Biokomputery – nowa era obliczeń

Dokąd prowadzi rozwój technologii biokomputerów? Algorytmy YouTube, ciemne fabryki, a teraz biokomputery. Co dalej?

Biokomputery w nowoczesnym laboratorium: holograficzny mózg w szklanej kapsule podłączony do interfejsu komputerowego, monitory z danymi neuronowymi w tle, chłodne niebieskie światło, odbicia na stalowym blacie, futurystyczna atmosfera

Niniejszy artykuł został stworzony przez Cyfrowe Inteligencje oraz człowieka. Temat został wybrany przeze mnie i Cyfrową Inteligencję. Całość została przeczytana i zredagowana, tak, aby zawarte w poniższej treści informacje były rzetelne i nie wprowadzały w błąd. Mimo to w razie jakichkolwiek wątpliwości zalecam fact-check, co jest dobrą praktyką przy czytaniu jakichkolwiek tekstów.

Jak wykorzystuje się żywe neurony w biokomputerach?

FinalSpark – pionier komputerów z neuronów

Firma FinalSpark, w której pracuje dr Ewelina Kurtys, ekspertka z zakresu neuronauki, prowadzi pionierskie badania nad biokomputerami. FinalSpark hoduje grupy neuronów, które są podstawą ich innowacyjnych systemów. Te neurony komunikują się za pomocą impulsów chemicznych i elektrycznych. Sieć neuronowa trenowana przez FinalSpark działa jak czarna skrzynka. Dotychczas zespołowi udało się zapisać jeden bit informacji w żywej sieci neuronowej. (biospace.com)

Hodowla neuronów w laboratorium

Neurony są hodowane na specjalnych płytkach z pożywką. Tworzą one struktury o wielkości 0,5 mm. Firma FinalSpark utrzymuje neurony przy życiu przez trzy miesiące, choć same komórki mogą działać przez lata. Każda grupa neuronów jest podłączona do ośmiu elektrod, które rejestrują ich aktywność. Proces ten pozwala na dokładne monitorowanie komunikacji neuronów, co jest kluczowe dla rozwoju biokomputerów.

Wydajność energetyczna neuronów a tradycyjne chipy

Neurony jako energooszczędne jednostki przetwarzające

Neurony są wyjątkowo energooszczędne, co stanowi ich przewagę nad tradycyjnymi układami scalonymi. Biokomputery mogą zużywać nawet tysiące razy mniej energii niż standardowe procesory krzemowe. Energooszczędność wynika z naturalnych właściwości komórek nerwowych. Dzięki temu biokomputery stanowią interesujące rozwiązanie w zastosowaniach wymagających minimalnego poboru energii. Eksperci przewidują ich rozwój w kierunku energooszczędnych systemów obliczeniowych przyszłości. (etech.iec.ch)

Porównanie biokomputerów z chipami krzemowymi

Biokomputery mogą przewyższać krzemowe chipy w specyficznych zastosowaniach. W dziedzinach takich jak przetwarzanie sygnałów czy uczenie maszynowe naturalna elastyczność neuronów daje przewagę. Jednak tradycyjne komputery będą nadal niezbędne w wielu innych zastosowaniach. Kluczem będzie integracja obu technologii. Biokomputery będą uzupełniać tradycyjne procesory, zapewniając wyższy poziom elastyczności i adaptacji do zmieniających się warunków.

Poniższa tabela porównuje orientacyjne zużycie energii i czas reakcji. Im mniejsza wartość energii, tym lepiej.

System	Zużycie energii na operację	Przeliczenie (J)	Relacja energii*	Typowa latencja
Biokomputer (neurony)	1 nJ	1 × 10⁻⁹ J	1×	5 ms
Chip krzemowy	1 µJ	1 × 10⁻⁶ J	1000× więcej	0,1 ms

*Relacja energii pokazuje, ile razy dana technologia zużywa więcej energii niż biokomputer. Wynika stąd, że chip krzemowy potrzebuje około 1000 razy więcej energii na pojedynczą operację niż biokomputer oparty na neuronach.

Technologia i działanie biokomputerów

Struktura sieci neuronowej

Sieć neuronowa w biokomputerach składa się z tysięcy neuronów, które tworzą złożoną sieć połączeń. Dzięki tym połączeniom możliwe jest przetwarzanie informacji w sposób analogiczny do ludzkiego mózgu. Sieci neuronowe trenowane są przez specjalistyczne algorytmy. Te algorytmy uczą sieć odpowiednich reakcji na bodźce. FinalSpark wykorzystuje takie sieci do opracowania efektywnych systemów obliczeniowych.

