“Bilgi teorisinin babası” Claude Shannon, 75 yıl önce “bilgi aktarım hızı” olarak bilinen bir kavram kullanarak bilgi aktarımının matematiksel olarak nasıl ölçülebileceğini gösterdi.
Ancak şimdiye kadar bu miktar sadece tahmin edilebiliyordu. Şimdi ise AMOLF’tan Manuel Reinhardt ve Pieter Rein ten Wolde, Viyana’dan bir ortakla birlikte, ilk kez herhangi bir sistem için bilgi oranını doğru bir şekilde belirlemeye olanak tanıyan bir simülasyon tekniği yarattılar. Physical Review X dergisi yapılan araştırmanın sonuçlarını yayınladı.
Amolf Nedir?
1946 yılında Hollanda hükümeti, ‘Hollanda’da genel anlamda madde üzerine temel bilimsel araştırmaları başlatmak ve yüksek öğrenimi desteklemek’ amacıyla Madde Üzerine Temel Araştırmalar Vakfı’nı (FOM) kurdu. Bu amaca ulaşmak için FOM Kütle Spektrografisi Laboratuvarı kuruldu. Enstitünün adı 1960 yılında Kütle Ayrıştırma Laboratuvarı, 1966 yılında ise FOM Atom ve Molekül Fiziği Enstitüsü (AMOLF) olarak değiştirildi. İsim değişiklikleri, yıllar içinde enstitünün araştırma programında meydana gelen önemli değişiklikleri yansıtmaktadır.
1 Ocak 2017 itibariyle FOM, NWO’nun diğer bölümleriyle birlikte yeni bir organizasyon oluşturmaktadır. Dolayısıyla ‘FOM’ ismi 70 yılı aşkın bir sürenin ardından ortadan kalkıyor. Bunun bir sonucu olarak FOM Enstitüsü AMOLF adını AMOLF olarak değiştirir.
AMOLF’taki araştırmacılar bilgi oranını kesin olarak belirlemek için benzersiz bir simülasyon programı oluşturdular. Bu program, karmaşık bir fiziksel sistemi, aralarındaki bağlantılar aracılığıyla veri ileten birbirine bağlı düğümlerden oluşan bir ağa dönüştürerek çalışıyor. Araştırmacılar, bilginin bu ağ üzerinden izleyebileceği tüm alternatif rotaları inceleyerek bilgi oranını kesin olarak belirlemenin mümkün olması gerektiğini öne sürdüler.
Bu kavram, sofistike simülasyon yöntemleriyle birleştirildiğinde o kadar başarılı oldu ki, bilgi oranı artık yüzlerce kimyasal etkileşimden oluşan bakteriyel kemotaksis sistemi gibi karmaşık sistemler için kesin olarak tahmin edilebildi.
Bakterilerin yiyecek yönünde veya zararlı maddelerden uzakta yüzmelerini sağlayan bilgi işleme mekanizmasına bakteriyel kemotaksis sistemi denir. Ne yazık ki, bakterilerin ilettiği bilgi miktarını deney yoluyla doğrudan ölçmek mümkün değildir; bunun yerine, deneysel verilerden sadece yaklaşık olarak hesaplanabilir. Bu yöntem yakın zamanda bir Yale deney grubu tarafından bakteriyel kemotaksis sisteminin bilgi oranını hesaplamak için uygulandı. Yine de tahminlerinin ne kadar kesin olduğu hala belirsiz.
AMOLF teorisi araştırmacıları alternatif bir strateji benimsedi. Onlarca yıl süren biyolojik araştırmalar kemotaksis için doğru bir model ortaya koymuştu. Bu modeli ve kendi sayısal tekniklerini kullanarak, hesaplanan oranın Yale grubunun ölçtüğü orandan farklı olduğunu keşfettiler.
Bu da “Deneyler ve simülasyonlar arasındaki farkın kaynağı nedir?” sorusunu akla getirmektedir. AMOLF ekibinin kemotaksis modeli o kadar da kesin olmayabilir ya da Yale ekibinin sonuca ulaşmak için kullandığı tahminler yanlış olabilir.
Bakteriyel kemotaksis mekanizması için popüler ve şu anda kabul gören modelin, deneysel verilerin daha yakından incelenmesi üzerine yanlış olduğu tespit edildi. AMOLF araştırmacıları, kemotaksis modelinde yapılan bir değişikliğin ardından hesaplanan bilgi oranının deneysel olarak ölçülen oranla uyumlu olduğunu göstermiştir. Dolayısıyla bu çalışma, deneyin belirli koşulları altında, deneyciler tarafından bilgi oranını hesaplamak için kullanılan yaklaşımın doğru olduğunu göstermektedir.
Ancak bu araştırma, son birkaç on yılda oluşturulan kemotaksis modeliyle ilgili temel sorunları da ortaya koymaktadır. Bu bulguların bakteriyel kemotaksis mekanizmasına ilişkin bilgilerimiz üzerindeki etkilerini tam olarak kavrayabilmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
AMOLF araştırmacıları tarafından geliştirilen yeni simülasyon yönteminin fiziksel sistemler hakkında yeni bilgiler elde etmek için nasıl uygulanabileceğine dair bir örnek, bakteriyel kemotaksis için bilgi oranını belirleme problemidir. Yöntem tamamen geneldir ve biyolojinin ötesinde optik, mekanik ve kuantum sistemleri de dahil olmak üzere birçok sisteme uygulanabilir.
Bu, bilginin bu sistemler aracılığıyla nasıl iletildiğini daha iyi anlamamıza yardımcı olacak ve hatta tamamen yeni bilgisayar ekipmanı kategorilerinin oluşturulmasına zemin hazırlayabilir.
Kaynak: Phys org