Kuantum Teknolojileri ve Enerji Sektörü?
Pre-Script: Biliyorsunuz ki Daha Önce Bir Yazı Yazmıştım Bu Blogda, Ancak Bu Yazı Yazıldığı İtibariyle Bu Bloğun Asıl Sorumlusu Doğukan Aycı’nın Bir Takım Sıkıştırmalarıyla Yazılmıştı O Yazı. Bu Öyle Bir Yazı Değil, Bu Sefer Daha İlginci Ondan Habersiz Yazıyorum Bu Yazıyı, Submitlediğimde Kendisine Sürpriz Olacak Yani (Doğukan Selam 🙋🏻♂️). Bir de İlk Yazımı Okumadıysanız Oradaki Pre-Scriptte Açıkladığım Şeyi Tekrar Açıklayalım, Evet Kelimelerin Baş Harflerini Büyük Harfle Yazıyorum, ve Bunun Gibi Garipliklerle Karşılaşabilirsiniz Yazı Boyunca, Ancak Bunlara Takılmak Yerine Keyfini Çıkarın, Emin Olun Karşılığını Alacaksınız.
Bu Yazıda Enerji Sektörünün “Hello Quantum World!” Dediği, Ya da Diyebileceği Yerler Tartışılacak, En Azından Denenecek. Bunu Okurken ve İlginizi Çekerse Araştırırken Arkada Çalacak Bir Şey Arıyorsanız, Şöyle Elektronik ve Deneysel Bir Jazz Albümü Önerisi Bırakılacak Alta. Her Şey Hazırsa Başlanabilir Sanırsam.
Çünkü Her Son Yeni Bir Başlangıçtır: Mühendislik, Gelişim, Dijitalizasyon, Moore Yasası, Çarpanlara Ayırma
Bir Klişe İle Başlıyor Bu Yazı, Mühendisliğin Kelime Kökü “Hendese”dir, Yani Hesaptır. Mühendislikte Bir Sistem Tasarlanır, Ancak Bu Sistem Tasarlanırken Sistemin Başına Gelecek Şeyler, Sistemin Nasıl Çalışacağı, Sistemin Ne Olacağı Gibi Şeyler Hep Hesap Edilir.
Bu Hesaplama Yapılırken de Belli Araçlar Kullanılır. Bu Araçlara Örnek Olarak Hesaplamada Kullanılacak Değişkenleri Ölçmede Kullanılan Araçlar Verilebilir. Cetvelle Başlayan Bu Süreç, Yerini Ölçme Aletlerine, Şimdi de Yavaş Yavaş Sensörlere Bırakmakta. Ya da Ölçüm Sonucu Taş Tabletlere Yazılırken, Kağıt Bulunmuş, Bu Kağıtlar Arşivlenmiş, Yerini de Data Centerlara Bırakmış Durumda. Yetmemiş Gibi Bu Verinin Aktarımını Daha Güvenilir Yapmak İçin Merkeziyeti, Middle-Man’i Ortadan Kaldırmış, ve Blokzincir Uygulamaları Kendini Göstermeye Başlamış Hesabın Tarihinde(Aleyna Selam). Asıl Hesap Yapan Araçlarda İse Abaküsle Başlayan Bu Tarih, Yerini Bilgisayarlara Bırakmış Durumda.
Mühendisliğin İngilizcesi Olan “Engineering”in Kökeni İse “Ingeniuity”, Yani Yaratıcılık, Akıl, Dehadır. Yani Mühendislik Aslında Sadece Hesaplamaktan İbaret Değil, Hesaplanan Ölçülen Şeyi Anlamlandırabilmekten de Geçer. Bu Konuda İse İnsanlar Zamanla Yerlerini Yapay Zekaya Bırakmakta(Ulaş Selam).
Buradaki Gelişme Tek Bir Ana Temaya Bağlanacak Olsaydı Bu “Hatayı Minimize Etme” Olurdu. Bilim Tarihine Bakıldığında da Gelişmenin Bu Şekilde Olduğunu Görmek Mümkündür; Ortaya Bir Model Konur, Bu Model İlk Ortaya Atıldığında Hatalar Minimizedir, Sonrasında Zaman Geçtikçe Bu Minimize Hata Payı Kabul Edilemez Bir Hal Alır, ve Yerini Daha Az Hata Payı Olan Bir Modele Bırakır.
