Kozmik enflasyon teorisi evrenin büyük patlamayla nasıl oluştuğunu açıklamak için geliştirildi. Planck uzay teleskopunun 2013’te kozmik mikrodalga arka plan ışımasının (CMB) görüntüsünü almasıyla genel olarak kanıtlandı. CMB büyük patlamadan kalan ışık olup evrenin oluşumunu gösteren bir teoriyi test etmenin en iyi yollarından biridir. Kozmik enflasyon ise uzayın, evreni oluşturan sıcak büyük patlamadan önce kısa süre için ışıktan hızlı şiştiğini söyler. Blogda daha önce yazdığım için ayrıntıya girmeyeceğim. Bu kez şunu soracağız: Kozmik enflasyon teorisi sonsuz sayıda evren doğurur mu? Dahası yaşadığımız evren sonsuz büyüklükteyse veya sonsuza dek genişleyecekse evrenin kainatta aynen tekrarlanan kozmik kopyaları var mı? Daha meraklı olanlar için şunu da soralım: Kozmik enflasyonda oluşan çoklu evrenle paralel evrenler aynı şey midir? Hazırsanız başlıyoruz.

Kozmik enflasyonda genişleme sorunu

Evren 13,77 milyar yaşında. Gözlemlenebilir evrenin yarı çapı ise yaklaşık 46,1 milyar ışık yılı. Bunun ne anlama geldiğini görmek için evrenin kenarı nerede ve nasıl gideriz yazısını okuyabilirsiniz. Özetle evren sezgilerimizle kavrayamayacağımız kadar büyüktür. Şimdi: 1) Gözlemlenebilir evrende uzayın düz olduğunu görüyoruz. Paralel ışık ışınları evrenin kenarına yaklaşırken kesişmiyor veya birbirinden uzaklaşmıyor. 2) Madde evrene küçük ölçeklerde dağınık dağılmış. Nitekim galaksiler, yıldızlar ve gezegenler bu sayede var. Maddenin arasında büyük bir uzay boşluğu var. 3) Büyük ölçeklerde ise madde ve enerji uzaya eşit dağılmış.

Bu üç şartı büyük patlama tek başına açıklayamaz. Büyük patlama anında ister tekillik olduğunu kabul edin (problemlidir) ister etmeyin, büyük patlamadaki rastgele kuantum salınımlarının evreni darmadağın etmesi gerekirdi. Oysa her yönde ortalama galaksi sayısı aynı. Bu nasıl oluyor? Uzay büyük patlamadan önce çok kısa bir süre için ışıktan hızlı veya sonsuz hızda şiştiyse saydığım 3 maddeyi de açıklarsınız. Kozmik enflasyon teorisi özetle budur. Peki o zaman nasıl bir evren olur? Bunun için CMB’ye bakalım. CMB aslında evrenin ısı haritasıdır. Oradaki benekler büyük patlama anında uzaydaki ısı farklarını gösterir. Isı farkları da madde yoğunluğundaki farklardan kaynaklanır.

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

Kozmik enflasyonda evrenin boyu

CMB üzerinde maddenin yoğun olduğu bölgeler sıcak ve parlaktır (kırmızı, sarı lekeler vb.). Yoğunluğun düşük olduğu bölgeler ise soğuk ve soluktur (yeşil ve mavi lekeler). Buna ek olarak büyük patlama anında uzay, kabul ettiğiniz kozmik enflasyon modeline göre bir bezelye tanesi, greyfurt veya Amerikan futbol topu büyüklüğündeydi. Dolayısıyla evren çok küçük ve sıcaktı. Öyle ki CMB’deki beneklerin sıcaklık farkı sadece yüzde 0,0003’tü.Yine de o küçük farklar madde ve enerji yoğunluğunu etkiledi.

Evren o küçük boydan bugün 92 milyar ışık yılından geniş bir hacme genişledi. Sonuçta evren büyük patlamadan beri sürekli genişliyor. Büyük patlamada yalnızca lokal genişleme hızı ışık hızının altına düştü. Hatta şimdi çok altına düştü ama evren her yönde genişlemeyi sürdürüyor. Yine de karanlık enerji nedeniyle sonsuza dek genişleyecek. Öyle ki CMB’deki küçük benekler de bugünün on binlerce, yüz binlerce galaksi içeren süper galaksi kümelerine dönüşmüştür. Peki bu kozmik enflasyon ve karanlık enerji tablosu evrenin sonsuzluğu açısından nasıl sonuçlar doğurur:

Evrenin ötesinde ne var?

Öncelikle komşu galaksileri ve ait olduğumuz Virgo galaksi kümesini saymazsak galaksiler her yönde bizden ne kadar uzaksa o kadar hızlı uzaklaşıyor. Nitekim evrenin kenarındaki galaksilerin bizden uzaklaşma hızı ışık hızına ulaşıyor. Hiçbir şey ışıktan hızlı gidemez ama uzayın ışıktan hızlı şişmesine engel yoktur. Işıktan hızlı iletişim ve etkileşim de mümkün olmadığına göre, evrenin kenarının dışındaki galaksilerin artık başka bir evrene ait olduğunu söyleyebiliriz. Evren ezelden beri genişlemiyor olsa bile ki olabilir ve bunu birazdan göreceğiz, sonsuza dek genişleyecektir. Bu da ileriye dönük olarak sonsuz sayıda gözlemlenebilir evren yaratacaktır. Buna kozmik enflasyondan türeyen çoklu evren deriz:

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

Kozmik enflasyonda evrenin merkezi

Dünya gözlemlenebilir evrenin her zaman tam ortasındadır; çünkü evrenin sınırını galaksilerin bizden uzaklaşma hızının ışık hızına ulaşmasıyla belirleriz. Galaksilerin uzaklaşma hızı da bize göre olduğuna göre, Dünya her zaman görebileceğimiz evrenin merkezindedir. Elbette Mars’a giderseniz biraz uzağı görürsünüz. Oysa Dünya’da kalırsanız bu kez de arkaya bakınca Mars’tan berisini görürsünüz. Mademki evrenin gelecekte sonsuza dek genişleyeceğini gördük şimdi de ezeli olup olmadığına bakalım. Evren ezelden beri var mı? Kozmik enflasyon teorisine evet ama sadece bir anlamda.

Bunun ayrıntılarını da Büyük Patlama Nerede Gerçekleşti? ve Evren Nasıl Genişliyor? yazılarında anlattım. Bu yazı açısından, kozmik enflasyonun skaler kuantum alanı olduğunu bilmemiz yeterli… Kısacası uzay yaşadığımız evrenin sınırları ötesinde ışıktan hızlı şişmeye devam ediyorsa, evreni oluşturan büyük patlamayı tetikleyen kozmik enflasyondan da ezelden beri sürüyor demektir. Evrenimizin içinde yer aldığı ışıktan hızlı şişen uzay parçası ezelden beri şişiyor demektir. Bu durumda yaşadığımız evrenin değil ama onu oluşturan kainatın ezeli ve ebedi olduğunu söyleyebiliriz.

Şimdi kozmik enflasyonun kainattaki evren sayısını nasıl belirlediğine bakalım. En basit ifadesiyle kuantum alanlarının minimum enerji değerleri, yani taban değerleri Heisenberg’in belirsizlik ilkesi nedeniyle rastgele değişir. Bu ne demek derseniz: Uzay ışıktan hızlı şişiyor ama bunun için enerji kullanıyor. Oysa belirsizlik ilkesi gereği; uzayı ışıktan hızlı şişiren “inflaton” alanı bazı noktalarda, tıpkı uranyumun radyoaktif olarak bozunup sonunda kurşuna dönüşmesi gibi rastgele çökebilir. İşte o bölgelerde uzay aniden ışıktan yavaş genişlemeye başlar.

Uzayın ışıktan hızlı şişmesi

Enerjiyi yok edemeyeceğinizden onu foton gibi yeni temel parçacıklar yaratmak ve atom çekirdekleri sentezlemek gibi işlerde kullanırsınız. Bum! Alın size yaşadığınız evrenin büyük patlamayla oluşması. Dahası bildiğimiz anlamda fizik yasaları sadece ışıktan yavaş genişleyen evrenlerde geçerlidir. Sonuçta ışıktan hızlı şişen uzayda parçacıklar yoktur, olsa da kütlesi yoktur. O zaman madde, atom, molekül yoktur. Siz de olamazsınız. İnflaton uzayı pek monoton ve sıkıcı bir yerdir. O yüzden evrenin dışında ne olduğunu sormak anlamsızdır. Sadece ışıktan hızlı şişen bir tür sanal uzay vardır. Sanaldır; çünkü bu uzayda ölçüm yapamazsınız. Uzayın hiçbir noktası birbirine nedensel olarak bağlı değildir. Hiçbir şey ışıktan hızlı etkileşim kuramayacağından bu uzaydaki noktaların birbirini etkilemesi imkansızdır. Öte yandan kozmik enflasyona yol açan kuantum alanına inflaton alanı deriz. Bu evrenleri nasıl oluşturur?

İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?

Kozmik enflasyonda inflaton alanı

İnflaton alanı evrenimizi nasıl oluşturdu? Uzay bize göre 13,77 milyar yıl önce aniden ve bizim evrenimize karşılık gelen yerde ışıktan yavaş genişlemeye başladı; çünkü inflaton alanı çöktü. Bunun sebebi inflaton alanının bir kuantum alanı olarak Heisenberg’in belirsizlik ilkesine tabi olmasıdır. Tıpkı uranyumun öngörülemez ve rastgele şekilde radyoaktif olarak bozunarak sonunda kurşuna dönüşmesi gibi, inflaton alanı da bazı yerlerde kuantum tünelleme yoluyla aniden çöker. İşte o bölgelerde uzay ışıktan yavaş genişlemeye başlar. Öte yandan kozmik enflasyon evrenimizin dışında sürer.

Uzayın bizimki gibi evrenler oluşturan kısmı ışıktan yavaş genişler fakat kainat ışıktan hızlı şişmeye devam eder. Tabii inflaton alanı sonsuz ve ezeli uzayda sonsuz sayıdaki bölgede de çöker. Böylece kozmik enflasyonunun içinde sonsuz sayıda köpük evren oluşur. Peki kainatın tamamı bu yüzden ışıktan hızlı şişmeyi durdurur mu? Hayır! Sonuçta ışıktan hızlı şişen bir şey, evrenlerin oluşum hızından daha hızlı genişler. Uzayda sonsuz sayıda evren oluşsa bile ki oluşur, kozmik enflasyon uzayı daha büyük bir sonsuzluk olarak genişler.

Peki bu ne anlama gelir?

Bu elinizde sonsuz sayıda evrenden oluşan bir çoklu evren olacağı anlamına gelir. Evrenlerin arasındaki uzay ise ışıktan hızlı şiştiğinden tek biçimli ve tanımsızdır. Zaten bu yüzden inflatona skaler kuantum alanı diyoruz. İşte kozmik enflasyon teorileri grubundan türeyen çoklu evren budur. Gerçi evrenleri şişirip büyüteceğiz diye çok koşturduk. Biraz soluklanalım: Bazı belgesel ve videolarda görürsünüz. Çoklu evrende sonsuz sayıda evren varsa her birinin fizik yasalarının farklı olduğunu söylerler… En azından kozmik enflasyon teorilerine göre bu tam olarak doğru değildir:

İlgili yazı: Yaşama Uygun Öte Gezegenler Nasıl Aranır?

Kozmik enflasyonda sonsuz evren:

Evet, sicim teorilerine göre kainatta fizik yasaları farklı sonsuz sayıda evren olabilir. Oysa Alan Guth’un 79’da ilk modelini geliştirdiği ve 2013’te genel olarak kabul edilen kozmik enflasyon teorisinde, fizik yasaları tümüyle farklı evren yoktur. Size bunun sebebini söyleyeceğim.. 1) Fiziğin temeli olan enerjinin korunumu yasası uyarınca enerjiyi yok edemezsiniz. 2) Yaşadığımız evreni kozmik enflasyon enerjisi oluşturmuştur. 3) O zaman bu evrenin fizik yasalarının kökeni kozmik enflasyon olmaz mı? Evet, öyledir. Yine de dikkat edelim: Her evren eşittir demiyorum. Arada ciddi farklar olacaktır ve bunları iki grupta toplayabiliriz…

1) Yaşadığımız evren kozmik enflasyondan türeyen megaevrenin bir parçasıdır. Ezelden beri ışıktan hızlı şişen sanal uzayda sonsuz sayıda köpük evren oluşur derken kastettiğim şey işte bu mega evrenlerdir. Diğer yandan bu evrenler de sonsuz büyüklükte veya çok büyüktür. Örneğin bizim megaevrenimiz gözlemlenebilir evrende uzayın düz olması için yaşadığımız evrenden yüzlerce kat büyük olmalıdır. Öyle ki eskiden Dünyamıza ışığı ulaşacak olan galaksiler vardı. Oysa bugün bunların yüzde 99’u görebildiğimiz evrenin dışına çıktı. Peki çıktı diye o galaksilerin fizik yasaları değişti mi?

