מחקר תיאורטי בסיסי, החוצה גבולות דיסציפלינריים מוכרים, יונק ומפתח כלים מתורת ההסתברות והסטטיסטיקה, לתיאור, הסבר, וחיזוי של תופעות, ולחקר מערכות בתחומים שונים של הכימיה הפיזיקלית ושל הפיזיקה הסטטיסטית והביולוגית.
- אקראיות עומדת בבסיסם של תהליכים רבים המתרחשים ברמה המיקרוסקופית. אך כיצד ניתן לתאר אקראיות? ובאיזו מידה הדרך בה אנו בוחרים לעשות זאת משפיעה על האופן שבו אנו מפרשים תוצאות העולות מניסויים? בשנים האחרונות נעשתה התקדמות טכנולוגית עצומה ביכולת לצפות בתהליכים המתרחשים ברמת המולקולה, החלקיק והתא הבודדים — אך במקרים רבים התיאור המתמטי הניתן לתהליכים אלו עדיין שאול מתורות קלאסיות שאינן לוקחות בחשבון אקראיות כלל, או לחילופין עושות זאת בהסתמך על הנחות פשטניות. כך ניתן לפספס לחלוטין את אפשרות קיומן של תופעות מסוימות או לשגות בהבנתן של תופעות אחרות. אנו מפתחים ומשכללים כלים אנליטיים לחקר תהליכים אקראיים ע"מ לחזות את קיומן של תופעות חדשות, וכדי להאיר באור שונה ומקורי תצפיות קיימות, תוך שימת דגש מיוחד על אוניברסליות ועל ניסיון להכליל לקחים הנלמדים ממודלים פשוטים.
- חוקי הטבע מכתיבים שלל מגבלות, חסמים, ותמורות (trade-offs). בפרט, מגבלות יסודיות חלות גם על מערכות חיות והניסיון לאפיינן עומד בחזית המחקר המדעי. את המהירות שבה תאים מתחלקים ניתן למדוד, אך האם קיימת מהירות מרבית אותה לא ניתן לחצות? ואם כן, מה קובע אותה? תאים חיים מפעילים שלל חיישנים מולקולריים המאפשרים להם למדוד טמפרטורה, ריכוז, ושאר מאפיינים סביבתיים, אך האם ישנם חסמים אוניברסליים על מינימום ההשקעה הנדרשת ע"מ לעשות זאת בצורה טובה ומדויקת מספיק? נהוג לחשוב ששנים של אבולוציה דחפו את החיים סביבנו למקסם את התועלת אותה הם מפיקים מסביבתם, אך כיצד ניתן לדעת זאת בוודאות מבלי לאפיין תחילה מהי התוצאה "הטובה ביותר" אותה ניתן להשיג במגבלות הנתונות? רק אם נצליח בכך, נוכל לדעת עד כמה באמת מערכות ביולוגית קרובות לחסמים המגבילים את פעולתן, ובאיזו מידה הייתה לקרבה זו השפעה על האופן בו מערכות אלו בנויות ועל הדרך שבה הן פועלות.
