Tegoroczna Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki trafiła do trzech naukowców, którzy udowodnili, że prawa mechaniki kwantowej można przenieść ze świata cząstek elementarnych do skali widocznej gołym okiem. Laureatami zostali John Clarke z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Michel Devoret z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Santa Barbara oraz John Martinis, również związany z tą uczelnią.
Ich przełomowe eksperymenty z lat 80. wykazały, że zjawisko tunelowania kwantowego — efekt, w którym cząstka potrafi „przeniknąć” przez barierę energetyczną, zamiast się od niej odbić — można zaobserwować w obwodach elektrycznych zbudowanych z nadprzewodników. W ten sposób połączyli świat fizyki kwantowej z technologią, torując drogę do powstania nowoczesnych komputerów i urządzeń cyfrowych.
Jak wyjaśnił prof. Ulf Danielsson z Komitetu Noblowskiego, praca laureatów „przeniosła zjawiska kwantowe na makroskopową skalę, zrozumiałą i mierzalną w ludzkich wymiarach”. Dzięki temu możliwy był rozwój takich dziedzin jak komputery kwantowe, kryptografia i czujniki kwantowe.
John Clarke przyznał podczas ogłoszenia nagrody, że był zaskoczony wyróżnieniem: „To był szok mojego życia. Nigdy nie przypuszczałem, że nasze badania będą miały tak ogromny wpływ na codzienność”. Dodał, że dzięki ich pracy możliwe stały się technologie, z których korzystamy na co dzień — w tym smartfony.
Zjawisko tunelowania kwantowego stanowi dziś podstawę nie tylko badań nad komputerami kwantowymi, ale także mikroelektroniki, tranzystorów i układów scalonych. To właśnie ono sprawia, że cząstki mogą „przenikać” przez bariery, które klasycznie uznalibyśmy za nie do pokonania — a jego kontrolowane wykorzystanie pozwala tworzyć coraz szybsze i mniejsze urządzenia.
Choć badania laureatów prowadzone były głównie w Stanach Zjednoczonych, ich znaczenie jest globalne. Eksperci podkreślają, że to odkrycie pokazuje, jak łączenie teorii i eksperymentu prowadzi do rewolucji technologicznych, które zmieniają codzienne życie miliardów ludzi.
Ilustracja została przygotowana z użyciem AI na bazie oryginalnych zdjęć mikroskopowych i materiałów prasowych Nobla w celu zachowania spójności wizualnej.
Pełna treść źródłowa: Science Alert
