Zusätzlich zur Forschung, die Intels Produkt-Roadmap unterstützt, fördert und betreibt Intel explorative Forschung, die sich auf neue und bahnbrechende Technologien konzentriert, die proaktivem Computing eine Zukunft ermöglichen. Intels Forschungsinitiativen werden von einer Gruppe hoch spezialisierter Forscher bei Intel und in führenden Universitäten rund um den Globus durchgeführt. Intel fördert eine beachtliche Anzahl wissenschaftlicher Forschungsprojekte, die eine kontinuierliche Entwicklung von Innovationen gewährleisten. Durch die Einführung des Intel Research Network von Universitätslabors – einer einzigartigen, offenen und gemeinsamen Initiative von Industrie und Wissenschaft – hat Intel sein Engagement für Partnerschaften mit einigen der besten technischen Wissenschaftler auf der ganzen Welt gestärkt.

Eine der Stärken von Intel besteht darin, Forschungsergebnisse in echte Produkte umzusetzen. Das oberste Ziel der Forschung bezieht sich jedoch auf die Produktentwicklung: Bestehende Produkte sollen in naher Zukunft verbessert und neue Produkte und Nutzungsmodelle für völlig neue Märkte sollen auf lange Sicht entwickelt werden.

Heute konzentriert sich die Computerwissenschaft auf ein interaktives Computing-Modell, bei dem Anwender direkt, also eins zu eins, mit ihren Computern interagieren. Da eine Person in Zukunft vielleicht mit hunderten oder tausenden Computern arbeitet, ist dieses Paradigma nicht zukunftsfähig: Es stellt zu hohe Anforderungen an den Einzelnen.

Beim proaktiven Computing-Modell der Zukunft prognostizieren Computer Erfordernisse für den Anwender und handeln in gewissen Fällen an seiner Stelle. Wir werden auch weiterhin mit einigen Computern interagieren, aber der Großteil wird fest in unserer Umgebung integriert sein, Daten erfassen und bei bestimmten Daten ohne die Intervention eines Anwenders Maßnahmen ergreifen.

Damit proaktives Computing Einzug in die Realität halten kann, müssen wir sieben grundlegende Herausforderungen bewältigen.

• Die ersten drei Aufgaben, die mit der technischen Implementierung beginnen, umfassen die Schaffung und Vernetzung von Milliarden von Sensorknoten.
• Die folgenden drei Aufgabenbereiche stellen einen wissenschaftlichen Ansatz für die Anwendung des auf Statistik begründeten maschinellen Lernens dar, mit dem der Sprung vom interaktiven zum proaktiven Computing gelingen soll.
• Die letzte Hürde besteht in der Personalisierung, die der gesamten Forschungsgruppe die Aufgabe stellt, die persönlichen Befugnisse des Einzelnen zu erhalten.