Cortical Labs обучает клетки человеческого мозга на компьютерных чипах для продвинутого ИИ

- Cortical Labs выращивает клетки человеческого мозга на компьютерном чипе, демонстрируя потенциал биологических компьютеров, превосходящих традиционный ИИ.
- Интеграция клеток человеческого мозга в чип открывает возможности для фармацевтических исследований и тестирования лекарств, потенциально заменяя эксперименты на животных.
- Биологические компьютеры Cortical Labs обеспечивают энергоэффективные решения для обучения ИИ, снижая потребление электроэнергии и способствуя устойчивому развитию.
Австралийская компания Cortical Labs, возглавляемая генеральным директором Хон Венг Чонгом, успешно научила клетки человеческого мозга на компьютерном чипе играть в классическую видеоигру Pong. Это достижение знаменует значительный шаг в направлении использования мощности биологических компьютеров, которые, по мнению Чонга, могут превзойти традиционные системы искусственного интеллекта (ИИ) и революционизировать различные отрасли. Интегрируя клетки человеческого мозга в чип и разрабатывая специализированное программное обеспечение, Cortical Labs стремится создать биологический компьютер, способный выполнять сложные задачи, выходящие за рамки игр.
Тренировка нервных клеток для ИИ
Для тренировки нервных клеток в игре Pong компания Cortical Labs установила связь между гибридным чипом и компьютером, на котором запускалась видеоигра. Получая электрические сигналы, указывающие на положение мяча и его расстояние от ракетки, нервные клетки самостоятельно принимали решения о том, как реагировать. Благодаря постоянной обратной связи от этих сигналов клетки постепенно обучались и улучшали свои результаты в игре. Этот новаторский подход демонстрирует способность человеческих нервных клеток адаптироваться и обучаться, открывая значительные перспективы для применения за пределами игровой индустрии.
Чон envisages применение биологических компьютерных технологий Cortical Labs в фармацевтических исследованиях. Используя способность нервных клеток справляться с задачами в таких программах, как Pong, можно будет лучше понять эффективность и побочные эффекты препаратов, направленных на лечение неврологических заболеваний, включая деменцию и эпилепсию. Чон намерен сотрудничать с ведущими фармацевтическими компаниями, такими как Biogen и Eli Lilly, чтобы заменить тестирование на животных экспериментами с использованием человеческих клеток, что позволит получить более точные данные о влиянии препаратов на нейроны человека.
Осознавая этические последствия своей работы, Cortical Labs активно взаимодействует с биоэтиками, демонстрируя приверженность ответственному развитию и внедрению этой технологии.
Потенциал биологического компьютера Cortical Labs
Описанный Чоном как «тело в коробке», биологический компьютер Cortical Labs представляет собой удивительный синтез биологии и технологий. Процесс включает генную инженерию стволовых клеток, полученных из образцов взрослой кожи или крови, которые затем интегрируются в чип и размещаются в устройстве размером с обувную коробку. Эта установка обеспечивает необходимые питательные вещества и воздух, а также удаляет отходы, позволяя нервным клеткам функционировать в качестве центрального процессора (CPU) обычного компьютера.
Джонатан Там, инвестор Horizons Ventures, поддерживающей Cortical Labs, подчеркивает краткосрочный и долгосрочный потенциал биологического компьютера. В краткосрочной перспективе эта технология предлагает решения in vitro, которые могут улучшить понимание взаимодействия лекарств с нейронами, прокладывая путь к более эффективному лечению неврологических заболеваний. В долгосрочной перспективе синтетические нейроны, интегрированные в биологический компьютер, могут предоставить беспрецедентные знания о функционировании мозга, раскрывая ранее неразрешимые загадки и открывая новые пути для лечения неврологических состояний.
Помимо продвижения медицинских исследований, биологический компьютер Cortical Labs также предлагает практические преимущества в области энергоэффективности. Традиционные процессы обучения ИИ часто требуют огромного количества электроэнергии для питания облачных вычислительных платформ и поддержания процесса обучения. Например, обучение GPT-3, языковой модели, разработанной OpenAI, потребовало поразительных 1,287 гигаватт-часов электроэнергии, что эквивалентно годовому потреблению примерно 120 домов в США. В то же время человеческий мозг работает всего на 20 ватт, что эквивалентно энергии, необходимой для питания светодиодной лампочки.
Чон и его команда сосредоточены на выводе биологических компьютеров Cortical Labs в производство. Благодаря недавнему финансированию в размере 10 миллионов долларов, возглавляемому Horizons Ventures, компания планирует начать получать доход к концу года за счет продажи своих биологических компьютеров. Bit Bio, спин-офф Кембриджского университета, специализирующийся на исследованиях человеческих клеток, уже заключил партнерское соглашение с Cortical Labs для изучения потенциальных применений технологии. Кроме того, Cortical Labs намерена предложить облачные услуги к концу 2024 года, предоставив бизнесу кластеры из 120 биологических компьютеров для программирования нервных клеток на выполнение различных задач. Компания активно ведет переговоры о подключении своих услуг к нескольким американским облачным провайдерам.
Видение, выходящее за рамки традиционного ИИ
Видение Чона выходит за пределы того, что в настоящее время считается возможным. Когда его спросили о возможности обучения нервных клеток торговать биткоинами, он ответил с открытым умом и готовностью исследовать эту идею. Cortical Labs признает потенциал seemingly unconventional идей, понимая, что они могут привести к новаторским открытиям и достижениям.
Достижение Cortical Labs в обучении человеческих нервных клеток на компьютерном чипе открывает целый спектр возможностей. Их биологические компьютеры не только имеют потенциал превзойти традиционный ИИ, но и обещают прорыв в фармацевтических исследованиях, энергоэффективности и понимании функций мозга.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственностиПредоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com не несёт никакой ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или консультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любого инвестиционного решения.

Амир Шейх
Амир — технологический журналист с почти шестилетним опытом работы в индустриях криптовалют и технологий. Он окончил университет MAJ, получив степень MBA по финансам и маркетингу. Сейчас он работает в Cryptopolitan, где освещает последние события на рынке криптовалют и прогнозы цен.
















