Kanada lockar AI‑ och vetenskapstalanger medan Trump rubbar amerikansk forskning

I årtionden har USA dragit nytta av en av de mest kraftfulla konkurrensfördelarna inom vetenskapen: många av världens främsta forskare ville arbeta där.

Den fördelen försvinner inte över en natt. USA har fortfarande oöverträffade koncentrationer av forskningsuniversitet, federala laboratorier, privat kapital och teknikföretag. Men flödet av talang blir mindre ensidigt, och Kanada gör ett ovanligt aggressivt försök att kapitalisera på förändringen.

Det senaste exemplet kommer från University of Toronto, som har rekryterat sex framstående forskare som för närvarande arbetar vid amerikanska institutioner, inklusive MIT, National Institutes of Health (NIH), University of California San Francisco (UCSF), Ohio State University, Boston University och Washington University School of Medicine i St. Louis.

De sex är en del av det nya Eddie Goldenberg Research Chairs of Canada‑programmet, huvudattraktionen i Ottawas C$1,7‑miljardiga Canada Global Impact+ Research Talent Initiative. Det bredare initiativet är utformat för att locka och stödja mer än 1 000 internationella och expatrierade forskare under 12 år, med C$1 miljard specifikt avsatt för forskningsstolar.

Det som gör den första gruppen särskilt anmärkningsvärd är var talangen kommer ifrån. Av de första 64 forskarna som rekryterats genom forskningsstolsprogrammet är 48 för närvarande baserade i USA.

Det börjar se mindre ut som vanlig akademisk rekrytering och mer som en geopolitisk konkurrens om intellektuellt kapital.

Varför USA plötsligt blir mer sårbart för en forskar‑brain‑drain

Tidsramen är svår att separera från den omvälvning som har svept över amerikansk vetenskap sedan president Donald Trump återtog ämbetet i januari 2025.

En januari 2026‑analys av Nature räknade fler än 7 800 amerikanska forskningsbidrag som hade terminerats eller fryst, tillsammans med ungefär 25 000 forskare och annan personal som lämnat federala myndigheter involverade i forskning. Administrationen föreslog också betydande nedskärningar i de federala forskningsbudgetarna, inklusive nedskärningar som närmar sig 40 % vid NIH, 57 % vid National Science Foundation (NSF) och 47 % vid NASA:s Science Mission Directorate. Inte alla föreslagna nedskärningar blev lag, och vissa åtgärder har mött motstånd från kongressen och domstolarna, men själva osäkerheten har påverkat laboratorier, anställningar och långsiktig forskningsplanering.

Administrationens ståndpunkt är mer nyanserad än att helt överge vetenskapen. Enligt Unite.AI nyligen undersökt försöker Vita huset omstrukturera cirka 200 miljarder dollar i årlig federal forskningsbudget. Förslagen förespråkar mer finansiering som följer enskilda forskare, snabbare bidragsmekanismer, hög‑riskforskning, AI‑driven upptäckt och strategiska teknologier såsom AI och kvantdatorer. Administrationen menar att det nuvarande universitetscentrerade finansieringssystemet har blivit byråkratiskt och otillräckligt fokuserat på nationella prioriteringar.

Men en omstrukturering av forskningssystemet skapar också vinnare och förlorare. Avbokningar av bidrag, minskningar av den federala arbetsstyrkan och förändringar i vilka typer av forskning som får stöd har gjort karriärplanering avsevärt mindre förutsägbar för många forskare.

Varningssignalerna dök snabbt upp. I mars 2025 sa tre fjärdedelar av de mer än 1 600 svarande i en Nature‑undersökning att de övervägde att lämna USA, med Kanada och Europa bland de mest ofta nämnda destinationerna. Undersökningen var självselekterande och bör inte tolkas som representativ för alla amerikanska forskare, men efterföljande jobbsökardata visade också ett växande intresse för positioner utanför landet.

Kanada verkar ha beslutat att osäkerhet i ett land kan bli en möjlighet i ett annat.

Kanada bygger en rekryteringsmaskin, inte bara några få professorstjänster

Ottawas strategi går längre än att betala seniora forskare för att flytta.

Det C$1,7‑miljardiga initiativet inkluderar forskningsstolar, infrastrukturfinansiering, tidiga karriärpositioner samt doktorand‑ och postdoktorala stipendier. I maj erbjöd regeringen 659 forskningsutbildningsstipendier till kandidater från 72 länder, medan Canada Impact+ Emerging Leaders‑programmet är utformat för att hjälpa universitet att rekrytera lovande forskare mycket tidigare i deras karriärer.

Kanada har också börjat anpassa invandringspolitiken till strategin, skapa nya vägar för forskare och lova snabbare handläggning för vissa av de personer som rekryteras.

