Singapūre atidarytas smegenų ląstelių duomenų centras

Įsivaizduokite serverį, kuris geria cukrų. Tai ne metafora, o tiesiogine prasme cukrus. Ramiame Singapūro nacionalinio universiteto korpuse inžinieriai ir biotechnologai apvertė įprastų duomenų centrų logiką: karšto silicio eiles pakeitė Petri lėkštelės ir gyvas nervinis audinys.

Projektas įgyvendintas bendradarbiaujant Singapūro operatoriui „DayOne“ ir Australijos biotechnologijų startuoliui „Cortical Labs“, o duris jis atvėrė 2026 m. liepos 17 d. Viduje veikia 20 biologinių skaičiavimo įrenginių, vadinamų CL1: tai hibridiniai įrenginiai, kuriuose iš perprogramuotų kraujo ląstelių išauginti neuronai sujungiami su elektrodais nusėtais silicio lustais. Rezultatas skamba kaip mokslinė fantastika, tačiau veikia kaip specializuotas procesorius.

Technikai kultūras prižiūri kas tris dienas. Jie ląsteles maitina cukraus, mikrobiologinių maistinių medžiagų ir pH buferių mišiniu, o mažas maišymo įrenginys ir kontroliuojamas deguonies, azoto bei anglies dioksido tiekimas palaiko tinklą gyvą. Tai nėra pasyvūs mėginiai, laikomi lentynoje. Kiekviename CL1 yra mažiausiai 200 000 laboratorijoje išaugintų neuronų, kurie elektriniais signalais bendrauja su po jais esančiu lustu. Šiuos neuroninius modelius interpretuoja programinė įranga ir paverčia tinkamais apdorojimo signalais.

Tad kodėl verta kurti smegenų ląstelėmis varomą duomenų centrą? „Cortical Labs“ įkūrėjas Chang Han Wongas kalba tiesiai: biologinės sistemos ypač stiprios tada, kai duomenų mažai, o aplinka nenuspėjama. Jis teigia, kad šie gyvieji procesoriai puikiai mokosi iš ribotų, netvarkingų įvesčių, o tai yra kraštinis atvejis, su kuriuo silicio pagrindu veikiantys serveriai susidoroja sunkiai. „Biologiniai duomenų centrai geriau tinka programoms, kuriose duomenų rinkiniai maži, o sąlygos labai nenuspėjamos“, sakė jis. „Vien įprastais serveriais tiesiog neįmanoma apmokyti humanoidinių robotų kiekvienam realaus pasaulio pokyčiui.“

Yra ir praktinių pritaikymų. Wongas kaip perspektyvią sritį mini kibernetinio saugumo anomalijų aptikimą, nes neuronų kultūros gali pastebėti subtilius neatitikimus nereikalaudamos milžiniškų pažymėtų pavyzdžių kiekių. Tačiau jis taip pat aiškiai įvardija ribas: įprastas silicis išlieka nepralenkiamas atliekant greitą, tikslų ir pakartojamą aritmetinį apdorojimą, kuris reikalingas didiesiems kalbos modeliams ir kitiems didelio masto DI krūviams.

Kiekvienas CL1 kartu su gyvybės palaikymo sistemomis suvartoja apie 30 vatų, tai mažiau energijos nei paprastas kišeninis skaičiuotuvas. Palyginkime su šiuolaikiniais DI spartintuvais: vienas NVIDIA H100 SXM gali naudoti iki 700 vatų, o tipinis serveris su aštuoniais tokiais grafikos procesoriais suvartoja maždaug 10 200 vatų. Energijos skaičiai kalba patys už save, ir tai yra pagrindinis biologinės kompiuterijos pranašumas.

Kaina atspindi šį kompromisą. Prieiga prie vieno CL1 komerciniams ir akademiniams klientams kainuoja apie 2 200 JAV dolerių per mėnesį, maždaug perpus mažiau nei aukščiausios klasės DI lusto nuoma didžiosiose debesijos platformose. Dėl to biologinis skaičiavimas tampa patraukliu, nors ir specializuotu, pasirinkimu komandoms, ieškančioms energiją taupančio išvedimo arba vykdančioms eksperimentinius įkūnyto intelekto tyrimus.

Už ekonomikos ribų lieka sudėtingi klausimai: bioetika, ilgalaikis patikimumas, reguliacinė priežiūra ir tai, kaip plėsti gyvą sistemą neprarandant savybių, dėl kurių ji naudinga. Singapūre įrengta sistema sąmoningai yra nedidelė, tai veikiau bandymų platforma, o ne grafikos procesorių fermų pakaitalas. Vis dėlto vaizdas, kai neuronų sankaupa sprendžia problemas gurkšnodama cukraus ir maistinių medžiagų tirpalą, primena, kad kompiuterija nebūtinai turi atrodyti taip, kaip atrodė iki šiol.

Kas bus toliau: daugiau hibridinių centrų ar tyli niša, kuri išmokys mus naujai mąstyti apie intelektą? Kad ir kaip būtų, pats vaizdinys įtaigus: skaičiavimas, kuris gyvena, kvėpuoja ir mokosi taip, kaip dabartinės mūsų mašinos niekada negalėjo.