Гендиректор Cortical Labs Хон Вен Чонг /Cortical Labs/corticallabs.com
Категория
Инновации
Дата

В Австралии подрастает будущий конкурент OpenAI и Nvidia. Как футуристическая идея Cortical Labs создать «живой» компьютерный чип может изменить мир технологий

5 хв читання

Гендиректор Cortical Labs Хон Вен Чонг Фото Cortical Labs/corticallabs.com

Молодой стартап Cortical Labs во главе с Хон Вен Чонгом создал живой компьютерный чип (DishBrain), который питается клетками человеческого мозга и научился играть в «Понг». Следующая цель – использовать разработку для создания биологических компьютеров, создав конкуренцию не только ИИ, но и гиганту рынка микросхем – американской компании Nvidia.

Amazon інвестує мільярди доларів у ШІ, роботів та машинне навчання. Якими принципами й правилами керується компанія?

Дізнайтеся вже 22 листопада на Forbes Tech 2024. Купуйте квиток за посиланням!

Хон Вен Чонг – гендиректор австралийского стартапа Cortical Labs, разрабатывающий новый тип искусственного интеллекта, который сочетает выращенные в лаборатории клетки человеческого мозга с компьютерными чипами. Разработчики уже научили клетки мозга человека на компьютерном чипе играть в классическую игру «Понг». Теперь новую технологию они хотят превратить в биологические компьютеры, которые могут не только превзойти возможности ИИ, но и помогут развиваться другим компаниям.

По словам Чонга, их разработка может решить главные проблемы дата-центров или провайдеров облачного сервиса – энергия, необходимая для оборудования и системы охлаждения. «Наша технология почти не потребляет энергию и выделяет очень мало тепла», – пояснил Чонг. Кроме того, стартап разрабатывает биологические компьютеры, которые, по словам Чонга, потенциально могут быть умнее и эффективнее сегодняшнего ИИ.

35-летний бывший врач коммерциализирует инновацию, надеясь, что однажды она найдет различные полезные применения: от тестирования нового лекарства против болезней мозга до снижения счетов за свет для тех, кто тренирует ИИ-системы.

«Cortical Labs хочет стать как Nvidia, то есть подпитывать креативность других пользователей, – сказал Чонг в видеоинтервью. – За пять лет мы хотим видеть пять-десять успешных компаний или стартапов, ведущих собственный бизнес с помощью нашей технологии».

В апреле стартап привлек $10 млн от венчурной фирмы самого богатого гонконжца Ли Кашина Horizons Ventures, одного из крупнейших фондов венчурного капитала Австралии Blackbird Ventures, венчурного подразделения ЦРУ In-Q-Tel и других.

С этим капиталом компания планирует начать получать выручку до конца года, когда начнутся продажи ее биологических компьютеров. Компания уже заключила соглашение с кембридской Bit Bio и предоставляет клетки человеческого мозга для экспериментов. К концу 2024 года Cortical Labs начнет предоставлять облачные услуги с кластерами из 120 биологических компьютеров. Чонг рассказал, что стартап ведет переговоры с несколькими американскими облачными провайдерами, заинтересованными в его услугах.

Предыдущие биоинженерные разработки

Эта задача не из легких, ведь за последние 20 лет Чонг не первый ученый, пытающийся соединить живые клетки и кремний. В 2004-м биомедицинские инженеры из Университета Флориды сообщили, что научили клетки мозга крысы, расположенные вокруг электродов, контролировать симулятор полетов на самолете F-22. Но никому еще не удалось успешно создать биологический компьютер, который мог бы конкурировать с обычным.

Cortical Labs уже продвинулась дальше, чем большинство других компаний, в коммерциализации биологических компьютеров.

Редкое исключение – калифорнийская компания Koniku, объединяющая живые клетки с компьютерными чипами, чтобы создать сенсоры для обнаружения взрывчатых веществ и наркотиков. Она стала партнером Airbus, чтобы ее устройства способствовали безопасности авиации.

Не все удивлены таким открытием. Исследовательница лаборатории молекулярной биологии в Кембридже Мэделин Ланкастер отметила, что обычный калькулятор мог играть в «Понг» еще несколько десятков лет назад.

