EVRENBİLİM

Nöron ve Galaksi Ağlarının Şaşırtan Benzerliği

Anılarınız, prensipte, evrenin yapısında saklanabilir.

Rivayete göre Kral Arthur daha gençken üstadı Merlin ona der ki “Unutma Arthur, tüm evreni anlamak istersen hiçbir şey anlayamazsın, ama kendini anlamayı istersen tüm evreni anlarsın.”

Acaba gerçekten insanla evren arasında benzerlikler olabilir mi?

Bilinç ve insan beyni konularındaki çalışmalarıyla tanınan bir araştırmacı olan Christof Koch beyin için ünlü “bilinen evrendeki en karmaşık nesne” adlandırmasını yapmıştır.

Bunun doğruluğunu görmek hiç de zor değildir. Çünkü beyin, yüz milyar nöron ve yüz trilyon bağlantı ile baş döndürücü şekilde karmaşık bir nesnedir.

Ancak evrende çok sayıda başka karmaşık nesne de var. Örneğin; galaksiler, yüz milyonlarca ışık yılı boyunca uzanan muazzam yapılara (kümeler, üstkümeler -gökada ya da yıldız kümeleri gibi- ve filamanlar-iplikçikler- gibi) gruplanabilir (bu kısmın daha anlaşılır olması için (2)ye bakılabilir).

Bu yapılar ve komşu boş alanların (yani kozmik boşlukların) arasındaki sınır son derece karmaşık olabilir (3). Yerçekimi, bu sınırlardaki maddeyi saniyede binlerce kilometre hıza çıkararak galaksiler arası gazlarda şok dalgaları ve türbülans yaratır.

Boşluk-filaman sınırının, onu tanımlamak için gereken bilgi zerreleri sayısı ile ölçülebildiği kadarıyla, evrenin en karmaşık hacimlerinden biri olduğunu tahmin ediliyor.

Bu da akla şu soruyu getiriyor:

Uzay beyinden daha mı karmaşık?

Bu soruya cevap verebilmek için bir astrofizikçi ve bir nörobilimci gökada ağları ve sinir ağlarının karmaşıklığını nicel olarak karşılaştırmış. Karşılaştırmanın ilk sonuçları gerçekten şaşırtıcı.

Beynin ve kozmik ağın yalnızca karmaşıklıkları değil, yapıları da aynı. Evren, birden milyar milyar milyar faktör kadar farklılık gösteren ölçeklerde kendine benzer olabilir.

Beyin ve gökada kümelerini karşılaştırmak zordur. Çünkü ilk olarak, büyük ölçüde farklı yollarla elde edilen verilerle uğraşmayı gerektirir: Bir yandan teleskoplar ve sayısal simülasyonlar, diğer yandan elektron mikroskopisi, immünohistokimya ve fonksiyonel manyetik rezonans (fMR).

Aynı zamanda son derece farklı ölçekleri de dikkate almayı gerektirir: Kozmik ağın tamamı – evrenin tüm galaksileri tarafından izlenen büyük ölçekli yapı – en az on milyarlarca ışıkyılı boyunca uzanıyor. Bu insan beyninden 10 üstü 27 kat daha büyüktür. Ayrıca, bu gökadalardan biri de milyarlarca gerçek beyine ev sahipliği yapıyor 🙂

Eğer kozmik ağ en azından onun bileşenlerinden herhangi biri kadar karmaşıksa, en azından beyin kadar karmaşık olması gerektiği sonucuna varabiliriz.

İnsan beynindeki toplam nöron sayısı, gözlemlenebilir evrendeki galaksilerin sayısıyla eşdeğerdir.

Bu sonuç karşılaştırmayı mümkün kılar. Birçok doğal olay tüm ölçeklerde eşit derecede karmaşık değildir. Kozmik dokunun görkemli ağ örgüsü, yalnızca gökyüzü en geniş ölçüde incelendiğinde belirginleşir. Daha küçük ölçeklerde, maddenin sınırlı kaldığı yıldızlar, gezegenler ve (muhtemelen) karanlık madde bulutlarında, bu yapı kaybolur.

Evrilen bir galaksi, atomların elektron orbitallerinin dansını umursamaz ve elektronlar, içinde bulundukları galaktik sisteme bakmadan çekirdeklerinin etrafında hareket ederler.

Bu şekilde bakıldığında, evren, farklı ölçeklerde, çok az etkileşimli veya aralarında hiç etkileşim olmayan, sistemleri içeren birçok sistem içerir. Bu ölçek ayrımı, ortaya çıkan fiziksel olayları kendi doğal ölçeklerinde incelememizi sağlar.

Kozmik ağın yapı taşları, öz-kütle çekimi olan yıldızların, gazın ve karanlık maddenin (varlığı henüz kesin olarak kanıtlanmamış da olsa) haleleridir. Toplamda, gözlemlenebilir evren içindeki gökada sayısı 100 milyar civarında tahmin ediliyor.

