ट्रम्प के अमेरिकी अनुसंधान को उलटने पर कनाडा एआई और विज्ञान प्रतिभा को आकर्षित कर रहा है

दशकों से, संयुक्त राज्य अमेरिका को विज्ञान में सबसे शक्तिशाली प्रतिस्पर्धात्मक लाभों में से एक मिला था: दुनिया के कई सर्वश्रेष्ठ शोधकर्ता वहाँ काम करना चाहते थे।

यह लाभ रातोंरात गायब नहीं हो रहा है। अमेरिका में अभी भी अनुसंधान विश्वविद्यालयों, संघीय प्रयोगशालाओं, निजी पूँजी और प्रौद्योगिकी कंपनियों का बेजोड़ संकेंद्रण है। लेकिन प्रतिभा का प्रवाह अब एकतरफ़ा नहीं रहा, और कनाडा इस परिवर्तन का फायदा उठाने के लिए असामान्य रूप से आक्रामक प्रयास कर रहा है।

नवीनतम उदाहरण University of Toronto से आया है, जिसने छह प्रमुख शोधकर्ताओं को भर्ती किया है जो वर्तमान में अमेरिकी संस्थानों में कार्यरत हैं, जिनमें MIT, नेशनल इंस्टीट्यूट्स ऑफ हेल्थ (NIH), यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफ़ोर्निया सैन फ्रांसिस्को (UCSF), ओहायो स्टेट यूनिवर्सिटी, बॉस्टन यूनिवर्सिटी और वाशिंगटन यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन इन सेंट लुईस शामिल हैं।

इन छह को नए एडी गोल्डेनबर्ग रिसर्च चेयर्स ऑफ़ कनाडा कार्यक्रम का हिस्सा बनाया गया है, जो ओटावा के C$1.7 बिलियन Canada Global Impact+ Research Talent Initiative का मुख्य तत्व है। यह व्यापक पहल 12 वर्षों में 1,000 से अधिक अंतर्राष्ट्रीय और प्रवासी शोधकर्ताओं को आकर्षित करने और समर्थन देने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिसमें विशेष रूप से रिसर्च चेयर्स के लिए C$1 बिलियन आवंटित किया गया है।

पहले समूह को विशेष रूप से उल्लेखनीय बनाता है कि प्रतिभा कहाँ से आ रही है। रिसर्च‑चेयर कार्यक्रम के माध्यम से भर्ती किए गए पहले 64 विद्वानों में से 48 वर्तमान में संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित हैं।

यह अब साधारण शैक्षणिक भर्ती जैसा नहीं दिख रहा है, बल्कि बौद्धिक पूँजी के लिए भू‑राजनीतिक प्रतिस्पर्धा जैसा लग रहा है।

अमेरिका अचानक क्यों अधिक संवेदनशील हो गया है शोध प्रतिभा के प्रवाह के प्रति

समय‑सारिणी को अलग‑अलग करना कठिन है, क्योंकि जनवरी 2025 में राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प के पुनः पद ग्रहण करने के बाद अमेरिकी विज्ञान में आया उथल‑पुथल इस प्रवाह को प्रभावित कर रहा है।

एक जनवरी 2026 के Nature विश्लेषण ने 7,800 से अधिक अमेरिकी शोध अनुदान जो समाप्त या फ्रीज़ किए गए थे, साथ ही लगभग 25,000 वैज्ञानिक और अन्य कर्मी जो शोध‑संबंधित संघीय एजेंसियों से बाहर हो रहे थे को गिना। प्रशासन ने संघीय विज्ञान बजट में भारी कटौती का प्रस्ताव भी रखा, जिसमें NIH में लगभग 40 %, नेशनल साइंस फाउंडेशन (NSF) में 57 % और NASA के साइंस मिशन डायरेक्टरेट में 47 % तक की कटौती शामिल थी। इन प्रस्तावित कटौतियों में से सभी अंततः कानून नहीं बनें, और कुछ प्रशासनिक कदमों को कांग्रेस और न्यायालयों ने विरोध किया, लेकिन अनिश्चितता ने प्रयोगशालाओं, भर्ती और दीर्घकालिक शोध योजना को प्रभावित किया है।