Metoden är viktig eftersom elitforskarna sällan flyttar ensamma. En senior forskare kan ta med postdoktorala forskare, doktorander, samarbetspartners och framtida fakultetsrekryter. Deras laboratorier kan locka industripartners, generera immateriella rättigheter och i slutändan skapa startups.

Detta multiplikatoreffekt är vad som gör U of Ts sex rekryter värda att undersöka individuellt.

Adrienne Campbell-Washburn: Ompröva vad en MR‑maskin kan vara

Adrienne Campbell-Washburn lämnar NIH:s National Heart, Lung, and Blood Institute, där hon blev senior investigator efter att ha börjat som postdoktoral forskare 2013.

Hennes arbete utmanar ett grundläggande antagande inom magnetisk resonanstomografi: att starkare magneter nödvändigtvis är bättre.

Campbell‑Washburns laboratorium var med och banade vägen för högpresterande 0,55‑tesla låg‑fält‑MRI, som kombinerar svagare magnetfält med modern databehandling, insamlings‑ och rekonstruktionsmetoder. Metoden kan ge fördelar vid avbildning av områden som lungorna, som traditionellt är svåra för MRI, samtidigt som den minskar problem relaterade till metallimplantat och potentiellt sänker kostnaderna och infrastrukturkraven för skannrar.

Vid Sunnybrook Research Institute och U of Ts avdelning för medicinsk biophysik planerar hon att driva detta vidare genom lägre kostnads‑MRI‑system, bärbara skannrar och AI‑stödda avbildningstekniker.

Den bredare implikationen är betydande. MRI är extremt kraftfullt, men stora konventionella skannrar är dyra och koncentrerade till stora sjukhus. Om låg‑fält‑maskiner kombinerade med alltmer sofistikerad AI‑rekonstruktion kan producera kliniskt användbara bilder med billigare hårdvara, kan MRI så småningom bli tillgängligt i många fler miljöer, inklusive mindre sjukhus, samhällskliniker och eventuellt vid sängkanten.

Tanya Berger-Wolf: Använder AI för att förstå den naturliga världen

Tanya Berger‑Wolf kommer från Ohio State University med en ovanlig kombination av expertis som spänner över teoretisk datavetenskap, artificiell intelligens, ekologi och bevarande.

Hon är en av pionjärerna bakom det som nu kallas imageomics, där maskininlärning används för att extrahera biologisk information från de enorma mängder bilder som samlas in över hela den naturliga världen.

Berger‑Wolf var en grundande medarbetare till Wildbook, en öppen källkodsplattform som kan identifiera enskilda djur från fotografier. På samma sätt som ansiktsigenkänning skiljer människor åt, kan dessa system känna igen unika markeringar på djur som zebror och valhajar, vilket gör det möjligt för forskare att övervaka populationer och beteenden utan att enbart förlita sig på fysiska märken eller GPS‑halsband.

Hennes Imageomics Institute har sedan dess drivit konceptet betydligt längre. Dess BioCLIP‑modell tränades på mer än 210 miljoner bilder som täcker ungefär en miljon arter, vilket gör att AI kan identifiera organismer över en stor del av det kända livets träd.

Vid U of T avser Berger‑Wolf att kombinera bildmaterial med ljud, genetisk information och sensordata för att bygga rikare modeller av ekosystem och hur de svarar på klimat och mänsklig aktivitet.

Projektet illustrerar en allt viktigare inriktning för AI: grundmodeller rör sig bort från enbart text, bilder och konsumentapplikationer och in i specialiserade vetenskapliga domäner där enorma datamängder i praktiken är omöjliga för människor att analysera manuellt.

Shu (Joy) Jiang: Flyttar medicinsk AI från algoritmer till sjukhus

Shu (Joy) Jiang ansluter sig till U of T från Washington University School of Medicine i St. Louis, där hennes forskning kombinerar biostatistik, cancerprognoser och artificiell intelligens.

Ett av hennes mest anmärkningsvärda projekt visar redan hur akademisk AI‑forskning kan övergå till kommersiell medicin.

Jiang och epidemiologen Graham Colditz grundade Prognosia, som utvecklade ett AI‑system som analyserar mammogram för att förutsäga en kvinnas femårsrisk för att utveckla bröstcancer. Programvaran fick FDA Breakthrough Device‑designering 2025, och Prognosia förvärvades senare av det sydkoreanska medicinska AI‑företaget Lunit.

Istället för att bara upptäcka en befintlig tumör söker teknologin efter mönster i mammogram som kan indikera framtida risk, inklusive signaler som kanske inte är synliga för mänskliga kliniker.

