Kanada, Trump’ın ABD Araştırmalarını Altüst Etmesiyle AI ve Bilim Yeteneğini Çekiyor

Onlarca yıldır, Amerika Birleşik Devletleri, bilim: dünyanın en iyi araştırmacılarının birçoğunun orada çalışmak istemesi gibi son derece güçlü bir rekabet avantajından faydalanıyordu.

Bu avantaj bir gecede ortadan kalkmıyor. ABD hâlâ araştırma üniversiteleri, federal laboratuvarlar, özel sermaye ve teknoloji şirketleri açısından eşsiz bir yoğunluğa sahip. Ancak yetenek akışı tek yönlü olmaktan çıkıyor ve Kanada bu değişimden yararlanmak için olağandışı agresif bir çaba gösteriyor.

En yeni örnek, University of Toronto’dan geliyor; üniversite, MIT, National Institutes of Health (NIH), University of California San Francisco (UCSF), Ohio State University, Boston University ve Washington University School of Medicine in St. Louis gibi ABD kurumlarında çalışan altı önde gelen araştırmacıyı işe almış.

Bu altı kişi, yeni Eddie Goldenberg Research Chairs of Canada programının bir parçası ve Ottawa’nın C$1.7 milyar Canada Global Impact+ Research Talent Initiative’nin merkezinde yer alıyor. Daha geniş girişim, 12 yıl içinde 1.000’den fazla uluslararası ve göçmen araştırmacıyı çekmeyi ve desteklemeyi hedefliyor; bunun için C$1 milyar özellikle araştırma kürsülerine ayrılmış.

İlk grubun özellikle dikkat çekici olmasının nedeni, yeteneğin nereden geldiği. Araştırma kürsüsü programı aracılığıyla işe alınan ilk 64 akademisyenin 48’i hâlihazırda Amerika Birleşik Devletleri’nde bulunuyor.

Bu durum, sıradan akademik işe alım gibi görünmekten ziyade entelektüel sermaye için jeopolitik bir rekabet gibi gözükmeye başlıyor.

ABD Neden Ani Bir Şekilde Araştırma Beyin Göçüne Daha Fazla Açık?

Zamanlama, Başkan Donald Trump’ın Ocak 2025’te göreve dönmesinden bu yana Amerikan bilimini sarstığı dönüşümden ayrılamaz.

Ocak 2026 analysis by Nature, 7.800’den fazla ABD araştırma hibesinin iptal edildiğini ya da dondurulduğunu ve yaklaşık 25.000 bilim insanı ve diğer personelin araştırma yapan federal ajansları terk ettiğini saydı. Yönetim ayrıca NIH’te %40’a, Ulusal Bilim Vakfı (NSF)’de %57’ye ve NASA’nın Bilim Görev Direktörlüğü’nde %47’ye yaklaşan kesintiler de dahil olmak üzere federal bilim bütçelerinde büyük azaltımlar önerdi. Bu önerilen kesintilerin hepsi yasalaşmadı; bazı yönetim eylemleri Kongre ve mahkemeler tarafından karşı çıktı, ancak belirsizlik laboratuvarları, işe alımları ve uzun vadeli araştırma planlamasını etkiledi.

Yönetimin tutumu, bilimi tamamen terk etmekten daha nüanslı. Unite.AI yakın zamanda incelediği gibi, Beyaz Saray yıllık yaklaşık 200 milyar dolar federal araştırma harcamasını yeniden yapılandırmaya çalışıyor. Önerileri, bireysel bilim insanlarını takip eden daha fazla fon, daha hızlı hibe mekanizmaları, yüksek riskli araştırma, yapay zekâ‑destekli keşif ve AI ile kuantum bilişim gibi stratejik teknolojileri desteklemeyi öne çıkarıyor. Yönetim, mevcut üniversite‑merkezli fon sisteminin bürokratik hâle geldiğini ve ulusal önceliklere yeterince odaklanmadığını savunuyor.

Ancak bir araştırma ekosisteminin yeniden yapılandırılması kazananlar ve kaybedenler yaratıyor. Hibe iptalleri, federal işgücü azaltımları ve hangi araştırma türlerinin destekleneceğine dair değişiklikler, birçok bilim insanı için kariyer planlamasını çok daha öngörülemez hâle getirdi.

Uyarı işaretleri çabuk ortaya çıktı. Mart 2025’te, 1.600’den fazla katılımcının Nature anketine yanıt verenlerin üçte ikisi, Amerika Birleşik Devletleri’ni terk etmeyi düşündüklerini ve Kanada ile Avrupa’yı en sık belirtilen hedefler arasında gördüklerini belirtti. Anket kendiliğinden seçildiği için tüm Amerikan bilim insanlarını temsil etmez, ancak sonraki iş arama verileri de ülke dışındaki pozisyonlara artan ilgi gösterdi.

