Rex es investigador de aprendizaje automático y trabaja en la intersección de la inteligencia natural y artificial. Está especialmente interesado en diseñar agentes autónomos generales que puedan ayudar a los humanos con una amplia gama de tareas. Sus intereses de investigación abarcan modelos fundacionales, inteligencia encarnada, aprendizaje por refuerzo, meta-aprendizaje y métodos bayesianos. Pasó varios años realizando investigaciones postdoctorales en neurociencia cognitiva computacional en la Universidad de Ginebra, Suiza, y en la Universidad de Brown, EE. UU. Antes de eso, obtuvo su doctorado en relatividad general en la Universidad de Cambridge, Reino Unido.