Vid U of Ts Dalla Lana School of Public Health kommer Jiang att ta itu med ett annat problem som kan bli lika viktigt som att utveckla algoritmerna själva: att få validerad medicinsk AI in i verkliga kliniska miljöer.

Hennes planerade arbete innebär att bygga infrastruktur som kopplar ihop sjukhus, tillsynsmyndigheter och industri så att AI för medicinsk bildbehandling kan utvärderas och distribueras över hela Kanada.

Detta adresserar en av de största flaskhalsarna för AI inom sjukvården. Branschen har redan ett växande utbud av lovande modeller. Den svårare utmaningen är att bevisa att de fungerar konsekvent över sjukhus, patientgrupper och bildutrustning, och sedan integrera dem i arbetsflöden där kliniker faktiskt kan använda dem.

Michelle Arkin: Att gå efter medicinens “o‑medicinerbara” mål

Michelle Arkin tar med sig betydligt mer än en akademisk läkemedelsupptäcktserfarenhet till U of T Mississauga.

Vid UCSF har hon varit professor i farmaceutisk kemi, verkställande direktör för Small Molecule Discovery Center och vice dekan för forskningsteknologi och entreprenörskap. Tidigare i sin karriär på Sunesis Pharmaceuticals arbetade hon med några av de första potenta inhibitorerna som riktade sig mot protein‑protein‑interaktioner.

En förening som kom ur detta arbete var lifitegrast, som så småningom blev ett FDA‑godkänt läkemedel mot torra ögon.

Hennes forskning fokuserar nu starkt på biologiska mål som historiskt har betraktats som svåra eller omöjliga att behandla med läkemedel, inklusive protein‑protein‑interaktioner, molekylära maskiner och transkriptionsfaktorer. Hon är också aktiv inom Alzheimers‑forskning och har medgrundat flera läkemedelsföretag.

Vid U of T kommer Arkin att undersöka områden som molekylära lim, precisionsmedicin och AI‑stödd läkemedelsupptäckt.

Molekylära lim är särskilt intressanta eftersom de fungerar annorlunda än konventionella läkemedel. Istället för att bara blockera ett protein kan de tvinga biologiska molekyler att interagera på sätt som normalt inte skulle ske, vilket potentiellt gör att cellen kan eliminera sjukdomsframkallande proteiner.

Kombinerat med AI‑system som kan förutsäga molekylära interaktioner och söka igenom enorma kemiska rum, kan sådana tillvägagångssätt öka den del av mänsklig biologi som realistiskt kan nås med läkemedel.

Raymond Fisman: Studerar vad som händer när pengar möter politisk makt

Inte alla rekryterade arbetar inom laboratorievetenskap.

Ekonom Raymond Fisman ansluter sig till U of Ts Rotman School of Management från Boston University och tar med sig ett forskningsprogram inriktat på korruption, politiskt inflytande, styrning och sambandet mellan institutioner och ekonomiskt beteende.

En av hans mest kända studier använde en ovanlig datamängd: parkeringsböter utfärdade av FN‑diplomater i New York City.

Eftersom diplomaterna hade immunitet mot verkställighet kunde Fisman och ekonomen Edward Miguel undersöka hur tjänstemän agerade när vanliga rättsliga konsekvenser i stort saknades. Deras forskning fann starka skillnader som korrelerade med korruptionsnormer i diplomaternas hemländer, medan senare verkställande åtgärder kraftigt minskade överträdelserna.

Nyare arbete har granskat politiska donationer, statlig transparens och hur valincitament kan påverka svar på förfrågningar om tillgång till information. En artikel från 2026 visade att myndigheter i miljöer med hög korruption var mer benägna att avvisa eller fördröja förfrågningar inför val.

Vid Rotman kommer Fisman att undersöka hur förmögna individer och organiserade intressen påverkar offentlig politik, varför väljare ibland tolererar korruptionsbevis och hur regeringar kan förbättra ansvarstagande.

Hans medverkan i programmet är viktig. Kanadas forskningsstrategi är inte begränsad till teknologier som omedelbart kan bli produkter. Den erkänner också att institutionerna som styr teknik, marknader och allmänhetens förtroende kan vara lika avgörande som själva teknologierna.

Sara Seager: Återför sökandet efter andra världar till Toronto

Sara Seager är sannolikt det mest kända namnet bland de sex.

Den toronto‑födda tog examen från U of T 1994 innan hon tog sin doktorsexamen vid Harvard och så småningom blev professor vid MIT. Hon blev en av pionjärerna inom exoplanetforskning, särskilt studier av planetära atmosfärer och sökandet efter gaser som kan avslöja om liv existerar bortom jorden.

