Ich betreibe theoretische und angewandte Forschung in den Bereichen Graphentheorie, Modellierung und Analyse dynamischer Netzwerke, Kontrolltheorie und kausale Inferenz. Meine Studien befinden sich an der Schnittstelle dreier Disziplinen: Informatik, mathematische Statistik und angewandte Physik. Sie finden Anwendung in Bereichen wie Systembiologie, Medizin, Biochemie, Pharmakologie, Populationsdynamik und Klimaphysik. Ich entwickle mathematische Theorien und Modelle zur Beschreibung der statischen und dynamischen Eigenschaften komplexer Systeme hinsichtlich ihrer Größe, Nichtlinearität und Starrheit. Ich entwickle Algorithmen zur Simulation der zeitlichen Entwicklung dieser Systeme und ihrer Reaktionen auf Störungen, die von der Außenwelt oder vom Beobachter ausgehen. Ein Großteil meiner Studien zu Simulationsmethoden konzentriert sich auf künstliche neuronale Netze und Bayes'sche künstliche neuronale Netze.