통계물리는 확률 개념을 바탕으로 미시적 동역학과 거시적 현상의 관계를 규명한다. 고전적인 통계역학은 주로 평형에 가까운 균질한 계를 대상으로, 거시적 물리량이 미시적 요동에 크게 좌우되지 않는 조건에서 나타나는 집단적 거동을 기술해 왔다. 그러나 생명·사회·정보처리 등을 아우르는 현대과학의 주요 연구 대상들은 흔히 비균질적이고 강한 요동과 비평형성을 보인다. 그럼에도 이들은 세부적 차이점에 상관없이 열역학적 제약, 눈금잡기 법칙, 요동 통계 등의 측면에서 공통적인 특성을 보이기도 한다. 이러한 보편성이 어떤 조건 하에서 나타나며 언제 무너지는지를 밝히는 것이 현대 통계물리의 주요 과제라 할 수 있다.
이를 위해 본 연구단은 확률과정, 유체역학, 눈금잡기 이론, 대편차 이론, 확률열역학, 정보이론, 베이즈 추론, 행위자 기반 모형 등에 바탕을 둔 이론 및 전산 도구를 개발한다. 이를 바탕으로 모형과 데이터를 결합하여 능동물질, 열기관과 정보 엔진, 인공지능, 생태계, 의견동역학, 사회 현상 등 다양한 스케일의 주제들을 탐구한다.
