瑞士初創(chuàng)公司連接16個(gè)人類迷你大腦以創(chuàng)建低能耗“生物計(jì)算機(jī)”

幾十年來，計(jì)算機(jī)科學(xué)家一直在爭先恐后地模仿人腦，復(fù)制其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建人工智能（AI） 具有增強(qiáng)的處理能力。

但是這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得越復(fù)雜，它們就越強(qiáng)大，我們就越依賴它們，他們消耗更多的能量.有時(shí)，大自然的原始設(shè)計(jì)在某些方面更好。

在自然效率的最新演示中，一家瑞士初創(chuàng)公司剛剛推出“生物計(jì)算機(jī)”它連接到活的、脈動(dòng)的腦細(xì)胞，據(jù)其制造商稱，因此，它使用的能量遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的、基于位的計(jì)算機(jī)。

FinalSpark的在線平臺不僅將生物學(xué)概念集成到計(jì)算中，還“利用”實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)的人腦細(xì)胞的球形簇，稱為類器官.總共有16個(gè)類器官被安置在四個(gè)陣列中，每個(gè)陣列連接到八個(gè)電極和一個(gè)為細(xì)胞提供水和營養(yǎng)的微流體系統(tǒng)。

這種方法稱為濕件計(jì)算，在這種情況下，利用研究人員在實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)類器官的能力，這是一種相當(dāng)新的技術(shù)，使科學(xué)家能夠研究本質(zhì)上是單個(gè)器官的微型復(fù)制品。

這類器官的增加作為熱門研究技術(shù)與此同時(shí)，支撐Chat GPT等大型語言模型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在使用和處理能力方面也呈爆炸式增長。

最終火花索賠所謂的生物處理器，如他們正在開發(fā)的腦機(jī)接口系統(tǒng)，“消耗的功率比傳統(tǒng)的數(shù)字處理器少一百萬倍”。

雖然我們沒有關(guān)于他們的具體系統(tǒng)、能源使用或處理能力的任何數(shù)字，但 FinalSpark 的研究團(tuán)隊(duì)說訓(xùn)練像 GPT-3（GPT-4 的前身）這樣的單一大型語言模型需要 10 吉瓦時(shí)，大約是一個(gè)歐洲公民一年使用能源的 6,000 倍。

同時(shí)，人腦運(yùn)行其860 億個(gè)神經(jīng)元僅使用該能量的一小部分：每天僅 0.3 千瓦時(shí).

技術(shù)趨勢也表明，蓬勃發(fā)展的人工智能產(chǎn)業(yè)將消耗占全球電力的3.5%到 2030 年。整個(gè) IT 行業(yè)已經(jīng)負(fù)責(zé)大約2%全球一氧化碳₂排放。

顯然，越來越有必要找到使計(jì)算更節(jié)能的方法，而腦細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算電路之間的協(xié)同作用是明顯的平行探索.

FinalSpark并不是第一個(gè)嘗試將探針連接到生物系統(tǒng)，或者嘗試對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可靠編程以使其根據(jù)命令執(zhí)行特定輸入輸出功能的公司。

2023 年，美國的研究人員構(gòu)建了一個(gè)生物處理器，將計(jì)算機(jī)硬件連接到大腦類器官，該系統(tǒng)學(xué)會(huì)了識別語音模式.

“在過去的三年里，Neuroplatform被用于超過1000個(gè)大腦類器官，能夠收集超過18TB的數(shù)據(jù)，”FinalSpark聯(lián)合創(chuàng)始人Fred Jordan和他的同事在他們發(fā)表的論文中寫，這與其他科學(xué)研究一樣經(jīng)過了同行評審。

雖然最終目標(biāo)可能是新的、節(jié)能的計(jì)算方法，但目前該系統(tǒng)正被用于使研究人員能夠像其前輩一樣對大腦類器官進(jìn)行長時(shí)間的實(shí)驗(yàn)。

但是，有一些改進(jìn)： FinalSpark 團(tuán)隊(duì)說研究人員可以遠(yuǎn)程連接到其系統(tǒng)，迷你大腦可以維持長達(dá)100天，其電活動(dòng)全天候測量。

“目前在 2024 年，該系統(tǒng)可以免費(fèi)用于研究目的，許多研究小組已經(jīng)開始將其用于實(shí)驗(yàn)，”喬丹及其同事寫.

“未來，我們計(jì)劃擴(kuò)展我們平臺的功能，以管理與濕軟件計(jì)算相關(guān)的更廣泛的實(shí)驗(yàn)協(xié)議，”例如將分子和藥物注射到類器官中進(jìn)行測試，該團(tuán)隊(duì)總結(jié).

無論哪種方式，輔助計(jì)算或類器官研究，看看研究人員能取得什么成就將是令人興奮的。

該研究已發(fā)表在人工智能前沿.

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