Bugün Yukarıda Sayılan Son Gelişmelere Bakıldığında Hata Payını Minimize Eden Şeyin Tek Bir Kavram Olduğunu Görürsünüz, Üniversitede Teknoloji Konferansı Müdavimlerinin Her Duyduğunda Kafasını Duvardan Duvara Vurmaya Başlayacak Kadar Sıkıldığı O Kavram, Dijitalizasyon.
Bir Kavram Ne Kadar Çok Kullanılırsa O Kadar Değer Kaybeder, “Dijitalizasyon” da O Kavramlardan Birisi. Dijitalizasyon Şunu İfade Eder; Üretilen, Aktarılan, Depolanan, Kullanılan Her Bilginin Temel Yapı Taşı Dijitlerdir, Claude Elwood Shannon’ın Önermesi Sonucunda da Bu Dijitler 2 Tabanlıdır(Binary Digit/Bit) [1]. Yani İşlem Gören Her Bilginin En Temelde Bütün Meselesi Olmak(1) Ya da Olmamaktır(0).
Ancak Gelişimde Her Zaman Olduğu Gibi Bitlere Dayalı Klasik Enformasyon da Hata Payının Arttığı, Kapasitenin Yetmediği Yere Oldukça Yakın. Buna Örnek Vermek Gerekirse, Gordon Moore’un 1965'teki Makalesi Gün Geçtikçe Bir Devrede Kullanılan Elektronik Komponent Sayısının Exponansiyel Artacağını Söyler [2]. Bu Aslında Elektronik İle Uğraşan Kişiler İçin Güzel Bir Haber Gibi Görünse de Aslında Onların Sonu Demek. Çünkü Devre Boyutları Küçüldükçe Komponent Sayısının Artması Makroevrenin Kurallarının Yetmemesi ve Daha Fazla Hata Payını Beraberinde Getirecek.
Bir Başka Örnek İse Bir Sayının Çarpanlara Ayrılması Problemidir. Örneğin 24, 328 Ya da 15276 Sayılarını Çarpanlara Ayırmak Bir Bilgisayar İçin Çocuk Oyuncağı Olabilir, Ancak Bu Sayı Mesela 300 Haneli Bir Sayı Olursa Nolur? Cevabı Aşağıda.
Biraz Daha Hesap Vererek Olayı Somutlaştırmak Gerekirse, 1000 Bitlik Yani Yaklaşık 300 Haneli Bir Sayıyı Saniyede 93.10¹⁵ İşlem Yapan Bir Süper Bilgisayar İle En İyimser Algoritmayı Kullanarak Asal Çarpanlarına Ayırabilmek 600000 Yıl Sürebiliyor.
Kreasyonun Doğuşu: Demokritos, Kuantum Mekaniği, Feynman
Şimdi Sizi Milattan Önce Antik Yunan Dönemine Götürüyorum.
Felsefe Tarihindeki İlk Sorulardan Biri Evrenin Temel Yapı Taşının Ne Olduğu İle İlgilidir. Bu Yapı Taşına “Arkhe” İsmi de Verilir, Burada İlgilendiğimiz Konu Resimdeki Bölgede M.Ö. 400'lerde Yaşamış Demokritos’un Önermesidir. Demokritos Yaşadığımız Evrenin Temel Yapı Taşının “Atom” İsimli, Böyle Kum Tanesi Boyutlarında Bir Şey Olduğunu Öne Sürer, Buradaki Çıkarım Enteresan Bir Düşünce Deneyiyle Desteklenir; Bir Elmayı Kesebilmeniz İçin Elmanın Sürekli Bir Varlık Değil Kesikli, Parçacıklı, Ayrık, Ya da İngilizce Olarak “Quantized” Olması Gerekir [3]. Sonrasında Bu Varlığa Dair Deneyler, Ardından da Hata Payının Daha Az Olduğu Modeller Ortaya Atılır.
19. Yüzyılın Sonlarına Gelindiğinde Klasik Mekaniğin Getirdiği Hata Payı Kabul Edilemez Bir Hal Alacak ve Kuantum Mekaniği Doğacak.
Klasik Mekaniğin Açıklayamadığı Şeylerden Biri Süperpozisyon Meselesidir. Buradaki Çıkış Noktası Schrödinger Denklemidir [4]. Bu Denklemin Lineer Olması Kaynaklı İki Farklı Sonucun Toplamı Başka Bir Sonucu Verir. Bu Durum En Anlaşılabilir ve En Amiyane Haliyle Benim Hem Balıkesir’de Hem de İstanbul’da Olmamın Bir Sonuç Olmasına Karşılık Geliyor.
