Hayal etmesi zor olabilir ama İsviçreli bir şirket, sinyal göndermek, almak ve verileri işlemek için insan beyni nöronlarını kullanan, canlı insan beyin hücrelerinden yapılmış bir bilgisayar icat etti. Bu beyin benzeri organlar 100 gün boyunca hayatta kalabiliyor ve geleneksel işlemcilere göre 1 milyon kat daha az enerji tüketerek, yapay zeka dil modellerindeki patlamanın getirdiği enerji krizini potansiyel olarak çözebiliyor. Yapay sinir ağlarının hala biyolojik sinir ağları kadar verimli olmadığı görülüyor.

Son yıllarda yapay zeka (AI) teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte bilim insanları, bilgi işlem yeteneklerini geliştirmek için yapay sinir ağları kurarak insan beynini taklit etmeye çalışıyorlar. Ancak yapay sinir ağları giderek karmaşıklaştıkça ihtiyaç duydukları enerji de artıyor. 2030 yılına kadar küresel elektriğin %3.5'unu tüketecekleri tahmin ediliyor. NVIDIA'nın kurucusu Huang Renxun, yapay zekanın 14 Dünya'yı yakmaya eşdeğer enerjiye ihtiyaç duyacağını bile öne sürdü.

Bilim insanları yapay zekanın enerji tüketimini azaltmanın yollarını arıyor ve beynimizin zaten hazır bir çözüme sahip olduğunu buldu: yapay sinir ağları oluşturmak için gerçek insan beyin hücrelerini kullanmak. Sonuçta, GPT-3 gibi dil modellerini eğitmek 10 gigawatt saat enerji gerektirirken, insan beyninin 0.3 saat çalışan 86 milyar nörona güç sağlamak için günde yalnızca 24 kilovat saate ihtiyacı var.

Bundan ilham alan FinalSpark adlı İsviçreli yeni kurulmuş bir şirket, canlı beyin hücrelerini bir bilgi işlem dizisi olarak kullandı, onları bilgisayarlara bağladı ve biyoloji ile bilgi işlem teknolojisini birleştiren yeni bir yöntem yarattı: biyolojik bilgisayar platformu Neuroplatform sistemi. Bu sistem geleneksel bit tabanlı bilgisayarlardan çok daha az enerji kullanır.

FinalSpark'ın biyolojik bilgisayar platformu, her biri bir dizide yer alan ve sekiz elektrot aracılığıyla harici sistemlerle arayüz oluşturan, organoidler olarak bilinen, laboratuvarda yetiştirilen 16 insan beyin hücresi kümesini birbirine bağlıyor. Mikroakışkan bir sistem, bu organoidlere biyolojik işlevlerini sürdürmeleri için su ve besin sağlar. Islak yazılım bilişimi olarak bilinen bu yaklaşım, laboratuvarda yetiştirilen organoidlerin yeteneklerinden yararlanıyor; bu, son yıllarda ortaya çıkan ve bilim adamlarının bireysel organların minyatür kopyalarını incelemesine olanak tanıyan bir teknoloji.

Basitçe söylemek gerekirse, sinir hücreleri kültür tabaklarına yerleştirilir ve nöron büyüme ortamı kullanılarak beslenerek 2.5 milimetre çapında beyin toplarına (ön organoidler, FO) dönüşür. Bunlar daha sonra uzaktan erişilebilen bir elektrofizyolojik test sistemine bağlanan sekiz elektrottan oluşan çok elektrotlu bir diziye (MEA) yerleştirilir. Etkileşimler ve kontroller özelleştirilmiş bir kullanıcı arayüzü veya Python komut dosyaları aracılığıyla yönetilir.

Peki nasıl hesaplanıyor? Anahtar, her beyin topunun altındaki sekiz elektrotta yatıyor. Bilim insanları, değişen yoğunluk ve frekansta elektrik uyarıları uygulayarak, dopaminle ödüllendirerek organoidler içindeki nöron aktivitesini tetikliyor ve ardından nöronlardan gelen elektrik sinyallerini kaydediyor. Bu sinyaller, yapay sinir ağlarındaki veri işlemeye benzer şekilde analiz edilmek ve işlenmek üzere bilgisayarlara iletilir.

FinalSpark'ın biyolojik bilgisayar platformu, 16 beyin organoitine bağlı dört çoklu elektrot dizisine sahiptir. Bu organoidlerin optimal koşullar altında 100 güne kadar dayanabilen sınırlı ömrü nedeniyle, bilim insanları son üç yılda 1,000'den fazla beyin organoitini kültürledi ve değiştirdi ve 18 TB'tan fazla veri topladı.

Elbette FinalSpark, sondaları biyolojik sistemlere bağlamayı deneyen ilk ekip değil. 2023 yılında Amerika Birleşik Devletleri'ndeki araştırmacılar, bilgisayar donanımını beyin organoidlerine bağlayan ve ona konuşma kalıplarını tanımayı öğreten bir biyoişlemci geliştirdi.

Şu anda FinalSpark'ın biyolojik bilgisayar platformu öncelikle araştırma amacıyla kullanılıyor ve harici akademik gruplara ücretsiz olarak sunuluyor. Platformu kullanan dört proje şimdiden önemli sonuçlar elde etti. Bununla birlikte FinalSpark, platformun yeteneklerini, organoidlere moleküller ve ilaçlar enjekte ederek test etme gibi daha geniş bir ıslak yazılım bilgi işlem deney protokolleri yelpazesini yönetecek şekilde genişletmeyi planlıyor. Bu, bu teknolojinin potansiyel uygulamalarının, enerji açısından daha verimli hesaplama yöntemlerinin ötesine uzandığı ve aynı zamanda organoid araştırmalarını da ilerletebileceği anlamına geliyor.

İnsan beyin dokusundan yapılan biyobilgisayarlar, özellikle enerji verimliliği açısından, doğal tasarımın doğasında olan bazı üstünlükler sergiliyor. Bu araştırma yalnızca geleneksel bilgi işlem ve yapay zeka anlayışımıza meydan okumakla kalmıyor, aynı zamanda biyoloji ve teknolojinin entegrasyonu için yeni olanaklar da açıyor. Etik hususlara rağmen (çalışma ticari olarak mevcut yerleşik hücre dizilerini kullanıyor, bu nedenle etik onaya gerek yok), bu biyobilgisayar teknolojisinin enerji verimliliği ve hesaplama kapasitesi açısından potansiyel avantajları yadsınamaz. Gelecekteki araştırmalar, küresel enerji krizine çözüm bulmada önemli bir rol oynayabilecek bu teknolojinin daha fazla uygulamasını ortaya çıkaracak.

Bu tür bilgisayarların göründüğünden daha karmaşık olabileceğini düşünüyorum. İnsan beyni ile bilgisayarlar arasında kesintisiz olmasa da daha yakın bir entegrasyonu potansiyel olarak mümkün kılabilir, yeni bir tür gelişmiş biyohibrit insan yaratabilir ve değiştirilmemiş insanları çok geride bırakabilir. İnsan evrimi kritik bir dönüm noktasına ulaştı mı? Geleceğin neler getireceği bilinmiyor ve bilenler artık insan olarak görülmeyebilir.

Bu araştırma 2 Mayıs'ta Frontiers in Artificial Intelligence dergisinde yayınlandı.