본 연구실에서는 분자 수준의 세포 내 동역학에서 생태계와 진화에 이르기까지 다양한 시공간 스케일에 걸쳐 일어나는 정보의 전파·확산 및 물질·에너지 대사를 복잡계 이론과 제어의 관점에서 이해하고자 합니다. 이에 수반되는 평형·비평형 통계역학의 문제들은 그 자체로 물리과학적 인식의 지평을 이루는 지식의 최전선이며 동시에 생물학이나 정보과학과의 협업을 기반으로 하는 학제적 연구에도 큰 영감을 줍니다. 이와 같은 문제의식을 바탕으로 본 연구그룹은 생물학적 복잡계의 제어와 설계를 위한 공학적 원리의 확립에도 노력을 기울이고 있습니다.
The Ghim Lab seeks to find the “design” principles behind the networks of biological information processing. The networks encompass cellular metabolism, regulation of gene expression, cell-to-cell communication, and up to social and ecological interactions among individuals. The current focus of research is on:

• Control and exploitation of noise in gene expression
• Resource allocation for coordinated metabolism
• Causal inference in epidemic dynamics and ecological systems
• Game theory in structured populations and reinforcement learning

The aim from biology side is to rationalize the efficiency and robustness of biological networks in the light of form-function duality. The other side of the coin is an effort to restore the precision and accuracy of biochemical information processing in e.g. synthetic biology or metabolic engineering up to its silicon-based counterpart. Both of these objectives are closely linked to the fundamental problems of equilibrium and nonequilibrium statistical mechanics on complex networks. Information theory and statistical physics are a major tool toward this end but the crux is still the rigorous biological realism.