会的杰出论文奖电气和电子工程师学会(IEEE) 1992年分布式计算系统国际会议;1997年IEEE国家航空航天与电子会议最佳论文奖;2002年获得美国国防高级研究计划局颁发的技术转让奖;2002年获ACM国际学生研究竞赛二等奖。
保密通讯及电脑系统实验室(SUCCESS)
我们的实验室专注于计算机和网络安全方面的前沿研究。我们正在开发新一代的算法、技术和系统，以解决现实世界的安全问题，并旨在对现实世界产生深远的影响。我们平衡理论和实践，并经常将系统和网络技术与其他领域(如机器学习，统计学，信息论和应用密码学)联系起来。我们目前的研究项目包括(但不限于)恶意软件检测/防御/分析，入侵检测/预防，网络和社交网络安全。
新兴计算和网络系统(SPIES)实验室的安全和隐私
间谍研究实验室，由Nitesh Saxena博士，对与“新兴”系统或范例的安全和隐私相关的众多主题进行研究。目前，这些新兴系统的范围从移动和无线网络(如涉及智能手机、可穿戴设备、物联网(IoT)、传感器和射频识别设备(RFID)的网络类系统(如网页浏览、在线社交网络和点对点)。简而言之，SPIES实验室的目标是提高新兴系统的安全性。带着这个目标，实验室目前正在围绕以下主题开展许多项目:
- Human-in-the-Loop安全:无线设备的安全关联，端到端加密安全，用户认证，包括语音认证，双因素低工作量认证，行为生物识别，神经启发或神经安全和外部激励或好玩的安全。
- 移动系统和物联网安全：智能手机、可穿戴设备、智能家居、医疗植入物和RFID标签的安全。
- 容错分布式安全和加密服务：安全存储在云端，密码管理和多因素认证。
- 隐私和匿名：侧信道攻击/防御，网络搜索隐私，在线社交网络隐私和位置隐私。
SPIES得到了美国国家科学基金会、司法部、谷歌、思科、康卡斯特、微软、英特尔、诺基亚、Research in Motion等多个机构的资助。
素描识别实验室
我们感兴趣的是将草图和手势识别集成到传统的用户界面中。
软件及系统组
Parasol软件和系统项目包括研究和开发新的算法、架构和编译器技术，以优化并行和分布式系统，设计和实现编译器驱动的软件生产力改进工具，软件验证，以及性能建模和预测。