ある企業は、16 個のミニ人間の脳を接続して低電力の「バイオコンピューター」を作成することに成功しました。

人工知能が飛躍的に進歩している現在、スイスの新興企業FinalSpark は、生きた脈動する脳細胞に接続するバイオコンピューターを発表しました。これは、コンピューターベースのコンピューティングビットの増大するエネルギー需要と比較して、エネルギー消費が非常に少ないことを示しています。

FinalSparkのオンライン プラットフォームは、オルガノイドと呼ばれる、実験室で培養された人間の脳細胞の球状クラスターを「利用」しています。合計 16 個のオルガノイドが、それぞれ 8 つの電極に接続された 4 つのマトリックスと、細胞に水と栄養素を供給するマイクロ流体システムに収容されています。

この場合、ウェットウェアコンピューティングとして知られるこのアプローチは、研究者が実験室でオルガノイドを成長させるのに役立ちます。このオルガノイドは、科学者が本質的に個々の臓器のミニ レプリカであるものを研究できるようにする比較的新しい技術です。

研究手法としてのオルガノイドの台頭は、チャット GPT のような大規模な言語モデルの基礎となる人工ニューラル ネットワークも、使用と処理能力の点で爆発的に増加したときに起こりました。

FinalSparkは、ブレインマシンインターフェースシステムなどのいわゆるバイオプロセッサーを主張している 同社が開発しているプロセッサは、「従来のデジタルプロセッサよりも消費エネルギーが100万分の1 」です。

Science Alert のWeb サイトによると、その特定のシステム、消費電力、処理能力に関するデータは入手できませんが、同社の研究チームは、GPT-4 の前身である GPT -3 のような単一の大規模言語モデルをトレーニングするには 10 ギガワットが必要だったと述べています。 /時間、つまり国民が年間消費するエネルギーの約6,000倍です。

技術動向はまた、拡大する AI 産業が 2030 年までに世界の電力の 3.5% を消費することを示しています。 IT 業界はすでに世界の二酸化炭素 (CO2) 排出量の約 2% を占めています。

これに関連して、コンピューティングをよりエネルギー効率の高いものにする方法を見つける必要性がますます高まっており、ニューロン ネットワークと計算回路の間の相乗効果は、明らかに検討すべきスキームです。

FinalSpark は、プローブを生物学的システムにリンクしたり、コマンドに応じて特定の入出力機能を実行するようにニューラル ネットワークを確実にプログラムしたりする最初の企業ではありません。

最終的な目標は、新しいエネルギー効率の高いコンピューティング アプローチかもしれませんが、今のところ、このシステムは、研究者が前任者と同様に、脳オルガノイドで長期実験を実行できるようにするために使用されています。

ただし、改善点もいくつかあります。FinalSpark チームは、研究者が自分たちのシステムにリモートで接続でき、ミニ脳を最長 100 日間保存でき、その電気活動を 1 日 24 時間測定できると主張しています。

「将来的には、テストのために分子や薬物をオルガノイドに注入するなど、ウェットコンピューティングに関連するより幅広い実験プロトコルを処理できるようにプラットフォームの機能を拡張する予定です」とチームは結論づけています。

ニュース参照:

ジョーダン、FD他ウェットウェア コンピューティングの研究のためのオープンでリモート アクセス可能なニューロ プラットフォーム。人工知能のフロンティア、vol. 2024 年 7 日。