Kuantum Hesaplama Biyolojiyi Nasıl Etkileyecek?
Kuantum hesaplama, bazı biyoinformatik hesaplamalarını nasıl büyük ölçüde hızlandırabileceği gibi pek çok şey vaat ediyor.
Kuantum hesaplama, oldukça popüler bir alandır. Austin’deki Texas Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcisi Scott Aronson, kuantum bilgisayarların nasıl “yakında dünyanın en hızlı süper bilgisayarlarını toz içinde bırakacağına” dair bir dizi iddiada bulunuyor. Kuantum hesaplamaları için oldukça fazla fon bulunması da kuantum hesaplamanın giderek yaygınlaşacağını gösteriyor. Bunun yanı sıra ABD Kongresi Ulusal Kuantum Girişimi Yasasını onayladı. Ulusal Kuantum Girişimi Programını “kuantum bilgi bilimi ve teknolojisinin gelişimini hızlandırmak” amacıyla kuruldu. Bu yasayla uyumlu olarak, ABD Ulusal Bilim Vakfı 3üç tane Kuantum Sıçraması Mücadelesi Enstitüsü’nü finanse etti. Kuantum Sıçraması; “algılama, hesaplama, modelleme ve iletişim için yeni nesil teknolojilere” yol açmak için parçacıkların ve enerjinin atomik ve atom altı ölçeklerdeki davranışlarını gözlemlemek, manipüle etmek ve kontrol etmek için kuantum mekaniğinden yararlanmakla ilgilidir.
Bazı biyomedikal bilimciler, kuantum hesaplamanın, protein tasarımı gibi biyolojinin birçok alanında algoritmalar ve makine öğrenimi yaklaşımları geliştirmelerine ve uygulamalarına nasıl yardımcı olabileceğini araştırmaya başladılar bile. Biyologlar bu teknolojiyi kullandıklarında, kaputun altında neler olduğunu görmek için heyecanlanıyorlar.
Bilgisayar ve biyotıp arasındaki arayüzde çalışan Colorado Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden Lawrence Hunter, “Kuantum üstünlüğü kulağa geldiği kadar ilginç bir kavram değil. Bunun sadece “çalışılabilir bir kuantum bilgisayar” anlamına geldiğini söylüyor. Tartışma, kuantum bilgisayarların henüz herhangi bir şeyde üstel bir hızlanma üretip üretmediği sorusuna geliyor. Hunter’in görüşüne göre, bugüne kadar kuantum hesaplama, kriptografide ve kuantum mekaniğinin moleküllerin nasıl hareket ettiği gibi yönlere uygulandığı kuantum kimyasını simüle etmede faydalı olmuştur. Şimdi bu dar alanların ötesindeki pratik uygulamalar da yakında geliyor ve biyolojik dizi analizi bir sonraki önemli uygulama alanlarından biri olabilir. ” diyor.
Biyoloji ve bilişim alanlarından projelere sahip Yale Üniversitesi araştırmacısı Mark Gerstein, kuantum hesaplama hakkında çok fazla vızıltı olduğunu söylüyor. Meslektaşları arasında kuantum hesaplamanın umutları konusunda çokça konuşulduğunu ve hesaplamalı biyolojiye böylelikle ilginin artığını da dile getiriyor.
Mulligan ve çeşitli kurumlardaki meslektaşları, bir kuantum bilgisayarda peptitleri nasıl tasarladıkları hakkında bir ön bir bilgi edinmeye çalıştılar. Mulligan, “Bilim camiasında kuantum hesaplama hakkında yapılan herhangi bir iddia hakkında anlaşılır bir şekilde hala biraz şüphecilik var, ki bu da adil” diyor. “Kuantum hesaplama potansiyeli çok büyük olsa da, hala çok erken günlerdeyiz.” diyor.
Kutulardaki Kediler
Kuantum mekaniğine göre, elektron gibi bir parça madde, belirli bir konuma sahip olarak temsil edilemez. Bir süperpozisyondadır, uzaya dağılmıştır ve tüm olası durumlarda olma şansı vardır.
Kuantum teorisinin tuhaflığı, fizikçi Erwin Schrödinger’in klasik ama oldukça ürkütücü düşünce deneyi tarafından gösterilmektedir. Bir kedi, %50 ihtimalle bir parçacık yayma, zehir salınımını tetikleme ve kediyi öldürme şansına sahip radyoaktif bir numuneyle birlikte bir kutuya konur. Kutunun içine bakana kadar kedi ya ölüdür ya da diridir. Ancak kuantum mekaniğine göre kedi hem canlıdır hem de ölüdür. Bu, yalnızca gözlemci kediyi kontrol ettiğinde değişir. Düşünce deneyi, daha büyük nesnelerin aksine değişken durumlara sahip olan ve birbirine dolanabilen, çok uzak mesafelerde bile birbirine bağlı olabilen atom altı parçacıklar hakkındadır.
Kuantum bilgisayarlar, kuantum bilgisayarların temel birimleri olan kübitlerle (kuantum bilgisayarlarda, klasik bit analogu bir kuantum-bilgi birimidir) hesaplamalar yapar. Birden çok kübitli sistemlerde kübitler karışabilir. Kuantum dolanıklığı nedeniyle, kübitlerden birinde gerçekleştirilen herhangi bir işlem, kübit grubundaki herkesin toplu durumunu etkileyecektir. Oxford Üniversitesi’nde araştırmacı olan Charlotte Deane, kuantum dolanıklığı olmadan hiçbir kuantum algoritmasının klasik bir algoritmadan daha iyi performans gösteremeyeceğini bunun da matematiksel bir gerçek olduğunu söylüyor.
Gerstein, onun gibi fizik eğitimi almış biri için bile kuantum mekaniği hakkında pek çok şeyin gizemli olduğunu kabul ediyor. Kübitler aynı anda birden fazla duruma sahip olabilir. Kübitlerle hesaplama, bir hesaplama iş akışındaki tüm işlemlerin bir kerede gerçekleştirilmesi gibidir. “Büyük miktarda paralellik”e benziyor, diyor. Hesaplamanın sonunda, kübitlerin değişken durumları bir cevaba dönüşüyor.
Mulligan, hızlı bir aritmetik makine olarak klasik bir bilgisayarın birçok sorunu çözdüğünü, ancak tüm problem sınıflarında, örneğin bir problemin çözümünün “milyonlarca seçenek” arasından en iyi çözümü seçmek olduğu durumlarda kötü olduğunu söylüyor. Klasik bir bilgisayar bunu yinelemeyle çözer. Olasılıklar arasında birer birer ilerler, her birini puanlar ve en iyi puanı vereni döndürür. Bilgisayarlar bin, bir milyon, hatta bazen bir milyar olasılığı kolayca göz önünde bulundurabilir, “ama trilyonlara, katrilyonlara veya kentilyonlara girdiğinizde, hızlı bir bilgisayarın bile tüm olasılıkları değerlendirebileceği alanı geçmeye başlarsınız.” diyor. “Kuantum hesaplamanın çok havalı olduğu yer burasıdır. Bir seferde yalnızca bir olasılığı göz önünde bulunduran klasik bir bilgisayarın aksine, bir kuantum bilgisayar aynı anda birçok durumda var olabilir, etkili bir şekilde, birçok olasılığı aynı anda düşünebilir.” Klasik dijital bitlerin tanımları 1 ve 0 iken, kübitlerin durumları vardır. Durumların sayısı, olasılıkların sayısına karşılık gelir. Bu sayı, bir sisteme eklenen her kübit ile ikiye katlanır ve bu da “zor arama problemlerini gerçekleştirirken gerçekten astronomik sayıda olasılığı göz önünde bulundurma olasılığını” sunar. Biyoloji de bu zorlu arama problemleriyle doludur.
Yapısal analiz yapan laboratuvarlar kuantum hesaplamayı düşünebilir. Gerstein; bir laboratuvar, “bir enzimin içini” modelleyebilir ve bu hesaplamaların bazılarında bir kuantum bileşeni olabilir. Gelecekte, bilim adamları bir iş akışının %80 veya %90’ını klasik bilgisayarlarda çalıştırabilir ve daha sonra verimlilik adına bazı hesaplamaları kuantum bilgisayarda çalıştırabilir. “Canavar hesaplamaları” olan protein katlanması, bunun geçerli olduğu alanlardan biri olacağını söylüyor. İlaç tasarımı ve protein tasarımının da kuantum hesaplamalarına ihtiyaç duyacağını da ekliyor.
Kuantum Peptid Tasarımı
İlaç tasarımında araştırmacılar, bir ilaç molekülündeki atomların düzenlenebileceği sayısız yolla karşı karşıya kalırlar ve ilaçlarının gerçekleştireceği belirli işleve en uygun olanı ararlar. Mulligan, “Bir proteinin katlanacağı yapıyı tahmin etmek istiyorsanız, bir amino asit zincirinin en düşük enerjili konformasyonunu, bu zincirin bükülebileceği zilyonlarca olası konformasyondan bulmanız gerekir” diyor. Klasik bilgisayarlar hızla duvara çarptı, “ama kuantum bilgisayarların bu sınırın ötesine geçmemize yardımcı olabileceği umut ediliyor” diyor. Ama yine de şu sıralar kullanımın sınırlı olduğunu da ekliyor.
20 amino asit türünün her biri için yalnızca bir konformasyon olsa bile, 100 amino asitlik bir protein için bu, o protein için 20 üzeri 100 olası dizinin gücü anlamına gelir. Mulligan, “Karşılaştırıldığında, evrende yaklaşık 10 üzeri 80 atom gücü var” diyor. Eklenen komplikasyon, amino asit tipi başına sadece bir rotamer değil, birkaçının olmasıdır. Sonuçta, yan zincirler esnektir. “Bunu çok zor bir problem yapan şey bu” diyor. Klasik bilgisayarlarda ayrıntılı numaralandırma bunu çözmez. Tipik olarak, bilim adamları, giderek daha iyi ve daha iyi olasılıklar aramak için olası dizilerin küçük bir alt kümesinde yarı rastgele arama yapan Monte Carlo yöntemleri (sayısal hesaplama algoritmaları sınıfı) gibi buluşsal yöntemler uygularlar. Tüm bunlar oldukça iyi çözümler sunar. Fakat Mulligan göre; bunların en iyi oldukları garanti değil, diyor. Kuantum bilgisayarlarla, olası tüm rotamer kombinasyonlarını, olası tüm 1’ler ve 0’lar dizilerinin başlangıçtaki eşit süperpozisyonu olarak düşünme olasılığı vardır. Durumların olasılık dağılımı, “tüm bunlardan en iyi rotamer kombinasyonunu temsil eden bir 1’ler ve 0’lar dizisini gözlemlememiz için ezici bir olasılıkla olana kadar” kaydırılabilir.
Algoritmalar Kuantum Oluyor
Gerstein, klasik bilgisayarlarda, biyomedikal araştırmalarda kullanılan algoritmaların, diğer şeylerin yanı sıra, harita dizilimlerini okuduğunu, genomik değişkenleri yüklediğini ve davranışı analiz ettiğini söylüyor. Özellikle sinirbilimde, molekülleri, hücreleri, dokuları, organizmaları ve davranışları karakterize ederken, ölçekler içinde ve ölçekler arasında hesaplamalar yapılır. Nüfus ölçeğinde analizler gibi büyük veri zorlukları, bir kuantum bilgisayarda gerçekleştirilen hesaplamalara da uygun olabilir. Bu farklı ölçeklerdeki analizler için çeşitli makine öğrenimi yaklaşımları (Boltzmann makineleri, değişken otomatik kodlayıcılar, sinir ağları) kullanılabilir. Birçok bilim insanı, algoritmaların nasıl ‘kuantum’ yapılacağını araştırıyor – örneğin, bir Boltzmann makinesini kuantum Boltzmann makinesine dönüştürmek. Boltzmann makinesi, sorunları çözerken bir ‘enerji fonksiyonunu’ hesaplayan bir tür sinir ağıdır. Tek hücreli analizin parçası olan hesaplamaları gerçekleştirmek veya epigenomik modifikasyonları yüklemek için kullanılmıştır. Bir Boltzmann makinesiyle, bir kullanıcı sıklıkla en düşük enerji durumunu arar ve “kuantum hesaplaması size bu konuda yardımcı olabilir” diyor. Ve ekliyor bir kuantum Boltzmann makinesi, birçok hesaplamalı biyoloji bağlamında faydalı olabilir.
Mulligan, “bir algoritmanın kuantum versiyonunu yapmak zor.” Grover’ın algoritması, Shor’un algoritması ve diğerleri gibi kuantum bilgisayarlarda kullanılmak üzere tasarlanmış bazı standart kuantum algoritmaları vardır. Bir algoritma, bunlar cinsinden ifade edilebilirse, dönüştürülmesi daha kolay olabilir. Kuantum bilgisayarlar teoride bir gün klasik bir bilgisayarın yapabileceği herhangi bir işlemi gerçekleştirebilecek ve ayrıca zor arama problemlerini çözebilecek olsa da maaş bordrosu yapmak veya bir CGI filmi oluşturmak veya klasik bilgisayarlarda zaten iyi yapılmış olan diğer birçok şeyi yapmak için bir kuantum bilgisayarı kullanmanın hiçbir avantajı yoktur.
Tüm bunlardan anladığımız ise kuantum bilgisayarla zorlu sorunları kolayca çözebiliriz ama bunun için zamana ihtiyacımız olacak.
Uzun vadede kuantum hesaplamanın nasıl çalışacağına gelince, bu hala kimsenin tam bir tahmini yok. Kuantum mekaniği, kuşkusuz bilimdeki en önemli teorilerden biridir. Bir gün herkes bu teknolojiyi kullanabilecek diye düşünüyorum. Bilim yerinde saymaz.
Bilimle Kalın!
Yazan: Bilge KAPLAN
Bir yanıt bırakın