Исследования в основном сосредоточены на цифровых платформах для интеллектуальных фармацевтических приложений. Предсказание молекулярных свойств и дизайн молекул с заданными свойствами - это сложные и актуальные задачи современной науки. Сложная и богатая природа молекул, позволяет описывать их с помощью последовательностей, графов, 3Д объектов и векторов высоких размерностей и применять численные методы для решения открытых проблем хемоинформатики и структурной биоинформатики. Быстрый рост молекулярных данных открывает пути применения машинного обучения для получения эффективных вычислительных моделей.