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.

Développer la méthode des bulles (en anglais : Bubbles; Gosselin et Schyns, 2001), continuer à l'utiliser en reconnaissance de visages et d'objets (ex.: en combinaison avec les potentiels évoqués cognitifs et l'amorçage) et lui trouver de nouveaux domaines d'application (p. ex., en psychologie animale).

Je m’intéresse depuis des années au développement du système visuel chez les enfants par l’étude des mécanismes cérébraux et des voies fonctionnelles de la perception visuelle. Je prends en compte le développement et l’intégration du système calleux une des plus importantes voies de transmission cérébrale. J’ai également un intérêt concernant la fonction auditive chez différents sujets humains de la population. De même quand des systèmes sensoriels deviennent déficients j’étudie comment se fait réorganisation des autres systèmes sensoriels intacts en utilisant une propriété neuronale qui est la plasticité cérébrale.