प्रशासन की स्थिति केवल विज्ञान को छोड़ देने से अधिक जटिल है। जैसा कि Unite.AI ने हाल ही में जांचा, व्हाइट हाउस वार्षिक लगभग $200 बिलियन संघीय शोध खर्च को पुनर्संरचना करने का प्रयास कर रहा है। उनके प्रस्ताव व्यक्तिगत वैज्ञानिकों को अनुसरण करने वाले अधिक फंडिंग, तेज़ अनुदान तंत्र, उच्च‑जोखिम शोध, कृत्रिम‑बुद्धिमत्ता‑प्रेरित खोज और AI व क्वांटम कंप्यूटिंग जैसी रणनीतिक तकनीकों को प्राथमिकता देते हैं। प्रशासन का तर्क है कि मौजूदा विश्वविद्यालय‑केंद्रित फंडिंग प्रणाली नौकरशाही‑प्रधान हो गई है और राष्ट्रीय प्राथमिकताओं पर पर्याप्त ध्यान नहीं देती।

परंतु एक शोध पारिस्थितिकी तंत्र का पुनर्संरचना विजेताओं और पराजितों दोनों को जन्म देती है। अनुदान रद्दीकरण, संघीय कार्यबल में कमी और यह बदलना कि कौन‑से शोध को समर्थन मिलता है, ने कई वैज्ञानिकों के करियर‑योजना को काफी अनिश्चित बना दिया है।

चेतावनी संकेत जल्दी ही दिखे। मार्च 2025 में, 1,600 से अधिक उत्तरदाताओं में से तीन‑चौथाई ने एक Nature सर्वेक्षण में कहा कि वे संयुक्त राज्य छोड़ने पर विचार कर रहे हैं, जिसमें कनाडा और यूरोप सबसे अधिक उल्लेखित गंतव्य थे। यह सर्वेक्षण स्वयं‑चयनित था और सभी अमेरिकी वैज्ञानिकों का प्रतिनिधित्व नहीं करता, परन्तु बाद के नौकरी‑खोज डेटा ने भी विदेश में पदों में बढ़ती रुचि दिखायी।

कनाडा ने ऐसा प्रतीत किया है कि एक देश में अनिश्चितता दूसरे में अवसर बन सकती है।

कनाडा एक भर्ती मशीन बना रहा है, केवल कुछ प्रोफेसरशिप नहीं दे रहा

ओटावा की रणनीति वरिष्ठ वैज्ञानिकों को स्थानांतरित करने के लिए केवल वेतन देने से आगे है।

C$1.7 बिलियन पहल में रिसर्च चेयर्स, बुनियादी ढांचा फंडिंग, शुरुआती‑करियर पद और डॉक्टरेट एवं पोस्ट‑डॉक्टरेट पुरस्कार शामिल हैं। मई में, सरकार ने 72 देशों के 659 शोध प्रशिक्षण पुरस्कार प्रदान किए, जबकि Canada Impact+ Emerging Leaders कार्यक्रम का उद्देश्य विश्वविद्यालयों को उनके करियर के शुरुआती चरण में ही आशाजनक शोधकर्ताओं को भर्ती करने में मदद करना है।

कनाडा ने इस रणनीति के साथ आप्रवासन नीति को भी संरेखित करना शुरू किया है, शोधकर्ताओं के लिए नए मार्ग बनाते हुए और भर्ती किए जा रहे कुछ लोगों के लिए त्वरित प्रक्रिया की सुविधा प्रदान की है।

यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है क्योंकि एलीट शोधकर्ता अकेले बहुत कम चलते हैं। एक वरिष्ठ वैज्ञानिक पोस्ट‑डॉक्टरेट फेलो, स्नातक छात्र, सहयोगी और भविष्य के संकाय भर्ती को साथ ले जा सकता है। उनके प्रयोगशालाएँ उद्योग साझेदारी आकर्षित कर सकती हैं, बौद्धिक संपदा उत्पन्न कर सकती हैं और अंततः स्टार्ट‑अप बना सकती हैं।

यह गुणात्मक प्रभाव ही वह कारण है जिससे यू‑ऑफ़‑टी के छह भर्ती किए गए शोधकर्ताओं को व्यक्तिगत रूप से जांचना सार्थक है।