Hayır. Demek ki her evren bir megaevrendir. Bunlar çok büyük veya sonsuz büyüklükte olabilir. Dolayısıyla çok sayıda veya sonsuz sayıda gözlemlenebilir evren içerir ve bu evrenlerin fizik yasaları bizimkiyle aynıdır. Buna karşın bir megavrendeki gözlemlenebilir evrenlerin değil ama tek megaevrenlerin fizik yasaları birbirinden farklı olabilir. Bu senaryoyu da değerlendirelim. 2) Kozmik enflasyona yol açan inflaton alanı belirsizlik ilkesi nedeniyle aniden ve rastgele çöker. Bu durumda ve deyim yerindeyse metafiziği aynı ama fiziği farklı evrenler oluşur.

Bunlar nasıl evrenlerdir?

Öncelikle fizik yasaları az çok benzer ama farklıdır. Örneğin birinde güçlü nükleer kuvvet daha zayıf, diğerinde güçlüdür; ancak hepsinde güçlü nükleer kuvvet vardır. Peki kuantum salınımları neden tümüyle farklı evrenler yaratmaz? Yaşadığımız evrenin fiziksel özellikleri buna izin vermiyor da ondan! Aksi takdirde yaşadığımız evren büyük ölçekte homojen, düz ve eş sıcaklıkta olmazdı. Kozmik enflasyonu sırf bunları açıklamak için geliştirdik. Yoksa tanrı zar attı deyip işin içinden çıkabilirdik. Peki kozmik enflasyonun ortak altyapı olmasına karşın megaevrenler oluşurken gerçekleşecek faz geçişleri, fizik yasaları arasındaki farkı artırabilir mi? Evet ve bunu da yeni karanlık madde yazısında anlattım. Öyleyse buraya dek anlattıklarımızı toparlayalım:

İlgili yazı: Dünyadaki En Ölümcül 5 Toksin Nedir?

Kozmik enflasyonda sonsuz kopya

1) Kozmik enflasyon teorisine göre kainatta sonsuz sayıda megaevren vardır. 2) Bunların bazısı veya tamamı sonsuz büyüklüktedir. Dolayısıyla bunlar sonsuz veya çok sayıda gözlemlenebilir evren içerir. 3) Bu durumda hem kainattaki köpük megaevrenler hem de bunların içerdiği gözlemlenebilir evrenler sonsuzdur. 4) Bunlar kozmik enflasyonu tetikleyen temel fizik yasalarının çeşitlemeleridir. O zaman son soruya geldik. Sonsuz sayıda evren varsa bizim evrenimizin de sonsuz sayıda kopyası var mı?

Evet olabilir! Oysa nasıl ki bu evrende kanatlı atlar doğal olarak ortaya çıkmıyor, onlarda da ortaya çıkmayacaktır. Kozmik enflasyon teorisinde sonsuz sayıda evren olması bu evrende imkansız şeylerin diğer evrenlerde gerçek olacağını göstermez. Bununla birlikte evrenimizin sonsuz sayıda kopyasının olması bizim açımızdan mantıksal çelişkiye yol açmaz. Köpük evrenlerin dışındaki uzay ışıktan hızlı şiştiğinden megaevrenler asla birbirine dokunamaz. Öyle ki bizim evrenimizin koptuğu veya çarpıştığı bir evren olmadığını biliyoruz. CMB haritasında izi görülmüyor.

Ayrıca kopya evrenlerimizle aramızdaki uzaklık da çok büyük veya sonsuzdur. Bunun sebebi megaevrenimizin dışında uzayın ışıktan hızlı şişiyor olmasıdır. Peki bu kopyalar paralel evrenler midir? Hayır! Paralel evrenler kuantum çoklu dünyalar yorumundan türer. Buna göre bu evrendeki seçimlerimizi içeren olasılık dalga fonksiyonunda gerçekleşmeyen olasılıklar başka evrenlerde gerçekleşir. Oysa bu evrenler bizden uzayzamanda değil, Schrödinger dalga fonksiyonunun kuantum olasılıklar evreninde ayrıdır. Kozmik enflasyondaki evrenler uzayzamanda kopuktur, olasılıklarda değil:

İlgili yazı: Evrenin En Büyük Yıldızı UY Scuti mi?

Kozmik enflasyonda paralel evrenler

Öyleyse iki tür sonsuzluk mevcut. Kozmik enflasyonda sonsuz sayıda evren ve gözlemlenebilir evren var. Kuantum çoklu dünyalar yorumu doğruysa ayrıca bunların alternatif yaşamlarının olduğu sonsuz sayıda paralel evren de var. Oysa kozmik enflasyonda evrenimizin de sonsuz sayıda kopyası var ki o zaman sonsuz kopyada aynen tekrarlanan sonsuz paralel evren olması gerekir. Uzayzamanda sonsuz sayıda evren sorun değildir ama çoklu dünyalar yorumunda sonsuz sayıda evren klonu olamaz. Bunun nedeni dalga fonksiyonunda olasılıkların toplamının 1’e eşit olmasıdır. Bu sebeple sonsuz sayıda evren içeren kozmik enflasyon modellerini çoklu dünyalarla bağdaştıramazsınız. Biri yanlış olmak zorundadır.

Şimdi diyeceksiniz ki “ama hocam, o zaman çoklu evren ve paralel evrenler Ockham’ın usturasına aykırı değil mi? Bu da kozmik enflasyon teorisinin görünüşte kanıtlandığı halde eksik veya hatalı olduğunu göstermez mi?” Bilimsel olarak bir şeyler eksik arkadaşlar. Örneğin büyük patlamadan kalan ilkin kütleçekim dalgaları sorunu… Ayrıca yaşadığımız sonlu evreninin nasıl oluştuğunu sonsuz karmaşıklıkta bir çoklu evren veya paralel evrenlerle açıklamaya çalışıyorsunuz. Bu felsefede Ockham’ın usturasına aykırı olarak problemli. Fizikte sonsuzlukları gözlemleyemeyecek ve üzerinde deney yapamayacağız için problemli. Özellikle de bizi gereksiz antropik ilkeyle uğraştırdığı için sorunlu.

Kozmik enflasyonda sonsöz

Bütün bunları araştırmak için siz de Antropik İlke: Evren İnsanlar İçin mi Yaratıldı ve kainatta birden fazla evren var mı diye sorabilirsiniz. İnce ayar argümanı ve evren bir simülasyon mu argümanları bağlamında fizikte tanrının olup olmadığını merak edebilirsiniz. Kuantum Çoklu Dünyalardaki Paralel Evrenler Nerede ve çoklu evren Oluşturan Enerji Nereden Geliyor başlıklarını inceleyebilirsiniz. Vakum köpükleri evreni nasıl yok eder ve paralel evrenlerle iletişim kurmak mümkün mü konularına da göz atabilirsiniz. Bilimle ve sağlıcakla kalın.

Bilim insanları üç yıldızın birden çevresinde dönen gezegen buldu

¹Eternal inflation and its implications
²Cosmic Inflation, the Beginning of the Universe, and the Origin of the Various Elements
³A brief history of the multiverse
⁴Conditions for (No) Eternal Inflation

Bugüne dek yaklaşık 4000 öte gezegen bulduk ama yaşama elverişli bir gezegen bulmak için önce Dünya’ya bakmak lazım. Bilim insanları uzayda yaşam bulmak amacıyla, Dünya’ya benzeyen gezegenlerin yaşama uygunluk ölçütlerinin şablonunu çıkaracaklar. Bunu da Ay’a video kamera koyacakları LOUPE projesiyle yapacaklar. Dünya’ya Ay’dan bakıp yaşama uygun gezegenlerin uzaktan nasıl göründüğünü anlayacaklar. Peki LOUPE nedir ve nasıl çalışır? Bu yazıda öte gezegenler için yaşama uygunluk şablonu çıkarmayı öğreneceğiz.

Zaten onlarca ışık yılı uzaktaki öte gezegenlere bakıp yaşam aramak çok zor. Gezegenleri uzaktan seçmek zor. Bir de ne tür gezegenlere bakacağımızı bilmeden bunu yapmak imkansız sayılır. Onlarca trilyon gezegen içeren galaksimizde işimiz gerçekten şansa kalır. Peki başka yıldızların çevresinde dönen bir öte gezegenin yaşama uygunluk ölçütleri nedir? Dünya’ya genel benzerlik dışında öte gezegenin atmosferi, sıcaklığı, yer şekilleri nasıl olmalı? Önce öte gezegen şablon ihtiyacını görelim:

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

Neden öte gezegenler şablonu?

Şimdi diyeceksiniz ki “Dünya’da yaşam var hocam. Biz de uzayda yaşam bulmak için Dünya’ya benzeyen gezegenlere bakalım.” Ne yazık ki o kadar kolay değil. Bir kere uzayda Dünya’nın ikizi olan bir gezegen bulamadık. Araştırma tekniklerimiz ve bugüne dek geçen çok kısa araştırma süresi (~25 yıl ne ki?), Dünya benzeri gezegenlerin ne kadar yaygın olduğunu hesaplamaya yeterli değil. İkinci olarak Dünya’da insan yaşamına kalorifer, klima ve giysi olmadan uygun olan yerlerin sayısı bile sınırlıdır. Öte yandan siyan bakteriler bizi öldürecek siyanürlü maden havuzları, asitli ve benzeri ortamlarda yaşar.

Dünya’da 7 milyar 850 milyon insan var ama gezegendeki en yaygın yaşam türleri bizi öldürecek koşullarda çoğalan bakterilerdir. Bunlar 5 kilometrelik deniz diplerinden yeraltında 2 km ve belki de daha derinde, hatta 20 km yüksekte, stratosfer tabakasında yaşar. Ev kedileri gibi birkaç evcil hayvanı saymazsak, ıstakozlardan yarasalara dek birçok canlı da bizim yaşamamızı sürdüremeyeceğimiz şekilde yaşar. Ayrıca karbon yerine silisyum atomu tabanlı canlılar da olabilir.

Jüpiter uydusu Europa ile Satürn uydusu Enceladus’un buz altı okyanusları olduğu ve bunların yaşama şimdiden uygun olduğunu da biliyoruz. Bütün bu nedenlerle bizim Güneş Sistemi dışındaki öte gezegenlerde yaşama uygunluk ölçütlerini belirlememiz ve genişletmemiz gerekiyor. Özellikle de Güneş benzeri yıldızların dışında, ultra soğuk kırmızı cüceler gibi başka tür yıldızlar çevresinde dönen ve hatta bir yüzü hep güneşe bakan gezegenler için daha geniş düşünmek zorundayız. Elbette Dünya’yı başlangıç noktası olarak alalım; ancak önce yaşama uygun öte gezegenlerin bir şablonunu çıkaralım:

İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?

Öte gezegenler ve LOUPE

LOUPE’un bir açılımı, Dünya Benzeri Gezegenlerde Yaşam Saptamak için Dünya’yı Ay’dan Gözlemlemek’tir. Size garip gelebilir ama bu çok gerekli; çünkü gezegenimize alçak yörüngedeki uydularla bakmak, Ay’dan bakmak gibi değildir. Bugün uzay istasyonu ve NASA uyduları, gezegenimize detaylı fotoğraflar çekecek kadar yakındır. Oysa bizim uzaktan bulanık görünen gezegenlerin belli belirsiz ışığına bakarak yaşama uygun olup olmadıklarını anlamamız gerek. Öyle ya! Dünya benzeri gezegenlerde otomatik olarak yaşam olduğunu varsayamayız. Buna ayrıca bakmak gerekiyor.

Bu sebeple Dünya’nın uzaydan nasıl göründüğü hakkında estetik değer taşıyan birkaç fotoğraf dışında, bilimsel değer taşıyan bir çalışma yapmadığımızı baştan belirtelim. LOUPE projesi işte bu açığı kapatacak. Nitekim bu projenin aynı adı taşıyan bir kamerası var. Onun açılımı da Dünya’nın Detayları Belirsiz Çoklu Ölçümü için Ay Gözlemevi’dir. LOUPE sayesinde öte gezegenlerde yaşam olduğunu kolayca anlayacağız. Bunun için 100 ışık yılı uzaktaki bir gezegene, ışık hızının yüzde 10’uyla 1000 yılda gidecek nükleer füzyon roketli bir yıldızlararası sonda göndermeye gerek kalmayacak.

Sondanın gözlem verilerinin ışık hızıyla bize 100 yılda gelmesini beklemeye de gerek kalmayacak. NASA’nın bu yıl sonunda (inşallah ben ölmeden fırlatacağı) James Webb uzay teleskopu, öte gezegenleri detaylı görecek kadar keskin gözlüdür. Biz de Webb’in çektiği fotoğrafları LOUPE şablonuyla analiz edersek uzayda kısa sürede yaşam bulabiliriz. Dünya’daki bazı şartlar gezegenin insan yaşamanı desteklemesine olanak tanıdıysa, benzer koşulları diğer gezegenlerde aramak mantıklıdır. LOUPE, James Webb ile diğer teleskopların göreceği kara ve okyanus kütlesi izlerini yorumlamamızı sağlayacak. Sonuçta okyanus görmekle yaşam barındıran okyanusu saptamak iki farklı şeydir.