Uzay-zaman dokusunun hızlanan genişlemesi ve öz-kütle çekiminin etkisi arasındaki denge, bu ağa örümcek ağı benzeri bir desen verir. Bilinen madde ve karanlık madde sicime benzeyen filamanlara yoğunlaşır ve filaman kesişimlerinde gökada kümeleri oluşur, geri kalan hacmin ise çoğu aslında boş kalır. Ortaya çıkan yapı ise anlaşılmayacak şekilde biyolojik görünüyor.

İnsan beynindeki hücre veya nöron sayısının doğrudan bir tahmini yakın zamana kadar literatürde mevcut değildi. Kortikal gri madde (beyin kütlesinin yüzde 80’inden fazlasını oluşturur) yaklaşık 6 milyar nöron (yani beyin nöronlarının yüzde 19’u) ve yaklaşık 9 milyar nöronal olmayan hücre içerir.

Beyincik yaklaşık 69 milyar nörona (beyin nöronlarının yüzde 80.2’si) ve yaklaşık 16 milyar nöronal olmayan hücreye sahiptir. İlginçtir ki, insan beynindeki toplam nöron sayısı, gözlemlenebilir evrendeki galaksilerin sayısına yakındır.

Kozmik ağ ile beyin görüntüleri arasındaki benzerlik gözle görülebilir. Şekil 1’de, insan beyinciğinin 4 mikrometre (µm) kalınlığındaki bir diliminin gerçek görüntüsü ve kozmik maddenin 1 milyar ışık yılı boyunca simüle edilmiş bir dağılımını görülüyor.

Vazza_BR-1
BENZERLİKLER (ŞEKİL 1): Kozmik ağın madde dağılımının simüle edilmiş görüntüsü (solda) ve beyincikte nöronal yapının gözlenen dağılımı (sağda). Nöronal yapı nörofilamentlere karşı klon 2F11 monoklonal antikoru ile boyanmıştır. Automated Immunostainer Benchmark Xt, Ventana Medical System, Tucson, AZ, USA

Görünen benzerlik, sadece alakasız veriler arasında anlamsal bir bağ kurma eğilimi (apofeni) olabilir mi?

Cevap, son derecede yeterli şekilde, hayır görünüyor: İstatistiksel analiz, bu sistemlerin gerçekten nicel olarak benzerliklere sahip olduğunu gösteriyor.

Araştırmacılar, galaksilerin büyük ölçekli dağılımını incelemek için düzenli olarak güç spektrumu analizi adı verilen bir teknik kullanır. Bir görüntünün güç spektrumu, belirli bir uzamsal ölçeğe ait yapısal dalgalanmaların gücünü ölçer.

Başka bir deyişle, güç spektrumu bize her bir görüntünün özgün uzamsal melodisinin kaç tane yüksek frekanslı ve düşük frekanslı notadan oluştuğunu söyler.

Şekil 2’deki güç spektrumu grafiğinden çarpıcı bir mesaj çıkıyor (aşağıda): İki ağdaki dalgalanmaların göreceli dağılımı, birkaç ölçü farkıyla göre oldukça benzerdir.

Evrilen bir galaksi, atomlardaki elektron orbitallerinin dansı ile ilgilenmez.

Beyincikteki dalgalanmaların 0.1-1 mm ölçeklerde dağılımı, yüz milyarlarca ışıkyılı üzerindeki galaksi dağılımını hatırlatır. Mikroskobik gözlem için mevcut en küçük ölçeklerdeki (yaklaşık 10 µm) korteksin yapısı, birkaç yüz binlerce ışıkyılı ölçeğindeki galaksilerden birine oldukça yakındır.

Diğer karmaşık sistemlerin güç spektrumları (bulutlar ve ağaç dallarının projeksiyonları ile plazma ve su türbülansı dahil) kozmik ağdan oldukça farklıdır. Bu diğer sistemlerin güç spektrumları, sahip oldukları fraktal yapıya daha bağlıdır.

Bu bağlılık, her ikisi de farklı ölçeklerde kendine benzeyen fraktal-benzeri sistemler olarak bilinen ağaç ve bulut desenlerindeki dalların dağılımı için özellikle çarpıcıdır. Kozmik yapı ve insan beyni karmaşık ağları için, gözlenen davranış fraktal değildir, öz-düzenlemeli, ölçek-bağımlı yapıların ortaya çıkışının kanıtı olarak yorumlanabilir (yeni bir geometri ;)).

Güç spektrumu karşılaştırması bize karşılaştırılan iki sistemin eşit derecede karmaşık olup olmadığını söylemez. Bir ağın karmaşıklığını tahmin etmenin pratik bir yolu, onun davranışını tahmin etmenin zorluğunu ölçmektir. Bu da, böyle bir tahminde bulunabilecek mümkün olan en küçük bilgisayar programını oluşturmak için gerekli olan bilgi miktarını hesaplayarak yapılabilir.

