Có thể khó tưởng tượng, nhưng một công ty Thụy Sĩ đã phát minh ra một chiếc máy tính được làm từ tế bào não người sống, sử dụng tế bào thần kinh não người để gửi, nhận tín hiệu và xử lý dữ liệu. Những cơ quan giống não này có thể tồn tại trong 100 ngày và tiêu thụ năng lượng ít hơn 1 triệu lần so với bộ xử lý truyền thống, có khả năng giải quyết cuộc khủng hoảng năng lượng do sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo mang lại. Có vẻ như mạng lưới thần kinh nhân tạo vẫn chưa hiệu quả bằng mạng lưới thần kinh sinh học.

Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), các nhà khoa học đang cố gắng mô phỏng bộ não con người bằng cách xây dựng mạng lưới thần kinh nhân tạo để nâng cao khả năng tính toán. Tuy nhiên, khi mạng lưới thần kinh nhân tạo ngày càng trở nên phức tạp, năng lượng mà chúng yêu cầu cũng ngày càng tăng. Ước tính đến năm 2030, họ sẽ tiêu thụ 3.5% lượng điện toàn cầu. Huang Renxun, người sáng lập NVIDIA thậm chí còn cho rằng AI sẽ cần năng lượng tương đương với việc đốt cháy 14 Trái đất.

Các nhà khoa học đang tìm cách giảm mức tiêu thụ năng lượng của AI và nhận thấy rằng bộ não của chúng ta đã có sẵn một giải pháp: sử dụng tế bào não người thật để xây dựng mạng lưới thần kinh nhân tạo. Xét cho cùng, các mô hình ngôn ngữ đào tạo như GPT-3 cần 10 gigawatt giờ năng lượng, trong khi bộ não con người chỉ cần 0.3 kilowatt giờ mỗi ngày để cung cấp năng lượng cho 86 tỷ tế bào thần kinh hoạt động 24 giờ.

Lấy cảm hứng từ điều này, một công ty khởi nghiệp của Thụy Sĩ có tên FinalSpark đã sử dụng các tế bào não sống làm mảng điện toán, kết nối chúng với máy tính và tạo ra một phương pháp mới kết hợp sinh học và công nghệ điện toán: nền tảng máy tính sinh học Hệ thống Neuroplatform. Hệ thống này sử dụng ít năng lượng hơn nhiều so với các máy tính dựa trên bit truyền thống.

Nền tảng máy tính sinh học của FinalSpark kết nối 16 cụm tế bào não người được nuôi trong phòng thí nghiệm, được gọi là các cơ quan, mỗi cụm được đặt trong một mảng và giao tiếp với các hệ thống bên ngoài thông qua tám điện cực. Một hệ thống vi lỏng cung cấp nước và chất dinh dưỡng cho các chất hữu cơ này để duy trì các chức năng sinh học của chúng. Cách tiếp cận này, được gọi là điện toán phần mềm ướt, tận dụng khả năng của các cơ quan được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm – một công nghệ đã xuất hiện trong những năm gần đây cho phép các nhà khoa học nghiên cứu các bản sao thu nhỏ của từng cơ quan riêng lẻ.

Nói một cách đơn giản, các tế bào thần kinh được đặt trong đĩa nuôi cấy và nuôi dưỡng bằng môi trường phát triển tế bào thần kinh, phát triển thành các quả cầu não (các cơ quan phía trước, FO) có đường kính 2.5 mm. Sau đó, chúng được đặt trên một dãy nhiều điện cực (MEA) gồm XNUMX điện cực, được kết nối với hệ thống kiểm tra điện sinh lý có thể truy cập từ xa. Các tương tác và điều khiển được quản lý thông qua giao diện người dùng tùy chỉnh hoặc tập lệnh Python.

Nhưng nó tính toán như thế nào? Chìa khóa nằm ở tám điện cực bên dưới mỗi quả cầu não. Các nhà khoa học tạo ra hoạt động của tế bào thần kinh bên trong các cơ quan bằng cách áp dụng các kích thích điện có cường độ và tần số khác nhau, bổ sung dopamine, sau đó ghi lại các tín hiệu điện từ tế bào thần kinh. Các tín hiệu này được truyền đến máy tính để phân tích và xử lý, tương tự như quá trình xử lý dữ liệu trong mạng nơ-ron nhân tạo.

Nền tảng máy tính sinh học của FinalSpark có bốn mảng đa điện cực được kết nối với 16 cơ quan não. Do tuổi thọ hạn chế của các chất hữu cơ này, có thể kéo dài tới 100 ngày trong điều kiện tối ưu, các nhà khoa học đã nuôi cấy và thay thế hơn 1,000 chất hữu cơ não trong ba năm qua, thu thập hơn 18TB dữ liệu.

Tất nhiên, FinalSpark không phải là nhóm đầu tiên thử kết nối các đầu dò với hệ thống sinh học. Vào năm 2023, các nhà nghiên cứu ở Hoa Kỳ đã phát triển một bộ xử lý sinh học kết nối phần cứng máy tính với các cơ quan não và dạy nó nhận dạng các kiểu giọng nói.

Hiện tại, nền tảng máy tính sinh học của FinalSpark chủ yếu được sử dụng cho mục đích nghiên cứu và được cung cấp miễn phí cho các nhóm học thuật bên ngoài. Bốn dự án đã đạt được kết quả đáng kể khi sử dụng nền tảng này. Tuy nhiên, FinalSpark có kế hoạch mở rộng khả năng của nền tảng để xử lý nhiều giao thức thử nghiệm điện toán phần mềm ướt hơn, chẳng hạn như thử nghiệm bằng cách tiêm các phân tử và thuốc vào các cơ quan. Điều này ngụ ý rằng các ứng dụng tiềm năng của công nghệ này còn mở rộng ra ngoài các phương pháp tính toán tiết kiệm năng lượng hơn và cũng có thể thúc đẩy nghiên cứu về chất hữu cơ.

Máy tính sinh học làm từ mô não người thể hiện những ưu điểm nhất định vốn có trong thiết kế tự nhiên, đặc biệt là về hiệu quả sử dụng năng lượng. Nghiên cứu này không chỉ thách thức sự hiểu biết truyền thống của chúng ta về máy tính và trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra những khả năng mới cho việc tích hợp sinh học và công nghệ. Bất chấp những cân nhắc về mặt đạo đức (nghiên cứu sử dụng các dòng tế bào đã được thiết lập có sẵn trên thị trường, do đó không cần có sự phê duyệt về mặt đạo đức), những lợi thế tiềm tàng của công nghệ máy tính sinh học này về hiệu quả năng lượng và khả năng tính toán là không thể phủ nhận. Nghiên cứu trong tương lai sẽ tiết lộ nhiều ứng dụng hơn của công nghệ này, có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết cuộc khủng hoảng năng lượng toàn cầu.

Tôi cảm thấy loại máy tính này có thể phức tạp hơn tưởng tượng. Nó có khả năng cho phép sự tích hợp gần hơn, nếu không muốn nói là liền mạch, giữa bộ não con người và máy tính, tạo ra một loại người lai sinh học tiên tiến mới, bỏ xa những con người chưa được biến đổi gen. Sự tiến hóa của loài người đã đạt đến một ngã tư quan trọng? Tương lai ra sao vẫn chưa được biết, và những người biết trước có thể không còn được coi là con người nữa.

Nghiên cứu này được công bố vào ngày 2 tháng XNUMX trên tạp chí Frontiers in Artificial Intelligence.