Adrienne Campbell-Washburn: MRI मशीन की संभावनाओं को पुनः परिभाषित करना

Adrienne Campbell-Washburn NIH के नेशनल हार्ट, लंग, एंड ब्लड इंस्टीट्यूट से स्थानांतरित हो रही हैं, जहाँ उन्होंने 2013 में पोस्ट‑डॉक्टरेट फेलो के रूप में शामिल होने के बाद वरिष्ठ अन्वेषक के पद तक पहुँचीं।

उनका कार्य मैग्नेटिक रेज़ोनेंस इमेजिंग में एक बुनियादी मान्यता को चुनौती देता है: कि अधिक मजबूत मैग्नेट स्वाभाविक रूप से बेहतर होते हैं।

Campbell-Washburn की प्रयोगशाला ने 0.55‑टेसेला लो‑फ़ील्ड MRI को उच्च‑प्रदर्शन के साथ विकसित करने में अग्रणी भूमिका निभाई, जिसमें कमजोर चुंबकीय क्षेत्रों को आधुनिक कंप्यूटिंग, अधिग्रहण और पुनर्निर्माण तकनीकों के साथ जोड़ा गया। यह विधि फेफड़ों जैसी क्षेत्रों की इमेजिंग में लाभ प्रदान कर सकती है, जहाँ पारंपरिक MRI को कठिनाइयाँ आती हैं, साथ ही धातु उपकरणों से जुड़ी समस्याओं को कम करती है और स्कैनर की लागत व बुनियादी ढांचे की आवश्यकताओं को घटा सकती है।

Sunnybrook Research Institute और यू‑ऑफ़‑टी के डिपार्टमेंट ऑफ़ मेडिकल बायोफिज़िक्स में, वे कम‑लागत MRI सिस्टम, पोर्टेबल स्कैनर और AI‑सक्षम इमेजिंग तकनीकों के माध्यम से इस दिशा में और आगे बढ़ने की योजना बना रही हैं।

व्यापक प्रभाव महत्वपूर्ण है। MRI अत्यंत शक्तिशाली है, परन्तु बड़े पारंपरिक स्कैनर महंगे होते हैं और मुख्यतः बड़े अस्पतालों में केंद्रित होते हैं। यदि लो‑फ़ील्ड मशीनें, जो अधिक परिष्कृत AI पुनर्निर्माण के साथ मिलकर, सस्ते हार्डवेयर पर क्लिनिकल‑उपयोगी छवियाँ प्रदान कर सकें, तो MRI अंततः छोटे अस्पतालों, सामुदायिक क्लीनिकों और संभावित रूप से बेडसाइड सेटिंग्स में भी उपलब्ध हो सकता है।

Tanya Berger-Wolf: AI के माध्यम से प्राकृतिक दुनिया को समझना

Tanya Berger-Wolf ओहायो स्टेट यूनिवर्सिटी से एक असामान्य विशेषज्ञता के मिश्रण के साथ आती हैं, जिसमें सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, पारिस्थितिकी और संरक्षण शामिल हैं।

वे imageomics के अग्रदूतों में से एक हैं, जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्राकृतिक दुनिया में एकत्रित विशाल छवि डेटा से जैविक जानकारी निकालते हैं।

Berger-Wolf ने Wildbook में एक संस्थापक योगदानकर्ता के रूप में कार्य किया, जो एक ओपन‑सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जो फ़ोटोग्राफ़ से व्यक्तिगत जानवरों की पहचान कर सकता है। जैसे चेहरा पहचान मानवों को अलग करती है, ये सिस्टम ज़ेब्रा और व्हेल शार्क जैसे जानवरों की विशिष्ट निशानों को पहचान सकते हैं, जिससे शोधकर्ता जनसंख्या और व्यवहार को बिना शारीरिक टैग या GPS कॉलर पर निर्भर हुए मॉनिटर कर सकते हैं।

उनका Imageomics Institute तब से इस अवधारणा को काफी आगे बढ़ा चुका है। उनका BioCLIP मॉडल 210 मिलियन से अधिक छवियों पर प्रशिक्षित है, जो लगभग एक मिलियन प्रजातियों को कवर करता है, जिससे AI को ज्ञात जीवन वृक्ष के एक बड़े हिस्से में जीवों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।

यू‑ऑफ़‑टी में, Berger‑Wolf छवियों को ऑडियो, जीन जानकारी और सेंसर डेटा के साथ मिलाकर पारिस्थितिक तंत्र के अधिक समृद्ध मॉडल बनाने और यह समझने का लक्ष्य रखती हैं कि वे जलवायु और मानव गतिविधियों के प्रति कैसे प्रतिक्रिया देते हैं।

