Научная деятельность кафедры в настоящее время связана с вычислительными нанотехнологиями, математическим моделированием и применением современных методов машинного обучения для обработки больших массивов данных.

В последние годы в связи с бурным развитием компьютеров и их программного и математического обеспечения, появлением новых высокопроизводительных вычислительных систем значительные изменения претерпела и сама технология исследования сложных научно-технических проблем, а также методология проведения вычислительного эксперимента. При этом моделирование молекулярных систем в наномасштабе занимает особое место, так как позволяет создавать новые прорывные технологии в электронике и медицине.

На кафедре большое внимание уделяется развитию направлений по использованию методов машинного обучения и искусственного интеллекта, в том числе, глубоких нейронных сетей, обучения с подкреплением для обработки данных большого объёма, возникающих во многих актуальных прикладных задачах, например, анализ изображений, распознавание слитной речи, задачи биометрии, анализ данных в экономике, медицине, геологии, физике.

На основе интернет-технологий разрабатываются виртуальные аналоги сложных технических устройств. Развиваются и применяются современные информационные технологии для создания, настройки, запуска и мониторинга вычислительных процессов, визуализации и анимации вычислений. Разрабатываются параллельные алгоритмы с использованием технологий OpenCL, CUDA, OpenMP, MPI для различных архитектур компьютеров.

В настоящее время актуальной задачей является создание больших программных комплексов, предназначенных для моделирования многомерных физических процессов и систем в реальном масштабе времени. Эти комплексы опираются на последние достижения вычислительной математики с привлечением параллельных вычислений. Требуется разработка эффективных и наглядных средств визуализации результатов расчётов.

Ещё одним научным направлением на кафедре является изучение процессов взаимодействия сверхсильных и сверхкоротких лазерных импульсов с веществом. Эти процессы представляют огромный интерес, как с точки зрения фундаментальной науки, так и с точки зрения многочисленных приложений. Одной из наиболее интересных и важных задач является создание компактных лазерных ускорителей для широкого применения адронной терапии при лечении онкологических заболеваний. Создание подобного ускорителя невозможно без детального полномасштабного компьютерного моделирования взаимодействия лазерных импульсов с веществом.

Для получения реалистичных результатов в разумное время применяются вычислительные ресурсы суперкомпьютеров.