有鑑於腦科學中心的神經影像資料數量急遽增加，如何應用最新的巨量資料演算法來分析神經影像，以及如何將影像資料轉化成腦網路模型已成為中心一大挑戰。為解決此問題，計算神經組的工作主要分三大方向。
第一：應用包括深度學習技術在內的各種演算法大規模分析果蠅腦神經影像，建構一個高解析度的果蠅神經網路體模型，並研究其網路結構。目的是了解神經訊號在大腦中傳遞的完整路徑。
第二：我們將根據此巨量神經網路體的資料來建構果蠅大腦計算模型。目的是藉由模擬果蠅大腦的動態來逐步了解大腦運算的原理。
第三：透過分析果蠅腦神經網路的結構以及動態活動數據以提出新的類神經網路模型。目的是要發展更快更有效率的人工智慧與機器學習演算法。
為了達到此目的，本組網羅了來自神經科學、物理、資訊等系所與機構的跨領域人才，共同合作與交流。除了開發各種神經影像分析技術，也建構了全世界第一個果蠅全腦的神經網路模型。並與國際上其他果蠅神經影像資料庫保持密切合作。
研究腦神經的計算原理，並應用於人工智慧的研發。此外應支援其它分組對於大數據分析的需求。