Klasik Mekanikle Açıklanamayan Durumlara Bir Başka Örnek İse Aslında Süperpozisyonun Bir Sonucudur. Einstein, Podolsky ve Rosen’ın Yazdığı Bir Makale Sonucu “EPR Paradoksu” Olarak Bilinen Mesele “Dolanıklık(Entanglement)” Kavramını Doğurur [5]. Dolanıklık İki Sistemden Oluşan Bir Kuantum Sisteminin İki Farklı Sisteme Ayrıştırılamamasıdır. Bu Durumun Varlığı John Stuart Bell’in Çalışmalarıyla Kanıtlanmıştır [6].
O Sırada 1936 Yılında Bu İki Beyin Yakan Örnek Gibi Özelliklere Sahip Kuantum Mekaniğine Dayalı Bir Mantık Sistemi Birkhoff ve von Neumann Tarafından Geliştirilir [7].
Artık Bu Gelişmeler Sonrası Nihayet Geldik, 1981 Yılına, MIT Endicott House’a Gidiyoruz.
6–8 Mayıs’ta MIT Endicott House’ta “Physics Of Computation” İsimli Bir Konferans Düzenlenir, Burada Amaç Bilgisayarların Temel Bilimlerden Yararlanarak Nasıl Geliştirilebileceğine, Nasıl Daha Verimli Hale Getirileceğine Dair Bilgi ve Fikir Paylaşımıydı. Burada En Dikkat Çeken, En Bu Yazının Konusuyla İlgili, ve 1981 MIT Endicott House Denilince İlk Akla Gelen Makale Richard Feynman’a Aittir, Feynman’a Göre Doğa Kuantum Mekaniğiyle İşler, Bu Yüzden Fiziksel Olayları Simüle Edebilecek Bilgisayarlar da Kuantum Mekaniğine Dayalı Olmalıdır [8]. Bundan Yola Çıkılırsa Kuantum Bir Bilgisayar Bilginin Temel Yapı Taşının Doğanın Yapı Taşının Mekaniğine Dayalı Olmasını Vaadeder.
Kuantum Bilişim 1994'e Kadar Sadece Bir Vaatten İbaretti, Ancak Peter Shor’un Kuantum Bilişimden Yararlanarak Geliştirdiği Asal Çarpanlara Ayırma Algoritması Vizörlerin Bu Alana Çevrilmesini Sağladı [9]. Çünkü Bu Algoritma 250 Haneli Bir Sayıyı Asal Çarpanlarına Ayırma Süresini Yüzbinlerce Yıllar Mertebesinden Sadece 2 Güne Çekebilmektedir.
Ahenk: Kübitler, Market, Supremacy, NISQ
Kuantum Bilgisayarlar Klasik Mekanikle Açıklanamayan Kuantum Mekaniği Olgularından Fayda Sağlayan Sistemlerdir. Bir Önceki Bölümde Vaadedilen “Doğanın Yapı Taşının Mekaniğiyle Çalışan Bilginin Yapı Taşı” Kuantum Bitler Ya da Kübitlerdir.
Kübitler Klasik Bitler Gibi 0 Ya da 1 Değerlerini Almazlar, İki Değerin Süperpozisyonu Olarak Yazılırlar. Yani Belli Olasılıklarda 0 Ya da 1 Değerini Alabilme Olasılıklarına Sahiptir, Bu Durumun Geometrik Gösterimi de Bloch Küresi Üzerinde Yapılır.
Klasik Enformasyonda Bir Bitin Bir Değer Taşımasına Karşın Kübit Kavramı Bir Bitin Farklı Değerleri Taşıyabilmesine Olanak Sağlar, Bunu Yaparken Süperpozisyon Olgusundan Yararlanır.
Böyle Bir Mekanikte Bilgisayar İnşa Etmek Elbette Kolay Değil. Kuantum Bilişim Alanında IBM, Google, Microsoft, Hatta NASA Gibi Devler Yanında Zapata Computing, D-Wave Gibi Sadece Bu Alanda Çalışmalar Yürüten Start-Uplar Var. Bu Firmalar Makroskopik Seviyede Bir Kuantum Enformasyon Modeli Kurmak İçin Normal Devrelerden Biraz Ayrışmak Zorundalar, Firmalar Bu Yolda Çoğunlukla Süperiletkenlere Başvururken, ION-Q’nun Üzerine Çalıştığı Gibi Tuzaklanmış İyon Ya da Xanadu’nun Üzerine Çalıştığı Gibi Fotonik Devrelerle İnşa Edilen Kuantum Bilgisayarlara da Rastlamak Mümkün. Peki Bu Konuda Çalışmak İçin Evde Bir Kuantum Bilgisayar Bulundurmak Zorunluluğu Var mı? Hayır, İdeal, Kapalı Bir Kuantum Bilgisayar Simüle Edilebilen Python Tabanlı IBM’in Sağladığı Qiskit, Google’ın Sağladığı Cirq Kütüphaneleri Var. Ayrıca Bulut Tabanlı IBM Quantum Experience Gibi Gerçek Bir Kuantum Bilgisayar Üzerinde Denemeler Yapılabilen Platformlar da Mevcut.