यह परियोजना AI के लिए एक बढ़ती महत्वपूर्ण दिशा को दर्शाती है: फाउंडेशन मॉडल अब केवल पाठ, छवि और उपभोक्ता अनुप्रयोगों से आगे बढ़कर विशेष वैज्ञानिक डोमेनों में जा रहे हैं, जहाँ विशाल डेटा सेट मानव द्वारा मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना लगभग असंभव है।

Shu (Joy) Jiang: मेडिकल AI को एल्गोरिदम से अस्पतालों में लाना

Shu (Joy) Jiang वॉशिंगटन यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ़ मेडिसिन इन सेंट लुईस से यू‑ऑफ़‑टी में शामिल हो रही हैं, जहाँ उनका शोध बायोस्टैटिस्टिक्स, कैंसर भविष्यवाणी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को मिलाता है।

उनका एक उल्लेखनीय प्रोजेक्ट पहले ही दिखा चुका है कि शैक्षणिक AI शोध व्यावसायिक चिकित्सा में कैसे प्रवेश कर सकता है।

Jiang और महामारी विज्ञान विशेषज्ञ Graham Colditz ने Prognosia की सह‑स्थापना की, जिसने एक AI प्रणाली विकसित की जो मैमोग्राम का विश्लेषण करके महिला के पाँच‑वर्षीय स्तन कैंसर जोखिम की भविष्यवाणी करती है। इस सॉफ़्टवेयर को 2025 में FDA ब्रेकथ्रू डिवाइस मान्यता मिली, और बाद में Prognosia को दक्षिण कोरियाई मेडिकल AI कंपनी Lunit ने अधिग्रहित किया।

यह तकनीक केवल मौजूदा ट्यूमर का पता लगाने के बजाय मैमोग्राम में ऐसे पैटर्न खोजती है जो भविष्य के जोखिम को संकेतित कर सकते हैं, जिसमें ऐसे संकेत शामिल हैं जो मानव चिकित्सकों को दिखाई नहीं देते।

यू‑ऑफ़‑टी के Dalla Lana School of Public Health में, Jiang एक और समस्या को हल करने पर काम करेंगी जो एल्गोरिदम विकास जितनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है: सत्यापित मेडिकल AI को वास्तविक क्लिनिकल वातावरण में लाना।

उनका नियोजित कार्य अस्पतालों, नियामकों और उद्योग को जोड़ने वाली बुनियादी ढांचा निर्माण करना है, ताकि मेडिकल इमेजिंग AI को पूरे कनाडा में मूल्यांकन और तैनात किया जा सके।

यह स्वास्थ्य‑AI के सबसे बड़े बाधाओं में से एक को संबोधित करता है। उद्योग के पास पहले से ही आशाजनक मॉडलों की बढ़ती आपूर्ति है। कठिन चुनौती यह सिद्ध करना है कि ये मॉडल विभिन्न अस्पतालों, रोगी जनसंख्या और इमेजिंग उपकरणों में लगातार कार्य करते हैं, और फिर उन्हें ऐसे कार्य‑प्रवाह में एकीकृत करना है जहाँ चिकित्सक वास्तव में उनका उपयोग कर सकें।

Michelle Arkin: मेडिसिन के “अंडरड्रगेबल” लक्ष्यों को लक्ष्य बनाना

Michelle Arkin यू‑ऑफ़‑टी मिसिसॉगा में केवल शैक्षणिक दवा‑खोज पृष्ठभूमि से अधिक कुछ लाती हैं।

UCSF में उन्होंने फ़ार्मास्युटिकल केमिस्ट्री की प्रोफेसर, स्मॉल‑मॉलिक्यूल डिस्कवरी सेंटर की कार्यकारी निदेशक और रिसर्च टेक्नोलॉजी एवं उद्यमिता के उप‑डीन के रूप में कार्य किया। Sunesis Pharmaceuticals में अपने करियर के शुरुआती चरण में उन्होंने प्रोटीन‑प्रोटीन इंटरैक्शन को लक्षित करने वाले कुछ पहले शक्तिशाली अवरोधकों पर काम किया।

