Neuronii umani din laborator își vor aduce aportul într-un centru de date, în premieră mondială
Un startup australian, Cortical Labs, construiește ceea ce ar putea deveni primul „centru biologic de date” din lume, având ca scop îmbunătățirea performanței cipurilor de calculator pe bază de siliciu prin utilizarea neuronilor umani. Compania a deschis o primă facilitate la Melbourne, Australia, și intenționează să deschidă o facilitate mai mare la Singapore.
În locul serverelor tradiționale, aceste facilități vor găzdui sistemele CL1 ale companiei, care combină neuroni umani crescuți în laborator cu componente electronice standard. Scopul nu este de a înlocui imediat cipurile de siliciu, ci de a determina dacă sistemele neurale vii pot completa hardware-ul existent în anumite sarcini computaționale specifice.
Conceptul se bazează pe premisa că neuronii funcționează ca procesoare de informații. Aceștia schimbă semnale electrice între ei, formând tipare care se modifică în timp. Unele conexiuni devin mai puternice, în timp ce altele slăbesc, ceea ce generează o remodelare constantă, esențială pentru învățare. Spre deosebire de cipurile tradiționale, care urmează seturi fixe de instrucțiuni, neuronii reacționează în funcție de feedback.
Oamenii de știință de la Cortical Labs au realizat anterior experimente în care neuronii, crescuți pe un cip, au fost învățați să joace o versiune simplificată de Pong, utilizând o buclă de feedback. În timp, neuronii s-au stabilizat în tipare mai constante. Aceleași principii au fost aplicate în experimente recente, unde rețele neuronale vii au interacționat cu versiuni simplificate ale jocului Doom.
Sistemul CL1 este un dispozitiv hibrid, fiecare unitate conținând aproximativ 200.000 de neuroni umani derivați din celule stem, crescuți direct pe un cip de siliciu. Neuronii sunt dispuși pe o matrice de microelectrozi care servește ca interfață între biologie și electronică. Electrozii pot stimula celulele cu semnale electrice și pot înregistra activitatea acestora în timp real. Un sistem de susținere a vieții menține celulele în viață, furnizând nutrienți și reglând temperatura, oferind un mediu stabil.
Interesul pentru această abordare este strâns legat de creșterea rapidă a inteligenței artificiale (AI), care necesită cantități enorme de putere de calcul. Centrele de date care susțin AI consumă cantități semnificative de electricitate și apă. Pe măsură ce cererea crește, preocupările legate de consumul de energie și limitele pe termen lung ale designului convențional al cipurilor devin tot mai evidente. Sistemele biologice, care funcționează cu aproximativ 20 de wați de putere, ar putea gestiona anumite sarcini de lucru cu cerințe energetice mult mai mici decât sistemele bazate pe siliciu.
Cortical Labs își poziționează tehnologia în acest spațiu emergent, afirmând că sistemele sale necesită o energie relativ redusă și ar putea oferi o modalitate mai eficientă de a procesa anumite tipuri de informații. Totuși, aceste afirmații sunt încă speculative, iar sistemele actuale sunt limitate atât ca scară, cât și ca capacitate.
Facilitățile descrise ca centre de date sunt în prezent mici, conform standardelor industriei. Cortical Labs nu a dezvăluit numărul de unități pentru sediul său din Melbourne, dar sistemele CL1 funcționează probabil cu zeci de unități. Comparativ, centrele de date hiperscalare operate de companii mari precum Amazon, Microsoft și Google dispun de zeci de mii de servere.
Instalația planificată de Cortical în Singapore se așteaptă să se extindă, dar este încă în construcție. Demonstrarea faptului că neuronii pot învăța sarcini simple este un pas important; însă, nu există dovezi că sistemele biologice pot concura cu GPU-urile sau procesoarele în sarcinile de lucru dominante în informatica modernă.
În ciuda progreselor în neuroștiințe, principiile fundamentale ale procesării informațiilor în creier rămân neînțelese. Așadar, Cortical Labs este considerat un proiect timpuriu în mutarea informaticii biologice din laborator în infrastructura reală. Cu toate acestea, sistemele actuale sunt fragile și departe de a fi competitive din punct de vedere comercial. Pe măsură ce cercetătorii explorează opțiuni neconvenționale, cum ar fi sistemele biologice, rămâne de văzut dacă acestea pot juca un rol semnificativ în procesarea informațiilor de către mașini.