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

Bilimkurgunun geleceği bile etkilenecek

LOUPE Ay’dan bakarak Dünya’nın karaları, okyanusları ve atmosferini sanki öte gezegenmiş gibi görüntüleyecek. Peki bu ne demek? Örneğin yaşam barındıran oksijen atmosferli bir gezegenle, atmosferinde oksijen olmasına karşın ölü bir gezegeni nasıl ayırt ederiz? Bunun için atmosferin içinden geçerek süzülen ve atmosferden yansıyan ışığın nasıl kırıldığına bakarız. Özellikle de polarizasyonuna, yani ışığın kutuplanmasına bakarız. Bu da bize öte gezegenin dönüsü, hava durumu, bulutları, iklimleri, atmosferi ve mevsimleriyle ilgili bilgi verir.

Eskiden öte gezegenlerin polarizasyon verilerini alamıyorduk; çünkü elimizdeki teleskoplar zayıftı. Ancak James Webb gibi gelecek kuşak teleskoplar, gezegenlerin atmosferini analiz edecek kadar net görebilir. Şimdi size uzayda yaşam aramak gizemli ve zor geliyor ya… Bir de Webb’i görün! Polarizasyon verileri birkaç yılda biriksin, o zaman uzayda yaşam aramak rutin olacak. Bunun üzerinde dönen edebiyat da kulağa sıradan gelmeye başlayacak. Bu da bazı bilimkurgu romanları ve filmlerini ıskartaya çıkaracak kadar saçmaya indirgeyecek. Diğer yapıtların önünü ise alabildiğine açacak:

İlgili yazı: Alzheimer Hastalığının Gelişini 25 Yıl Önceden Bileceğiz

Üstelik öte gezegenler çok çeşitlidir

Bazılarının yüzeyi Büyük Ölüm’e yol açan ünlü Sibirya Platosu gibi soğuyup katılaşmış lav denizleriyle kaplıdır. Diğer “su dünyaları” ise hiç de Dünya gibi sert ve yoğun değildir. Yıldız Savaşları’ndaki Naboo gezegeni kadar olmasa da içi sünger gibi delik deşiktir. Öyle ki bunları suya atsanız yüzer. LOUPE bundan fazlasını seçmeyi sağlayacak. Örneğin gezegenler yıldızlar gibi ışık saçmaz ama ışığı yansıtır deriz. Peki hangi ışığı? Gece yanındaki yıldız ışığını mı, yoksa gündüz vakti güneş ışığını mı? Polarizasyonla bunları anlayabileceğimizi biliyor musunuz? Bunu ayırmak zordur.

Oysa polarizasyon verileri ayırmamızı sağlar. Mesela gündüz yanını gösteren güneş ışığı gezegenin ana yıldızından geldiği için tek yönlüdür. Yıldız ışığı ise uzaktaki binlerce yıldızdan geldiği için çok yönlüdür. Bu yüzden de gezegenin atmosferinden her yönde saçılarak yansır. Bu da ışık polarizasyonunu yüzde 10 artırır. Siz de buna bakarak öte gezegenlerin gecesini gündüzünü ayırabilirsiniz. Peki ya atmosferden süzülerek geçen ışık? Bunu öte gezegen atmosferinin içine girmeden görebilirsiniz. Sonuçta gezegenler uzaktan yuvarlak disk olarak gözükür. Atmosfer de gezegeni kenardan saran bir çember olur.

Bu çember

…atmosferin kesiti olup içinden geçen ışığı gösterir. Tabii atmosfer uzaydan yoğun bir ortam olarak aynı zamanda gazlı bir ışık süzgeci, adeta prizmadır. Bu da öncelikle gezegenin bulutlarını seçmenizi sağlar. Gezegenden yansıyan ışık en çok atmosferden yansıdığı için polarizasyon sayesinde havanın bulutlu olup olmadığını anlarsınız. Atmosferden süzülen ışık gökkuşağını da görmenizi sağlar. Hatta bizim bakış açımıza göre kendi gökkuşağını yaratır. Bu da bir gezegenin atmosferini ışık tayfına bakarak incelemenizi sağlar. Mesela kuru atmosferle yağmurlu havayı ayırırsınız. Nasıl mı?

İlgili yazı: 18 Ayda Nasıl 24 Kilo Verdim

LOUPE ile gezegende hayat arama incelikleri

Dünya’daki gökkuşaklarının sebebi ışığın yağmurdaki veya atmosferdeki su damlacıklardan geçerken kırılmasıdır. Su damlaları beyaz güneş ışığını türle yöne saçar ve böylece renklerine ayırır. Ayrıca su buharı bulutları ışığı daha çok yansıtır ve yansıtma şiddeti bunların yağmur bulutları olup olmadığına göre değişir. Böylece kümülonimbus gibi bulut türlerini de tespit edersiniz ama dahası var… Oksijen–nitrojen atmosferindeki su buharı bulutlarının ışık tayfıyla Titan benzeri tolin atmosferi bulutları ve Venüs tarzındaki sülfürik asit–karbondioksit atmosferi bulutları farklıdır.

Bu yaşama uygun atmosferleri bulmaya izin verir ama aynı zamanda atmosferde serbest oksijen bulmaya yardım eder. Su buharı gökkuşağı ile yağmursuz açık bir gündeki atmosfer tayfı farklıdır. Yine de su oksijen içerir. Dolayısıyla kuru atmosferin tayfına bakıp zaten bildiğiniz su buharı polarizasyonuyla karşılaştırarak öte gezegen atmosferinin oksijen içerip içermediğini de anlarsınız. Hatta gökkuşağı, bulut ve kuru atmosfer verilerini birleştirip atmosferdeki oksijen oranını ölçersiniz.

Mesela, “A? Yüzde 21 oksijen ve yüzde 78 azot, binde 9 argon var, biz burada nefes alabiliriz” dersiniz. Kısacası LOUPE öte gezegen yaşama uygunluk şablonu sadece hayata değil, insan yaşamına uygun gezegen bulmanızı da sağlar. Üstelik Dünya benzeri bir gezegenin atmosferinde yüzde 20’nin üzerinde oksijen varsa bunu inorganik kimyayla açıklamak imkansız sayılır. Bunun yerine gezegende bitkiler var ve fotosentez yapıyor diye düşünürsünüz. Buna geri geleceğim ama LOUPE bununla sınırla kalmıyor. Gezegen ışığını sadece atmosfer yansıtmaz demiştim. Okyanus ve karaların yansıması da var.

Kayalar şekilsiz şeylerdir

…ve aynı zamanda engebeli arazi içerir. Bu sebeple kıtalardan yansıyan ışık pek polarize olmaz. Okyanuslar ise nispeten pürüzsüz olup ışığı tutarlı açılarda polarize yansıtır. Tabii rüzgarlar dalgalı denizlere yol açar ama bu polarize ışığın yansımasını genişletir. Işık ışınları lazerden değil de el fenerinden çıkar gibi genişler. Üstelik rüzgar ne kadar hızlı esiyor ve deniz ne kadar dalgalıysa o kadar çok genişler. Bu da dalgaların ve dolayısıyla akıntıların yönünü görmeye imkan tanır. Nispeten yakın gezegenlerde en yüksek dalgaların beyaz köpüklerini bile görürsünüz. Peki ya denizin rengi?

İlgili yazı: Evrenin En Büyük Yıldızı UY Scuti mi?

Öte gezegenler ve şarap rengi deniz

Azra Erhat ve Abdülkadir Meriçboyu’nun muhteşem bir Türkçeyle çevirdiği Homeros’un İlyada destanında beni en çok etkileyen ifadelerinden biri “şarap rengi deniz” sözüdür. Nitekim LOUPE şablonuyla denizin rengini bile görebilirsiniz. Okyanuslar daha çok mavi–beyaz, ama karadaki bitki örtüsü kırmızı ve karalar da kahverengi görünür. Bir dakika bir dakika… Bitkiler genellikle yeşildir değil mi? Öyleyse kırmızı ve kahverengi nereden çıktı? Kahverengiyi anlatmak daha kolay aslında: Dünya’ya yeterince uzaktan bakarsanız ormanların yeşili yerine karaların rengini, yani toprak rengini görürsünüz.

Bitkilerin kırmızı olmasına gelince… Dilerseniz buna bitkilerin ışık tayfının kırmızıya kayması, kızıla çalması ve kızılaltına yakınsaması diyelim. Peki bu ne demek? Fotosentez yapan bitkiler klorofil içerir. Onlara yeşil rengini bu pigment verir ve fotosentez yaparak enerji, bunun yan ürünü olarak da oksijenle karbondioksit üretmelerini sağlar. Dolayısıyla ışığı oksijen üretiminde kullanan öte gezegen bitkilerinin yeşil renkli olmasını beklersiniz ama yeşil olmak ne demektir? Bitkiler yeşildir; çünkü yeşilin dalga boyu fotosentez yapmaya elverişli değildir. Bu sebeple bitkiler yeşil ışığı yansıtıp yeşil olurlar.

Ayrıca bitkiler uzun dalga boyuna sahip kızılaltı, yani termal ışığı da fotosentez de kullanmaz. Bu sebeple insan gözü göremese de termal kameraların göreceği şekilde yakın kızılaltı ışık yansıtırlar. James Webb uzay teleskopunun yakın kızılaltına duyarlı olmasının sebebi budur! James Webb buna bakarak bitki örtüsüyle kaplı gezegenleri görmeyi umuyor. Biz de LOUPE şablonuyla Webb verisini çözümleyip bundan emin olmayı umuyoruz. Pekala… LOUPE sayesinde öte gezegenlerin karalarını, denizlerini, atmosferini ve bitki örtüsünü farklı açılardan göreceğimizi anladık.

O zaman ne olacak?

O zaman (şimdilik) 100 ışık yılına kadar, bir öte gezegenin yaşama ve insan yaşamına uygun olup olmadığını öğreneceğiz. LOUPE şablonuyla Webb fotoğraflarını analiz ederek bunu başaracağız. Bunun için 100 ışık yılı uzaktaki öte gezegenler için sonda göndermeye gerek kalmayacak. Tek yapmak gereken, Ay yüzeyine LOUPE kamerası koyup Dünya’yı uzaktan öte gezegen gibi fotoğraflamak olacak. Böylece yaşama uygun gezegenlerin uzaktan nasıl göründüğünü gösteren bir şablon yaratacağız.

Siz de yaşama uygun öte gezegenler aramanın 5 yolunu ve yaşama Dünya’dan uygun 24 gezegeni hemen görebilirsiniz. Güneş yerçekimi merceğiyle 100 milyar kat zum yapan teleskopu araştırabilirsiniz. Dünya dışı zeka neye benziyor ve Dünya dışı yaşam olduğunu nasıl anlarız diye sorabilirsiniz. Uzaylılar varsa neden Taksim’e inmediler bağlamında, Nadir Dünya hipotezini ve gökten sıvı cam yağan hipersonik gezegenleri inceleyebilirsiniz. Dünya benzeri gezegenlerin ne kadar yaygın olduğunu ve uzayda güneşi olmadan dolaşan başıbozuk gezegenlerdeki hayatı merak edebilirsiniz. Hızınızı alamayarak Güneş Sistemi’ndeki yeni gezegenlerarası otoyola da bakabilir ve hatta evren yaşama uygun olmak zorunda mı diye sorabilirsiniz. Bilimle ve sağlıcakla kalın.

Nükleer füzyon bildiğiniz gibi değil

¹LOUPE: Observing Earth from the Moon to prepare for detecting life on Earth-like exoplanets
²Spectral Properties of Plants
³Observing the Earth as an exoplanet with LOUPE, the Lunar Observatory for Unresolved Polarimetry of Earth

Bilim insanları Alzheimer hastalığını 25 yıl önceden tespit etmenin bir yolunu buldular. Peki önleyici tedaviye erken başlamaya izin veren ve gelecekte kesin tedavi geliştirmeyi hızlandıracak olan bu gelişme nedir? Anneannemi Alzheimer’dan kaybetmiş olarak söylüyorum ki hastalığa ne kadar önceden tanı koyarsanız hastaların yaşam kalitesini o kadar uzun süre artırıyorsunuz. Alzheimer, bunamanın çok ağır bir formuna yol açıyor ve hem bireyler hem de ailelerinin yaşamını zorlaştırıyor. Peki Alzheimer beyinde nasıl ortaya çıkıyor ve ilerliyor? Dahası bu hastalığı iyileştiremesek de önceden tanı koymak için ne yapabiliriz? Alzheimer’i teşhis etmek için hangi teknolojileri kullanabiliriz?

Alzheimer hastalığına 25 yıl erken tanı

Son araştırmalara göre beyindeki bir grup nöron bilişsel gerileme başlamadan 25 yıl önce değişmeye başlıyor. Bu bağlamda Alzheimer’ın asıl göstergesi de beyindeki tau proteinlerinin birikmesidir. Tau proteinleri sağlıklı beyin dokularının gelişmesini sağlıyor. Oysa Alzheimer hastalarında aşırı tau proteini birikimi sinir hücrelerine zarar veriyor. Öyle ki beyin sıvısında serbestçe yüzen proteinlerin sayısı artarken bilişsel gerileme artıyor. Tau proteinleri, beyin kabuğundaki nöronlar arasında, süpürülmemiş bir yerdeki toz yumakları gibi toksik düğümler oluşturuyor.

Bu düğümler nöronları birbirine bağlayan aksonlarla dentritleri kopararak hücrelerin ölümüne yol açıyor. Proteinler aynı zamanda nöronları sıkı sıkıya sararak adeta boğuyor. Öte yandan tau proteinlerinin sadece Alzheimer’dan sorumlu olduğunu söylemek yanlış olur: Bunlar genelde yaşlı beyinlerdeki bunamanın göstergesidir ama iyice kontrolden çıkmış halinin Alzheimer’a neden olduğunu görüyoruz. Gerçi bunama görülen hastalar üzerinde yapılan önceki araştırmalarda, bu proteinlerin uzun süreli belleğe kalıcı anılar aktaran hipokampus bölgesinde yaygın olduğunu bulmuştuk.

Oysa Alzheimer’dan yaşamını yitiren kişilerle sağlıklı beyinleri karşılaştıran bilim insanları, Alzheimerlı beyinlerde daha az sinir hücresi olduğunu, dolayısıyla beyinlerin aşırı küçüldüğünü saptadılar. Her durumda Alzheimer hastaların tau proteini birikimi hiç durmuyor ve bu da sonunda ölüme yol açıyor. İşte önleyici tedavi burada devreye giriyor: Hastalığı ilerledikten sonra durdurmak imkansız olabilir. Buna karşın önleyici tedavi hastalığın yayılmasını önleyebilir ki bu da Alzheimer’ı 25 yıl önceden tanılamayı sağlayan yeni yöntemle mümkün olacak. Peki bunu nasıl yapacağız?

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

Doku küçülmesi Alzheimer göstergesi

Alzheimer hastalığında hipokampus dışında protein yumaklarının biriktiği ilk yerlerden biri Latince locus coeruleus değimiz bölgedir. Bu bölge beynin arkadan omuriliğe bağlandığı beyin sapındadır. Neden bilmiyoruz ama işte 25 yıl önce tau proteinleri burada birikmeye başlıyor. Üstelik locus coeruleus beynin neredeyse tamamına bağlanıyor. Örneğin yaşadıklarınızı anımsamaktan tutun da cinsel açıdan tahrik olmaya dek birçok bilişsel süreci düzenleyen norepinefrin (noradrenalin) hormonunu beynin bu tür davranışlarını düzenleyen bölgelerine taşıyor. Bunlar Alzheimer hastalarının zorlandığı davranışlardır.

Öyle ki Alzheimer ilerlerken locus coeruleus hem hacimsel hem de hücre sayısı olarak küçülmeye başlıyor. Bu da beyin ve merkezi sinir sistemindeki norepinefrin düzeyini düşürüyor. Nitekim bilim insanları 2017’de sağlıklı bireylerle düşük düzey bilişsel güçlüklerle karşılaşan kişilerin beyinlerini karşılaştırdıklarında ilginç bir keşif yaptılar. Demans başlangıcı olanlarda locus coeruleus yüzde 30 daha küçüktü. Alzheimer’ı orta derece ilerleyenlerin locus coeruleus’u ise yüzde 25 daha küçüktü.

Daha da önemlisi bu bölge kişiye Alzheimer tanısı koymadan önce küçülmeye başlıyordu! Bu da Alzheimer’a yakalanma riski yüksek olanlarda ilk bakılması gereken yerlerden birinin locus coeruleus olduğunu gösteriyordu. Biz de rutin kontroller sırasında beyin görüntüleme tekniklerini kullanabiliriz. Tıbbi görüntüleme cihazları yardımıyla kişilerde Alzheimer gelişimini 25 yıl önceden öngörebiliriz. Bu konuda sadece dokuların küçülmesine bakmak zorunda değiliz. Norepiefrin hormonuna da bakabiliriz:

İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?

Alzheimer’ı önlemek mümkün olacak

Bunun en iyi yollarından biri MR cihazlarını kullanmaktır. Locus coeruleus beynin çok küçük bir parçası olduğu için MR’da görmek zordur. Buna rağmen MR cihazı locus coeruleus’un ürettiği kimyasalları aydınlatır. Böylece onun yerini de gösterir. Diğer seçenek ise PET taramasıdır: Bu cihazla NAT, yani norepinefrin taşıyıcı kimyasalı içeren hücreleri aydınlatırız. Doğal olarak bu madde norepinefrin hormonunun olduğu bölgelerde bol bulunur. Demek ki PET’le bu kimyasal maddelere bakmak aslında locus coeruleus’u görüntülemektir. Tabii bunun dışında bir de insan kanı var:

Gerçi kaygılanmayın. Her ne kadar Mars’ta insan kanı plazmasıyla beton ev harcı yapmayı planlasak da bu kez insan plazmasını norepinefrin düzeyini ölçmekte kullanacağız. Nasıl derseniz… İnsan kanı plazmasında bu hormon ne kadar yüksekse beyindeki sağlıksız tau protein birikimi de o kadar az oluyor. Hormonun azalması doğrudan Alzheimer başlangıcına işaret ediyor. Nitekim araştırmacılar norepinefrin düzeyi ile Alzheimer’a bağlı demans arasında bağlantı buldular.^1,2,3 Gerçi bu araştırmaların kesin sonuç vermesi mümkün değil ama onun da çözümü var.

Bir uzmana baktırmak gerek

Doktorlar hormon seviyesindeki azalmayı Alzheimer’a yorup beynin diğer bölgelerini de test edebilir. Özetle Alzheimer başlangıcını 25 yıl önceden öngörmek bireylerin ekonomik ve sosyal olarak hastalığa hazırlanmasını sağlayacaktır. Alzheimer hastalarına bakmak bireylerde kalıcı psikolojik rahatsızlıklara yol açacak kadar zordur. Bu yüzden sadece erken tanı bile yaşam kalitesinin artması demektir. Öte yandan erken teşhis hastalığı geciktiren veya önleyen tedavilerin önünü açacaktır. Bu da büyük kazançtır.

Siz de pozitron emisyon tomografisi (PET) cihazlarının çalışmasına bakabilir ve mRNA aşılarının işleyişini hemen görebilirsiniz. Protein katlamanın yeni pandemileri engelleyecek akıllı aşılar geliştirmeye nasıl izin verdiğine göz atarak İnsan DNA’sına yeni harfler ekleyerek genetik hastalıkların önüne geçmeyi araştırabilirsiniz. DNA tabanlı biyolojik bilgisayar ve robotların ve beyin-bilgisayar arayüzlerinin gelişine şimdiden tanık olabilirsiniz. Hızınızı alamayarak neuralink n1 telepatik beyin protezinin nasıl çalıştığını da okuyabilirsiniz. Havalar serinlerken bilimle ve sağlıcakla kalın.

BepiColombo Merkür’ün ilk fotoğrafını nasıl çekti?

¹Correlation of Alzheimer Disease Neuropathologic Changes With Cognitive Status: A Review of the Literature
²Sex differences in the locus coeruleus-norepinephrine system and its regulation by stress
³Correlation between cognition and plasma noradrenaline level in Alzheimer’s disease: a potential new blood marker of disease evolution

Bilim insanları protein katlama problemini yapay zekayla en sonunda çözdü. Nasıl ki davranış modelleme kullanan antivirüs yazılımları, listede kayıtlı olmayan bilgisayar virüslerini bile davranışlarına bakıp görecek; protein katlama sayesinde de biyologlar akıllı mRNA aşıları ve ilaçlar geliştirecek. Sars-Cov-2 virüsü varyantlarındaki çivi proteinlerinin nasıl katlanıp mutasyon geçireceğini öngörebildiğimizde Covid-19 ve benzerlerine karşı akıllı aşı devri başlayacak.

Böylece aşılar yeni Corona virüsü varyantlarıyla diğer virüslere uyum sağlayacak. Aşılar yeni virüs ve bakterilere karşı kendini geliştirirken, akıllı ilaçlar da istenmeyen etkileri “öğrenerek” aşıya alerjik tepki verme gibi durumları önleyecek. Bu sayede kanser türleri gibi birçok genetik ve kalıtsal hastalığı tedavi etmek mümkün olacak. Protein katlama sanatı tıpta ve biyoteknolojide yepyeni bir alan açılıyor. Peki proteinler nasıl katlanır ve bizi yaşatır? Akıllı aşı ve ilaçları görelim.

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

Tıptaki son engel protein katlama

Biyolojinin kalbinde çözülmemiş bir gizem var ve bu da tıpta ilerlemeyi 50 yıldır geciktiriyor. İster yaşamı anlamak isteyen bir biyokimyacı olun ister yaşam kurtarmak isteyen bir ilaç tasarımcısı, büyük ihtimalle protein katlama problemiyle karşılaştınız. Proteinler vücudun yapıtaşı ve metabolizmanın sürücüsüdür. Buna karşın, bu büyük molekül zincirlerinin neye benzediği ve nasıl katlandığını öngörmek çok zordur. Oysa proteinler vücudun işleyişi bakımından anahtar-kilit gibidir. Doğru yerde doğru protein ilaç etkisi yaratır. Corona virüsü ise hücrelere çivi proteiniyle tutunur.

Dolayısıyla proteinlerin şekli ve nasıl katlandığını bilmek önemlidir. Mevcut proteinlerle çalışan ilaçlar ve ilaç niyetine yeni proteinler geliştirmek için şarttır. Örneğin Covid-19 aşılarıyla bağışıklık tepkisi geliştirmek için virüsün çivi proteinlerini engellemek kritik önem taşır. Aşılar bazen de virüslerin yüzeyindeki kapsit denilen protein kılıfını etkisiz hale getirerek çalışır.

Bunca yıldır kanser türleri ve Alzheimer gibi hastalıklara tedavi bulamamamızın en büyük sebebi proteinlerin nasıl katlandığını bilmememizdir.  Öyle ki binlerce ve milyonlarca protein var veya icat edilebilir. Bunlardan herhangi biri de ilaç olabilir ama hangisi? Proteinlerin nasıl katlandığını bilirsek yaşlanmayı geciktirmeye varıncaya kadar tıpta çağ atlarız. Nitekim 15 Temmuz 2021’de iki bağımsız grup, proteinlerin nasıl katlandığını öngören iki başarılı yapay zeka yazılımı geliştirdi. Peki protein katlama problemi nedir ve yapay zeka bu sorunu nasıl çözüyor?

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

Protein katlama ne işe yarar?

Bir protein yüzlerce farklı şekilde kıvrılabilir. Bunlar mikroskobik organik moleküller olduğu ve en küçük müdahalede bozulduğu için proteinleri mikroskopla görmek zordur. Yapay zeka ise bir proteinin tam olarak ne şekillerde katlanacağını tahmin eder ve bize gösterir. Kısacası protein katlama simülasyonları yapar. Öte yandan proteinlere hükmetmek pandemiyi durdurmaktan ibaret değildir. Bunun mRNA tabanlı gen tedavisinden tutun da denize sızan petrolü veya toksik atıkları sindirerek yok eden doğa dostu bakteriler geliştirmeye dek birçok açılımı var.

Protein katlamayı öğrenmek bize insanlığa faydalı ve doğayı eski haline getiren genetiği değiştirilmiş (GDO) bakteriler geliştirme imkanı sağlayacaktır. Peki ne yapar bu proteinler? Bir kere virüs yapar, hemoglobin olarak kanınızda oksijen taşır, yemekleri sindirmenizi sağlar. Enzim olur ve DNA’yı kesip kopyalar. Hormon olarak bedenin çalışmasını, yani bünyeyi düzenler. Antikor üretimi yaparak canlı organizmayı patojenlerden korur ve bağışıklığı geliştirir. Özetle bunlar sıradan organik moleküller değildir. Proteinler canlıları yaşatır. Bu sebeple gelecek sefere yerli yersiz protein tozu alırken neyle muhatap olduğunuzu bilin. Öyle ki proteinlerle doğada çözünen plastik bile üretebilirsiniz! Peki proteinlerle genetik kod arasındaki ilişki nedir? DNA proteinler yoluyla dokuları nasıl üretir?

İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?

Protein katlama ve DNA ilişkisi nedir?