उनके काम से निकला एक यौगिक lifitegrast था, जो अंततः सूखे‑आँख रोग के लिए FDA‑स्वीकृत उपचार बन गया।

उनका वर्तमान शोध उन जैविक लक्ष्यों पर केंद्रित है जिन्हें ऐतिहासिक रूप से दवा‑योग्य मानना कठिन या असंभव रहा है, जैसे प्रोटीन‑प्रोटीन इंटरैक्शन, आणविक मशीनें और ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर्स। वे अल्ज़ाइमर रोग के शोध में भी सक्रिय हैं और कई थेराप्यूटिक कंपनियों की सह‑स्थापना की है।

यू‑ऑफ़‑टी में, Arkin आणविक गोंद, प्रिसिशन मेडिसिन और AI‑सक्षम दवा‑खोज जैसे क्षेत्रों की जांच करेंगी।

आणविक गोंद विशेष रूप से रोचक हैं क्योंकि वे पारम्परिक दवाओं से अलग कार्य करते हैं। प्रोटीन को केवल ब्लॉक करने के बजाय, वे जैविक अणुओं को ऐसे इंटरैक्शन में बाध्य कर सकते हैं जो सामान्यतः नहीं होते, जिससे कोशिका रोग‑जनक प्रोटीन को समाप्त कर सके।

जब इनको AI प्रणालियों के साथ जोड़ा जाता है जो आणविक इंटरैक्शन की भविष्यवाणी कर सकती हैं और विशाल रासायनिक स्थानों की खोज कर सकती हैं, तो ऐसे दृष्टिकोण मानव जीव विज्ञान के उस हिस्से को विस्तारित कर सकते हैं जिसे वास्तविक रूप से दवाओं द्वारा लक्षित किया जा सकता है।

Raymond Fisman: धन और राजनीतिक शक्ति के मिलन पर क्या होता है, इसका अध्ययन

सभी भर्ती किए गए लोग प्रयोगशाला विज्ञान में नहीं काम करते।

अर्थशास्त्री Raymond Fisman बौस्टन यूनिवर्सिटी से यू‑ऑफ़‑टी के Rotman School of Management में शामिल होते हैं, जहाँ वे भ्रष्टाचार, राजनीतिक प्रभाव, शासन और संस्थानों व आर्थिक व्यवहार के बीच संबंध पर केंद्रित शोध कार्यक्रम लाते हैं।

उनके सबसे प्रसिद्ध अध्ययनों में से एक ने एक असामान्य डेटासेट का उपयोग किया: न्यू यॉर्क शहर में संयुक्त राष्ट्र राजनयिकों द्वारा किए गए पार्किंग उल्लंघन।

क्योंकि राजनयिकों को प्रवर्तन से इम्यूनिटी थी, Fisman और अर्थशास्त्री Edward Miguel ने यह जांचा कि जब पारम्परिक कानूनी परिणाम नहीं होते तो अधिकारी कैसे व्यवहार करते हैं। उनके शोध ने दिखाया कि राजनयिकों के मूल देशों में भ्रष्टाचार मानदंडों के साथ मजबूत अंतर correlated थे, जबकि बाद के प्रवर्तन उपायों ने उल्लंघनों को तीव्रता से कम कर दिया।

हालिया कार्य ने राजनीतिक दान, सरकारी पारदर्शिता और चुनावी प्रोत्साहन कैसे सूचना‑स्वतंत्रता अनुरोधों के जवाब को प्रभावित करते हैं, इसका अध्ययन किया है। 2026 के एक पेपर ने पाया कि उच्च‑भ्रष्टाचार वाले वातावरण में एजेंसियां चुनावों से पहले अनुरोधों को अस्वीकार या विलंबित करने की अधिक संभावना रखती थीं।

Rotman में, Fisman यह जांचेंगे कि धनी व्यक्तियों और संगठित हितों का सार्वजनिक नीति पर क्या प्रभाव है, मतदाता कभी‑कभी भ्रष्टाचार के प्रमाण को क्यों सहन करते हैं और सरकारें जवाबदेही कैसे सुधार सकती हैं।

उनकी भागीदारी महत्वपूर्ण है। कनाडा की शोध रणनीति केवल उन तकनीकों तक सीमित नहीं है जो तुरंत उत्पाद बन सकती हैं। यह यह भी मानती है कि प्रौद्योगिकी, बाजार और सार्वजनिक विश्वास को नियंत्रित करने वाले संस्थान तकनीकों जितने ही प्रभावशाली हो सकते हैं।

