Успіх лякає, бо так починалася Матриця: людські мізки з'єднали в один біокомп'ютер

Комп'ютерні вчені десятиліттями намагаються імітувати людський мозок, відтворюючи його нейронні мережі для створення штучного інтелекту з підвищеною обчислювальною потужністю, пише ScienceAlert. Та чим складнішими стають ці штучні нейронні мережі, тим потужнішими вони є, й чим більше ми покладаємося на них, тим більше енергії вони споживають.

Простими словами, щоб зменшити перегрівання планети через викиди вуглекислого газу, а ще знизити рівень використання мережевої електроенергії, вчені вирішили заживити цифрові платформи, що працюють на сонові ШІ, електричними імпульсами живих клітин мозку. І це спрацювало! 

Так швейцарська стартап-компанія створила "біокомп'ютер", який підключається до живих, пульсуючих клітин людського мозку. За словами його творців, він використовує набагато менше енергії, ніж традиційні комп'ютери, що працюють на основі бітів.

Замість того, щоб просто інтегрувати біологічні концепції в обчислення, онлайн-платформа FinalSpark "підключається" до сферичних кластерів вирощених в лабораторії клітин людського мозку, які називаються органоїдами. Загалом 16 органоїдів розміщені в чотирьох масивах, які з'єднані з вісьмома електродами кожен і системою мікрофлюїдики, що постачає клітинам воду і поживні речовини.

FinalSpark стверджує, що так звані біопроцесори, такі як система інтерфейсу "мозок-машина", яку вони розробили, споживають в мільйон разів менше енергії, ніж традиційні цифрові процесори.

Хоча ми не маємо жодних цифр щодо конкретної системи, її енергоспоживання чи обчислювальної потужності, дослідницька група FinalSpark стверджує, що навчання однієї великої мовної моделі, такої як GPT-3, попередника GPT-4, вимагало 10 гігават-годин. Тим часом, людський мозок, що складається з 86 мільярдів нейронів, використовує лише частину цієї енергії: лише 0,3 кіловат-години на день.

Вчені вивчають органоїди в лабораторіях як окремі органи. Це нова технологія, відома як обчислення у вологому середовищі. Зростання популярності органоїдів як методу дослідження відбувається в той час, коли штучні нейронні мережі, які лежать в основі великих мовних моделей, таких як Chat GPT, стрімко зростають у використанні та обчислювальній потужності.

Технологічні тенденції вказують на те, що до 2030 року індустрія штучного інтелекту, яка стрімко розвивається, споживатиме 3,5% світової електроенергії. Вже зараз ІТ-індустрія в цілому відповідальна за близько 2% світових викидів CO2. Тож, потрібні способи зробити обчислення більш енергоефективними, і синергія між мережами клітин мозку та обчислювальними схемами є очевидною паралеллю для вивчення.

За останні три роки Neuroplatform використовувалася з більш ніж тисячею органоїдів мозку, що дозволило зібрати понад 18 терабайт даних, пишуть дослідники. Нині дослідники можуть підключатися до системи віддалено, а міні-мозок можна підтримувати до 100 днів, вимірюючи його електричну активність цілодобово.

FinalSpark - не перша компанія, яка намагається підключити зонди до біологічних систем або надійно запрограмувати нейронні мережі так, щоб вони виконували певні функції вводу-виводу за командою. У 2023 році дослідники у США створили біопроцесор, що під'єднав комп'ютерне обладнання до органоїдів мозку, і система навчилася розпізнавати мовні патерни.

Хоча кінцевою метою є нові, енергоефективні обчислювальні підходи, поки що система використовується, щоб проводити тривалі експерименти з мозковими органоїдами. Наразі, у 2024 році, система є у вільному доступі для дослідницьких цілей, і численні дослідницькі групи почали використовувати її для своїх експериментів.

В майбутньому вчені планують, наприклад, вводити молекули і ліки в органоїди для тестування, підсумовує команда. Яким би шляхом це не пішло, буде цікаво побачити, чого зможуть досягти науковці.

Підписуйтесь на наш Telegram-канал, щоб не пропустити важливих новин. Підписатися на канал у Viber можна тут.