Представлен первый биологический компьютер CL1, работающий на базе нейронов человека

Австралийский стартап Cortical Labs вывел на рынок устройство CL1, которое называют первым коммерческим биологическим компьютером. Вместо кремниевых транзисторов он использует сотни тысяч живых нейронов, выращенных из клеток человеческого мозга. Однако ключевой вопрос, который сейчас волнует научное сообщество, — сможет ли эта технология выйти за пределы лабораторных экспериментов и стать реальной альтернативой традиционным процессорам.

Как работает биологический компьютер и почему это меняет правила игры

Устройство размером с обувную коробку представляет собой гибрид «твердого кремния и мягкой ткани». Нейроны размещены на специальном чипе в питательном растворе, а встроенные системы жизнеобеспечения контролируют фильтрацию, циркуляцию жидкостей и температуру. Главное отличие CL1 от классических нейросетей в том, что код внедряется напрямую в живые клетки, а не имитирует их работу на абстрактном уровне. Это позволяет нейронам обучаться через прямое взаимодействие с чипом, потребляя при этом значительно меньше энергии, чем современные ИИ-ускорители.

От игры в Pong к моделированию болезней

Компания уже демонстрировала, что нейроны можно обучить игре в видеоигру Pong еще в 2022 году. Однако CL1 — это шаг вперед от развлекательного эксперимента к практическим задачам. По словам главного научного сотрудника Cortical Labs Бретта Кагана, устройство способно моделировать нейродегенеративные заболевания, тестировать лекарства и даже частично заменить опыты на животных. Такой подход открывает путь к созданию «биологического ИИ», где нейронные сети основаны не на математических моделях, а на реальной биологической ткани.

Облачный доступ к живым нейронам

Помимо продажи самого устройства, Cortical Labs анонсировала облачный сервис для удаленных вычислений на биологических чипах. Компания планирует устанавливать специальные стойки с CL1 в дата-центрах, предоставляя исследователям доступ к живым нейронным сетям через интернет. Это может снизить порог входа для университетов и фармацевтических лабораторий, которые не готовы приобретать оборудование, но заинтересованы в экспериментах.

Несмотря на громкие заявления, эксперты призывают к осторожности. Биолог Эрнст Вольветанг из Квинслендского университета отмечает, что пока эффективность обучения нейронов и их применимость к сложным задачам остаются под вопросом. Перевод биологического потенциала в практические алгоритмы — вызов, который потребует еще многих лет исследований.

Ранее разработки Cortical Labs в основном касались фундаментальной нейробиологии, а не инженерных решений. Демонстрация игры в Pong в 2022 году стала лишь доказательством концепции. Теперь же компания пытается коммерциализировать технологию, сталкиваясь с проблемами масштабирования и стабильности работы живых клеток вне организма. Если эти барьеры удастся преодолеть, биологические компьютеры могут занять нишу в задачах, где требуется высокая адаптивность и низкое энергопотребление, — например, в медицинской диагностике или робототехнике. Однако до замены кремниевых процессоров в массовом сегменте пока далеко: слишком велика разница в надежности и предсказуемости работы между живой тканью и твердотельной электроникой.