Genetik kodumuzu oluşturan DNA molekülü özünde protein sentezleme yönergeleri içerir. Bu talimatlar vücudun hangi proteini ne zaman üreteceğini belirtir. DNA alfabesini yeniden yazıyoruz yazısında belirttiğim gibi, proteinler aminoasit denilen daha küçük 20 molekülden oluşur. Öyle ki proteinler uzun birer cümleyse aminoasitler sözler, genler sözcükler ve DNA bazları da bu genetik alfabenin harfleridir. Vücudunuz protein yapacağı zaman DNA’nın genetik talimatlarını okur. Sonra buna göre uzun aminoasit zincirleri yapar.

Bunlar da kıvırcık saç lüleleri gibi kendi üstüne kıvrılarak yün yumağı benzeri moleküler kafesler üretir. Proteinler vücuttaki kimyasal tepkimeleri farklı moleküllere anahtar–kilit gibi uyup kenetlenerek yönetir. Bunun için “tutunma” önemlidir. Doğru tutunmak için de proteinin doğru katlanması gerekir. Öyle ki hormonlar, enzimler ve proteinler metabolizma dediğimiz dev bir yapbozun parçalarıdır. Yine de proteinler rastgele yün iplikleri değildir. Bunları istediğiniz gibi kıvıramazsınız. Yanlış katlarsanız proteinleri deforme edip kırabilirsiniz.

Bu da proteinlerin düzgün çalışmasını önler ve onları organizmaya zararlı hale getirebilir. Maalesef bu da basit bir katlama hatası olmaz. Proteinler yanlış katlanmayı sürdürüp iyice bozulur ve diğer proteinlerin de yanlış katlanmasına yol açabilir! Bunun sebebi protein kenetlenmesinin sadece mekanik değil, aynı zamanda elektrokimyasal bir süreç olmasıdır. Proteinler diğer moleküllere statik elektrik potansiyeli ve kimyasal bağlarla bağlanır. Elektrokimyasal etkileşimler proteini illaki çekip büzecek ve kıvıracaktır. Doğru proteini üretmez veya yanlış yere bağlarsanız diğer moleküller de bozulabilir.

Protein katlama problemi nedir?

Demek ki ilaç ve aşı için protein üretimi ince ayar isteyen hassas bir iştir. Oysa proteinler 50 ila 2000 aminoasitten oluşur. Her aminoasit zaten kendi içinde katlanır ve hepsinin eklem yerleri vardır. Bir de uzun protein zincirleri oluşturunca işler iyice Arap saçına döner. Dahası aminoasitler de tıpkı proteinler gibi yapışkandır. Hem kendi parçalarına hem de uzak yakın diğer moleküllere yapışırlar. Öyleyse protein katlama problemini çözmek, sadece bir proteinin nasıl katlandığını bilmek değildir. Aynı zamanda protein kıvrıldıktan sonra başka nasıl katlanacağını da bilmektir. Yapay zeka bunu gösterir:

İlgili yazı: Evrenin En Büyük Yıldızı UY Scuti mi?

Protein katlama ve yapay zeka

Proteinler uzun molekül zincirleridir dedik ya ne kadar uzun olduklarını tahmin etmekte zorlanırsınız. Milyarlarca aminoasitten oluşan protein zincirleri var ve biz de birinci kuşak yapay zeka sayesinde bunların hangi aminoasitlerden oluştuğunu öğrendik. Molekül diziliş sırasını açığa çıkardık. Oysa en basit proteinlerin dışında nasıl katlandıklarını iyi bilmiyor ya da hiç bilmiyoruz! Bunu çözmek için eskiden X-ışını kristalografisi kullanıyorduk. Peki DNA’nin iki iplikli bir sarmal olduğunu ortaya çıkarmakta büyük katkısı olan Rosalind Franklin’in iyileştirdiği bu teknoloji nasıl çalışıyor?

Proteinleri özel bir çözeltiye koyarsınız ve bu sıvı yavaşça buharlaşırken proteinlerin organik kristaller oluşturmasını sağlar. Adeta onları amberdeki sinek gibi dondurup saklar ve aynı zamanda ışığı kıran birer moleküler prizmaya dönüştürür. Daha sonra protein kristallerine detaylarını açığa çıkaracak kadar kısa dalga boyu olan X-ışınları tutarsınız. X-ışınları kristallerden geçerken farklı şekillerde kırılır. Artık X-ışını kristalografisinde (kristal ölçümü) bilgisayar simülasyonları kullanıyoruz. IBM’in bilişsel analitik çözümü olan Watson yapay zekası gibi yazılımlarla proteinleri üç boyutlu yapısını ortaya çıkarıyoruz.

Oysa bu tekniğin sınırları vardır. Proteinler çoğu zaman deforme olmadan kristalize olmaz. Bu nedenle bir proteinin şeklini öğrenmek çok zahmetli ve uzun süren bir işlemdir. Bu hızla çok sayıda proteini incelemek imkansızdır ve hata payı da yüksek olur. Aslında proteinleri daha detaylı olarak incelemenin bir yolu vardır. Buna nükleer manyetik rezonans görüntülemesi deriz, yani hastanelerdeki MR cihazları… Ne yazık ki proteinleri bu teknolojiyle incelemek X-ışını kristal ölçümünden daha uzun sürer.

Biyoteknolojinin geleceği

Üstelik MR cihazları büyük ve hantaldır. Yüksek bakım ve enerji maliyetleri yüzünden pahalı bir çözümdür. Her üniversite bu cihazları kullanamaz ve bu da protein katlamayı öğrenmeyi geciktirir. Tek bir proteini incelemek yıllar sürebilir! İşte derin öğrenme kullanan yapay zeka yazılımları 2020 yılında bunun için devreye girdi. Peki protein katlama problemini nihayet nasıl çözdük? Bu bağlamda öğrencilerim soruyor: Kodlama öğrenmek için hangi programlama diline çalışalım hocam? Biyoteknoloji, genetik ve veri bilimini birleştiren programlama dillerini öğrenin. Hem biyologlara hem de yazılımcılara genetik–biyoteknoloji yazılımlarına odaklanmalarını öneriyorum. Örneğin:

İlgili yazı: Zamanda Yolculuk Etmenin 9 Sıra Dışı Yolu

Protein katlama için hangi yapay zeka?

2020 yılında Londra merkezli DeepMind şirketi müthiş bir duyuru yaptı. Google’ın yıllar önce satın aldığı yapay zeka şirketi, yeni YZ algoritması AlphaFold2’nin, aminoasit zincirlerinden oluşan proteinlerin nasıl katlandığını öngörebildiğini duyurdu. Üstelik bunu gerçeğe çok yakın bir şekilde yapıyordu. Öyle ki proteinleri artık mikroskopta incelemeye gerek yoktu. Molekülleri sadece bilgisayar simülasyonuyla üretip test ederek doğrudan üretim hattına almak ve bunlarla yeni ilaçlar geliştirmek mümkündü. Cümleyi tekrar okuyun! Bunun yeni meslekler için gelecek vaat eden bir sektör olduğunu göreceksiniz.

Aynı zamanda kötü yönetimlere bağlı hayat pahalılığını ve şirketlerin olası açgözlülüğünü saymazsak, ilacın genel olarak ucuzlayacağını da tahmin edersiniz. Yeni güvenli ilaç ve aşı geliştirme süreci hızlanacak. Hem de kat kat ucuzlayacak ve piyasaya yeni biyoteknoloji şirketleri girecek. Bunun için Big Pharma dediğimiz dev ilaç şirketlerine her zaman başvurmaya gerek kalmayacak. İlaç sektörü konsolide olmak yerine, belki de küçük parçalara bölünecek. Peki protein katlama yapay zekası nasıl çalışıyor?

İlgili yazı: Yıldızlar Ne Kadar Yaşar ve Nasıl Ölür?

Protein katlama ve DeepMind

Deep Mind insandan zeki yapay zeka geliştirmekte 10 yıldır sabıkalı bir şirket… Satranç, go, şogi ve hatta StarCraft 2 bilgisayar oyununda insanları açık farkla yenen yapay zeka geliştirdi. Örneğin AlphaGo yazılımı 18 kez dünya şampiyonu olan Güney Koreli Lee Sedol’ü 2016’da 5 kez yendi. Lee Sedol’ü üç kez yenen Çinli go şampiyonu Ke Jie’yi de 2017’de 3 kez yendi. Birini yenmeyi 6 ayda ve diğerini yenmeyi de 3 günde öğrendi! Hatta Lee Sedol, biraz da ülkesinin stratejik hasmı olan Çin yurttaşı Ke Jie’ye yenildiği için emekli olduğunu açıkladı. Alpha Go’yu kastederek, bu oyunun sonu geldi “Yenilmez bir varlığı yenemem” dedi! 😮 Oysa protein katlamayı çözmek insanları go’da yenmekten daha zordur:

Nasıl ki insanların go şampiyonaları var, protein katlamayı çözmek için CASP denilen ve iki yılda bir düzenlenen özel bir yarışma var. DeepMind şirketi 2020’de düzenlenen CASP14’te büyük başarı yakaladığını duyurdu. Düşünün ki protein katlamayı yapay zekayla çözme yarışması 1992’de başlamış… Biz o zamanlar “A? 44.100 Hz CD kalitesinde seslendirmeli bilgisayar oyunu” diye Warcraft 2 oynuyorduk. CASP yarışmalarında ise takımlara şekli şemalı bilinen 100 proteinin aminoasit dizilimini veriyor ve yapay zekanın protein katlanmasını gerçeğe uygun öngörmesini bekliyorlar.

Bildiğimiz protein derken

Aslında bunlar X-ışını kristal ölçümüyle şeklini yeni öğrendiğimiz proteinler… Yarışmayı düzenleyenler proteinlerin şeklini biliyor ama halka açıklamıyorlar ki katılımcı şirketler de bilmesin ve adil bir yarışma olsun. 2020’deki CASP14 neden önemli derseniz; çünkü o yıla dek yapay zeka protein katlamayı göstermekte hep başarısız oldu. Bunu go şampiyonunda insanları ezip geçen AlphaGo’yu geliştiren DeepMind bile yapamadı. 2018’de CASP’a ilk kez katılan DeepMind hezimet yaşadı.

Oysa 2020 başka bir açıdan da çok özel bir yıldı! Bilim insanları bu kez yarışmaya Covid 19’a yol açan Sars-COV-2 virüsünün bazı proteinlerini soktu. Kısacası yarışmayı kazanmak insanlığa doğrudan hizmetti. Sonuç olarak CASP 14’te AlphaFold2 yazılımı problemi çözdü ve proteinlerin üçte ikisini doğru öngörmeyi başardı. İşin garibi yapay zekanın gerçek protein gözlemleriyle çeliştiği durumlarda hangisinin doğru bildiğinden emin olamadık. X-ışını kristal ölçümlerde hata payı olduğunu söylemiştim. Belki de gözlemler yanlış ve protein katlamada yapay zeka haklıydı:

İlgili yazı: Gezegenler Güneş Çevresinde Nasıl Dönüyor?

Protein katlama ve öngörü kesinliği

AlphaFold2’nin öngörüleri çoğu zaman atomik ölçekte kesindi ve aminoasitlerdeki tek tek atomların yerini öngörüyordu. Bundan iyisi can sağlığı! Nitekim sonuçları duyurdukları zaman bilim inşaları ilaçbilim, tıp ve biyoteknolojide açılan yeni çığır karşısında şaşkınlıklarını gizleyemediler. Yapay zekanın peyderpey gelişeceğini ve bu işin uzun yıllara yayılacağını sanıyorlardı. Oysa süper zekanın gelişi yazısında belirttiğim gibi kritik eşik aşılmış ve bir zeka patlaması yaşanmıştı. Artık protein katlama konusunda yapay zeka insanlardan zekiydi.

Yine de protein katlama problemini çözen şirketler arasında sadece DeepMind’ı sayarsak yanlış yaparız. DeepMind modern girişimci mantığıyla, bulduklarını kendine saklamadı. Bu bebek sektörün gelişmesi için sonuçlarını dünyayla paylaştı. Washington Üniversitesi, Seattle yerleşkesinden bir grup da bunları gördü. Arkalarında Google gibi büyük bir şirket ve en güçlü süper bilgisayarlar olmadığı için uluslararası destek alan ekip, RoseTTAFold adlı bir protein katlama yazılımı geliştirdi. Evet, bu adını Mısır hiyerogliflerini çözmemizi sağlayan antik Reşit taşının Latince isminden alıyordu.

AlphaFold2’den güçlü olan RoseTTAFold yapay zekası da proteinlerin dilini çözecekti… Sonuç olarak 15 Temmuz 2021’de DeepMind ve Seattle ekipleri sonuçlarını duyurdular. Böylece bir günde protein katlama simülasyonu yapmayı beceremeyen uygarlık olmaktan çıkıp iki güçlü yapay zeka seçeneğine kavuştuk. Öncelikle DeepMind insan vücudundaki hemen tüm proteinlerin katlanmasını gösteren sonuçlar yayınladı. Nitekim kanseri ve Corona virüsünü önlemek istiyorsanız kanserli hücrelerle virüslerin eseri olan proteinlerin diğer moleküllere bağlanmasını önlemek istersiniz.

Biyoteknolojinin büyük potansiyeli

Bunun için de suçlu proteinleri değiştirmek veya onları önleyecek yeni proteinler geliştirmek gerekir. Artık bunu bilgisayarda yapacağız. Yıllarca süren bir işi birkaç günde bitireceğiz. Ayrıca insan vücudundaki proteinler (bu durumda enzimler) zehirli ve zararlı kimyasal maddeleri kırar, adeta asit gibi eritir. Protein katlamayı çözerek kimyasal atıkları da çözen yapay proteinler üretip kanalizasyon suyunu ve fabrika atıklarını pahalı işlemler olmadan arıtabiliriz. Şimdi AlphaFold2 ve RoseTTAFold yapay zekasının protein katlamayı nasıl öngördüğüne bakalım:

İlgili yazı: 5 Soruda Paralel Evrenler

AlphaFold2 ve RoseTTAFold

Her iki yapay zeka da derin öğrenme kullanıyor. Derin öğrenmenin nasıl çalıştığını anlattığım için burada özet geçeceğim. Derin öğrenme YZ’leri insan beynindeki nöronların örgütlenmesini taklit eden algoritmalar kullanır. Bunlar tıpkı sinir hücreleri gibi ama hiyerarşik olarak birbirine bağlanır. Diyelim ki bir robotun eliyle kapı kolunu tutup kapıyı açmasını istiyorsunuz. Bunun için elini kaldırmak ve parmaklarla kapının kolunu kavramak gibi farklı aşamalar vardır. Derin öğrenme yapay zekası her aşamayı verimlilik açısından sonuçlara bakıp geri bildirimde bulunarak test edip öğrenir.

Her aşamayı yapmanın en iyi yolunu bulduktan sonra diğerine geçer. Böylece kolu, elini ve parmaklarını doğru kaldırmak gibi optimizasyon problemlerini çözer. Proteinlerin de eklemlerinden nasıl katlandığına tek tek bakar. Her katlamadan sonra diğer ekleme geçer. Böylece ne kadar uzun ve karmaşık olursa olsun binlerce aminoasit içeren bir proteinin nasıl katlandığını bulur. Sonra da proteinleri birer eklem gibi düşünüp milyarlarcasının nasıl birbirine bağlandığını bulur. Böylece organik kimyanın, fosil yakıtlar ve plastiklerin vazgeçilmezi olan polimerlerin bile simülasyonunu yapar.

Tabii ki bu anlattığım kadar kolay ve hızlı değildir ama sistemin temel çalışma mantığı budur. Öyle ki bütün derin öğrenme yapay zekaları birer optimizasyon algoritmaları kümesidir. Bunları yeterince protein katlama problemi çözdürerek eğitirsiniz. Sonunda algoritmalar proteinlerin kat yerlerini öğrenmekle kalmaz. Hangi proteine nasıl bağlanıp katlanacağını da öngörür. Bunun için tek yapmanız gereken doğru ve sağlıklı şekilde katlanmış proteinleri algoritmaya göstermektir. Nitekim AlphaFold2 ve RoseTTAFold yapay zekası 180 bin protein içeren Protein Veri Bankasıyla çalıştı. Tabii derin öğrenmeyi bazı algoritma hileleriyle de iyileştirdi:

İlgili yazı: Dünyadaki En Ölümcül 5 Toksin Nedir?

Protein katlama simülasyonu nasıl yapılır?

Öncelikle proteinlerin dinamik katlandığını hatırlatayım. Bir protein tek başına farklı katlanır, sıcaklığa göre farklı katlanır ve diğer kimyasal maddelerin yanında farklı katlanır. Ayrıca proteinler birbirine göre de farklı katlanır ve bunların hepsini hesaba katmak gerekir ki bunun için şablonlar kullanırsınız. Örneğin bir aminoasidin normal şartlarda bobin gibi sarılıp sarılmayacağı veya kurdele gibi kıvrılıp kıvrılmayacağına bakarsınız. Hatta bir ilaç proteinin ne şekilde olması gerektiğine dair tahminlerinizi algoritmaya sunarsınız. Sonra yapay zeka bunları dener.

M87 galaksisinin merkezindeki süper kütleli kara deliğin fotoğrafını da böyle çektik. Bu kara deliğin neye benzediğini bilmiyorduk ve o kadar uzaktan görmemiz imkansızdı. Bu sebeple Dünya’daki birçok teleskopu birbirine bağladık ve onları kullanan yapay zekaya ne görmeyi beklediğimizle ilgili bilgi verdik. Teorik bir kara delik şekli ve gaz akışı belirleyip yapay zekaya bu tür şeylere bakmasını öğrettik. O da çok sayıda gözlemi birleştirerek gördüklerini yorumladı ve aslına uygun bir kara delik resmi üretti.

AlphaFold2 de böyle çalışıyor ki aslında birkaç nöral network kullanıyor. Bunlar karşılıklı olarak birbirini veriyle besleyip iki aşamada sonuçlarını düzeltiyor. İlk network bir aminoasit dizisinin hangi eklemlerden katlanacağına bakıyor. Sonra bu kat yerlerindeki aminoasitlerin molekül üzerinde birbirine ne kadar uzak olduğunu ölçüyor. Ardından genel yapıya dikkat eden diğer nöral ağ devreye girip molekülün 3B yapısını çiziyor ve gerekirse son aşamada düzeltme yapıyor. Peki RoseTTAFold neden AlphaFold2’den becerikli çıktı? Çünkü sisteme üçüncü bir nöral ağ ekledi:

İlgili yazı: Varlık Felsefesi: Sandalyeler Gerçekten Var mı?

Protein katlama ve RoseTTAFold

RoseTTAFold proteinin üç boyutlu yapısını çıkarırken sadece bir boyutlu ve iki boyutlu çizim yapan nöral ağlarla sınırlı kalmıyor. Aminoasitlerin molekül zincirindeki yeri ve kat yerini üç boyutlu olarak takip ediyor. Böylece protein katlamasını daha kesin öngörüyor. Üstelik bunda sadece protein bankasından yararlanmıyoruz. Aynı zamanda evrimsel biyologlar, insanlardaki proteinlerin nasıl evrim geçirdiğine bakıyor. Böylece evrimde birbirine yakın proteinleri algoritmaya bildiriyor. Sonuçta kaş yapayım derken göz çıkarmayan, gerçek ilaç olacak proteinler geliştirmek potansiyel olarak mümkün oluyor.

Nitekim iki proteinin birbiriyle yakın ilişkili olduğunu bilirseniz birinin katlanmasına bakarak diğerinin nasıl katlanıp bağlanacağını öngörebilirsiniz. Bir de tabii güçlü algoritma ile kesin algoritma arasında fark var. Mesela RoseTTAFold, AlphaFold2 kadar isabetli sonuçlar vermiyor ama çok hızlı sonuç alıyor. Saatlerce süren bir işi birkaç dakikada yapıyor. Gerçi dediğim gibi, bunun sebebi DeepMind’ın Google süper bilgisayarlarına sahip olmamasıdır. Öte yandan AlphaFold2’den çok daha iyi olduğu bir şey var. Sadece aminoasitlerin değil, proteinlerin birbirine nasıl bağlandığını ve bağlanırken nasıl katlandığını öngörmek… Zaten polimerlerle çalışmak ve ilaç geliştirmek istiyorsanız asıl bunu bilmeniz lazım.

Bunu başarmanın hilesi ise yalnızca aminoasitlerin kat yerlerine bakmak değildir. Aynı zamanda birbirine bağlanırken nereden kopup açıldıklarına bakmaktır. Böylece aminoasit zincirlerinin kendi içindeki etkileşimini de hesaba katarsınız. Öte yandan yapay zeka insan biyolog ve farmakologların yerini almayacaktır. Bir kere insan sağlığı salt yapay zeka kararına bırakılmayacak kadar ciddi bir iştir. Yapay zeka sadece ilaç molekülleri geliştirmekte önerilerde bulanacaktır. Örneğin ilaç için önce şu molekülü deneyebilirsiniz diyecek ama son kararı insanlar alacaktır.

İlgili yazı: Elektron Spini Maddeyi Nasıl Oluşturuyor?

Protein katlama için sonsöz

Ayrıca yapay zeka kırtasiye işlerini üstlenecek. Bu sayede boş vakti kalan biyologlar yapay zekanın önerdiği moleküllere çalışıp gerçek ilaç moleküllerini geliştirecekler. Son olarak DNA, RNA, aminoasit ve protein ilişkisinin çözülmesi virüslere karşı aşı geliştirmeyi de hızlandıracak. Bugün bir aşı geliştirmek üç yıl sürüyor. Oysa küresel ısınma, artan nüfus yoğunluğu ve çevre kirliliği gibi nedenlerle neredeyse her ay salgın çıkacak yıllara yaklaşıyoruz. Klasik aşı geliştirme tekniğiyle virüslerle yarışamayız. Buna karşın protein katlama teknolojisi anlık aşı geliştirme yeteneği kazanmak anlamına geliyor.

Gelecekte yeni varyantlara karşı kendini güncelleyen ve proteinleri yeniden yazdıran aşılar geliştirmek mümkün olacak. Hatta her insanın bünyesi farklı olduğu için kişiye özel aşı ve ilaç geliştireceğiz. Bu sebeple kanser tedavisinden Haşimato, Koah, Alzheimer ve Parkinson hastalığına dek mucize tedaviler 2050’lere dek hızla yaygınlaşacak. Bizzat insan bünyesinin bakteri ve virüslere karşı kendini otomatik olarak aşılamasını sağlayacak olan genetik değişiklikler yapılacak.

Siz de DNA Tabanlı Biyolojik Bilgisayar ve Robotlar Geliyor yazısına şimdi bakabilir ve kuantum biyoloji sayesinde hayat neden var diye sorabilirsiniz. Biyoprinter ile biyolojik ışınlamayı görüp Y kromozomunun neden kaybolduğu ve erkeklerin sonunu merak edebilirsiniz. Dünyadaki en tehlikeli 5 kimyasal madde ve en zehirli 5 toksine bakabilirsiniz. Kendinizi cesur hissediyorsanız DNA testi yaptırarak neler öğreneceğinizi ve insanı şempanzelerden ayıran yüzde 4 DNA’yı görebilirsiniz. Hızınızı alamayarak beyin-bilgisayar arayüzleri nasıl çalışır diye sorup çöp DNA ile yaşlanmaya da göz atabilirsiniz. Hatta 15 milyon yıl süren pandemiyi inceleyebilirsiniz. Bilimle ve sağlıcakla kalın.

İnsan kanıyla Mars’ta beton ev yapacaklar!

¹Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold
²Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network
³Improved protein structure prediction using predicted interresidue orientations
⁴AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology

Elektron spini sizi, beni, yıldızlar, gezegenler ve yaşamı meydana getiren karmaşık maddeyi; atomlarla molekülleri nasıl oluşturuyor? Bu yazıda maddenin kökenini göreceğiz. Bugün size oturduğunuz sandalyenin içine neden hayalet gibi batmadığınızı anlatacağım. Bunun için de basit bir olgu ve tek bir parçacık kullanacağım: Hepimizin bildiği, sevdiği, o lambayı yakıp dizüstü bilgisayarlarla telefon ve tabletleri şarj etmemizi sağlayan, elektrik faturalarıyla cebimizi yakan elektron… Tamam, tamam! Tekniğe meraklı arkadaşlar için Pauli dışarlama ilkesi, spn istatistikleri teoremi ve asimetrik dalga fonksiyonunu anlatacağım. Hazırsanız başlıyoruz:

İlgili yazı: Kodlama İçin En Gerekli 16 Programlama Dili

Elektron spini ve kemer hilesi

Her şey elektron spiniyle başlıyor ve bunu anlatmanın en yolu da kemer hilesi yapmaktır. Birazdan biz de kemerimizi çıkarıp oyun oynayacağız. Size heyecanlı bir kuantum dersi vaat ediyorum ama sadece parçacıklara odaklanın. Öncelikle basit olgudan kastım tüm elektronların özdeş olmasıdır. Elektronların ikinci özelliği ise bunların kendi çevresinde bir tur atmak için 720 derece dönmesidir! İşte bu gariptir ama dediğim gibi kemer oyunuyla kolay anlayacaksınız.

Bir kere elektronlar Dünya gezegeni gibi kendi çevresinde dönmez (buna dönü veya rotasyon deriz). Bunun yerine elektronların spini vardır. Bunun detaylarını yazmıştım ama özetle, bir elektronun başlangıç konumuna geri dönmesi için 720 derece dönmesi gerekir. Bu yüzden elektronlara yarım spinli (1/2) parçacıklar deriz; çünkü 360 derece dönünce sadece yolu yarılamış olurlar. Kuantum mekaniği gariptir; ancak bildiğimiz evrenin oluşmasını da yarım spinli parçacıklara, yani fermiyonlara borçluyuz. Evrende maddenin kökeni elektron gibi kütleli parçacıklardır.

Oysa elektronlar yarım spinli olmasa Dünya gezegeni ve insan bedeni gibi karmaşık yapılar oluşmayacaktı. Dolayısıyla bu konuyu anlamak önemli. Yarım spin, Pauli dışarlama ilkesinin kökenidir. Bu ilkeyi en çok elektronların atom çekirdeklerinin çevresinde, hangi yörüngede nasıl döndüğünü açıklamakta kullanırız. Demek ki bu yazıda kuantum kimyanın temeline de değineceğiz. Yarım spinli parçacıklar ½, 3/2, 5/2 spinli filan olabilir. Böylece elektronların yanı sıra maddenin diğer bileşenleri olan kuarklar ve nötrinolar da fermiyon sınıfına girer. Peki evrende tam spinli parçacıklar var mı?

İlgili yazı: Gerçek Adem: ilk insan ne zaman yaşadı?

Var: Bozonlar

Bunlar tamsayı spinli parçacıklardır. Örneğin foton spini 1’dir. Bozonlar fizik kuvvetlerinin taşıyıcısıdır. Elektromanyetik kuvvet için fotonlar, güçlü nükleer kuvvet için gluonlar ve zayıf nükleer kuvvet için W ile Z bozonları, Higgs alanı için spini 0 olan Higgs parçacığı ve varsa yerçekimi için graviton… Gerçi onun spini 2’dir ve kendi çevresinde nasıl döndüğünü hayal etmeyi size bırakıyorum. Yalnız, spin sayısı 1 olan fotonları anlamak en kolayıdır. Bunlar sağduyuya gayet uygun olarak kendi çevresinde 1 turunu 360 derecede tamamlar. Zaten bozonlarla fermiyonları ayıran da spin sayısının özelliğidir!

Yarım spinli parçacıklar madde parçacıkları ve tamsayı spinli parçacıklar da enerji parçacıklarıdır. Maddeyle enerji arasındaki en basit ayrım budur. Oysa kütle enerjiden türeyen bir özellik olduğu ve entropi de ısı enerjisiyle ilgili olduğundan bu hikaye burada bitmez. Yine de madde–enerji ayrımına en iyi örnek lazer ışınlarıdır. Lazer ışınları eş evreli fotonlardan oluşur. Öyle ki lazere istediğiniz kadar foton ekleyebilirsiniz. Bunun için ışının genişliğini artırıp yer açmanız gerekmez.

İşte bu yüzden bilimkurgu filmlerindeki parçacık ışınlarından ziyade lazerleri kullanıyoruz; çünkü az enerjiyle çok güçlü lazerler üretmek mümkündür. Bunun yerine elektron lazeri veya elektron parçacık ışınları kullanmaya çalışın bakalım… Potansiyel olarak elektron parçacık ışınının yıkım gücü daha yüksektir. Ne de olsa elektronun hem ısısı hem momentumu hem de kütlesi var; ama bundan silah yapmak bugünkü teknolojiyi aşar. Keza Tesla’nın hayali olan nötr atom ışınları (Flash Gordon, Buck Rogers ve B sınıf Nazi filmlerindeki ölüm ışını) da şimdilik imkansızdır.

Elektron spini ve maddenin kökeni

Özetle lazere istediğiniz kadar foton sokabilirsiniz ama elektron ışınında bunu yapamazsınız; çünkü elektronlar aynı kuantum durumunu işgal edemez. Keza bir atom yörüngesinde eş spinli iki elektron olamaz (iki spin yukarı durumdaki elektron gibi). Pauli dışarlama ilkesinin en basit tanımı budur. İyi ki de öyledir! Yoksa atomların en düşük enerjili en alt yörüngesine, çekirdeğe en yakın yörüngeye sonsuz sayıda elektron sığabilirdi. O zaman da elinizde Hawking radyasyonu ile saniyenin ufak bir kesrinde buharlaşan mikroskobik kara delikler olurdu. Kuantum kimyayı ve maddeyi yok edip bütün evreni öldürdünüz. Aferin! Peki madde ve atomların kökeni olan Pauli dışarlama ilkesi nasıl çalışıyor?

İlgili yazı: Düz Dünya Teorisini Çürüten 12 Kanıt

Fermiyonların iki özelliği

Fermiyonların aynı kuantum durumunda olmasını engelleyen iki özellik vardır: 1) İpucunu verdiğim tuhaf dönüş simetrisi ve 2) Ayırt edilemezlik ki bu da elektronların özdeş olması demektir. İki elektron arasında yapısal bir fark yoktur. Atomdan bir elektron çıkarıp aynı yere başka elektron koyarsanız görebildiğimiz kadarıyla hiçbir şey değişmez. Elektronlar kusursuz tek yumurta ikizleri gibidir. 1 ve 2’yi birleştirdiğiniz zaman da kuantum mekaniğindeki spin istatistikleri teoremini üretirsiniz. Adı sizi ürkütmesin. Biraz ortaokul aritmetiği ve kemer oyunlarıyla işi çözeceğiz.

Oysa kemer hilesine geçmeden önce biraz da spinorlardan söz edelim. Nasıl ki fermiyonlar Fermi parçacıklarıdır, spinorlar da spinle dönen nesnelerdir. Öyle ki fermiyonların yarım spinli olmasının nedeni olasılık dalga fonksiyonudur. Parçacıklar hem tanecik hem dalga gibi davranır; ama bu dalgalar olasılık dalgalarıdır. Bu sayede Schrödinger denklemiyle parçacıkların konumu, hızı ve rotası gibi olasılıkları hesaplarız. Yarım spinli, 720 derece dönüşlü parçacıkların olasılık dalgaları da asimetriktir:

Animasyona bakın ve hem elektronun nasıl döndüğünü hem de o bantlara dikkat ederek kemer oyunları şakasının nereden çıktığını görün. Özellikle şuna dikkat edin: Elektronun yarım spinli olmasının sebebinin kuantum olması şart değildir. Henüz yerçekimiyle kuantum mekaniğini birleştiremediğimiz için kuantum fiziğinin eksik olduğunu biliyoruz. Demek istiyorum ki yarım ya da tamsayı spin, aslında parçacıkların uzayzamanla ilişkisini gösterir.

Elektron spini ve uzayzaman

Daha net söylersek: Parçacıklar uzayzaman denilen kutunun içinde çalkalanan toplara benzemez. Örneğin elektronların 720 derecelik spini kendi çevresinde iki kez tur attığı anlamına gelmez. Daha ziyade çevresindeki diğer parçacıklar, enerji ve kuantum alanlarıyla olan ilişkiler ağında başladığı yere geri dönmek için (bu ilişkilere göre) 720 derece dönmesi gerektiği anlamına gelir. Elbette elektron uzayda gider ve yer değiştirirken çevreyle ilişkisi de değişir. Peki bu ne anlama geliyor?

Elektron spini (kemer oyunu)

İlgili yazı: Evrenin En Büyük Yıldızı UY Scuti mi?

Elektron spini ve spinorlar

Dediğim gibi uzayzaman parçacıkların içinde oynadığı bir kutu değildir. Bizzat uzay ve zaman parçacıkların birbiriyle ilişkisi ve fiziksel etkileşimlerden türer. Bu kanıtlanmış bir teori değildir ama kuantum holonomi ve amplituhedron yazılarına bir bakın derim. Süpersicim teorisinde çalışanlarla kuantum fiziğinde daha geleneksel bir yaklaşım benimseyen teorik fizikçiler, uzayzamanın kökeni konusunda, özellikle de holografik ilke bağlamında ilginç bir şekilde anlaşmaktadır.

Pekala… Mademki spinorların tuhaf spini kuantum kökenli olmak zorunda değil; öyleyse sizi Paul Dirac’ın, yani kuantum mekaniğiyle özel göreliliği birleştiren efsanenin geliştirdiği kemer oyunuyla tanıştırayım. Şöyle yapacağız: Elinize bir kemer alın ve her elinizle bir ucunu kemeri bükmeden tutun. Kemerin tokası da elektron olsun. Kemerin kuşağı da elektronu evrene veya başka bir elektrona bağlayan bir nevi göbek kordonu olsun…

Şimdi elektronu, yani kemerin tokasını 720 derece çevirerek kemeri ikili burguyla bükün. Ardından gayet dikkatli bir şekilde bükülmüş kemeri iki ucunu hiç çevirmeden açın. Tabii ki elektron değil, insan olduğunuz için bu işlem sırasında kemerin bir ucunu, örneğin tokasını bırakmak zorunda kalacaksınız. Yine de önemli olan kemerin iki ucunun birbirine göre dönmemesidir. Bu durumda kemeri düzleştirmek için 720 derece (iki kez) çevirmeniz gerekti. İşte elektron gibi spinorları böyle düşünün arkadaşlar.

Elektron spini ve dışarlama ilkesi

Hatta kemerin iki ucunu iki spinor parçacığı olarak düşünebilirsiniz. Oysa kemeri sadece 360 derece döndürsek tümüyle düz yapamayacaktık. Bu durumda bir kemer oyunu daha; yani kendinizi bilimsel hissediyorsanız yeni bir deney yapabiliriz: Kemerin tokasıyla diğer ucu yer değiştirirse ne olur? Kemerin iki ucunu birbirine göre döndürmemeye dikkat ederek tokayı diğer elimizle tutar ve boşalan elimizle de diğer ucu kavrarsak elimizde 360 dereceyle bir kez bükülmüş kemer olur. Peki bu ne demek?

Spinorlar için 360 derecelik spin parçacıkların yer değiştirmesi demektir. Nitekim elektronlar yarım spinli olarak spin aşağı veya yukarı durumdadır. Elektron spinlerinin toplamı da bu bağlamda 0 eder. Bunu Pauli dışarlama ilkesi uyarınca iki spin yukarı elektronun aynı yörüngede olamayacağı gibi düşünün. Gerçi bunun tam açılımı, aynı yörüngedeki iki elektronun tüm kuantum sayılarının (toplam 4 sayıdır) aynı olamayacağını söylemek olurdu ama bu konumuz dışında. Ancak detaycı fizikçi arkadaşlar için bizi asıl endişelendirmesi gereken duruma bakalım:

İlgili yazı: Yıldızlar Ne Kadar Yaşar ve Nasıl Ölür?

Elektron spini ve olasılık dalgası

Yarım spinli parçacıkların 360 derecelik dönüşte yer değiştirmesi, elektronun birbirinden ayırt edilemezlik özelliğine sahip olmadığını mı gösteriyor? Ne de olsa özdeşlik spin istatistikleri teoreminin bir özelliği olup Pauli dışarlama ilkesine bağlıdır. Kaygılanmayın. Birazdan elektronların yer değiştirmeye rağmen ayırt edilemez olduğunu açıklayacağız; ama anlattıklarımızı özetlersek:

Evrende başlangıç konfigürasyonuna geri dönmek için kendi çevresinde 720 derece dönmesi gereken parçacıklar vardır. Bunlar elektronlar gibi yarım spinli parçacıklar olup bunlara spinor deriz. Spinorların yalnızca 360 derece dönmesi ise birbiriyle yer değiştirmesine yol açar. Peki bütün bunları gerçek elektronlarla nasıl bağlarız? Öncelikle spinor özelliği kuantum kökenli olmasa bile elektronlar olasılık dalga fonksiyonuyla tanımlanan kuantum parçacıklardır.

Bu yüzden kendi çevresinde klasik manada dönmezler. Örneğin bir parçacığın konum olasılıklarını basit bir sinüs dalgasıyla gösterebiliriz. Nitekim lazer ışınını oluşturan fotonları düşünün. Lazer sadece eş evreli fotonlardan oluşur; çünkü fotonların evresi kayarsa konum dalgalarının tepe ve çukurları üst üste binerek lazeri güçlendirmek yerine, tepeler çukurlara hizalanır ve dalga sönümlenir. Foton dalgaları birbirini sıfırlar ve evresi kayan fotonlar pratikte yok olur. Peki o zaman lazere ne olur?

İlgili yazı: Zamanda Yolculuk Etmenin 9 Sıra Dışı Yolu

Lazer ışını bozulur

Fermiyonlar için 360 derecelik spin yarım döngüye ve dolasıyla evre kaymasına karşılık gelir. Matematiksel olarak bunu bir sayının önüne eksi işareti koyarak gösteririz. Elektronların durumunda bu +1/2 ve -1/2, yani spin yukarı ile spin aşağı durumlar olacaktır. Bunun için resimdeki helezon amortisöre bakın. Tek sarmal, elektronun dönüşünün yarım kaldığı 360 dereceye karşılık gelir. Helezonun iki yayının üst üste binmiyor, örtüşmüyor olması da evre kaymasına karşılık gelir. Keza helezonu izlerken elektron spininin aslında kendi çevresinde dönmek olmadığını da kavrarsınız!