Kanada, bir ülkedeki belirsizliğin başka bir ülkede fırsata dönüşebileceğine karar vermiş gibi görünüyor.

Kanada, Sadece Birkaç Profesörlük Teklif Etmekten Fazlasını Yapıyor: Bir İşe Alım Makinesi Kuruyor

Ottawa’nın stratejisi, kıdemli bilim insanlarını sadece taşımak için ödeme yapmanın ötesine geçiyor.

C$1.7 milyar girişim, araştırma kürsüleri, altyapı fonları, erken kariyer pozisyonları ve doktora‑postdoktora ödüllerini kapsıyor. Mayıs ayında hükümet, 72 ülkeden 659 araştırma eğitim ödülü sundu; Canada Impact+ Emerging Leaders programı ise üniversitelerin umut vaat eden araştırmacıları kariyerlerinin çok daha erken aşamalarında işe almasına yardımcı olmayı amaçlıyor.

Kanada ayrıca göçmenlik politikasını bu stratejiyle uyumlu hâle getirmeye başladı; araştırmacılar için yeni yollar yaratıyor ve işe alınan bazı kişiler için hızlı işlem imkanı sağlıyor.

Bu yaklaşım önem taşıyor çünkü elit araştırmacılar nadiren tek başına hareket eder. Kıdemli bir bilim insanı, postdoktora araştırmacılarını, lisansüstü öğrencilerini, işbirlikçilerini ve gelecekteki fakülte adaylarını yanına getirebilir. Laboratuvarları, sanayi ortaklıkları çekebilir, fikri mülkiyet üretebilir ve nihayetinde startup’lar kurabilir.

Bu çarpan etkisi, U of T’nin altı işe alımının bireysel olarak incelenmesini değerli kılıyor.

Adrienne Campbell-Washburn: MRI Makinesinin Ne Olabileceğini Yeniden Düşünmek

Adrienne Campbell-Washburn, 2013’te postdoktora araştırmacısı olarak başladığı NIH’in National Heart, Lung, and Blood Institute’inden ayrılarak orada kıdemli araştırmacı konumuna yükseldi.

Çalışması, manyetik rezonans görüntülemede: daha güçlü manyetik alanların mutlaka daha iyi olduğu varsayımını sorguluyor.

Campbell-Washburn’un laboratuvarı, zayıf manyetik alanları modern bilgisayar, veri toplama ve yeniden yapılandırma teknikleriyle birleştirerek yüksek performanslı 0.55‑tesla düşük‑alan MRI’nın öncülüğünü yaptı. Bu yaklaşım, geleneksel olarak MRI’da zorluk çıkaran akciğer gibi bölgeleri görüntülerken avantaj sağlayabilir, metal cihazlarla ilişkili sorunları azaltabilir ve tarayıcıların maliyet ve altyapı gereksinimlerini düşürebilir.

Sunnybrook Research Institute ve U of T’nin Tıbbi Biyofizik Bölümü’nde, daha düşük maliyetli MRI sistemleri, taşınabilir tarayıcılar ve AI‑destekli görüntüleme teknikleriyle bu çalışmayı daha da ileri götürmeyi planlıyor.

Daha geniş çıkarım önemlidir. MRI son derece güçlü bir teknolojidir, ancak büyük konvansiyonel tarayıcılar pahalıdır ve büyük hastanelerde yoğunlaşmıştır. Düşük‑alan makineler, giderek daha sofistike AI yeniden yapılandırmasıyla klinik açıdan faydalı görüntüler üretebilir ve daha ucuz donanımla daha fazla ortamda—küçük hastaneler, topluluk klinikleri ve hatta yatak başı ortamlarında—kullanılabilir hâle gelebilir.

Tanya Berger-Wolf: Doğal Dünyayı Anlamak İçin AI Kullanmak

Tanya Berger-Wolf, Ohio State University’den teorik bilgisayar bilimi, yapay zeka, ekoloji ve koruma konularını kapsayan sıra dışı bir uzmanlık kombinasyonu ile geliyor.

O, imageomics olarak adlandırılan alanda öncülerden biri; makine öğrenimini, doğal dünyada toplanan devasa görüntü miktarlarından biyolojik bilgi çıkarmak için kullanıyor.

