Stuttgart Üniversitesi’nden iki fizikçi, Carnot sınırının atomik ölçekli, korelasyonlu kuantum makinelerde geçerli olmadığını matematiksel olarak gösterdi. Kuantum korelasyonları termal makinelerden ek iş alınmasına olanak vererek klasik verimlilik limitini aşabiliyor.
Stuttgart Üniversitesi’nden Eric Lutz ve postdoktor Milton Aguilar, Carnot prensibinin atomik ölçek ve güçlü parçacık korelasyonları içeren sistemlere doğrudan uygulanamayacağını gösteren bir matematiksel kanıt yayımladı. Çalışma Science Advances dergisinde yayınlandı ve küçük, kuantum etkilerinin baskın olduğu termal makinelerde yeni bir bakış açısı sunuyor.
Carnot ve kuantum korelasyonları
Klasik termodinamikte Carnot prensibi, bir ısı makinesinin en yüksek verimliliğinin yalnızca sıcaklık farklarına bağlı olduğunu söyler. Ancak kuantum dünyasında parçacıklar arasında oluşan korelasyonlar (örneğin kuantum dolaşıklığı ve diğer bağlanmalar) sisteme ek kaynaklar sağlayabilir. Lutz ve Aguilar, bu korelasyonların termodinamik denklemlere nasıl dahil edileceğini gösteren genelleştirilmiş yasalar türetti.
Sonuç olarak, atomik ölçekli, güçlü şekilde korele olmuş kuantum makineler yalnızca ısıyı işe çevirmekle kalmıyor; aynı zamanda sistemdeki kuantum korelasyonlarını da kullanarak ek iş üretebiliyor. Bu nedenle teorik olarak klasik Carnot verimliliğinin üzerine çıkmak mümkün hale geliyor. Araştırma matematiksel bir kanıt sunduğu için, hemen pratik motorlara dönüşecek bir tarif vermiyor; deneysel ve mühendislik engelleri hâlâ mevcut.
Bu bulgular, gelecekteki nano ve kuantum ölçekli motor tasarımlarına yol gösterebilir. Yazarlar, atom boyutunda ve yüksek verimli makineler fikrinin artık sadece hayal olmadığını; kuantum korelasyonlarının doğru şekilde kullanılması halinde yeni olanaklar sunabileceğini belirtiyorlar. Ayrıntılar için orijinal makaleye ve Stuttgart Üniversitesi duyurusuna bakabilirsiniz.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- www.uni-stuttgart.de/en/university/news/all/More-efficient-than-Carnot-Quantum-mechanics-trumps-the-second-law-of-thermodynamics
- dx.doi.org/10.1126/sciadv.adw8462
- www.sciencedaily.com/releases/2026/01/260121034140.htm














