Centre de date vii: De ce IA se îndreaptă către neuronii umani

În timp ce giganții tehnologiei continuă să construiască centre de date din ce în ce mai puternice pentru inteligența artificială, unii cercetători caută o arhitectură de calcul complet diferită. Start-up-ul australian Cortical Labs a introdus un sistem în care calculele sunt efectuate nu de cipuri de siliciu, ci de celule ale creierului uman cultivate în laborator. Acest experiment ar putea marca începutul erei calculatoarelor biologice, în care granița dintre biologie și tehnologie devine treptat neclară.

Computerele biologice ca o nouă abordare a calculatoarelor

Astfel de dezvoltări pot părea un experiment științific, dar interesul pentru acestea crește tocmai din cauza limitărilor arhitecturii de calcul tradiționale. Clusterele GPU moderne consumă sute de wați per cip și necesită centre de date masive, în timp ce sistemele neuronale biologice pot fi capabile să rezolve sarcini de învățare și adaptare cu un consum de energie semnificativ mai mic. Dacă aceste tehnologii continuă să se dezvolte, acest lucru ar putea reprezenta nu doar un alt start-up, ci o încercare de a regândi însăși principiile care stau la baza funcționării sistemelor de calcul.

Cum funcționează computerele biologice

Caracteristica cheie a acestor sisteme este capacitatea neuronilor de a învăța și de a se adapta. Spre deosebire de procesoarele clasice care execută strict instrucțiuni programate, rețelele neuronale vii își pot schimba comportamentul în funcție de semnalele primite. Experimentele cu aceste sisteme au arătat deja că culturile neuronale biologice sunt capabile de învățare de bază. De exemplu, în sistemul DishBrain, neuronii cultivați au învățat să interacționeze cu o simulare a jocului Pong, adaptându-și activitatea la ceea ce se întâmpla pe ecran - rezultatele acestui experiment au fost publicate în revista Neuron. În demonstrații ulterioare, cercetătorii au arătat, de asemenea, că culturile neuronale puteau răspunde la elemente ale jocului în Doom, formând modele simple de învățare și comportament adaptiv.

Loading...

Tweetul a fost șters de autor.

Dar noi am salvat totul 🙂.

În practică, acesta reprezintă un sistem hibrid în care biologia lucrează împreună cu electronica programabilă. Cipurile de siliciu asigură interfața și prelucrarea semnalului, în timp ce celulele neuronale efectuează o parte din munca de calcul folosind mecanismele lor de învățare. Această abordare ar putea conecta două lumi - inteligența artificială și neurobiologia - creând un nou tip de calcul care există în prezent undeva între un experiment de laborator și o viitoare platformă tehnologică.

De ce industria caută alternative la centrele de date tradiționale

În același timp, sarcina energetică este, de asemenea, în creștere. Centrele de date moderne consumă deja aproximativ 1%-1,5% din electricitatea mondială, iar răcirea lor necesită cantități semnificative de apă.

Loading...

Tweetul a fost șters de autor.

Dar noi am salvat totul 🙂.

Un singur GPU de înaltă performanță poate consuma între 400 W și 700 W, iar clusterele mari conțin mii de astfel de cipuri. Prin urmare, infrastructura inteligenței artificiale devine unul dintre cele mai consumatoare de energie segmente ale economiei digitale.

Acesta este motivul pentru care cercetătorii au început recent să caute arhitecturi de calcul alternative. Sistemele biologice ar putea fi mult mai eficiente. De exemplu, un singur modul CL1 de la Cortical Labs consumă aproximativ 30 W, cu un ordin de mărime mai puțin decât procesoarele grafice moderne. Deși aceste tehnologii se află încă într-un stadiu incipient, apariția lor arată că industria începe să caute soluții la criza energetică a calculatoarelor care însoțește creșterea rapidă a inteligenței artificiale.

Domenii în care ar putea fi aplicată informatica biologică

O altă aplicație importantă implică modelarea bolilor și dezvoltarea medicamentelor. Culturile neuronale pot fi obținute din celule umane și utilizate ca modele pentru studiul bolilor neurodegenerative precum Alzheimer sau Parkinson. În aceste sisteme, cercetătorii pot observa modul în care activitatea neuronală se modifică sub influența diferitelor substanțe și pot testa tratamente potențiale mai rapid și mai precis decât în modelele tradiționale de laborator.

În cele din urmă, astfel de sisteme pot juca un rol și în dezvoltarea viitoare a inteligenței artificiale. Rețelele neuronale vii posedă în mod natural capacitatea de a învăța și de a se adapta, ceea ce le transformă într-o platformă potențială pentru experimentarea de noi algoritmi de învățare. Spre deosebire de rețelele neuronale convenționale care necesită resurse de calcul enorme pentru formare, sistemele biologice pot demonstra un comportament adaptiv prin interacțiunile dintre celule. Din acest motiv, informatica biologică s-ar putea dovedi deosebit de promițătoare în domeniile în care învățarea, autoorganizarea și adaptarea la date noi sunt esențiale.

Noua tehnologie înseamnă noi reguli

Una dintre întrebările-cheie se referă la granița dintre materialul biologic și un sistem capabil să demonstreze semne de sensibilitate sau comportament complex. Culturile neuronale actuale sunt structuri relativ simple, formate din zeci sau sute de mii de celule, și nu posedă conștiință. Cu toate acestea, cercetătorii recunosc că, pe măsură ce tehnologia se dezvoltă, pot apărea noi provocări - de la standardele de biosecuritate la normele care reglementează utilizarea celulelor umane și limitările privind crearea unor sisteme neuronale mai complexe.

Acesta este motivul pentru care experții susțin din ce în ce mai mult că cadrul juridic și etic pentru viitoarea industrie a calculului biologic ar trebui discutat în prealabil. Dacă, în cele din urmă, astfel de tehnologii ies din laboratoare și devin parte a infrastructurii de calcul, ele vor necesita probabil o reglementare separată, la fel cum s-a întâmplat în cazul cercetării genetice și al inteligenței artificiale. Cu cât această discuție începe mai devreme, cu atât cresc șansele ca dezvoltarea acestui nou domeniu tehnologic să se desfășoare nu numai rapid, ci și responsabil.