अमेरिका के तीन वैज्ञानिकों को क्वांटम तकनीक में प्रयोगों के लिए 2025 का भौतिकी का नोबेल पुरस्कारBy Admin Tue, 07 October 2025 11:16 AM









नई दिल्ली – अमेरिका के तीन वैज्ञानिकों को 2025 का भौतिकी का नोबेल पुरस्कार उनके चिप पर किए गए प्रयोगों के लिए प्रदान किया गया, जिसमें क्वांटम भौतिकी के व्यवहार को प्रत्यक्ष रूप में दिखाया गया।

यह प्रतिष्ठित पुरस्कार अगली पीढ़ी की क्वांटम तकनीक, जैसे क्वांटम क्रिप्टोग्राफी, क्वांटम कंप्यूटर और क्वांटम सेंसर विकसित करने के अवसर प्रदान करता है।

विजेताओं में से दो वैज्ञानिक यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफ़ोर्निया, बर्कले और सांताबार्बरा के हैं – जॉन क्लार्क और जॉन एम. मार्टिनिस, जबकि मिशेल एच. डेवोरेट येल यूनिवर्सिटी, न्यू हेवन और यूनिवर्सिटी ऑफ कैलिफ़ोर्निया, सांताबार्बरा से हैं। इन तीनों के बीच पुरस्कार राशि 11 मिलियन स्वीडिश क्रोना साझा की जाएगी।

रॉयल स्वीडिश अकादमी ऑफ साइंसेज़ ने कहा,
"2025 का नोबेल भौतिकी पुरस्कार जॉन क्लार्क, मिशेल एच. डेवोरेट और जॉन एम. मार्टिनिस को इलेक्ट्रिक सर्किट में मैक्रोस्कोपिक क्वांटम यांत्रिक टनलिंग और ऊर्जा क्वांटाइजेशन की खोज के लिए प्रदान किया गया है।"

क्वांटम यांत्रिकी किसी कण को बाधा के पार सीधे गुजरने की अनुमति देती है, जिसे टनलिंग कहते हैं। जब बड़ी संख्या में कण शामिल होते हैं, तो क्वांटम प्रभाव सामान्यतः नगण्य हो जाते हैं। लेकिन इन वैज्ञानिकों के प्रयोगों ने दिखाया कि क्वांटम यांत्रिक गुणों को मैक्रोस्कोपिक पैमाने पर भी साकार किया जा सकता है।

उन्होंने एक इलेक्ट्रिकल सर्किट के साथ प्रयोग किए, जिसमें उन्होंने न केवल क्वांटम टनलिंग, बल्कि एक प्रणाली में ऊर्जा के क्वांटाइज्ड स्तर भी प्रदर्शित किए, जिसे हाथ में पकड़ने लायक आकार में रखा जा सकता है।

नोबेल समिति के अध्यक्ष ओले एरिक्सन ने कहा,
"यह अद्भुत है कि सदी पुरानी क्वांटम यांत्रिकी लगातार नए चौंकाने वाले परिणाम देती है। यह अत्यंत उपयोगी भी है, क्योंकि क्वांटम यांत्रिकी सभी डिजिटल तकनीक का आधार है।"

कंप्यूटर माइक्रोचिप में ट्रांजिस्टर इसके स्थापित उदाहरण हैं।

गत वर्ष, 2024 में रॉयल स्वीडिश अकादमी ने जॉन जे. हॉपफील्ड और जेफरी ई. हिन्टन को मशीन लर्निंग में अग्रणी शोध के लिए भौतिकी का नोबेल पुरस्कार दिया था। उन्हें यह पुरस्कार कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से मशीन लर्निंग को सक्षम बनाने वाले मौलिक आविष्कारों और खोजों के लिए प्रदान किया गया।

 

With inputs from IANS

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