«Похоже, что нейроны (информационные курьеры внутри мозга человека) в пробирке застряли и не показывают значительного прогресса в вычислительной способности за последние 20 лет, – отметила она. – Как именно Cortical Labs планирует сдвинуться с этой мертвой точки и обеспечить необходимую для компьютеров вычислительную мощность, пока не ясно».

Кроме технических, есть и этические препятствия. Станут ли выращенные в лаборатории клетки сознательными? Смогут ли они испытывать боль и удовольствие? В Cortical Labs сообщили, что мозговые клетки «чувствительны», что означает «реакцию на сенсорные раздражители».

Чонг говорит, что стартап работает со специалистами по биологической этике и что они продолжат дискуссию с обществом об этических вопросах.

Особенности работы биологического компьютера

Чонг шутит, что биологический компьютер Cortical Labs – это тело в коробке. Клетки мозга человека создают в лаборатории из стволовых клеток крови или кожи человека. Затем их интегрируют в микрочип и размещают в большой аксессуар типа большой коробки для обуви.

В этом девайсе существует система поддержания жизни клеток, которая дает им питательные вещества и воздух, а также выводит продукты жизнедеятельности. Клетки мозга фактически играют роль центрального процессора в обычном компьютере.

Чтобы научить клетки играть в «Понг», Cortical Labs подключила гибридный чип к компьютеру с игрой. Он посылает электрические сигналы, таким образом показывая, где находится мяч и на каком расстоянии от ракетки. Клетки сами принимают решение, как двигаться, и они научились улучшать свою игру с помощью фидбэка от электросигналов.

Применение биологического компьютера

Чонг считает, что биологический компьютер Cortical Labs может помочь тестировать эффективность и побочные действия лекарств против неврологических расстройств, таких как деменция и эпилепсия. Это можно сделать посредством демонстрации работы мозговых клеток в программах типа «Понг». Разработчик надеется на сотрудничество с фармкомпаниями Biogen и Eli Lilly, чтобы заменить животных человеческими клетками в тестировании лекарств.

Биологические компьютеры также могли бы помочь в более приземленной проблеме: высокой цене на электроэнергию. Это особенно актуально для тренировки ИИ, требующего большого количества электричества для обработки потоков данных. Процесс охлаждения суперкомпьютеров тоже съедает немало.

На тренировку GPT-3 идет 1,287 ГВтч электричества, по данным исследовательской работы 2021 года. Это столько же, сколько потребили около 120 домов в США в 2021 году. А вот человеческому мозгу нужно примерно 20 Вт, столько же потребляет LED-лампочка.

По словам Чонга, их инновация может помочь облачным платформам для ИИ снизить «потребление энергии в миллиарды раз, до 6–8 Вт».

«Надеемся, что благодаря технологии энергия больше не будет камнем преткновения. Она еще и экологична, ведь мы кормим клетки мозга не электричеством, а глюкозой», – объясняет Чонг.

«Глупых идей не бывает»

В 2019 году Чонг, вдохновившись исследовательской работой Google DeepMind, основал Cortical Labs с ИИ-исследователем Энди Китченом. Футуристическая идея стартапа создать ИИ-систему с помощью клеток человеческого мозга помогла привлечь $673 000 инвестиций от Blackbird Ventures, а затем и $895 000 от других инвесторов.

Во время ИИ-лихорадки Чонг активно пытается запустить производство биологических компьютеров. По его словам, к нему обращаются разные компании, чтобы узнать, что еще могут делать клетки мозга. Один из запросов был слегка «смешным», рассказал гендиректор Cortical Labs: могут ли клетки научиться торговать биткоинами. Впрочем, Чонг не исключает даже такую, на первый взгляд, сумасшедшую идею. Он предложил компании создать программный код, чтобы автор идеи мог скармливать клеткам цены на биткоин и экспериментировать.

«Если сработает – здорово. Это ваша технология и интеллектуальная собственность. Идите и зарабатывайте на этом деньги, – говорит Чонг. – Не стоит отвергать идею только потому, что она кажется глупой, ведь никогда не знаешь, куда она может тебя привести».

Материалы по теме

Вы нашли ошибку или неточность?

Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.

Предыдущий слайд
Следующий слайд