Vazza_BR-2
PARMAK İZİ (ŞEKİL 2): Şekil l’deki görüntüler için uzamsal skalanın bir fonksiyonu olarak dalgalanmaların dağılımı (Şekil 1’de gösterilmeyen insan korteksi boyunca ince bir dilimin ek analizi ile). Karşılaştırma için bulut ve ağaç dallarının yoğunluğu ile plazma ve su türbülansının güç spektrumu gösterilmiştir.

Yakın zamanda, simüle edilmiş bir evrenin dijital evrimine dayanarak kozmik ağın nasıl evrildiğini tahmin etmenin ne kadar zor olduğu ölçüldü(3).

Bu tahmin, öz-düzenlemenin ortaya çıktığı ölçekte (ya da en azından benzer olarak) tüm gözlemlenebilir evrenin evrimini tanımlamak için yaklaşık 1 ila 10 petabayt-PB (1,024 terabayt-TB ya da 1 milyon gigabayt-GB) verinin gerekli olduğunu göstermektedir.

İnsan beyninin ne kadar karmaşık olduğunu tahmin etmek ise daha zordur, çünkü beynin küresel simülasyonlarının elde edilmesi hala bir sorun olmaya devam etmektedir. Ancak, karmaşıklığın zeka ve bilinç ile orantılı olduğunu iddia edebiliriz.

Beyin ağı bağlantılarının en son analizine dayanan bağımsız çalışmalarda, yetişkin insan beyninin toplam hafıza kapasitesinin yaklaşık 2.5 PB olması gerektiği sonucuna varılmıştır, ki bu kozmik ağ için tahmin edilen 1-10 PB aralığından çok uzakta değil!

Kabaca söylemek gerekirse, hafıza kapasitesindeki bu benzerlik, bir insan beyninde depolanan (örneğin, bir kişinin tüm yaşam deneyimi gibi) tüm bilginin evrenimizdeki galaksilerin dağılımına da kodlanabileceği anlamına gelir.

Ya da tam tersine, insan beyninin hafıza kapasitesine sahip bir bilgi işlem cihazının, evrenin en büyük ölçekte sergilediği karmaşıklığı yeniden üretebileceği.

Kozmik ağın insan beynine bir galaksinin parçasından daha benzer olması veya nöronal ağın, kozmik ağa bir nöronal cisim parçasından daha benzer olması gerçekten dikkate değerdir.

Alt yapı, fiziksel mekanizmalar ve ölçüdeki olağanüstü farklılıklara rağmen, insan nöronal ağı ve galaksilerin kozmik ağı, bilgi teorisi ile ele alındığında, çarpıcı bir şekilde benzerdir. Bu gerçek bize iki sistemde ortaya çıkan olayların fiziği hakkında derin bir şey anlatıyor olabilir mi?

Belki. Ancak bu bulguları bir kum tanesi kadar kabul etmeliyiz. Buradaki analiz, çok farklı ölçüm teknikleri ile alınan küçük numunelerle sınırlıdır.

Ayrıca, buradaki analiz bu sistemler arasında dinamik bir benzerliğe işaret etmiyor. İki sistemdeki uzamsal ölçekler ve zaman boyunca bilginin nasıl aktığına dair bir model kritik bir test olacaktır. Bu, sayısal simülasyonlar yoluyla kozmik ağ için zaten mümkündür.

İnsan beyni için ise, şimdilik genellikle daha küçük bölümlerden türetilen ve sonradan ölçeklendirilen daha küresel tahminlere güvenmek zorundayız. Yakın gelecekte bu kavramlar insan beyninin daha sofistike sayısal modellerinde test edilebilir.

Tüm insan nöronal ağını simüle etmek için tasarlanan İnsan Beyin Projesi (Human Brain Project-HBP) gibi programlar ve radyo astronomi alanındaki en büyük girişim olan Kare Kilometre Dizisi (Square Kilometer Array-SKA), bu ayrıntıların bazılarını doldurmamıza ve evrenin bizden daha da şaşırtıcı olup olmadığını anlamamıza yardımcı olabilir.

Kaynaklar

 (1) http://nautil.us/issue/74/networks/the-strange-similarity-of-neuron-and-galaxy-networks-rp

 (2) https://www.kozmikanafor.com/sicim-teorisi-nedir/

 (3) Vazza, F. On the complexity and the information content of cosmic structures. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 465, 4942-4955 (2017).

(SKA) https://tr.m.wikipedia.org/wiki/Square_Kilometre_Array

(HBP) https://www.humanbrainproject.eu/en/about/overview/

Matematiksel

Nesibe Manav

Öğrendikçe büyüyoruz, hayallerimiz ve dünyamız güzelleşiyor. Öğrenmek, hayatı anlamak için pek çok pencere açıyor. Matematiğin öğrettiği şeylerden biri de ne kadar bilirsen o kadar az şey bildiğini farketmen. Öğrenmeyi seviyorum ve öğrendiklerini paylaşmak beni mutlu ediyor. O yüzden paylaşalım ki bilgimiz artsın.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu