课题组致力于在不断变化的城市和气候动态中推动建筑性能、舒适性和可持续性的发展。相关研究中所使用的跨学科方法结合了建筑设计、工程学和数据驱动技术，以提升建筑的效率、韧性以及以人为本的环境。研究方向以建筑能源效率、城市气候适应性和居住者舒适性为核心，融入人工智能和机器学习方法并应用于基于建筑性能的设计策略优化。
实现未来气候变化适应性的建筑和城市是课题组的研究方向之一，尤其是在如何通过开发预测模型与模拟仿真技术来指导建筑改造和增强韧性的策略等方面。课题组通过采用微气候模拟和多目标优化框架等建模方法，应对未来气候条件和城市热岛效应对建筑能源需求和热舒适性的潜在影响。包括将气候模型与建筑模拟相结合，以优化能源利用并提升高密度城市环境中的可持续性。同时，研究涵盖了改善城市热环境，探讨微气候干预措施及其对户外热舒适性的影响等。由于城市热岛与气候变化增加了对有效冷却策略的需求，相关研究在热带和亚热带地区尤为重要。课题组旨在为城市规划者和建筑师提供指导和决策支持工具，以通过智能的城市设计和被动冷却措施来缓解城市热岛效应。
课题组的另一研究方向是将机器学习应用于基于建筑性能的设计于与优化。通过利用数据分析，开发用于评估和优化建筑性能参数的自动化框架，如能耗、日照和热舒适性。所研发的机器学习模型能够促进以居住者为中心的设计，如体育设施、办公空间、城市室外环境等建成环境中的视觉和热环境条件，从而研究人员行为模式对能源使用和舒适性的影响。在相关合作研究项目中，强调跨学科跨尺度的研究方向，以应对所面临的环境与资源挑战，并致力于将科研成果进行产业转化，为推动可持续建筑和快速城市化区域的城市韧性方面做出贡献。
