Yonatan Kahn est un physicien théoricien étudiant la matière noire et ses stratégies de détection, ainsi que la théorie de l’apprentissage automatique d’un point de vue physique des hautes énergies. Actuellement professeur adjoint de physique à l’Université de Toronto, il a précédemment occupé des postes postdoctoraux à l’Institut Kavli de physique cosmologique (KICP) de l’Université de Chicago et de l’Université Princeton, ainsi qu’un poste de professeur à l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign. Ses recherches en apprentissage automatique portent sur la théorie de l’apprentissage profond à l’aide d’outils de calcul issus de la physique des hautes énergies (« HEP for AI »), ainsi que sur la quantification de l’incertitude.