上海纽约大学在首个十年紧握科技腾飞的各种机遇，秉承国际化建设理念与“小而精”的建设原则，发挥中外合作办学得天独厚的优势，向建设研究型大学的目标不断迈进。学校以国际学术难点、热点为导向，解决相关领域重大科学问题为目标，集中一流研究力量，充分发挥跨学科优势，在基础科学领域提升特色研究实力。学校积极发挥华东师范大学和纽约大学学科体系资源的引领作用，在数学、脑科学、物理、化学等领域成立联合研究中心，并建立上海市人工智能与深度学习前沿科学研究基地。
图｜Leif Ristroph、张骏
数学是科学和工程技术发展的基础。2013年，华东师范大学-纽约大学数学联合研究中心（上海纽约大学）成立。2021年9月，诺贝尔经济学奖得主Thomas J. Sargent教授受邀加盟。依托纽约大学库朗数学研究所及华东师范大学数学系深厚的学科基础，中心集中资源重点关注概率论及其应用、非线性偏微分方程，以及数学在流体动力学、生物学、材料科学、计算神经科学、金融数学等方面的应用。
脑科学作为重要的前沿科技领域，也是上海纽约大学的研究重点之一。华东师范大学-纽约大学脑与认知科学联合研究中心（上海纽约大学）致力于推动认知科学与神经科学领域的跨学科研究，培养下一代脑与认知科学领域的科学家。中心重点发展方向囊括认知活动的机制，与脑疾病相关的损伤，综合利用行为科学、神经科学、脑成像和计算建模等方法，聚焦视听知觉、言语与语言、学习与记忆以及决策科学等领域的基础性及变革性研究。中心目前正拓展新的研究领域，如人工智能与认知神经科学的深度融合。
随着现代物理学和化学前沿领域的快速发展及研究方法的进步，新的科学机遇与挑战不断涌现。上海纽约大学物理和化学科研队伍致力于探索新兴的理论和实验研究。华东师范大学-纽约大学物理联合研究中心（上海纽约大学）重点关注量子信息、凝聚态物理、原子分子物理和流体物理研究。华东师范大学-纽约大学计算化学联合研究中心（上海纽约大学）深耕理论与计算化学领域，主要研究方向包括量子化学、生物分子体系计算与模拟、凝聚态分子动力学、光化学等。
与此同时，上纽大不断推进建设上海市人工智能与深度学习前沿科学研究基地，深化各基础学科与数据科学、人工智能的有机结合。目前，针对基地主要研究方向的三个核心研究团队已初具规模。第一，人工智能和深度学习的进展：主要研究流体智能的算法与应用、“以人为本”的人工智能、元宇宙的深度学习；第二，机器学习和人工智能的数理基础：围绕机器学习和深度学习的数理基础展开研究；第三，以深度学习助力科学与工程：通过研究为生物化学、神经科学和智慧城市工程等领域中的重要复杂问题提供新的研究方法和解决方案。
虽然上纽大体量小且目前处于起步阶段，但科研力量不断稳步积聚。从原创性的前沿科学发现，到引起媒体广泛关注的突破性进展，学术研究成果正不断突显其价值。学校为教授们营造了包容开放、自由探索的科研氛围，高质量科研成果不断涌现。其中多项原创性科研成果发表于世界顶尖期刊，包括《科学》(Science)、《神经元》(Neuron)、《物理评论快报》(Physical Review Letters)、《美国化学会志》（Journal of the American Chemical Society）等学术期刊封面论文，数学领域四大顶级期刊之一的《数学发明》（Inventiones Mathematicae）等。
