Это может быть трудно себе представить, но швейцарская компания изобрела компьютер, сделанный из живых клеток человеческого мозга и использующий нейроны человеческого мозга для отправки, получения сигналов и обработки данных. Эти органы, похожие на мозг, могут выжить в течение 100 дней и потреблять энергии в 1 миллион раз меньше, чем традиционные процессоры, что потенциально решает энергетический кризис, вызванный бурным развитием языковых моделей искусственного интеллекта. Похоже, что искусственные нейронные сети все еще не так эффективны, как биологические нейронные сети.

В последние годы, с быстрым развитием технологии искусственного интеллекта (ИИ), ученые пытались имитировать человеческий мозг, создавая искусственные нейронные сети для расширения вычислительных возможностей. Однако по мере того, как искусственные нейронные сети становятся все более сложными, требуемая им энергия также растет. Предполагается, что к 2030 году они будут потреблять 3.5% мировой электроэнергии. Хуан Ренсюнь, основатель NVIDIA, даже предположил, что ИИ понадобится энергия, эквивалентная сжиганию 14 Земель.

Ученые искали способы снизить энергопотребление ИИ и обнаружили, что у нашего мозга уже есть готовое решение: использовать настоящие клетки человеческого мозга для создания искусственных нейронных сетей. В конце концов, обучение языковых моделей, таких как GPT-3, требует 10 гигаватт-часов энергии, в то время как человеческому мозгу требуется всего 0.3 киловатт-часа в день для питания 86 миллиардов нейронов, работающих 24 часа.

Вдохновленный этим, швейцарский стартап FinalSpark использовал живые клетки мозга в качестве вычислительного массива, подключив их к компьютерам и создав новый метод, сочетающий в себе биологию и вычислительные технологии: биологическую компьютерную платформу Neuroplatform system. Эта система потребляет гораздо меньше энергии, чем традиционные битовые компьютеры.

Биологическая компьютерная платформа FinalSpark соединяет 16 выращенных в лаборатории кластеров клеток человеческого мозга, известных как органоиды, каждый из которых размещен в массиве и связан с внешними системами через восемь электродов. Микрофлюидная система снабжает эти органоиды водой и питательными веществами для поддержания их биологических функций. Этот подход, известный как «мокрые вычисления», использует возможности органоидов, культивируемых в лаборатории — технология, появившаяся в последние годы, позволяющая ученым изучать миниатюрные копии отдельных органов.

Проще говоря, нервные клетки помещают в чашки для культивирования и выращивают с помощью среды для роста нейронов, превращая их в мозговые шары (лобные органоиды, ФО) диаметром 2.5 миллиметра. Затем их помещают на многоэлектродную матрицу (МЭА), состоящую из восьми электродов, которые подключаются к удаленно доступной системе электрофизиологического тестирования. Взаимодействия и элементы управления управляются через настраиваемый пользовательский интерфейс или сценарии Python.

Но как это вычислить? Ключ кроется в восьми электродах под каждым мозговым шаром. Ученые вызывают активность нейронов внутри органоидов, применяя электрические стимулы различной интенсивности и частоты, вознаграждая их дофамином, а затем записывают электрические сигналы от нейронов. Эти сигналы передаются на компьютеры для анализа и обработки, аналогично обработке данных в искусственных нейронных сетях.

Биологическая компьютерная платформа FinalSpark включает в себя четыре многоэлектродных массива, подключенных к 16 органоидам мозга. Из-за ограниченной продолжительности жизни этих органоидов, которая может сохраняться до 100 дней в оптимальных условиях, за последние три года ученые культивировали и заменили более 1,000 органоидов мозга, собрав более 18 ТБ данных.

Конечно, FinalSpark — не первая команда, пытающаяся подключить зонды к биологическим системам. В 2023 году исследователи из США разработали биопроцессор, который соединяет компьютерное оборудование с органоидами мозга и научил его распознавать речевые образцы.

В настоящее время биологическая компьютерная платформа FinalSpark в основном используется в исследовательских целях и доступна бесплатно сторонним академическим группам. Четыре проекта уже добились значительных результатов с помощью платформы. Однако FinalSpark планирует расширить возможности платформы для обработки более широкого спектра экспериментальных протоколов вычислений с программным обеспечением, таких как тестирование путем введения молекул и лекарств в органоиды. Это означает, что потенциальное применение этой технологии выходит за рамки более энергоэффективных вычислительных методов и может также способствовать развитию исследований органоидов.

Биокомпьютеры, изготовленные из ткани человеческого мозга, демонстрируют определенные преимущества, присущие естественному дизайну, особенно с точки зрения энергоэффективности. Это исследование не только бросает вызов нашему традиционному пониманию вычислений и искусственного интеллекта, но и открывает новые возможности для интеграции биологии и технологий. Несмотря на этические соображения (в исследовании используются коммерчески доступные клеточные линии, поэтому этическое одобрение не требуется), потенциальные преимущества этой биокомпьютерной технологии с точки зрения энергоэффективности и вычислительной мощности неоспоримы. Будущие исследования откроют новые возможности применения этой технологии, которые могут сыграть значительную роль в преодолении глобального энергетического кризиса.

Я чувствую, что этот тип компьютера может быть более сложным, чем кажется. Потенциально это может обеспечить более тесную, если не бесшовную, интеграцию между человеческим мозгом и компьютерами, создавая новый тип продвинутых биогибридных людей, оставляя немодифицированных людей далеко позади. Достигла ли человеческая эволюция критического перепутья? Что ждет будущее, неизвестно, и те, кто знает, больше не могут считаться людьми.

Это исследование было опубликовано 2 мая в журнале Frontiers in Artificial Intelligence.