私の研究の対象は、銀河とその構成要素（ガス及び恒星）が宇宙の時間とともにどのように集まり、また進化するのかを理解することです。とりわけ、銀河の多次元的なデータの解析とその解釈に最新の統計学的な手法と機械学習法を適用することに焦点をあてています。現在、塵やガス、金属量、星生成およびの多変量の空間パターンと相互依存性および近傍銀河の形態学的下部構造をモデル化しています。最近では、塵の吸収を利用して銀河の分子ガスの質量を推定する費用効果の高い方法を開発しました。私はこの方法を活動銀河核（AGN）とスターバースト後の銀河のガスの研究に使いました。