Berger‑Wolf, Wildbook’un kurucu katkı sağlayıcılarından biriydi; bu açık kaynak platform, fotoğraflardan bireysel hayvanları tanımlayabiliyor. Yüz tanımanın insanları ayırt etmesi gibi, bu sistemler zebra ve balina köpekbalığı gibi hayvanların ayırt edici işaretlerini tanıyabiliyor; böylece araştırmacılar popülasyonları ve davranışları, fiziksel etiketler ya da GPS kollara bağımlı olmadan izleyebiliyor.

Imageomics Enstitüsü, konsepti önemli ölçüde ileri taşıdı. BioCLIP modeli, 210 milyondan fazla görüntü ve yaklaşık bir milyon tür üzerine eğitildi; bu sayede AI, bilinen yaşam ağacının geniş bir kısmını kapsayan organizmaları tanımlayabiliyor.

U of T’de, Berger‑Wolf, görüntüleri ses, genetik bilgi ve sensör verileriyle birleştirerek ekosistemlerin daha zengin modellerini ve iklim ile insan etkinliğine nasıl yanıt verdiklerini inşa etmeyi amaçlıyor.

Proje, AI için giderek daha önemli bir yönü gösteriyor: temel modeller artık metin, görüntü ve tüketici uygulamalarının ötesine geçerek, insanlar için manuel olarak analiz edilmesi pratik olmayan devasa veri setlerinin bulunduğu özel bilimsel alanlara yöneliyor.

Shu (Joy) Jiang: Tıbbi AI’yı Algoritmalardan Hastanelere Taşımak

Shu (Joy) Jiang, Washington University School of Medicine in St. Louis’tan U of T’ye katılıyor; araştırması biyostatistik, kanser tahmini ve yapay zekâyı birleştiriyor.

En dikkat çekici projelerinden biri, akademik AI araştırmasının ticari tıba nasıl geçebileceğini zaten gösteriyor.

Jiang ve epidemiyolog Graham Colditz, Prognosia’yu kurdu; bu şirket, meme mamografilerini analiz ederek bir kadının beş yıllık meme kanseri gelişme riskini tahmin eden bir AI sistemi geliştirdi. Yazılım, 2025’te FDA Breakthrough Device tasnifi aldı ve ardından Güney Koreli tıbbi AI şirketi Lunit tarafından satın alındı.

Mevcut bir tümörü sadece tespit etmek yerine, teknoloji insan klinisyenlerin göremediği sinyalleri de içerebilecek, gelecekteki riski gösterebilecek mamografi desenlerini arıyor.

U of T’nin Dalla Lana School of Public Health’ta, Jiang, algoritmaların geliştirilmesi kadar önemli olabilecek bir başka sorunu ele alacak: doğrulanmış tıbbi AI’yı gerçek klinik ortamlara getirmek.

Planladığı çalışma, hastaneleri, düzenleyicileri ve sanayiyi bağlayan altyapıyı inşa etmeyi; böylece tıbbi görüntüleme AI’sının Kanada genelinde değerlendirilip dağıtılmasını sağlayacak.

Bu, sağlık AI’sının en büyük darboğazlarından birine çözüm getiriyor. Sektör hâlihazırda umut vaat eden modellerin arzını artırıyor. En zor görev, bu modellerin hastaneler, hasta popülasyonları ve görüntüleme ekipmanları arasında tutarlı çalıştığını kanıtlamak ve klinisyenlerin gerçekten kullanabileceği iş akışlarına entegre etmektir.

Michelle Arkin: Tıbbın “İlaçlanamaz” Hedeflerine Yönelmek

Michelle Arkin, U of T Mississauga’ya sadece akademik ilaç keşfi geçmişiyle gelmiyor; çok daha fazlasını getiriyor.

UCSF’de farmasötik kimya profesörü, Small Molecule Discovery Center’ın yönetici direktörü ve araştırma teknolojisi ve girişimcilik konularında dekan yardımcısı olarak görev yaptı. Kariyerinin erken döneminde Sunesis Pharmaceuticals’ta protein‑protein etkileşimlerini hedefleyen ilk güçlü inhibitörlerden bazıları üzerinde çalıştı.

Bu çalışmadan çıkan bir bileşik, lifitegrast, sonunda kuru göz hastalığı için FDA‑onaylı bir tedavi haline geldi.

Araştırması artık tarihsel olarak ilaçlanması zor ya da imkânsız kabul edilen biyolojik hedeflere yoğunlaşıyor; bunlar arasında protein‑protein etkileşimleri, moleküler makineler ve transkripsiyon faktörleri bulunuyor. Alzheimer araştırmalarında da aktif ve birkaç terapötik şirketin kurucu ortağı.

