Alexander “Sasha” Rakhlin PhD ’06, profesor distinguido de Datos, Sistemas y Sociedad del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT (IDSS); profesor de ciencias cognitivas y del cerebro en el MIT; y un investigador principal del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS) del MIT ha sido nombrado próximo director del Centro de Ciencia de Datos y Estadística del MIT (SDSC).
Rakhlin sucede a Ankur Moitra, profesor de Matemáticas Norbert Wiener, director asociado del IDSS y miembro de la facultad del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT, que ha sido director del SDSC desde 2021. Philippe Rigollet, profesor distinguido de Matemáticas Cecil e Ida Green y miembro principal de la facultad del IDSS, también se desempeñó como director interino en 2024-25.
“Sasha es una de las mentes teóricas más agudas que trabajan en estadística y aprendizaje automático hoy en día, y también uno de los mentores más devotos que conozco”, dice Fotini Christia, Profesor Internacional Ford de Ciencias Sociales y director del IDSS, que alberga el SDSC. “Ha ayudado a formar a toda una generación de académicos interdisciplinarios a través del Programa de Doctorado Interdisciplinario en Estadística (IDPS), mientras su propia investigación sigue traspasando los límites. El SDSC no podría pedir un líder más adecuado”.
Rakhlin es el titular inaugural de la Cátedra Distinguida en Datos, Sistemas y Sociedad, una cátedra creada en 2025 gracias a la generosidad y visión del profesor del IDSS Richard “Dick” Larson, un “vida del MIT” y pionero en investigación de operaciones, teoría de colas y optimización de sistemas.
“Es un honor para mí asumir este papel”, afirma Rakhlin. “La fortaleza del Centro de Estadística y Ciencia de Datos siempre ha sido su gente: estudiantes, postdoctorados y profesores de todo el MIT que aportan perspectivas muy diferentes a los problemas más interesantes del momento en estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Mi objetivo es apoyar a esa comunidad a medida que aborda las preguntas en constante evolución que remodelan el campo”.
Rakhlin ha estado conectado al Centro de Estadística y Ciencia de Datos como profesor visitante desde 2016, antes de unirse formalmente al MIT en 2018 en el Departamento de Ciencias Cognitivas y del Cerebro y el IDSS. Como presidente inicial del programa de Doctorado Interdisciplinario en Estadística en el SDSC, Rakhlin ha visto la defensa exitosa de más de 75 estudiantes de doctorado del IDPS en una variedad de departamentos del MIT, incluido el propio programa de Sistemas Sociales y de Ingeniería del IDSS.
“Me ha fascinado el aprendizaje automático desde mi doctorado hace más de 20 años, atraído por sus hermosas conexiones con la estadística, la probabilidad, los algoritmos, la optimización y la teoría de juegos”, dice Rakhlin. “En el Centro de Estadística y Ciencia de Datos, trabajo junto a colegas que comparten esta fascinación y persiguen estas conexiones en muchas direcciones. La reciente revolución en la IA está extendiendo esta red a las ciencias; promete acelerar el descubrimiento y plantea nuevas preguntas para las estadísticas. Responderlas exige una ciencia rigurosa de las herramientas mismas. A medida que la IA ingresa a la medicina, la energía y la vida pública, su seguridad son, en esencia, cuestiones estadísticas y matemáticas: cuantificar la incertidumbre, brindar garantías, comprender el fracaso y resistir la manipulación”.
Como dice Rakhlin, el SDSC está diseñado para este momento. “La estadística es un lenguaje compartido en todo el MIT”, añade. “A través del Programa de Doctorado Interdisciplinario en Estadística, el centro conecta a estudiantes y profesores de economía y ciencias políticas a física e ingeniería. Las colaboraciones en áreas que van desde la biología hasta la fusión nuclear han demostrado cómo el pensamiento estadístico acelera la ciencia misma”.
Como director, uno de sus objetivos es profundizar estas conexiones interdisciplinarias. Espera ayudar a que SDSC sea el hogar del Instituto para los rigurosos fundamentos de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, y un puente hacia las cuestiones científicas y sociales donde esos fundamentos son más necesarios.
Rakhlin recibió su licenciatura en matemáticas e informática de la Universidad de Cornell y su doctorado del MIT. Realizó un postdoctorado en la Universidad de California en Berkeley en EECS antes de incorporarse a la Universidad de Pensilvania, donde fue profesor asociado en el Departamento de Estadística y codirector del centro Penn Research in Machine Learning.