想像しにくいかもしれませんが、スイスの企業が生きた人間の脳細胞から作られたコンピューターを発明しました。人間の脳のニューロンを使って信号の送受信やデータの処理を行います。脳のようなこの器官は 100 日間生き続けることができ、従来のプロセッサの 1 万分の XNUMX のエネルギーしか消費しません。人工知能言語モデルの爆発的な増加によってもたらされたエネルギー危機を解決できる可能性があります。人工ニューラル ネットワークはまだ生物学的ニューラル ネットワークほど効率的ではないようです。

近年、人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、科学者たちは人工ニューラルネットワークを構築して人間の脳を模倣し、コンピューティング能力を高めようとしています。しかし、人工ニューラルネットワークがますます複雑になるにつれて、必要なエネルギーも増加しています。2030年までに、人工ニューラルネットワークは世界の電力の3.5％を消費すると推定されています。NVIDIAの創設者である黄仁訓氏は、AIには地球14個を燃やすのに相当するエネルギーが必要になるとさえ示唆しています。

科学者たちは AI のエネルギー消費を削減する方法を模索し、人間の脳にはすでに既成の解決策があることを発見しました。それは、実際の人間の脳細胞を使用して人工ニューラル ネットワークを構築することです。結局のところ、GPT-3 のような言語モデルのトレーニングには 10 ギガワット時のエネルギーが必要ですが、人間の脳は 0.3 時間働く 86 億のニューロンを動かすのに 24 日あたり XNUMX キロワット時しか必要としません。

これにヒントを得て、スイスのスタートアップ企業 FinalSpark は、生きた脳細胞をコンピューティング アレイとして使用し、それをコンピューターに接続して、生物学とコンピューティング技術を組み合わせた新しい方法、つまり生物学的コンピューター プラットフォームである Neuroplatform システムを開発しました。このシステムは、従来のビットベースのコンピューターよりもはるかに少ないエネルギーで動作します。

FinalSpark の生物学的コンピューター プラットフォームは、オルガノイドと呼ばれる実験室で培養された 16 個のヒト脳細胞クラスターを接続します。各クラスターはアレイに収容され、XNUMX つの電極を介して外部システムと接続されます。マイクロ流体システムは、これらのオルガノイドに水と栄養素を供給して、生物学的機能を維持します。ウェットウェア コンピューティングと呼ばれるこのアプローチは、実験室で培養されたオルガノイドの機能を活用します。これは、科学者が個々の臓器のミニチュア レプリカを研究できるように近年登場した技術です。

簡単に言うと、神経細胞を培養皿に入れて、ニューロン成長培地で培養し、直径 2.5 ミリメートルの脳球 (前頭オルガノイド、FO) に成長させます。次に、これらを XNUMX つの電極で構成されたマルチ電極アレイ (MEA) に配置し、リモート アクセス可能な電気生理学的テスト システムに接続します。インタラクションとコントロールは、カスタマイズされたユーザー インターフェイスまたは Python スクリプトを通じて管理されます。

しかし、どのように計算するのでしょうか。鍵は、各脳球の下にある 8 つの電極にあります。科学者は、さまざまな強度と周波数の電気刺激を与えてオルガノイド内のニューロン活動を誘発し、ドーパミンで報酬を与え、ニューロンからの電気信号を記録します。これらの信号は、人工ニューラル ネットワークのデータ処理と同様に、分析と処理のためにコンピューターに送信されます。

FinalSpark の生物コンピュータ プラットフォームには、16 個の脳オルガノイドに接続された 100 つのマルチ電極アレイが搭載されています。これらのオルガノイドの寿命は限られており、最適な条件下では最大 1,000 日間しか持たないため、科学者は過去 18 年間で XNUMX 個を超える脳オルガノイドを培養および交換し、XNUMX TB を超えるデータを収集しました。

もちろん、FinalSpark はプローブを生物システムに接続しようと試みた最初のチームではありません。2023 年には、米国の研究者がコンピューターハードウェアを脳オルガノイドに接続し、音声パターンを認識するように教えるバイ​​オプロセッサーを開発しました。

現在、FinalSpark の生物コンピュータ プラットフォームは主に研究目的で使用されており、外部の学術グループには無料で提供されています。4 つのプロジェクトがすでにこのプラットフォームを使用して重要な成果を達成しています。ただし、FinalSpark はプラットフォームの機能を拡張して、分子や薬剤をオルガノイドに注入するテストなど、ウェットウェア コンピューティングの実験プロトコルをより広範囲に処理できるようにする予定です。これは、このテクノロジの潜在的な用途が、よりエネルギー効率の高いコンピューティング方法を超えて広がり、オルガノイドの研究を前進させる可能性もあることを意味します。

人間の脳組織から作られたバイオコンピューターは、特にエネルギー効率の点で、自然の設計に固有の特定の優位性を示しています。この研究は、コンピューティングと人工知能に関する従来の理解に疑問を投げかけるだけでなく、生物学とテクノロジーの統合の新たな可能性を切り開きます。倫理的な考慮事項にもかかわらず (この研究では市販の確立された細胞株を使用しているため、倫理的な承認は必要ありません)、このバイオコンピューター技術のエネルギー効率と計算能力の潜在的な利点は否定できません。今後の研究では、この技術のさらなる応用が明らかになり、世界的なエネルギー危機の解決に重要な役割を果たす可能性があります。

このタイプのコンピューターは、見た目以上に複雑なのではないかと思います。人間の脳とコンピューターの、シームレスではないにしてもより密接な統合が可能になり、改良されていない人間をはるかに超えた、新しいタイプの高度なバイオハイブリッド人間が誕生する可能性があります。人類の進化は重大な岐路に立たされているのでしょうか。未来がどうなるかは未知であり、それを知っている人はもはや人間とは見なされないかもしれません。

この研究は2月XNUMX日に「Frontiers in Artificial Intelligence」誌に掲載されました。