Les recherches de Shahab sont centrées sur l'intersection des neurosciences et de l'IA, également appelée NeuroAI. Il étudie la perception visuelle et l'apprentissage dans les cerveaux biologiques et les réseaux neuronaux artificiels. Il utilise l'apprentissage profond comme cadre de calcul pour modéliser l'apprentissage et la perception dans le cerveau, et exploite notre compréhension du système nerveux pour créer une intelligence artificielle d'inspiration plus biologique.

Mes intérêts de recherche gravitent autour de deux constructions sociales extrêmement importantes: les normes sociales et la hiérarchie sociale.

Mon programme de recherche principal vise à utiliser une approche novatrice, basée sur les neurosciences computationnelles, afin d’étudier l’origine des variabilités interindividuelles dans le traitement des normes sociales et comment certains contextes peuvent altérer ce traitement.

Je m'intéresse également à mieux comprendre comment notre cerveau a la capacité: 1) d'établir des hiérarchies sociales; 2) de s'adapter aux changements dans les hiérarchies sociales; et 3) d'utiliser les informations relatives aux hiérarchies sociales afin de guider nos comportements.