Yakın Bir Zamana Kadar Kuantum Bilişimin En Büyük Challengelarından Biri “Kuantum Üstünlük(Quantum Supremacy)” idi. Alanın Duayenlerinden John Preskill Tarafından 2012 Yılında Ortaya Atılmış Bu Kavram En Basit Tabiriyle Kuantum Bir Bilgisayarın Klasik Bir Bilgisayarın Yapamayacağı Bir Şeyi Yapabilecek Seviyeye Erişmesidir [10]. Google’ın Yapay Zeka Ekibi Tarafından Geliştirilen, Yazının Başında Resmini Gördüğünüz Sycamore İsimli 53 Kübitli İşlemcinin Bu Üstünlüğe Ulaştığı İddia Edildi, Bu İşlemciyle Bir Süperbilgisayarın 10000 Yılda Çözebildiği Bir Problem 200 Saniyede Çözülebildi [11].
Peki Şu Anda Kuantum Bilgisayarlar Ne Seviyede? Yine John Preskill’e Göre NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) çağının içindeyiz, Bu Çağın Bilgisayarları 50 Kübitle 100 Kübit Arasında Bir Büyüklükte Mimariye Sahip ve Gürültülü, Yani Hata Payı Olan Kuantum Bilgisayarlar Olarak Tanımlanabilir [12]. Şu Anda Kuantum Bilgisayarların Açık, Yani Dışarıdaki Etkenlere Karşı Yeterince Korunmayan Sistemler Olması Gürültü ve “Decoherence” Olarak Adlandırılan Kuantum Bir Sistem Olmaktan Çıkma, Bozunma, Ya da Çökme Sorunlarını Beraberinde Getirir, Bu Sorun Kuantum Bilişimin Yakın Gelecekteki En Büyük Sorunlarından Biri Olarak Görünüyor.
Evren Uyanıyor: Gelecek, Uygulama Alanları, Enerji Sektörü
Kuantum Bilgisayarların Getirdiği Hız Avantajı Dijitalizasyon Kavramının Altında Çokça Duyduğunuz Makine Öğrenmesi, Büyük Veri, Yapay Sinir Ağları Alanlarını Gelecekte Dönüştürecek Hatta Şu Anda Bile Dönüştürmeye Başlayan Bir Aktör [13]. Ayrıca Bu Hız Avantajı, Kimya Alanındaki Gibi Kompleks Yapıların Simülasyonunda Büyük Bir Katkı Sağlamakta. Quantum Flagship’in 2016 Tarihli Raporuna Göre İse Kuantum Teknolojilerin Bilişim ve Simülasyon Dışında Haberleşme, Ölçme ve Kontrol Alanlarında da Katkı Sağlayabileceği Planlamalar Bulunmakta [14].
Ancak Bu Fikir Bütün Bilim ve Teknolojiyi Sarsacak Potansiyel Bir Meta, Buna Uç Örnekler Olarak Kuantum Biyoloji, Kuantum Sosyal Bilimler Verilebilir.
Gelelim Enerji Sektörüne. Şu An İtibariyle Kuantum Bilgisayarların Enerji Sektöründe Kullanım Alanlarından Biri Batarya Sistemleri, Burada Mitsubishi Chemical İle IBM Q Ortaklığında Yapılan Çalışma En Büyük Örnek [15]. Mitsubishi Dışında Daimler Group da IBM İle Batarya Teknolojisi Üzerine Ortaklık Kuran Firmalardan Biri. Ayrıca ExxonMobil, BP Gibi Fosil Yakıt Devlerinin Yeni Jenerasyon Enerji ve Düşük Karbon Hedefleri İçin IBM Q İle Yaptığı Ortaklıklar, ABD Enerji Bakanlığının Yazılım Alanında 40 Milyon $, Malzeme ve Kimya Alanında 37 Milyon $ Değerindeki Yatırımları, Microsoft’un DEWA(Dubai Electric & Water Authority) İle Olan İşbirliği Gibi Piyasada Hareketlenmeler Görmek Mümkün.
