Una startup sta costruendo il primo data center che utilizzi cellule cerebrali umane

I data center utilizzano enormi quantità di energia e i chip sono molto richiesti: le cellule cerebrali potrebbero essere la risposta? La start-up australiana Cortical Labs ha annunciato che sta costruendo due data center “biologici” a Melbourne e Singapore, che saranno riforniti con gli stessi chip pieni di neuroni che ha dimostrato. pong O Apocalisse.

Cortical Labs è una delle poche aziende che sviluppa computer biologici, costituiti da cellule neuronali collegate a array di microelettrodi in grado di stimolare e misurare la risposta delle cellule quando vengono forniti dati. All’inizio di questo mese, l’azienda ha dimostrato che il suo computer di punta, il CL1, può imparare a giocare Apocalisse tra una settimana.

Ora, Cortical Labs ha rivelato due data center che intende costruire. Inizialmente, a Melbourne, ci saranno circa 120 unità CL1. Il secondo, costruito in collaborazione con l’Università Nazionale di Singapore, avrà inizialmente 20 CL1, ma la società prevede di includerne eventualmente 1.000 unità in un grande data center dopo l’approvazione normativa. Cortical Labs afferma che ciò consentirà di espandere il proprio servizio di brain computing basato su cloud.

Computer biologici come CL1 vengono costruiti e testati da gruppi di ricerca in tutto il mondo, ma sono spesso difficili da costruire e non facili da usare per gli altri, dice Michele Barros Presso l’Università dell’Essex, nel Regno Unito. “Spendiamo un sacco di soldi e sudore per costruire questi (sistemi).”

“Ciò che sta facendo (Cortical Labs) è essenzialmente consentire che il suo biocomputer sia accessibile su larga scala”, afferma Barros, che già utilizza i servizi cloud di Cortical Labs come parte della sua ricerca. “Saranno i primi a farlo”.

Tuttavia questi sistemi possono essere addestrati per compiti relativamente semplici come il gioco ApocalisseNon è ancora chiaro il modo esatto in cui funzionano questi neuroni e come addestrarli a svolgere compiti come l’apprendimento automatico reinhold shireAnche all’Università dell’Essex. “Avere accesso ad esso ti consente di esplorare l’apprendimento, la formazione e la programmazione”, afferma. “Non si programmano i neuroni come un computer standard.”

Cortical Labs sostiene che i suoi data center richiederanno anche molta meno energia rispetto ai tipici sistemi informatici, sostenendo che ogni CL1 richiede circa 30 watt, anziché le migliaia di watt richiesti da un chip AI tradizionale all’avanguardia.

“Quando aumentiamo le dimensioni e disponiamo di stanze intere, come accade oggi con i server dati, si possono ottenere enormi risparmi energetici”, afferma Paolo Scarafaggio Università di Loughborough, Regno Unito. Ci sono altre risorse di cui i data center biologici potrebbero aver bisogno, come i nutrienti per nutrire e mantenere in vita i chip neuronali, ma dovrebbe richiedere molto meno raffreddamento rispetto ai computer tradizionali, dice. “La quantità di energia risparmiata dai dati (di Cortical Labs) è piuttosto conservativa.”

Tuttavia, la tecnologia è ancora nelle fasi iniziali. vecchio modellatore presso l’Università di Oxford Brookes in Gran Bretagna, che ha lavorato con FinalSpark, una società concorrente di informatica biologica. “Funzionerà così come pensa la gente? No, siamo ancora agli inizi di questo sviluppo.”

I confronti diretti delle dimensioni sono difficili, poiché i chip CL1 non possono eseguire calcoli tradizionali come un normale chip AI basato su silicio, ma il data center organico proposto avrebbe centinaia di chip organici, rispetto alle centinaia di migliaia di unità di elaborazione grafica (GPU) viste nei più grandi data center AI.

“Penso che la strada dall’essere pronti per la produzione sia molto lontana. Dal giocare ai videogiochi su una piccola rete al LLM è un passo enorme”, afferma Steve Farber Presso l’Università di Manchester, nel Regno Unito.

Uno dei problemi rimanenti è che non è ancora chiaro come archiviare i risultati dell’allenamento di questi neuroni come memoria, o come eseguire su di essi veri e propri algoritmi computazionali invece di addestrarli per usi specifici come i videogiochi.

Un’altra sfida è come riqualificare i neuroni dopo aver completato un compito particolare. “Quando una cultura termina la sua vita, le cose su cui è stata formata vanno perdute, quindi è necessaria un’adeguata riqualificazione”, afferma Sherer. “Mantenere aggiornata una tecnica non è una soluzione ottimale se è necessario riqualificarla ogni 30 giorni.”