Hennes karriär har inkluderat ett MacArthur‑stipendium, Kavli‑priset i astrofysik och utnämning till Officer i Order of Canada.

Hennes återkomst till Toronto hade faktiskt annonserats innan de senaste resultaten från det federala stolsprogrammet. Hon är planerad att börja vid U of T den 1 september 2026, vilket gör hennes fall något annorlunda jämfört med forskare som rekryterats specifikt efter att initiativet lanserades.

Vid U of T planerar hon att kombinera astronomi, kemi, beräkningsfysik och rymdteknik samtidigt som hon fortsätter sökandet efter beboeliga världar. Hon leder också Morning Star‑uppdragen till Venus, som syftar till att direkt undersöka planetens atmosfär för organiska molekyler.

Den nya stolen utvidgar detta arbete till planetära och molekylära sensorteknologier, inklusive instrument som kan upptäcka kemikalier vid extremt låga koncentrationer samt AI‑modeller för att tolka komplexa planetära och miljömässiga system.

Dessa teknologier behöver inte förbli inom rymdforskning. Ultra‑känslig molekylär sensning kan så småningom få tillämpningar inom miljöövervakning, industriell detektion och människors hälsa.

Den större vinsten är ekosystemet som bildas kring forskarna

Kanada bör vara försiktigt så att de inte förklarar seger för tidigt.

USA förblir världens dominerande forsknings‑ekosystem enligt de flesta mått, och det har fördelar som Kanada inte kan reproducera enbart genom att skriva större rekryteringscheckar. Dess universitet, nationella laboratorier, riskkapitalindustri, läkemedelsföretag, hyperscalers och försvars‑forskningsinfrastruktur skapar ett enormt gravitationsfält för vetenskaplig talang.

Trump‑administrationen minskar inte enhetligt stödet för avancerad teknik. AI, kvantdatorer, försvarsteknologier och AI‑stödd vetenskaplig forskning är bland de områden som den uttryckligen vill prioritera.

Men forskningsledarskap kan förändras i marginalerna långt innan det syns i nationella rankningar.

En forskare som flyttar idag kan rekrytera tio studenter imorgon. Dessa studenter kan i sin tur utbilda en ny generation av forskare. Ett laboratorium kan generera ett patent, som blir ett startup‑företag, som lockar ingenjörer och investerare, vilket så småningom skapar en industrikluster.

Toronto har sett den dynamiken tidigare. Geoffrey Hinton flyttade från Carnegie Mellon University till U of T 1987, då neurala nätverk var långt ifrån populära. Decennier senare hjälpte hans arbete till att lägga de intellektuella grunderna för djupinlärningsrevolutionen och bidrog till att Toronto blev ett av världens främsta AI‑forskningscentra.

Kanada försöker nu reproducera den typen av långsiktig sammansatt effekt inom AI, bioteknik, medicin, klimatvetenskap, kvantteknik och andra strategiska områden. Det passar in i ett bredare arbete att omvandla landets akademiska styrkor till ekonomisk kapacitet, inklusive den nationella AI‑strategi som Kanada lanserade tidigare i år. Den strategin betonar också att behålla mer forskning, företag och immateriella rättigheter inom Kanada.

Kanada måste fortfarande bevisa att de kan behålla den talang de lockar

Det finns också en legitim kritik mot strategin.

Kanada kan inte bygga ett hållbart forsknings‑ekosystem enbart genom superstjärne‑rekrytering. Befintliga kanadensiska forskare har länge klagat på begränsad bidragsfinansiering, löner som har svårt att konkurrera med USA och otillräckliga möjligheter för unga vetenskapsmän. Kritiker har ifrågasatt om tungt finansierade internationella stolar kan skapa ett två‑nivå‑system där nyrekryterade forskare får extraordinära paket medan lika kompetenta forskare som redan arbetar i Kanada möter snävare resurser.

Det gör komponenterna för tidiga karriärer, infrastruktur och utbildning i det C$1,7‑miljardiga initiativet särskilt viktiga.

Om Kanada bara importerar berömda forskare kommer programmet att producera imponerande tillkännagivanden. Om dessa forskare får resurserna att bygga laboratorier, rekrytera yngre forskare, samarbeta med industrin, kommersialisera upptäckter och skapa institutioner som överlever deras individuella karriärer, kan konsekvenserna bli mycket större.

Under större delen av förra seklet förstod USA något grundläggande om innovation: att locka exceptionella människor i sig var en form av ekonomisk politik.

Kanada verkar ha lärt sig lektionen.

Frågan nu är om USA tillfälligt ger sin granne en öppning, eller om riktningen för vetenskaplig talang över gränsen börjar förändras på ett mer bestående sätt.