Schrödinger’in Kedisi, sanırım ki dünyaca ünlü olan ama esasında hiç olmamış bir canlıdır. Bildiğiniz üzere bu Schrödinger’in denklemi bir düşünce deneyidir. Yani gerçekte (uygulamada) böyle bir deney yapılmamıştır. Erwin Schrödinger (1887-1961) Kuantum mekaniğinin kurucularından olan Avusturyalı fizikçidir. Fizik adına mühim çalışmalarda bulunmuştur. Hatta 1933’te Schrödinger denklemi düşünce deneyi ile Nobel Fizik Ödülü almış başarılı bir bilim insanıdır. Schrödinger denklemi, kuantum sistemi hakkında bizlere her türlü bilgiyi veren dalga fonksiyonudur.
Lakin bir onu1935 yılında ortaya attığı aslında bir paradoks olarak tanımlanan Schrödinger’in Kedisi düşünce deneyi ile dünyaca tanınmıştır.
Kuantum fiziği tarihinin mihenk taşıdır. Erwin Schrödinger, paradoksunda; kuantum evrende mekaniksel bir parçacığın iki farklı halde aynı anda ve eşit olasılıkla olabilme yeteneğini kullanıyor. “İki farklı durumun üst üste binmesi” makro dünyaya yakıştırma ile benzetildiğinde, anlaşılmaz bir sorun ortaya çıkıyor. Kuantum mekaniğinde buna süperpozisyon deniyor. Düşünce deneyinde, bozunup bozunmadığı dışarıdan bilinemeyecek, uyarılmış bir atom ile bir kedi aynı kutuya kapatılıyor. Bozunmak; ışınım salarak değişikliğe uğramaktır. Atom bozunacak olursa bir tetikleme mekanizması aracılığıyla bir siyanür (radyoaktif madde) şişesini kıracak ve kediyi öldürecektir. Kuantum mekaniği kapsamında son derece sıradan olarak nitelendirilebilecek biçimde; atom hem bozunmuş hem de bozunmamış sayılabiliyor. Bu düşünden hareketle, kendisi de atomlardan oluşan kediyi de hem canlı hem de ölü sayabilir miyiz?
Popular now
Sosyal Medya İçin İçerik Üretimi
Bugüne kadar bu denklemi çözen bilinen henüz biri olmamıştı.
17 Şubat 2014 tarihinde Time dergisinde yayınlanan bir haberde, kuantum bilgisayarlar “insanlığın en karmaşık problemlerini çözebilen sonsuzluk makinesi” olarak tanımlandı. Sonrasında farklı yayın organlarındaki haberlerde en az bunun kadar abartılıydı: “Kuantum bilgisayarlar geleneksel bilgisayarların en hızlısının bile milyonlarca yılda yapabileceği hesaplamaları birkaç mili saniyede yapabilir. Kuantum bilgisayarlar, bir süredir çözülmesi imkânsız bilimsel ve ekonomik sorunları çözmekle beraberi, yeni malzemeler ve ilaçlar oluşturma potansiyeline sahiptir.” Yakın zamanda yayınlanan bir bilim makalesinde ise bu sözünü ettiğimiz Schrödinger Denklemi’nin temel yapısını hesaplamak için bir yapay zekâ AI (artificial intelligence) geliştirilmiştir. Berlin’deki Freie Universitesi’nde bir takım bilim insanın üzerinde çalıştığı bu konu doğru çözüme ulaşmak ve hesaplama verimliliği açısından bu ikili kombinasyona ulaşabilen bir derin öğrenme (birden fazla gizli bölüm içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme sistemlerindeki algoritmaları da içine alan bir çalışma alanıdır. Bu demek oluyor ki en az bir adet yapay sinir ağının kullanıldığı ve birçok algoritma ile, bilgisayarın mevcut verileri üzeriden yeni veriler elde etmesidir.) yöntemini geliştirdi. AI (yapay zekâ) bilgisayar donanımından malzeme bilim alanına kadar oldukça önemli sayıda teknolojik ve bilimsel alanı bugüne kadar dönüştürdü. Kuantum kimyası ve Schrödinger’in Kedisi Denkleminin merkezinde dalga fonksiyonu vardır. Dalga fonksiyonu bir moleküldeki elektronların etkiye tepkilerini tamamen belirleyen matematiksel bir mekanizmadır. Bu sistemle teker teker tüm elektronların birbirlerine olan etkilerini kodlayan tüm detayları yakalamak neredeyse imkansızdır. Kuantum alanında neredeyse tüm yöntemler aslında dalga işlevini olduğu gibi ifade etmekten vazgeçiyor. Bundan ziyade, yerine sadece bilinen bir molekülün enerjisini ortaya çıkarmaya çalışıyor. Ancak bunu yapabilmek için böyle yöntemlerin tahmin kalitesini sınırlandıran tahmin yapılmasını çözümlemektir. Bu karmaşık ve sistemik içerisinde çok fazla parametresi olan bir yöntemdir.
Derin sinir ağı Profesör Noe ekibi tarafından tasarlanan elektronların dalga fonksiyonlarını temsilen yeni bir yoldur.
Noe; “Dalga fonksiyonlarını kısmen karmaşık olmayanlar matematiksel bileşenlerden yapılandırmaya yönelik bilinen yaklaşım yerine, elektronların çekirdek etrafında nasıl yer ettiğine dair karmaşık kalıpları öğrenebilen bir yapay sinir ağı tasarladık.” diye açıklamıştır.