Швейцарский стартап создал онлайн‑платформу для удалённого доступа к 16-органоидному биопроцессору

По словам компании FinalSpark, эти биопроцессоры потребляют в миллион раз меньше энергии, чем традиционные цифровые процессоры. Например, для обучения одной языковой модели LLM вроде GPT-3 требуется около 10 ГВт·ч энергии, что в 6 тысяч раз больше, чем потребляет за год в своей повседневной жизни средний житель Европы. Использование биопроцессоров позволит снизить затраты энергии применительно к ИИ‑моделям и уменьшить негативное воздействие вычислений на окружающую среду. Однако у биопроцессоров другая проблема. Кремниевые чипы могут служить годами, срок службы нейронального живого чипа составляет 100 дней.

Архитектура нейроплатформы основана на концепции Wetware. Эта концепция объединяет аппаратное и программное обеспечение с биологическими компонентами. В основе разработки лежат четыре многоэлектродные матрицы (МЭА), где размещены живые ткани (органоиды), представляющие собой трёхмерную клеточную массу тканей головного мозга.

В свою очередь, каждая матрица содержит четыре органоида, соединённых с восемью электродами для стимуляции и записи сигналов. Данные передаются через аналогово‑цифровые преобразователи Intan RHS 32 с частотой 30 кГц. Для поддержания жизнедеятельности органоидов используется микрофлюидная система и камеры наблюдения. Специальное программное обеспечение даёт возможность учёным вводить данные и считывать ответы биопроцессора.

Удалённый доступ к нейроплатформе уже предоставлен 9 научным учреждениям для исследований в области биовычислений и ещё 30 университетов заинтересованы в работе с этой технологией. Для образовательных целей подписка на платформу стоит $500 за пользователя.