研究方向一：神经形态计算与仿真

主要研究神经信息与代码、神经计算模型、神经系统非线性动力学、局部神经回路和大尺度神经网络的计算模拟。光遗传学、多通道电生理、多尺度脑影像等的数据挖掘与建模。

研究方向二：非线性科学及复杂性系统科学

主要研究非线性动力学建模、因果关系、数据同化、统计学习、人工智能等方法，探究物理、生物、环境与社会领域中复杂性系统演化的个性与共性机制，研究对于现实世界中复杂系统仿真与调控的新方法、新理论。

研究方向三：进化和遗传计算模型

主要研究数学和理论生物学等方面的交叉领域，研究各类进化生物学和遗传学中的定量化模型，发展数学、统计、数值的新理论和新方法。