システム情報分解(SID)は、システム内の変数間の複雑な相互作用を解明するための新たな情報理論的枠組みであり、従来の部分情報分解(PID)の限界を超えて、システム全体の情報を包括的に分析することを可能にする。
高速メビウス変換は、偏情報分解(PID)と統合情報分解(ΦID)の計算コストを大幅に削減する新しい代数的アプローチであり、大規模なシステムにおける情報分解を可能にする。
複雑なシステムにおける重要な変動を特定するための実用的かつ一般的な方法を提案し、機械学習を使用して情報を分解することで、マイクロおよびマクロスケールの構造の接続を研究する。