Elavad andmekeskused: miks tehisintellekt pöördub inimese neuronite poole

Traders Union
Kõik uudised
Toimetajate valikud
Kuidas Cortical Labs tehnoloogia võib muuta arvutite tulevikku

Kõik uudised

Toimetajate valikud

Krüptouudised

Finantsuudised

Maaklerite uudised

Reguleerivate asutuste uudised

Darina Pashchenko

13.03.2026

Elavad andmekeskused: miks tehisintellekt pöördub inimese neuronite poole — Bioloogilised arvutid: Kuidas ajurakud võivad muuta tehisintellekti andmekeskuste arhitektuuri

Samal ajal kui tehnoloogiahiiud jätkavad tehisintellekti jaoks üha võimsamate andmekeskuste ehitamist, otsivad mõned teadlased täiesti teistsugust arvutustehnoloogilist arhitektuuri. Austraalia idufirma Cortical Labs on tutvustanud süsteemi, milles arvutusi ei tee mitte ränikiibid, vaid laboris kasvatatud inimese ajurakud. See eksperiment võib tähistada bioloogiliste arvutite ajastu algust, kus piir bioloogia ja tehnoloogia vahel järk-järgult hägustub.

See artikkel on tõlgitud originaalist. Lugege meie korrespondendi algset versiooni siit.

Bioloogilised arvutid kui uus lähenemisviis arvutustehnoloogiale

Juba mitu aastat on tehisintellekti arendamine põrkunud samale takistusele - arvutusvõimsusele. Mida keerulisemaks muutuvad mudelid, seda rohkem energiat ja infrastruktuuri nõuavad andmekeskused. Selle taustal esitas Austraalia idufirma Cortical Labs ebatavalise lahenduse: bioloogilise andmekeskuse prototüübi, kus arvutusi ei tee mitte protsessorid, vaid inimese ajurakud. Bloombergi andmetel on Singapuris ja Melbourne'is kavas kaks tegevuskohta, kus need biokompuutrid hakkavad tööle.

Sellised arendused võivad tunduda teadusliku eksperimendina, kuid huvi nende vastu kasvab just traditsioonilise arvutiarhitektuuri piirangute tõttu. Kaasaegsed GPU-klastrid tarbivad sadu vatte kiibi kohta ja nõuavad massiivseid andmekeskusi, samas kui bioloogilised neuronaalsüsteemid võivad olla võimelised lahendama õppimis- ja kohanemisülesandeid oluliselt väiksema energiatarbimisega. Kui need tehnoloogiad arenevad edasi, võib see kujutada endast mitte lihtsalt järjekordset idufirmat, vaid katset mõelda ümber arvutussüsteemide toimimise põhimõtted.

Kuidas bioloogilised arvutid töötavad

Cortical Labs'i arenduse keskmes on süsteem, milles elusad närvirakud on ühendatud ränikiibiga. Neuroneid kasvatatakse laboris ja asetatakse spetsiaalsele elektroodide massiivi, mis võimaldab teadlastel nii nende aktiivsust lugeda kui ka neile elektrilisi signaale saata. Sisuliselt loob see kahesuunalise liidese: elektroonika stimuleerib rakke ja rakud reageerivad elektriliste impulssidega, mida saab tõlgendada arvutusliku väljundina.

Selliste süsteemide peamine omadus on neuronite võime õppida ja kohaneda. Erinevalt klassikalistest protsessoritest, mis täidavad rangelt programmeeritud käske, võivad elusad närvivõrgud muuta oma käitumist sõltuvalt sissetulevatest signaalidest. Katsed selliste süsteemidega on juba näidanud, et bioloogilised neuronaalsed kultuurid on võimelised põhilisteks õppimisvõimeteks. Näiteks DishBrain-süsteemis õppisid kultiveeritud neuronid suhtlema mängu Pong simulatsiooniga, kohandades oma aktiivsust vastavalt ekraanil toimuvale - selle katse tulemused avaldati ajakirjas Neuron. Hilisemates demonstratsioonides näitasid teadlased ka, et neuronaalsed kultuurid võivad reageerida Doom'i mängude elementidele, moodustades lihtsaid õppimise ja adaptiivse käitumise mudeleid.

Loading...

Autor on selle säutsu kustutanud.

Aga me salvestasime kõik 🙂.

Praktikas kujutab see endast hübriidsüsteemi, kus bioloogia töötab koos programmeeritava elektroonikaga. Ränikiibid pakuvad liidese ja signaalitöötluse, samal ajal kui närvirakud teevad osa arvutuslikust tööst oma õppemehhanismide abil. Selline lähenemine võiks ühendada kaks maailma - tehisintellekti ja neurobioloogia -, luues uut tüüpi arvuti, mis praegu eksisteerib kusagil laboratoorsete katsete ja tulevase tehnoloogilise platvormi vahel.

Miks tööstus otsib alternatiive traditsioonilistele andmekeskustele

Kaasaegsed tehisintellekti mudelid nõuavad üha suuremaid GPU-klastreid ja suurte neurovõrkude treenimine võib võtta nädalaid, kulutades samal ajal tohutuid ressursse. Maailma suurimad tehnoloogiaettevõtted ehitavad praegu miljardite dollarite väärtuses andmekeskusi, sest arvutustaristu on muutunud peamiseks piiravaks teguriks tehisintellekti arendamisel.

Samal ajal kasvab ka energiakoormus. Kaasaegsed andmekeskused tarbivad juba praegu umbes 1%-1,5% maailma elektrienergiast ning nende jahutamine nõuab märkimisväärseid koguseid vett.

Loading...

Autor on selle säutsu kustutanud.

Aga me salvestasime kõik 🙂.

Üks üksainus suure jõudlusega GPU võib tarbida 400-700 W ning suured klastrid sisaldavad tuhandeid selliseid kiipe. Selle tulemusena on tehisintellekti infrastruktuur muutumas üheks kõige energiamahukamaks digitaalmajanduse segmendiks.

Seetõttu on teadlased hakanud hiljuti otsima alternatiivseid arvutustehnoloogilisi arhitektuure. Bioloogilised süsteemid võiksid olla potentsiaalselt palju tõhusamad. Näiteks üks Cortical Labs'i CL1 moodul tarbib umbes 30 W, mis on suurusjärgu võrra vähem kui kaasaegsed graafikaprotsessorid. Kuigi need tehnoloogiad on veel varajases staadiumis, näitab nende esilekerkimine, et tööstus on hakanud otsima lahendusi arvutite energiakriisile, mis kaasneb tehisintellekti kiire kasvuga.

Kus bioloogilist arvutust võiks rakendada

Praegu on bioloogilised arvutussüsteemid veel eksperimentaalne tehnoloogia, kuid teadlased arutavad juba praegu mitmeid valdkondi, kus need võivad osutuda eriti kasulikuks. Üks kõige ilmsematest on põhilised aju-uuringud. Elektrooniliste liidestega ühendatud närvikultuurid võimaldavad teadlastel jälgida, kuidas signaalid kujunevad, kuidas rakud reageerivad stiimulitele ja kuidas õppimine neuronivõrkudes tekib. Neuroteaduste jaoks pakub see võimaluse uurida protsesse, mida on peaaegu võimatu otse elusas ajus jälgida.

Teine oluline rakendus hõlmab haiguste modelleerimist ja ravimite väljatöötamist. Neuronaalseid kultuure saab kasvatada inimrakkudest ja kasutada neid mudelitena neurodegeneratiivsete haiguste, näiteks Alzheimeri või Parkinsoni tõve uurimiseks. Nendes süsteemides saavad teadlased jälgida, kuidas neuronaalne aktiivsus erinevate ainete mõjul muutub, ning testida võimalikku ravi kiiremini ja täpsemalt kui traditsioonilistes laboratoorsetes mudelites.

Lõpuks võivad sellised süsteemid mängida rolli ka tehisintellekti tulevases arengus. Elavatel närvivõrkudel on loomulikult võime õppida ja kohaneda, mis teeb neist potentsiaalse platvormi uute õppimisalgoritmide katsetamiseks. Erinevalt tavapärastest närvivõrkudest, mille treenimiseks on vaja tohutuid arvutiressursse, võivad bioloogilised süsteemid näidata kohanemisvõimelist käitumist rakkudevaheliste interaktsioonide kaudu. Seetõttu võib bioloogiline andmetöötlus osutuda eriti paljulubavaks valdkondades, kus õppimine, eneseorganiseerumine ja kohanemine uute andmetega on olulised.

Uus tehnoloogia tähendab uusi reegleid

Bioloogiliste arvutussüsteemide tekkimine tõstatab paratamatult uusi küsimusi - mitte ainult tehnoloogilisi, vaid ka eetilisi. Erinevalt traditsioonilistest arvutitest kasutavad need platvormid elavaid inimrakke ja asuvad seega mitme valdkonna - biotehnoloogia, neuroteadus ja digitehnoloogia - ristumiskohas. Selle tulemusena on arutelud selliste projektide üle väljumas laboratooriumidest ja muutumas teadlaste, juristide ja bioeetikaspetsialistide arutelude teemaks.

Üks põhiküsimusi puudutab seda, kus jookseb piir bioloogilise materjali ja süsteemi vahel, mis on võimeline näitama tundlikkuse või keerulise käitumise märke. Tänapäeva närvikultuurid on suhteliselt lihtsad struktuurid, mis koosnevad kümnetest või sadadest tuhandetest rakkudest, ja neil ei ole teadvust. Sellest hoolimata tunnistavad teadlased, et tehnoloogia arenedes võivad tekkida uued väljakutsed - alates bioloogilise ohutuse standarditest kuni inimrakkude kasutamist reguleerivate eeskirjadeni ja piiranguteni keerukamate närvisüsteemide loomisel.

Seepärast väidavad eksperdid üha enam, et tulevase bioloogilise arvutitööstuse õiguslikku ja eetilist raamistikku tuleks eelnevalt arutada. Kui sellised tehnoloogiad lõpuks laboratooriumidest väljuvad ja muutuvad arvutiinfrastruktuuri osaks, vajavad nad tõenäoliselt eraldi reguleerimist - nii nagu see juhtus geneetiliste uuringute ja tehisintellekti puhul. Mida varem see arutelu algab, seda suurem on võimalus, et selle uue tehnoloogiavaldkonna areng ei kulge mitte ainult kiiresti, vaid ka vastutustundlikult.

See materjal võib sisaldada kolmandate osapoolte arvamusi, kuid sellel veebilehel olevad andmed ja teave ei kujuta endast investeerimisnõuandeid vastavalt meie lahtiütlusele. Kuigi järgime ranget toimetuslikku terviklikkust, võib see postitus sisaldada viiteid meie partnerite toodetele.

Kas teile meeldis artikkel?