Ancak Kuantum Teknolojilerinin Enerji Alanında Yaratacağı En Majör Etkilerden Birinin Şebeke Alanında Olması Muhtemel. Dünya Üzerinde Varolan En Büyük ve Kapsamlı Sistem Herhalde Yılların Birikimiyle Günümüze Gelen Elektrik Güç Ağıdır. Tüm Dünyayı Kaç Kere Dolaştığı Bilinmez Bu Ağ Dünya Üzerindeki Tüm Bölgeleri Birbirine Bağlayan ve Her Saniye Akım, Gerilim, Frekans Gibi Birçok Değişkeni Stabilize Etmek İçin Birbirinden Habersiz Çalışan Milyonlarca Cihaz İçeren Akıl Almaz Bir Evren. Bu Evrene Dair Örnek Projeler Olarak Fraunhofer Enstitüsünün EnerQuant Projesi Ya da Oak Ridge Laboratuarındaki Bir Kuantum Bilgisayarla Şebeke Dinamiklerini Modelleme Projesi Verilebilir. Bunların Dışında Örnek Olarak Cornell Üniversitesindeki Kuantum Bilgisayar Destekli Şebeke Optimizasyonu Üzerine Yapılan Bir Çalışma Verilebilir [16]. Bu Çalışmada IBM Q ve D-Wave’e Ait Bulut Tabanlı Kuantum Sistemler Kullanılarak Tesis Yeri, Taahhüt Fiyatı Ya da Heat Exchangerların Ağının Belirlenmesi Gibi Problemlerin Çözümü İnceleniyor.
Görüleceği Üzere İşlem Hızı Bakımından Kuantum Bilgisayarlar Enerji Sektörünün Geleceğinde Bir Potansiyel Vaadediyor. Kuantum Bilgisayarların Bu Potansiyeline Önündeki Sorunları Aşarak Nasıl Ulaşacağını Zaman Gösterecek.
Kaynakça
[1] Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell system technical journal, 27(3), 379–423.
[2] Moore, G. E. (1965). Cramming more components onto integrated circuits.
[3] Aaronson, S. (2013). Quantum computing since Democritus. Cambridge University Press.
[4] Schrödinger, E. (1926). An Undulatory Theory of the Mechanics of Atoms and Molecules. Physical Review, 28(6), 1049–1070. doi:10.1103/physrev.28.1049
[5] Einstein, A., Podolsky, B., & Rosen, N. (1935). Can quantum-mechanical description of physical reality be considered complete?. Physical review, 47(10), 777.
[6] Bell, J. S. (1964). On the einstein podolsky rosen paradox. Physics Physique Fizika, 1(3), 195.
[7] Birkhoff, G., & Von Neumann, J. (1936). The logic of quantum mechanics. Annals of mathematics, 823–843.
[8] Feynman, R. P. (1982). Simulating Physics with Computers. International Journal of Theoretical Physics, 21(6/7).
[9] Shor, P. W. (1994, November). Algorithms for quantum computation: discrete logarithms and factoring. In Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (pp. 124–134). IEEE Computer Society.
[10] “John Preskill Explains ‘Quantum Supremacy’”. Quanta Magazine. Retrieved 2020–04–21.
[11] Arute, F., Arya, K., Babbush, R., Bacon, D., Bardin, J. C., Barends, R., … & Martinis, J. M. (2019). Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 574(7779), 505–510.
[12] Preskill, J. (2018). Quantum Computing in the NISQ era and beyond. Quantum, 2, 79.
[13] Türkpençe, D., Akıncı, T. Ç., & Şeker, S. (2018). Decoherence in a quantum neural network. arXiv preprint arXiv:1806.07251.
[14] https://qt.eu//app/uploads/2018/04/QT-Roadmap-2016.pdf
[15] Gao, Q., Nakamura, H., Gujarati, T. P., Jones, G. O., Rice, J. E., Wood, S. P., … & Yamamoto, N. (2021). Computational investigations of the lithium superoxide dimer rearrangement on noisy quantum devices. The Journal of Physical Chemistry A, 125(9), 1827–1836.
[16] Ajagekar, A., & You, F. (2019). Quantum computing for energy systems optimization: Challenges and opportunities. Energy, 179, 76–89.