U of T’de, Arkin moleküler yapıştırıcılar, hassas tıp ve AI‑destekli ilaç keşfi gibi alanları inceleyecek.

Moleküler yapıştırıcılar, geleneksel ilaçlardan farklı çalıştıkları için özellikle ilgi çekici. Bir proteini sadece bloke etmek yerine, biyolojik molekülleri normalde gerçekleşmeyen etkileşimlere zorlayabilir; bu da hücrenin hastalığa neden olan proteinleri ortadan kaldırmasını sağlayabilir.

AI sistemleri, moleküler etkileşimleri tahmin edip devasa kimyasal uzayları tarayabildiği sürece, bu tür yaklaşımlar insan biyolojisinin ilaçla hedeflenebilecek kısmını önemli ölçüde genişletebilir.

Raymond Fisman: Para Güçle Buluştuğunda Ne Olur? Çalışmalar

Tüm işe alınanlar laboratuvar biliminde çalışmıyor.

Ekonomist Raymond Fisman, Boston University’den U of T’nin Rotman School of Management’ına katılıyor; yolsuzluk, politik etki, yönetişim ve kurumların ekonomik davranışla ilişkisi üzerine odaklanan bir araştırma programı getiriyor.

En bilinen çalışmalarından biri, alışılmadık bir veri seti: New York City’de Birleşmiş Milletler diplomatlarının park ceza ihlalleri üzerine yapılmıştı.

Diplomatların yasal yaptırımlardan muaf olmaları nedeniyle, Fisman ve ekonomist Edward Miguel, geleneksel yasal sonuçların büyük ölçüde yokluğunda görevlilerin nasıl davrandığını inceleyebildi. Araştırmaları, diplomatların geldikleri ülkelerdeki yolsuzluk normlarıyla güçlü farklılıklar buldu; daha sonraki uygulama önlemleri ihlalleri keskin bir şekilde azalttı.

Daha yeni çalışmalar, siyasi bağışlar, hükümet şeffaflığı ve seçim teşviklerinin özgür bilgi taleplerine yanıtları nasıl etkilediğini inceledi. 2026’da yayımlanan bir makale, yüksek yolsuzluk ortamındaki ajansların seçim öncesi talepleri reddetme ya da geciktirme olasılıklarının daha yüksek olduğunu gösterdi.

Rotman’da, Fisman, zengin bireylerin ve örgütlü çıkarların kamu politikasını nasıl etkilediğini, seçmenlerin neden bazen yolsuzluk kanıtlarını tolere ettiğini ve hükümetlerin hesap verebilirliği nasıl artırabileceğini araştıracak.

Programda yer alması önemli. Kanada’nın araştırma stratejisi, hemen ürün haline gelebilecek teknolojilerle sınırlı değil; aynı zamanda teknoloji, pazar ve kamu güvenini yöneten kurumların da teknolojiler kadar belirleyici olabileceğini kabul ediyor.

Sara Seager: Diğer Dünyaların Arayışını Toronto’ya Geri Getirmek

Sara Seager, altı kişi arasında muhtemelen en tanınan isim.

Toronto‑lu, 1994’te U of T’den mezun olduktan sonra Harvard’da doktorasını tamamladı ve sonunda MIT’de profesör oldu. Exoplanet biliminin öncülerinden biri haline geldi; özellikle gezegen atmosferleri ve yaşamın Dünya dışı varlığını gösterebilecek gazların aranması üzerine çalıştı.

Kariyerinde bir MacArthur Bursu, Astrofizik dalında Kavli Ödülü ve Kanada Şövalyesi unvanı yer alıyor.

Toronto’ya dönüşü, en yeni federal kürsü programı sonuçları açıklanmadan önce duyurulmuştu. 1 Eylül 2026’da U of T’ye katılması planlanıyor; bu, federal girişim başlatıldıktan sonra işe alınan araştırmacılardan farklı bir durum oluşturuyor.

U of T’de, astronomi, kimya, hesaplamalı fizik ve uzay mühendisliğini birleştirerek yaşanabilir dünyaların arayışını sürdürmeyi planlıyor. Ayrıca, Venüs’ün atmosferinde organik molekülleri doğrudan araştırmayı hedefleyen Morning Star Misyonları’nı yönetiyor.

Yeni kürsü, gezegen ve moleküler algılama teknolojilerine, çok düşük konsantrasyonlardaki kimyasalları tespit edebilen cihazlar ve karmaşık gezegen ve çevresel sistemleri yorumlayan AI modellerine kadar genişletiyor.