Sara Seager: अन्य दुनियाओं की खोज को टोरंटो में वापस लाना

Sara Seager छह में से सबसे अधिक ज्ञात नाम मानी जा सकती हैं।

टोरंटो की मूल निवासी ने 1994 में यू‑ऑफ़‑टी से स्नातक किया, फिर हार्वर्ड में पीएचडी प्राप्त की और अंततः MIT में प्रोफेसर बन गईं। उन्होंने एक्सोप्लैनेट विज्ञान के अग्रदूतों में से एक के रूप में काम किया, विशेष रूप से ग्रहों के वायुमंडल और उन गैसों की खोज पर जो यह संकेत दे सकती हैं कि पृथ्वी के बाहर जीवन मौजूद है या नहीं।

उनके करियर में MacArthur Fellowship, Astrophysics में Kavli Prize और Order of Canada की अधिकारी पदस्थापना शामिल हैं।

उनकी टोरंटो वापसी वास्तव में नवीनतम संघीय चेयर कार्यक्रम के परिणामों की घोषणा से पहले ही घोषित की गई थी। वे 1 सितंबर 2026 को यू‑ऑफ़‑टी से जुड़ने के लिए निर्धारित हैं, जिससे उनका मामला उन शोधकर्ताओं से थोड़ा अलग है जो विशेष रूप से संघीय पहल के लॉन्च के बाद भर्ती हुए थे।

यू‑ऑफ़‑टी में, वे खगोलीय विज्ञान, रसायन विज्ञान, संगणकीय भौतिकी और एयरोस्पेस इंजीनियरिंग को मिलाकर रहने योग्य दुनियाओं की खोज जारी रखेंगी। वे Venus के लिए Morning Star मिशन भी नेतृत्व कर रही हैं, जिसका उद्देश्य ग्रह के वायुमंडल में कार्बनिक अणुओं की सीधी जाँच करना है।

नया चेयर इस कार्य को ग्रह और आणविक सेंसरिंग तकनीकों में विस्तारित करता है, जिसमें अत्यंत कम सांद्रता पर रसायनों का पता लगाने वाले उपकरण और जटिल ग्रहीय एवं पर्यावरणीय प्रणालियों की व्याख्या के लिए AI मॉडल शामिल हैं।

इन तकनीकों को अंतरिक्ष विज्ञान तक सीमित रहने की आवश्यकता नहीं है। अल्ट्रा‑संवेदनशील आणविक सेंसरिंग अंततः पर्यावरणीय निगरानी, औद्योगिक डिटेक्शन और मानव स्वास्थ्य में अनुप्रयोग पा सकती है।

बड़ा इनाम वह पारिस्थितिकी तंत्र है जो शोधकर्ताओं के चारों ओर बनता है

कनाडा को बहुत जल्दी जीत की घोषणा नहीं करनी चाहिए।

संयुक्त राज्य अधिकांश मानकों के अनुसार अभी भी विश्व का प्रमुख शोध पारिस्थितिकी तंत्र बना हुआ है, और उसके पास ऐसे लाभ हैं जिन्हें केवल बड़े भर्ती चेक लिखकर कनाडा नहीं दोहरा सकता। उसके विश्वविद्यालय, राष्ट्रीय प्रयोगशालाएँ, वेंचर कैपिटल उद्योग, फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियाँ, हाइपर‑स्केलर और रक्षा शोध बुनियादी ढाँचा वैज्ञानिक प्रतिभा को आकर्षित करने के लिए एक विशाल गुरुत्वाकर्षण शक्ति बनाते हैं।

ट्रम्प प्रशासन भी उन्नत तकनीक के समर्थन को समान रूप से घटा नहीं रहा है। AI, क्वांटम कंप्यूटिंग, रक्षा प्रौद्योगिकियाँ और AI‑सक्षम वैज्ञानिक शोध उन क्षेत्रों में से हैं जिन्हें वह स्पष्ट रूप से प्राथमिकता देना चाहता है।

परंतु शोध नेतृत्व राष्ट्रीय रैंकिंग में दिखने से बहुत पहले किनारे‑किनारे बदल सकता है।

