То, что раньше требовало месяцев или даже лет кропотливой работы в специализированных лабораториях, теперь благодаря единой платформе выполняется за часы или дни.
Пока компании по всему миру спешат строить все больше дата-центров для работы моделей искусственного интеллекта (ИИ), исследователи изучают, можно ли использовать живые человеческие клетки в вычислительных системах.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Австралийский стартап утверждает, что создал первое в мире устройство, позволяющее пользователям запускать код на живых клетках человеческого мозга.
Компания Cortical Labs разработала систему, которая сочетает выращенные в лаборатории нейроны с кремниевым оборудованием, позволяя пользователям исследовать возможности от нейронауки и моделирования заболеваний до робототехники и искусственного интеллекта (ИИ).
Система CL1 работает за счет выращивания нейронов из стволовых клеток и размещения их на чипах, которые могут посылать и принимать электрические сигналы.
«Мы используем эти клетки скорее как инженерный инструмент, чтобы создать то, чего раньше по сути не существовало и что может обладать свойствами, которыми мы еще никогда не могли воспользоваться. И пока результаты очень обнадеживают», - рассказал Euronews Next Брэтт Дж. Каган, научный директор и операционный директор Cortical Labs.
«Все, что нужно, - это немного крови или кожи, и из них можно получить неограниченное количество таких клеток, которые затем превращаются в нейроны», - добавил Каган.
По словам компании, она работает над созданием биологических вычислительных центров в Мельбурне и Сингапуре, где можно будет развернуть сразу несколько модулей системы и получать к ним удаленный доступ.
Чем он отличается от обычных кремниевых чипов?
CL1 позволяет пользователям непосредственно взаимодействовать с нейронами, посылая электрические сигналы в качестве входных данных и в реальном времени отслеживая, как клетки на них реагируют.
Как и традиционные вычислительные системы, она использует кремниевые чипы, но те оснащены микроэлектродами, которые взаимодействуют с живыми нейронами, передают им сигналы и считывают их ответы в ходе вычислений.
В отличие от обычных компьютеров на кремниевой основе эта система размером с коробку из-под обуви использует культуры живых клеток, которым для выживания нужна питательная жидкая среда; такой подход иногда называют «wetware».
По данным Cortical Labs, около 120 таких модулей обеспечивают работу небольшого дата-центра в Мельбурне (Австралия).
Хотя сама идея выращивать нейроны в лаборатории не нова, в Cortical Labs утверждают, что им удалось стандартизировать систему, которой гораздо проще пользоваться при подключении клеточных культур к электронным интерфейсам, без сложных, специально собранных лабораторных установок.
Энергоэффективность человеческой биологии
То, на что раньше уходили месяцы или годы специализированной лабораторной работы, теперь благодаря интегрированной платформе можно сделать за часы или дни, отмечают в компании.
Такое взаимодействие с биологическими нейронами может сделать вычисления более энергоэффективными и адаптивными по сравнению с традиционными системами.
«Биология невероятно энергоэффективна. Нам, людям, не нужны огромные объемы данных», - сказал Каган.
«У меня маленькая дочь, и чтобы понять, что такое собака, ей достаточно увидеть всего несколько картинок с собакой. Машинному обучению нужны десятки тысяч, сотни тысяч изображений - в зависимости от задачи. Мы также умеем работать с неопределенностью, с шумной информацией», - добавил он.
Использование клеток человеческого происхождения может иметь и исследовательские приложения. Поскольку нейроны выращиваются из образцов доноров, они могут отражать их генетические особенности, что позволяет ученым изучать, как клетки реагируют на различные виды лечения в лабораторных условиях.
При этом традиционные компьютеры на кремниевой основе по-прежнему гораздо эффективнее, когда речь идет о точных и быстрых математических вычислениях, подчеркнул Каган. По его словам, развитие нынешних систем ИИ может упереться в практические ограничения, поскольку им требуется все больше данных и вычислительных ресурсов.
По мнению сооснователя компании, будущие системы, вероятнее всего, будут объединять биологические и кремниевые подходы, чтобы добиться возможностей, которых ни один из них по отдельности обеспечить не сможет.
«Будущее вычислений - в том, чтобы использовать весь доступный нам инструментарий и добиваться наилучших результатов».
Ряд экспертов согласны, что биологические системы обладают такими преимуществами, как низкое энергопотребление и адаптивность, однако сомневаются, насколько далеко можно зайти с нынешними подходами.
«Если вы используете только плоскую сеть человеческих нейронов, я не верю, что это даст какие-либо серьезные преимущества по сравнению с традиционными системами на кремниевой основе», - сказал Euronews Next Алиссон Р. Муотри, директор Центра образования по стволовым клеткам Sanford и Центра интегрированных космических исследований стволовых клеток ISSCOR Калифорнийского университета в Сан-Диего (США).
По его словам, более сложные трехмерные структуры, напоминающие головной мозг и известные как органоиды, могут обладать куда большим потенциалом, хотя пока они остаются экспериментальной технологией.
Этические вопросы биологических вычислений
Использование человеческих клеток в вычислительной технике поднимает этические вопросы, хотя исследователи отмечают, что степень обеспокоенности зависит от сложности системы.
Муотри говорит, что не видит серьезных проблем в более простых сетях человеческих нейронов, подобных тем, что используют такие компании, как Cortical Labs.
Однако он предупреждает, что более сложные структуры, похожие на мозг, могут создать новые вызовы.
«Анатомическая организация такой ткани ... вполне может породить некий опыт в чашке Петри, - отметил он. - Это может создавать своего рода сознание, и некоторым людям будет некомфортно это осознавать».
По его словам, подобные опасения могут потребовать введения новых правил и механизмов контроля по мере развития технологии.
Каган считает, что подход Cortical Labs может иметь и этические преимущества, в том числе сократить необходимость в испытаниях на животных и дать больший контроль над биологическими системами.
«Мы считаем, что это гораздо более правильный подход», - отметил он.