Bu teknolojiler uzay biliminde kalmak zorunda değil. Ultra‑hassas moleküler algılama, çevre izleme, endüstriyel tespit ve insan sağlığı gibi alanlarda da kullanılabilir hâle gelebilir.

Daha Büyük Ödül, Araştırmacıların Çevresinde Oluşan Ekosistem

Kanada, zaferi çok erken ilan etmemeli.

ABD, çoğu ölçüte göre hâlâ dünyanın hâkim araştırma ekosistemi ve Kanada’nın sadece daha büyük işe alım çekleri yazarak yeniden yaratamayacağı avantajlara sahip. Üniversiteleri, ulusal laboratuvarları, risk sermayesi sektörü, ilaç şirketleri, büyük bulut sağlayıcıları ve savunma araştırma altyapısı, bilimsel yetenek için muazzam bir çekim gücü oluşturuyor.

Trump yönetimi de gelişmiş teknoloji desteğini tamamen azaltmıyor. AI, kuantum bilişim, savunma teknolojileri ve AI‑destekli bilimsel araştırma, önceliklendirmek istediği alanlar arasında.

Ancak araştırma liderliği, ulusal sıralamalara yansımasından çok daha erken kenarlıklarda kayabilir.

Bugün başka bir yere taşınan bir araştırmacı, yarın on öğrenci işe alabilir. Bu öğrenciler bir sonraki nesil bilim insanlarını yetiştirebilir. Bir laboratuvar bir patent üretebilir; bu bir startup’a dönüşür; startup mühendis ve yatırımcı çeker; sonunda bir endüstri kümesi oluşur.

Toronto bu dinamiği daha önce gördü. Geoffrey Hinton, 1987’de Carnegie Mellon University’den U of T’ye taşındı; o zaman sinir ağları henüz popüler değildi. On yıllar sonra çalışması, derin öğrenme devriminin entelektüel temellerini atarak Toronto’nun dünyanın önde gelen AI araştırma merkezlerinden biri olmasına katkı sağladı.

Kanada şimdi, AI, biyoteknoloji, tıp, iklim bilimi, kuantum teknolojisi ve diğer stratejik alanlarda uzun vadeli birikim etkisini yeniden üretmeye çalışıyor. Bu, ülkenin akademik güçlü yönlerini ekonomik kapasiteye dönüştürmeye yönelik daha geniş bir çabanın parçası; bu yılın başında başlatılan ulusal AI stratejisi de aynı şekilde daha fazla araştırma, şirket ve fikri mülkiyetin Kanada içinde kalmasını vurguluyor.

Kanada, Çektiği Yeteneği Tutabileceğini Kanıtlamalı

Stratejiyle ilgili meşru bir eleştiri de var.

Kanada, süperstar işe alımla sürdürülebilir bir araştırma ekosistemi inşa edemez. Mevcut Kanada araştırmacıları uzun süredir sınırlı hibe fonları, ABD ile rekabet edemeyen maaşlar ve genç bilim insanları için yetersiz fırsatlar konusunda şikayet ediyor. Eleştirmenler, yoğun fonlu uluslararası kürsülerin, yeni işe alınan araştırmacıların olağanüstü paketler alırken, Kanada’da zaten çalışan eşdeğer yetenekli bilim insanlarının daha sıkı kaynaklarla karşı karşıya kalacağı iki katmanlı bir sistem yaratıp yaratmayacağını sorguluyor.

Bu, C$1.7 milyar girişiminin erken‑kariyer, altyapı ve eğitim bileşenlerini özellikle önemli hâle getiriyor.

Kanada sadece ünlü bilim insanlarını ithal ederse, program etkileyici duyurular üretir. Ancak bu bilim insanları laboratuvarlar kurmak, genç araştırmacılar işe almak, sanayiyle iş birliği yapmak, keşifleri ticarileştirmek ve bireysel kariyerlerinin ötesinde hayatta kalacak kurumlar yaratmak için kaynak alırsa, sonuçlar çok daha büyük olabilir.

Geçtiğimiz yüzyılın büyük bir bölümünde, ABD yenilik hakkında temel bir gerçeği anlamıştı: olağanüstü insanları çekmek, kendisi bir ekonomik politika biçimiydi.

Kanada bu dersi öğrenmiş gibi görünüyor.

Soru artık, Amerika Birleşik Devletleri’nin komşusuna geçici bir fırsat sunup sunmadığı ya da bilimsel yeteneğin sınır ötesi akışının daha kalıcı bir şekilde değişmeye başlayıp başlamadığı.