В Сингапуре создали дата-центр для ИИ на человеческих нейронах

В Сингапуре запустили прототип необычного вычислительного центра, который использует живые человеческие нейроны для обработки информации. Проект Biological Data Centre разработан Национальным университетом Сингапура (NUS), компанией DayOne и австралийским стартапом Cortical Labs. В основе системы лежат 20 биокомпьютеров CL1 от Cortical Labs, установленных в серверную стойку. Об этом сообщает IXBT News.

«Компания называет ее первой независимо работающей серверной инфраструктурой, в которой традиционные электронные компоненты объединены с культурами живых человеческих нервных клеток», — сообщает IXBT News.

Каждый CL1 содержит около 800 тысяч выращенных в лаборатории нейронов, полученных из человеческих стволовых клеток. Они размещены на массиве микроэлектродов, что позволяет электронике отправлять нервным клеткам электрические сигналы и считывать их ответы. Это создает интерфейс между биологической нейронной сетью и цифровой вычислительной системой.

В отличие от обычных серверов, где вычисления выполняют CPU и GPU, CL1 использует живую ткань в качестве части вычислительного контура. Нейроны способны менять активность и связи в ответ на сигналы, что исследователи рассматривают как механизм обучения и адаптации.

Прототип был продемонстрирован 6 августа. Участникам показали работу систем CL1 и облачной платформы Cortical Cloud, включая обмен сигналами через микроэлектродные матрицы и регистрацию активности нейронных сетей в реальном времени.

Национальный университет Сингапура отвечает за биологическую составляющую проекта, включая выращивание и поддержание жизнеспособности нейронных культур. Биологическим системам необходимо постоянно поддерживать подходящие условия окружающей среды.

Разработчики ожидают, что в будущем биокомпьютеры смогут выполнять некоторые задачи с меньшим энергопотреблением по сравнению с традиционными системами. В Cortical Labs считают, что живые нейронные сети могут дополнять классический искусственный интеллект в задачах с ограниченным объемом обучающих данных или требующих адаптации к меняющимся условиям. Среди возможных областей применения — робототехника, кибербезопасность, выявление мошенничества и поиск новых лекарств.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.