Yonatan Kahn est un physicien théorique qui étudie la matière noire et ses stratégies de détection, ainsi que la théorie de l'apprentissage automatique dans une perspective de physique des hautes énergies. Actuellement professeur adjoint de physique à l'Université de Toronto, il a auparavant occupé des postes de chercheur postdoctoral à l'Institut Kavli de physique cosmologique (KICP) des universités de Chicago et de Princeton, ainsi qu'un poste de professeur à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Ses recherches en apprentissage machine portent sur la théorie de l'apprentissage profond utilisant des outils de calcul issus de la physique des hautes énergies (« PHE pour l'IA »), ainsi que sur la quantification de l'incertitude.