epiSTEM Türkiye Çevirileri - 3: Enformasyon Termodinamik

Neredeyse Mükemmel Verimle Çalışan Enformasyon Makinası

Güney Kore Ulsan Temel Bilimler Enstitüsü’ndeki fizikçiler Govind Paneru, Dong Yun Lee, Tsvi Tlusty, ve Hyuk Kyu Pak, Physical Review Letters dergisinin son sayısında kayıpsız enformasyon makinası ile ilgili bir makale yayınladı.

Enformasyon makinası?

Isıyı yani termal enerjiyi işe dönüştüren cihazların ısı makinası [1] olarak adlandırılması gibi, enformasyonu yani bilgiyi işe dönüştüren cihazlar da enformasyon makinası olarak adlandırılıyor. Bu makinalar veya böyle bir cihazın ilk kavramlaştırılmasına gönderme yapılarak verilen ismiyle "Maxwell'in cinleri" [2], enformasyon teorisi ve termodinamik arasında entropi kavramı üzerinden gerçekleşen ve bilim insanlarınca hala daha iyi anlaşılmaya çalışılan temel bir ilişki sayesinde yapılabiliyor. Termodinamikte düzensizliğin bir ölçüsü olan ve sıcaklıkla beraber artan entropi, enformasyon teorisinde karşımıza belirsizliğin ölçüsü olarak çıkıyor ve bilgi içeriğiyle beraber artıyor.

Yukarıda bahsi geçen fizikçilerden Pak’a göre Carnot’un 1824 yılında ısı makinalarının verimine bir sınır koymasından bu yana [3], makinalar üzerine düşünmek termodinamiğin ve istatistiksel fiziğin gelişmesinde itici bir güç teşkil ede geldi. Bilgi işlemeyi bu düşünceye ‘cinler’ formunda ekleyince ortaya çıkan yeni sınırların deneylerle doğrulanması da oldukça önemli oldu.

Pak ve arkadaşları yayınladıkları makalede bir enformasyon makinasının termodinamiğin geleneksel ikinci yasasını ihlal edecek kadar yüksek verimde çalışabileceğini deneysel olarak göstermiş oldu.

Termodinamiğin geleneksel ikinci yasası?

Bir ısı makinasının enerjiyi işe çevirmesindeki azami verimi termodinamiğin ikinci yasasıyla, yani son ve ilk durumlarının serbest enerjileri arasındaki farkla sınırlı [4]. Serbest enerji de termodinamik entropinin bir fonksiyonu [5]. Termodinamiğin geleneksel ikinci yasasından kasıt bu. Fakat bir makina çevresinden enformasyon kazanabiliyorsa bu kazanca karşılık gelen enformasyon entropisini de işe çevirebilir [6]. Son on yıl içinde yapılan birçok deney bu bağlamda makinaların ikinci yasayı aşabileceğini gösterdi.

Enformasyon makinalarının bu son deneysel gösterimleri, bir enformasyon makinasının enformasyonu işe çevirmesindeki verimde bir üst sınır olup olmadığı sorusunu doğal olarak akla getiriyor. Bu soruya cevap olarak, bazı araştırmacılar yakın bir zamanda enerji ve enformasyonun ikisinin de işe çevrilmesini hesaba katan, termodinamiğin ikinci yasasının genelleştirilmiş bir halini türetmişti. Genelleştirilmiş yasaya göre enformasyon makinasının yapabileceği iş iki bileşenin toplamı ile sınırlı olmalı [7]. Bu bileşenlerden ilki geleneksel yasanın geleneksel makinalar üzerine koyduğu sınıra karşılık gelen serbest enerjideki değişim. Diğer bileşen ise mevcut enformasyon miktarı ki işte bu bileşen enformasyondan çıkartılabilecek ekstra işe bir üst sınır getiriyor. Fakat şimdiye kadar hiçbir deneysel enformasyon makinası bu genelleştirilmiş yasanın öngördüğü üst sınıra yaklaşmamıştı.

Pak ve arkadaşlarının geliştirdiği makina, bu yeni sınıra yaklaşan ilk enformasyon makinası. Makalede yer alan sonuçlar, sadece “kayıpsız” – yani mevcut enformasyonun hiçbir kısmını kaybetmeden neredeyse tamamını işe dönüştüren – bir enformasyon makinasının gerçekleştirileceğini göstermiş olmuyor, ayrıca genelleştirilmiş ikinci yasanın koyduğu sınırın keskinliğini de deneysel olarak doğrulamış oluyor.

