Den australiensiska startupen Cortical Labs har meddelat planer på att bygga två datacenter med chip fyllda med neuroner. Anläggningarna i Melbourne och Singapore kommer att hysa företagets CL1 biologiska datorer, som har visat förmågan att spela videospel som Doom. Initiativet syftar till att skala upp molnbaserade hjärndatorberäkningstjänster samtidigt som energiförbrukningen minskas.
Cortical Labs, ett australiensiskt företag som utvecklar biologiska datorer, tar sin teknik framåt genom att bygga dedikerade datacenter. Dessa center kommer att inkludera chip fyllda med neuronala celler som är kopplade till mikroelektrodarrayer, vilket gör det möjligt för systemen att bearbeta data genom cellrespons. Företaget visade nyligen att dess CL1-enhet kunde lära sig att spela spelet Doom inom en vecka, byggande på tidigare demonstrationer med Pong. Det första datacentret, beläget i Melbourne, kommer att rymma cirka 120 CL1-enheter. En andra anläggning i Singapore, utvecklad i partnerskap med National University of Singapore, kommer att starta med 20 enheter och expandera till 1 000 i väntan på regulatoriskt godkännande. Denna expansion stöder Cortical Labs molntjänst för hjärndatabehandling och gör tekniken mer tillgänglig. Experter framhåller de potentiella fördelarna. Michael Barros från University of Essex noterade: ”Vad [Cortical Labs] gör är i princip att göra sin biokomputator tillgänglig i stor skala”, och tillade att de blir de första att uppnå detta. Reinhold Scherer, också vid Essex, förklarade: ”Man programmerar inte neuroner som vanliga datorer”, och betonade behovet av att utforska nya träningsmetoder. Energieffektivitet är en nyckelfördel, där varje CL1 kräver endast cirka 30 watt jämfört med tusentals för avancerade AI-chip. Paul Roach från Loughborough University föreslog att skalning till rumstora installationer kunde ge betydande energibesparingar, även om biologiska system kan behöva näringsämnen och mindre kylning. Utmaningar kvarstår, eftersom tekniken är i tidigt skede. Tjeerd olde Scheper från Oxford Brookes University varnade: ”Vi är fortfarande i början av denna utveckling.” Steve Furber från University of Manchester pekade på svårigheter att skala till komplexa uppgifter som stora språkmodeller och problem med minneslagring och omträning, med tanke på neuronernas ungefärliga livslängd på 30 dagar. Medan biologiska datorer skiljer sig från kiselbaserade och ännu inte kan utföra standardberäkningar representerar dessa datacenter ett steg mot bredare tillämpning inom forskning och databehandling.