आज जो शोधकर्ता स्थानांतरित होता है, वह कल दस छात्रों को भर्ती कर सकता है। वे छात्र फिर एक नई पीढ़ी के वैज्ञानिकों को प्रशिक्षित कर सकते हैं। एक प्रयोगशाला एक पेटेंट उत्पन्न कर सकती है, जो एक स्टार्ट‑अप बन जाता है, जो इंजीनियरों और निवेशकों को आकर्षित करता है, और अंततः एक उद्योग क्लस्टर बनाता है।

टोरंटो ने इस गतिशीलता को पहले देखा है। Geoffrey Hinton 1987 में Carnegie Mellon University से यू‑ऑफ़‑टी आए, जब न्यूरल नेटवर्क अभी फैशन में नहीं थे। दशकों बाद, उनके कार्य ने डीप‑लर्निंग क्रांति की बौद्धिक नींव स्थापित करने में मदद की और टोरंटो को विश्व के प्रमुख AI शोध केंद्रों में से एक बना दिया।

कनाडा अब AI, बायोटेक्नोलॉजी, मेडिसिन, जलवायु विज्ञान, क्वांटम प्रौद्योगिकी और अन्य रणनीतिक क्षेत्रों में इस प्रकार के दीर्घकालिक संयोजन प्रभाव को दोहराने का प्रयास कर रहा है। यह व्यापक प्रयास का हिस्सा है कि देश की शैक्षणिक ताकत को आर्थिक क्षमता में बदलें, जिसमें वर्ष की शुरुआत में लॉन्च की गई राष्ट्रीय AI रणनीति भी शामिल है। वह रणनीति समान रूप से अधिक शोध, कंपनियों और बौद्धिक संपदा को कनाडा के भीतर रखने पर ज़ोर देती है।

कनाडा को अभी भी साबित करना है कि वह आकर्षित की गई प्रतिभा को बनाए रख सकता है

रणनीति की एक वैध आलोचना भी मौजूद है।

कनाडा केवल सुपरस्टार भर्ती के माध्यम से एक स्थायी शोध पारिस्थितिकी तंत्र नहीं बना सकता। मौजूदा कनाडाई शोधकर्ता लंबे समय से सीमित अनुदान फंडिंग, वेतन जो संयुक्त राज्य के साथ प्रतिस्पर्धा करने में कठिन हैं, और युवा वैज्ञानिकों के लिए अपर्याप्त अवसरों की शिकायत करते आए हैं। आलोचकों ने सवाल उठाया है कि भारी फंडेड अंतर्राष्ट्रीय चेयर्स दो‑स्तरीय प्रणाली बना सकते हैं, जहाँ नए भर्ती किए गए शोधकर्ता असाधारण पैकेज प्राप्त करते हैं, जबकि समान क्षमता वाले वैज्ञानिक जो पहले से ही कनाडा में काम कर रहे हैं, अधिक कड़े संसाधनों का सामना करते हैं।

यह C$1.7 बिलियन पहल के शुरुआती‑करियर, बुनियादी ढांचा और प्रशिक्षण घटकों को विशेष रूप से महत्वपूर्ण बनाता है।

यदि कनाडा केवल प्रसिद्ध वैज्ञानिकों को आयात करता है, तो कार्यक्रम प्रभावशाली घोषणाएँ देगा। यदि उन वैज्ञानिकों को प्रयोगशालाएँ बनाने, युवा शोधकर्ताओं को भर्ती करने, उद्योग के साथ सहयोग करने, खोजों को व्यावसायिक बनाने और ऐसे संस्थानों को स्थापित करने के संसाधन मिलते हैं जो उनके व्यक्तिगत करियर से परे टिकें, तो परिणाम बहुत अधिक बड़े हो सकते हैं।

पिछली सदी के अधिकांश समय, संयुक्त राज्य ने नवाचार के बारे में एक मूलभूत बात समझी थी: असाधारण लोगों को आकर्षित करना स्वयं एक आर्थिक नीति का रूप था।

कनाडा ने यह सबक सीख लिया है।

अब सवाल यह है कि क्या संयुक्त राज्य अस्थायी रूप से अपने पड़ोसी को अवसर दे रहा है, या सीमा के पार वैज्ञानिक प्रतिभा की दिशा अधिक स्थायी रूप से बदलने लग रही है।