Genelleştirilmiş ikinci yasanın koyduğu azami verimi elde etmek için, Pak ve arkadaşları oda sıcaklığında ışık ile tuzaklanmış bir parçacıktan oluşan bir enformasyon makinası tasarladı ve yaptı. Deney düzeneğinde termal dalgalanmalar minik parçacığın konumunda Brownian hareket bağlamında rasgele ufak değişimlere sebep oluyor ve bir fotodiyot 1 nanometre uzamsal doğruluk ile bu değişimleri izliyor. Eğer parçacık önceden belirlenmiş bir doğrultuda belirli bir mesafeden daha uzağa hareket ederse, ışık tuzağı hızlı bir şekilde bu doğrultuda kaydırılıyor. Bu süreç tekrar ediyor, öyle ki zaman geçtikçe makina basitçe sistemin termal dalgalanmalarından elde ettiği enformasyondan çıkardığı iş ile parçacığı istenilen doğrultuda taşımış oluyor. Zira bu düzenekte serbest enerji bileşeni sıfır olduğu için çıkartılan işe katkıda bulunmuyor.

Bu sistemin en önemli özelliklerinden bir tanesi yaklaşık olarak anlık olan geribildirim tepkisi: tuzak bir milisaniyeden çok daha küçük bir sürede kaydığı için, parçacığa daha fazla hareket edecek ve enerji kaybedecek zaman tanımıyor. Sonuç olarak, kaymayla kazanılan enerjiden neredeyse ısıya hiç kayıp olmuyor, aksine bu enerjinin hemen hemen hepsi işe dönüştürülüyor. Pratik olarak herhangi bir enformasyon kaybını önleyerek, bu sürecin enformasyondan enerjiye dönüşümü genelleştirilmiş ikinci yasanın koyduğu sınırın yaklaşık olarak %98.5’ine ulaşıyor. Sonuçlar teorik sınıra destek veriyor ve enformasyondan azami miktarda iş çıkartılmasının mümkün olduğunu gösteriyor.

Teori üzerindeki etkilerinin yanı sıra sonuçlar ayrıca araştırmacıların gelecekte incelemeyi planladığı pratik uygulamalara da öncülük edebilir. Pak’a göre: “Hem nanoteknoloji, hem de canlı sistemler termal gürültü ile bilgi işleme arasındaki etkileşimin anlamlı olduğu ölçeklerde faaliyet gösteriyor. Enformasyonun moleküler süreçleri kontrol etmek ve onları doğru doğrultuda sürmek için kullanıldığı sistemlerin mühendisliği üzerine düşünülebilir. Bir olasılık, biyolojik sistemlerle ve mühendislik sistemlerinin melezlerini yaratmak, hatta belki canlı hücre içinde.”

[1] Buhar türbinlerinden Diesel motorlara kadar ısı makinaları yüzyıllardır teknolojide merkezi bir rol oynamaktadır.

[2] Enformasyon makinaları ilk olarak fizikçi James Clerk Maxwel tarafından 1867 – 1872 yılları arasında kavramsallaştırılmıştır. 1874 yılında William Thomson (Lord Kelvin) Nature dergisinde yayınlanan bir makalesinde bu makinalara Maxwell’in kullandığı “sonlu varlık”  adı yerine “cin” adını vermiştir.

[3] İki ısı kaynağı arasında faaliyet gösteren hiçbir ısı makinası aynı kaynaklar arasında faaliyet gösteren bir Carnot makinasından daha verimli olamaz. Bu makinalar Nicolas Léonard Sadi Carnot tarafından 1824 yılında geliştirilmiştir.

[4] Termodinamiğin ikinci yasasını -W_ortalama ≤ F_son – F_ilk olarak yazabiliriz. Burada “-W” bir termodinamik süreçte sistemden çıkartılabilecek işi, “F” sistemin bir termodinamik durumdaki serbest enerjisini temsil etmektedir.

[5] Serbest enerji F = U – T S olarak tanımlanır. Burada “U” sistemin iç enerjisi, “T” sistemin sıcaklığı, “S” ise sistemin termodinamik entropisidir. Yani ikinci yasaya göre işi sınırlayan serbest enerji aslında termodinamik entropinin bir fonksiyonudur.

[6] Enformasyonun miktarı daha önce belirtildiği gibi enformasyon entropisi ile ölçülebilir.

[7] Genelleştirilmiş yasa -W_ortalama ≤ (F_son – F_ilk) + k T I_ortalama şeklinde yazılabilir. Burada “k” Boltzmann sabiti, “I” ise enformasyon entropisi.

Çevirinin/derlemenin bağlantısı: epiSTEM Türkiye

http://epistemturkiye.org/neredeyse-mukemmel-verimle-calisan-enformasyon-makinasi/

Çevirinin/derlemenin kaynağı: Phys. Org

https://phys.org/news/2018-01-efficiency.html

(Not: Haber metnine çevirisi sırasında anlaşılabilirliği arttırmak için paragraf, hatta cümle düzeyinde yer değiştirmeler yapılmıştır. Bu sırada bazen çeviren tarafından metne yeni cümleler eklenmiş ya da mevcut cümleler düzeltilmiştir.)

Makale: Govind Paneru, Dong Yun Lee, Tsvi Tlusty, and Hyuk Kyu Pak. "Lossless Brownian Information Engine." Physical Review Letters. DOI: 10.1103/PhysRevLett.120.020601