В Национальном университете Сингапура запустили прототип биологического дата-центра, в котором в качестве части вычислительной системы используются живые человеческие нейроны. Проект был разработан NUS Medicine, оператором дата-центров DayOne и австралийской компанией Cortical Labs.
Название «дата-центр» в данном случае несколько условно. Речь идет не об огромном комплексе с тысячами серверов, а об одной серверной стойке с 20 биологическими компьютерами CL1. NUS называет её первым в мире независимо управляемым серверным массивом, в котором вычислительная система интегрирована с живыми нейронами.
Каждый CL1 содержит культуру человеческих нейронов, выращенных из стволовых клеток непосредственно на специальном кремниевом чипе. По оценкам, в 20 устройствах в общей сложности работает около 16 млн клеток.
Компьютер, который нужно буквально кормить
Нейроны находятся в питательной среде и взаимодействуют с электронными устройствами через микроэлектродную матрицу. Компьютер посылает клеткам электрические импульсы, а затем регистрирует их реакцию.
Cortical Labs называет эту концепцию биологической нейронной сетью. Специальная операционная система biOS создает для клеток цифровую среду, в которой они могут получать сигналы, реагировать на них и постепенно изменять своё поведение.
Система нуждается в полноценном жизнеобеспечении. Нейроны получают питательные вещества, а оборудование контролирует температуру, газовый состав и кислотность среды. По данным Cortical Labs, одна культура может оставаться пригодной для работы до шести месяцев.
Это принципиально отличается от обычного искусственного интеллекта. Современные нейросети лишь математически имитируют отдельные принципы работы мозга, тогда как CL1 использует настоящие биологические нервные клетки.
Главное преимущество — энергоэффективность
Одна из причин интереса к биокомпьютерам — чрезвычайно низкое энергопотребление живых нейронных сетей по сравнению с современными ускорителями ИИ.
По данным Cortical Labs, один CL1 потребляет всего несколько десятков ватт. В то же время NUS пока не публикует результаты прямых тестов, которые позволили бы объективно сравнить производительность такой установки с GPU или серверными процессорами. Поэтому заявления о революционном снижении энергопотребления пока следует воспринимать как перспективу, а не как доказанный факт для реальных дата-центров.
Новая система также не предназначена для замены обычных серверов. Биологические нейронные сети могут быть особенно интересны в тех случаях, когда важна способность адаптироваться и обучаться на небольшом объеме данных.
Среди потенциальных направлений называют поиск новых лекарств, исследования неврологических заболеваний, робототехнику, эксперименты с искусственным интеллектом и другие задачи, связанные с обучением и адаптацией.
Cortical Labs уже демонстрировала возможности такого подхода ранее: в 2021 году культура нейронов компании научилась управлять ракеткой в упрощённой версии игры Pong. Теперь эту технологию пытаются масштабировать с одного лабораторного чипа до целой сети биологических компьютеров.
Нынешняя установка в Сингапуре пока остаётся исследовательским прототипом. Однако её запуск показывает, что биологические вычисления постепенно переходят от отдельных экспериментов к полноценной инфраструктуре, с которой могут работать исследователи и разработчики.
