活体脑细胞做成16核芯片,用Python就能编程,9个机构开展实验36所大学排队

公司资讯 admin 发布时间:2024-09-06 浏览:0 次

来源:量子位

梦晨 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

首个“脑PU”来了!由“16核”类人脑器官(human brain organoids)组成。

这项研究来自瑞士生物计算创业公司FinalSpark,并且他们宣称:

这种生物处理器(bioprocessor)的功耗比传统数字处理器低100万倍。

这些类脑器官是“活的”,已经做到能在系统中存活100天。

基于生物处理器,他们还开发了类似云计算平台的Neuroplatform,已向九家机构提供远程访问权限,另外还有36家大学课题组提出访问申请。

目前他们给教育机构的定价是:每个用户每月500美元。

在FinalSpark发表的相关论文里,还特别cue了一嘴大模型:

训练一个GPT-3,大约需要10Gwh,大约是一个欧洲公民一年所耗能量的6000倍。

推理以LLaMa 65B为参考,每天仅用于文本生成就要消耗4500亿-6000亿焦耳的能量。

随着AI模型参数指数级增长,AI应用覆盖面也越来越广,能耗问题也越来越突出,靠GPU算力能持续下去吗?

事实上,大自然早已给出了最优雅的解决方案。

人脑约有860亿个活动的神经元,却仅消耗约20W的功率,相当于一块英伟达RTX4090显卡的4.4%。

换句话说,未来要想让大家实现“AI自由”,探索更节能计算范式非常重要,而且有紧迫性。

那么,这次的生物处理器新研究,带来哪些值得关注的成果?

“湿件”架构,用Python编程

这种生物计算的架构设想其实由来已久,被称为“湿件”(wetware):是硬件、软件和生物学的混合体。

Neuroplatform提供的主要创新,是通过四个多电极阵列 (MEA) 来容纳活体组织类器官,即脑组织的3D细胞团。

这些类脑器官含有成熟的神经元、星形胶质细胞等多种细胞类型,具备一定的自发放电和可塑性。

每个MEA拥有四个类器官,通过用于刺激和记录的八个电极连接。数据通过数字-模拟转换器(Intan RHS 32控制器)来回传输,采样频率为30kHz,分辨率为16位。

到Neuroplatform平台这一层,还集成了精密的微流控装置、紫外光刺激模块、实时影像监测等模块,以及提供友好的Python编程接口,成为一个完整的类脑计算实验平台。

然而,要实现使用活体生物处理器进行计算,不仅需要开发出相关系统,还需要精确地与神经元群建立电连接,并找到一套不同于机器学习反向传播的“生物学习算法”。

基于Neuroplatform,研究者们开展了一系列初步实验。

比如他们发现,高频电刺激能诱导活动中心(Center of activity)在类脑器官表面发生迁移。这表明外界输入能在一定程度上重塑内在的神经环路。

又比如,多巴胺等神经递质的“光释放”,能通过闭环反馈增强特定刺激下的放电反应。暗示类脑组织或许能通过类似“操作性条件反射“的机制习得新的输入-输出映射。

论文中展示了这一实验相关的Python代码,仅用13行就能搞定。

△time.sleep()亮了

Hinton、Friston两大牛都在搞

瑞士FinalSpark也不是唯一一家探索类脑组织生物计算的公司。

去年,Cortical Labs获得李嘉诚旗下维港投资领投的一轮融资,总共筹集1000万美元。

与FinalSpark目前专注于教育科研领域不同,Cortical Labs已经有了商业合作伙伴:VERSES AI,将利用生物计算系统开发新颖算法。

△Cortical Labs创始人兼CEO Hon Weng Chong

Cortical Labs背后支持者包括著名神经科学家Karl Friston,该系统根据他颇受争议的自由能原理(Free Energy Principle)设计。

Friston曾与AI教父Hinton在英国伦敦大学学院与共事,两人是多年好友,他曾透露是Hinton让他相信“大脑是一种贝叶斯机器”。

有意思的是,而Hinton的一个最新研究方向可朽计算(Mortal Computing)也是参考人脑工作方式。

但Hinton更多的是从理论角度思考这个问题,并未把实现途径限制在使用生物细胞。

你认为基于GPU的AI计算是可持续的么?生物计算最终能不能成为新的计算范式?欢迎在评论区聊聊。

论文地址:

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full

参考链接:

[1]https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-bioprocessor-uses-16-human-brain-organoids-for-a-million-times-less-power-consumption-than-a-digital-chip

[2]https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/04/19/billionaire-li-ka-shing-backs-biocomputing-startup-that-takes-on-ai-with-lab-grown-brain-cells

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