Öte yandan parmağınızı iki kat yay üzerinde gezdirdiğinizde, 720 derece dönüşle başlangıç konumuna geri dönerseniz. 360 derecelik iki yay dairesinin üst üste binmesi sıfırlanması anlamına geleceğinden, bu döngülerden birine + ve diğerine – işareti koymak mantıklıdır. Öyle ki +1/2 + (-1/2) = 0 olacaktır. Dolayısıyla elektronların uzaydaki hareketini gösteren spinor dalga fonksiyonu yassı ve basit bir sinüs dalgası değildir. Büyük ölçekte sinüs gibi dalgalanan ama aslında sinüs çizgisinin sarmal bir dalgadan (spin dalgası) oluştuğu bir olasılık dalgasıdır. Spin istatistikleri teoremine artık çok yakın olduğumuz için anlattıklarımızı yine özetleyelim:

Elektron spinorları

Elektronlar spinor parçacıkları olup başlangıç durumuna gelmesi için 720 derece dönmesi gerekir. Oysa 360 derecelik dönüş, elektron evresini yarım döngü kaydırarak elektronu belirleyen olasılık dalga fonksiyonunun başına eksi işareti ekler. Ayrıca kemer oyunundan bildiğimiz gibi spinor dalgasının negatif olması, yani 360 derecelik dönüş, aynı yörüngedeki iki elektronunun birbiriyle yer değiştirmesi anlamına gelir. Spin yukarı (+1/2) olan elektron spin aşağı (-1/2) olarak kardeşiyle yer değiştirir. Bu da birazdan göreceğimiz gibi aslında elektronların birbirinden ayırt edilemez, yani özdeş olduğunu kanıtlar. Geriye matematik kaldı ama rahat olun. Ortaokul aritmetiğini aşmayacağımıza söz vermiştim.

İlgili yazı: 10 Adımda kara deliğe düşen astronota ne olur?

Elektron spini ve dalga fonksiyonu

Olasılık dalga fonksiyonunu Grek alfabesindeki psi (Ψ) harfiyle gösteririz. Bu da bir atomdaki elektronun yörüngesi veya spini gibi olasılıkları hesaplamayı sağlar. Aslında Ψ olasılık genliğidir; çünkü elektronla ilgili en imkansız olanlar dahil tüm olasılıkları gösterir. Bir de elektron spini veya konumu gibi belirli bir durumun olasılık dağılımı vardır ki istatistik konusuna bu girer. Bunu da Ψ’nin karesiyle Ψ² gösteririz. Bu da elektronu Bell eşitsizliği gereği, ilgilendiğimiz her kuantum durumu için defalarca ölçmeyi gerektirir. Sonuçta Pauli dışarlama ilkesiyle spin istatistikleri Ψ’ye bağlı olduğundan buna dikkat edin.

Şimdi resimdeki karbon ve oksijen atomlarına bakın ama detayları unutun. Sadece atom çekirdeklerini saran halkalara, yani elektron yörüngelerine dikkat edin. Çekirdeğe en yakın yörünge, en düşük enerji düzeyi olup buna taban durumu deriz. Diğer tüm yörüngeler ise yüksek enerjili, yani tahrik edilmiş elektronlar içerir. Bu yüzden bu yörüngelere de tahrik edilmiş durumlar deriz. Resimde bizi ilgilendiren kısım ise çekirdeğe en yakın iki halkadır. Dar olanı birinci yörünge ve geniş olanı da ikinci yörüngedir.

Biz de birinci yörüngeye A ve ikincisine B diyelim. A ve B’ye birer elektron koyalım ki bu durumda sistemin olasılık dalga fonksiyonu Ψ(A, B) olacaktır. A elektronu birinci yörüngede taban durumunda ve B elektronu da ikinci yörüngedeki tahrik edilmiş durumda bulunur. Peki elektronlar yer değiştirirse ne olur? A elektronu B yerine geçer ve B de A yerine geçer. Elektronlar fermiyon spinoru olduğuna göre, bu yer değiştirmeyi elektron dalga fonksiyonlarını -1’le çarparak gösteririz. Öyle ki elimizde Ψ(A, B) ve Ψ(B, A) fonksiyonları olacaktır ve zaten Ψ(A, B) = – Ψ(B, A)’dır.

Anti simetrik dalga fonksiyonu

Biz de parçacıklar yer değiştirirken eksi işareti alan dalga fonksiyonlarına anti simetrik, yani simetrik olmayan dalga fonksiyonları deriz (yazının başına bakın). Öte yandan bozonlar birbiriyle yer değiştirirken dalga fonksiyonlarının işareti değişmez. İşte bu yüzden bozonlar aynı kuantum durumunda bulunur. Mesela bir lazere istediğiniz kadar eşevreli foton ekleyebilirsiniz. Peki neden elektronlar yer değiştirince dalga fonksiyonlarının eksi işareti almasına (işaret değiştirmesine) rağmen bunlar aynı kalır? Spin istatistikleri için bunu görelim:

İlgili yazı: 5 Soruda Paralel Evrenler

Elektron spin istatistikleri

Bunun sebebi elektron olasılık dağılımının Ψ² olmasıdır! Bir sayının karesini alırsanız eksi işareti kaybolur. Mesela -1 x -1 = +1’dir. İşte bu yüzden A ve B elektronları karşılıklı yörünge değiştirirken ayırt edilemezlik özelliğini, yani özdeşliği korur. |Ψ(A, B)|² ifadesi |Ψ(B, A|²’ye eşittir. Tam yazarsak:

Aksi takdirde kimyasal reaksiyonlar ölüm fermanınız olurdu! Elektronlar yörünge değiştirirken aynı zamanda başka parçacıklara dönüşürdü. Şimdi de Ψ² ifadesinin aslında elektronların süperpozisyonu olduğuna dikkat edin. Bu ne demek çok yazdım ama konumuz açısından şu anlama gelir… A yörüngesindeki elektronla B yörüngesindeki elektron arasında farklı yörüngeler dışında bir fark yoktur.

Peki hangi elektron hangi yörüngededir? Gözlemci açısından bu sorunun da hiçbir anlamı yoktur! İki elektron özdeştir. Ne fark eder ki? Zaten Ψ²’nin iki yörüngedeki elektronların olasılık dalgalarının süperpozisyonu olmasının sebebi budur. Nitekim bir elektronu ölçsek dolanık eşinin spinini tersine çevirmekten başka bir etki yaratamazdık. Pauli dışarlama ilkesi açısından bunu görmek için A ve B elektronlarının dalga fonksiyonunu ikiye bölerek ayrı ayrı inceleyelim:

Dalga fonksiyonunu bölüyoruz

Bunu kolay görmek için de tekil elektron dalga fonksiyonlarına A için taban durum g ve B için de tahrik edilmiş durum 1 diyelim. Biz bu yazıda atom yörüngelerini baz aldık ama birazdan göreceğiniz denklem, elektronların tüm diğer durum ve olasılıkları için de geçerlidir. O zaman taban durumdaki elektronun dalga fonksiyonu g(A) ve ikinci yörüngedeki tahrik edilmiş elektronla yer değiştirme olasılık fonksiyonu da f(A) olur. Tersi de B elektronu için geçerlidir: f(B) ve g(B). Bunu şöyle yazarız:

Ayrıca Ψ² yüzünden hangi elektronunun A ve hangisinin B elektronu olduğunu da bilmediğimizi söylemiştim. Bu durumda iki elektronlu dalga fonksiyonu aşağıdaki gibi olacaktır:

Bu denklemi okursak eşitliğin sağındaki ilk ifade, A elektronunu birinci yörüngede ve B elektronunu ikinci yörüngede gösterir. Sağdan ikinci ifade ise B elektronunu birinci yörüngede ve A elektronunu ikinci yörüngede gösterir. Bunlar elektronların karşılıklı yer değiştirme olasılıklarıdır ki eksi işareti yer değiştirmeyi gösterir. Olasılıkların toplamını da eşitliğin solunda yine Ψ(A, B) olarak yazarız. Bunu sadeleştirirsek şöyle olur:

Tebrikler! İki fermiyonun dalga fonksiyonunu yazdınız! Artık Pauli dışarlama ilkesini kanıtlamaya çok yakınız. Şimdi size aynı spindeki (kuantum durumundaki) iki elektronun neden aynı atom yörüngesinde olamayacağını göstereceğim. Diyelim ki A ve B elektronlarının ikisinin de taban durumunda, yani birinci yörüngede olmasını istiyoruz. Bu neden imkansızdır?

İlgili yazı: Dünyadaki En Ölümcül 5 Toksin Nedir?

Neden iki elektron aynı durumda olamaz?

Elektronların yer değiştirmesi için olasılık işaretlerinin tersine dönmesi gerekir. Bu durumda bir elektronun dalga fonksiyonu pozitif ve diğeri negatif olacaktır. Bunların toplamı ise 0 eder. Demek ki iki elektronu aynı spinle aynı yörüngeye koyarsanız bunlar birbirini yok eder. Örneğin -1 x (1/2) + -1 x (-1/2) = -1/2 + ½ = 0 eder. Oysa iki elektron madde ve antimadde değildir. Birbirini yok edemeyeceği için de aynı spinle veya 4 sayısı eş olarak aynı yörüngede olamazlar. Nitekim Pauli dışarlama ilkesi der ki:

1) Bir yörüngede ikiden fazla elektron olamaz ve 2) iki elektron aynı spinde olamaz. Zaten 1’in sebebi 2’dir. Bir yörüngede 4 elektron olsa ikisi spin yukarı ve ikisi spin aşağı durumda olurdu ki bu da 2’ye aykırı olurdu. Oysa artık sadece düz mantıkla değil, neden kuantum mekaniğinde öyle olduğunu görüyorsunuz… Elektronlar yarım spinlidir (1/2) ve bir yörüngede iki elektron varsa toplam spinleri 0 olur. Öte yandan farklı kuantum durumlarındaki elektronların toplam spini 1 olabilir! 😮

Bu kez yörünge değişimi söz konusu olmadığı spin yukarı (+1/2) ve spin aşağı (-1/2) durumu toplayıp 0’ı bulmayız. ½ x 2 elektron = 1 spin sayısını buluruz ama tekrar ediyorum, bu toplam spindir. Ayrıca konumuz dışında kalır fakat spin istatistikleri teoreminin anlattığım kadar basit ve sınırlı olmadığını göstermek istedim. Yine de bunun bir anlamı var. “Hocam neden atom yörüngelerindeki elektronların karşılıklı yer değiştirmesi atomu değiştirmiyor; ancak atomdan atoma geçen elektronların yarattığı elektrik akımı parmağımı prize sokarsam beni çarpıyor” derseniz sebebi budur.

İlgili yazı: Y Kromozomu Kayboluyor. Peki Ya Erkekler?

Spin istatistiklerinin sonuçları

Parmağınızı elektrik prizine sokmayın tabii ama toplam spini 1 olan elektronları iki ayrı elektron olarak birbirinden ayırt edebilirsiniz. Sonuçta bedeninizdeki trilyonlarca atomun her birinin kendi elektron seti var değil mi? (Toplam spinin 0 ettiği durumların kuantum ışınlamayla da alakalı olduğunu eklemek isterim). Şimdi felsefe severler için biraz da saçmaya indirgeme (reductio ad absurdum) yapalım mı? Elektronlar ve diğer fermiyonların kuantum davranışlarını açıklayan denkleme Dirac denklemi deriz. Oysa özgün Dirac denkleminde asimetrik dalga fonksiyonu yoktu.

Öte yandan bozonlara sadece simetrik fonksiyonları uygulamak, bozon enerjisini sonsuza dek azaltarak sıfırlayıp enerjiyi yok etmek anlamına geliyordu. Bu da enerjinin korunumu yasasına aykırıydı. Gerçi bütün bunları açıklamak için kemerleri çıkarmak zorunda kaldık. Yine de belinizi sıkı tutarsanız gereğinden fazla gizemi açığa çıkarmadan bunu başarabilirsiniz.

Siz de astrofiziği kazara değiştiren yarım kalmış yıldıza şimdi ve SpaceX yıldız gemisinin mürekkepbalığı şekilli ısı kalkanına şimdi bakabilirsiniz. Evrenin sonunda patlayacak demir yıldızları ve kozmik sicimlerle yıldız çekirdeğinde yaşamı görebilirsiniz. Hızınızı alamayarak astronotların 2035’te Mars’a sağ salim gidip gidemeyeceğini sorguladığım ve 4 kez patlayan süpernovayı anlattığım Starbasekozan bilim videolarını da hemen izleyebilirsiniz. Bilimle ve sağlıcakla kalın.

İlkin kütleçekim dalgaları

¹Construction of Dirac spinors for electron vortex beams in background electromagnetic fields
²Dirac Composite Fermion – A Particle-Hole Spinor
³Quantum electrodynamics with self-conjugated equations with spinor wave functions for fermion fields