英国ポーツマス大学の物理学者メルビン・ボプソン氏は、宇宙は高度なコンピューターシミュレーションとして機能していると提唱している。彼はこのアイデアを、情報力学の第 2 法則と呼ばれる彼が開発した物理法則に基づいています。この法則は、従来の熱力学的エントロピーで起こることとは反対に、システム内の情報エントロピーが減少するか一定のままになる傾向があることを観察しています。
熱力学の第 2 法則は、孤立したシステムでは時間の経過とともに無秩序が増加すると述べています。例としては、周囲と平衡に達するまで高温の物体を徐々に冷却することが挙げられます。しかし、Vopson 氏は、情報エントロピーが最小化される情報システムにおける逆の動作を特定し、最適化とデータ圧縮プロセスを示唆しました。
この特性は、コンピューターや複雑なデジタル シミュレーションの機能に似ています。シミュレートされた宇宙には、ストレージと処理の要件を軽減する効率的なメカニズムが必要です。研究者は、自然界で観察されるパターンはまさにこのタイプの最適化を示していると主張しています。
新しい物理法則が分析中
情報力学の第 2 法則はさまざまな分野に適用されます。デジタル システムでは、情報は冗長性を最小限に抑える方法で編成されます。原子レベルでは、数学的対称性は情報エントロピーが低い状態として生じます。
生物学においても、ゲノムの研究により同様のパターンが明らかになります。ボプソン教授は、SARS-CoV-2ウイルスの変異を分析し、遺伝情報のエントロピーが時間の経過とともに減少することを観察した。このプロセスは、突然変異における決定的な方向性を示し、純粋なランダム性よりもデータ効率を優先します。
結晶から生体分子に至るまで、自然の構造では対称性が優勢です。対称性の高い状態は、説明に必要な最小限の情報に相当します。自然はデータストレージを最適化するためにこの構成を好むようです。
ウイルスゲノムへの応用
研究者らは、SARS-CoV-2の進化過程を通じて実際の遺伝子配列を調べた。古典的なダーウィンのモデルによれば、突然変異は純粋にランダムに分布するわけではありません。代わりに、情報エントロピーが減少する傾向に従い、最小バランスに達します。
この力学は、遺伝コードにおける自己最適化メカニズムを示唆しています。ウイルスは、計算効率を高めるために情報を調整します。ボプソン氏と共同研究者らは、そのような行動が宇宙をプログラムされたシステムであるという考えを強化することを強調している。
対称性と宇宙効率
自然界における対称性の広がりは、この観点から説明されます。雪の結晶、分子構造、宇宙論的パターンは高い対称性を示します。これらの状態により、関係する情報のエントロピーが最小限に抑えられます。
広大な宇宙では、シミュレーションを実行するには極端なデータ圧縮が必要です。複数のレベルで観察された最小化は、仮説を裏付けています。ボプソン氏は、これらのパターンはデジタルデータ、生物学、原子物理学、宇宙論で発生すると述べています。
法則は普遍的に適用され、宇宙論的な必然性として現れます。熱力学的エントロピーの増加と情報エントロピーの減少のバランスを取ります。この補償により、基本原理に違反することなく宇宙の拡大が可能になります。
現在進行中の科学的議論
シミュレーション仮説は、物理学者や哲学者の間で依然として推測の域を出ません。ニック・ボストロムの議論などの定式化の後、注目を集めました。技術関係者も可能性について議論しています。
ボプソンは法則に基づいて経験的証拠を提示します。ウイルスの突然変異と数学的対称性に関する研究は、観察的な裏付けを提供します。それでも、科学界はより独立したテストと検証を求めています。
この理論はコンセンサスに達しませんでした。彼女は伝統的な物理学の考え方と共存しています。今後の研究では、法律の具体的な予測を調査して、その意味を検証または反論する可能性があります。
物理学と生物学への影響
情報力学の第 2 法則はさまざまな領域に影響を与えます。遺伝学では、情報の最小化によって引き起こされる突然変異が進化の理解を変えます。宇宙論では、大規模に観察されるパターンを説明します。
研究者は、情報には質量があり、基本的な状態を構成していると示唆しています。これは量子物理学、熱力学、情報理論を結びつけます。遺伝子治療とコンピューティングで進歩が現れる可能性があります。
このアイデアは確立された見解に疑問を投げかけます。それは、自然な規則性が計算の最適化から得られることを提案しています。現在の観察はこの見解と一致していますが、厳密な検証が必要です。