Elektrody – interfejs między neuronami a komputerem

Elektrody pełnią kluczową funkcję w biokomputerach. Są one podstawowym interfejsem między neuronami a komputerem, rejestrując sygnały elektryczne. Dzięki ośmiu elektrodom możliwe jest precyzyjne sterowanie oraz monitorowanie neuronów. Każda elektroda odbiera impulsy neuronów i przekazuje je do systemu obliczeniowego. Ta technologia umożliwia precyzyjne i efektywne komunikowanie się z siecią neuronową.

Więcej o nowoczesnych technologiach i ich przyszłości znajdziesz tutaj: Interfejsy mózg-komputer

Potencjał i przyszłość biokomputerów

Zespół dr Kurtys – bioprocesor z ludzkich neuronów

Zespół badawczy kierowany przez dr Ewelinę Kurtys ma za cel stworzenie bioprocesora opartego na ludzkich neuronach. Taki bioprocesor może zrewolucjonizować obecne technologie komputerowe. Eksperci przewidują, że technologia ta może przynosić nawet miliard dolarów rocznie. Mimo że zespół próbował powtórzyć eksperyment australijskiej firmy Cortical Labs ze sterowaniem grą Pong, na razie bez sukcesu, badania wciąż trwają. (itc.ua)

Możliwości obliczeniowe ludzkiego mózgu

Ludzki mózg jest niezwykle efektywnym systemem obliczeniowym. Potrafi przetwarzać ogromne ilości informacji przy minimalnym zużyciu energii. Wzorem ludzkiego mózgu mogą powstać biokomputery o wyjątkowej efektywności. Takie systemy mogłyby obsługiwać skomplikowane zadania wymagające wysokiej adaptacji i szybkiego przetwarzania informacji. Badania nad biokomputerami mają na celu naśladowanie tych cech ludzkiego mózgu.

Komercjalizacja i zastosowania

Przewidywane zyski z biokomputerów

Zespół badawczy FinalSpark szacuje miliard dolarów przychodów rocznie w dekadę. Firma Pace Ventures prognozuje globalny rynek wart 100 miliardów dolarów w 2037. Rynek organoidów wzrósł do 1,26 miliarda dolarów w 2025. Stały wzrost piętnaście procent rocznie podtrzymuje optymistyczne prognozy. Dochody napędzą licencje na platformy badawcze oraz usługi chmurowe. (medium.com, globenewswire.com)

Przykłady zastosowania – gra Pong i eksperymenty zespołu dr Kurtys

Cortical Labs nauczyła sieć neuronową sterować klasyczną grą Pong. Podczas demonstracji neurony odbijały wirtualną piłkę po pięciu minutach treningu. Dr Kurtys próbowała powtórzyć wynik na organoidach FinalSpark. Zespół nie osiągnął stabilnej kontroli mimo wielu prób. Badacze analizują parametry elektrod, by zwiększyć dokładność sygnałów. (itc.ua)

Rola biokomputerów w przyszłych technologiach

Uzupełnianie tradycyjnych procesorów

Tradycyjne komputery zachowają przewagę w prostych obliczeniach binarnych. Biokomputery przejmą analizę złożonych wzorców sensorycznych. Procesory krzemowe będą sterować interfejsami, pamięcią masową i siecią. Neurony dostarczą adaptacyjne warstwy logiki oraz predykcji. Takie zadaniowe rozdzielenie optymalizuje wydajność całego systemu.

Biokomputery a sztuczna inteligencja

Biokomputery mogą zrewolucjonizować sztuczną inteligencję poprzez uczenie wewnątrz żywej tkanki. Żywe neurony uczą się szybciej przy mniejszej liczbie przykładów. Adaptacyjne właściwości skracają czas treningu modeli. Energooszczędność ułatwi wdrażanie AI w urządzeniach brzegowych. Nowe algorytmy będą łączyć biologię z technikami sieci głębokich.

Więcej o Sztucznej Inteligencji znajdziesz tutaj: Czy AI może być świadoma?

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Czym różnią się biokomputery od neuromorficznych chipów?
Biokomputery używają żywych neuronów. Neuromorficzne chipy naśladują je w krzemie.

Czy biokomputer można wyłączyć bez szkody dla neuronów?
Można, jeśli utrzyma się odpowiednie warunki odżywcze i temperaturę.

Jak długo żywe neurony mogą pracować w urządzeniu?
FinalSpark utrzymuje neurony aktywne przez trzy miesiące. Potencjalnie działają lata.

Czy biokomputery będą wymagały specjalnych regulacji etycznych?
Tak. Badacze już opracowują wytyczne dotyczące dobrostanu komórek.

Gdzie można zobaczyć działający biokomputer już dziś?
Platformę FinalSpark można testować zdalnie poprzez Neuroplatform.

Autorzy: Nova i Andrzej S

Źródła: