الحوسبة البيولوجية تنتقل من المختبر إلى مركز البيانات
تقوم شركة ناشئة بإنشاء ما تؤكد أنها ستكون أول مركز بيانات في العالم يعمل بخلايا الدماغ البشرية، مما يشكل المحاولة الأكثر طموحاً حتى الآن لتحويل الحوسبة البيولوجية من فضول بحثي إلى تقنية عملية. تخطط الشركة لاستخدام الأورغانويدات، وهي مجموعات من الخلايا العصبية البشرية المزروعة في المختبر، كوحدات معالجة أساسية في منشأة مصممة للتعامل مع أعباء العمل الحسابية الحقيقية.
يستفيد هذا الأسلوب من ميزة جوهرية تتمتع بها الشبكات العصبية البيولوجية على رقاقات السيليكون: كفاءة الطاقة. يؤدي الدماغ البشري ما يقرب من 10 كوينتيليون عملية في الثانية بينما يستهلك فقط حوالي 20 واط من الطاقة، أقل من لمبة كهربائية عادية. تستهلك مراكز البيانات الحديثة ميجاوات من الكهرباء وتتطلب أنظمة تبريد معقدة تضيف تكاليف طاقة إضافية.
كيف تعمل الحوسبة بخلايا الدماغ
تُبنى التكنولوجيا على عقد من التقدم في البحث عن الأورغانويدات. تعلم العلماء كيفية نمو مجموعات من الخلايا العصبية البشرية في أطباق المختبر، حيث تنظم الخلايا نفسها ذاتياً في هياكل ثلاثية الأبعاد تظهر نشاطاً كهربائياً يشبه وظائف الدماغ. تشكل الأورغانويدات اتصالات متشابكة، وتعالج الإشارات، وتظهر سلوكاً تعليمياً بدائياً.
في سياق الحوسبة البيولوجية، تتم واجهة الأورغانويدات مع الأنظمة الإلكترونية من خلال صفائف من الأقطاب الدقيقة التي تحفز الخلايا العصبية وتقرأ استجاباتها الكهربائية. يتم ترميز البيانات المدخلة كأنماط من التحفيز الكهربائي، تعالج الأورغانويدات هذه الإشارات من خلال شبكتها العصبية، ويتم قراءة المخرجات مرة أخرى من خلال صفيف الأقطاب.
أظهرت العروض السابقة أن الأورغانويدات يمكنها تعلم لعب ألعاب فيديو بسيطة والتعرف على الأنماط وتنفيذ مهام تصنيف أساسية. تهدف الشركة الناشئة إلى زيادة الحجم بنشر آلاف الأورغانويدات بالتوازي، تتعامل كل منها مع جزء من عبء العمل، مع إدارة الإلكترونيات التقليدية للتنسيق وتوجيه البيانات بين وحدات المعالجة البيولوجية.
معادلة الطاقة
البيع الأساسي هو استهلاك الطاقة. مع انفجار أعباء العمل AI، أصبح الطلب على طاقة مراكز البيانات عنق الزجاجة الحرج. يتوقع الوكالة الدولية للطاقة أن تستهلك مراكز البيانات أكثر من 1000 تيراواط ساعة سنوياً بحلول عام 2030، تقريباً ما يعادل استهلاك الكهرباء في اليابان بأكملها.
يذهب الكثير من هذه الطاقة إلى التبريد بدلاً من الحسابات. تولد معالجات السيليكون حرارة نفايات هائلة يجب إزالتها بشكل مستمر. تعمل الشبكات العصبية البيولوجية بدرجة حرارة الجسم وتولد حرارة نفايات ضئيلة، مما قد يلغي البنية التحتية للتبريد التي تستهلك الكثير من الطاقة.
تقدر الشركة الناشئة أن مركز البيانات الحيوي يمكنه تنفيذ أعباء عمل معينة بتكلفة طاقة تقل عن ألف مرة عن الأنظمة التقليدية. حتى إذا كان الرقم الفعلي أقل إثارة، فإن الادخار يمكن أن يكون تحويلياً لصناعة تعاني من قيود الطاقة.
التحديات التقنية
رغم الرؤية الجذابة، تبقى عقبات كبيرة. طول عمر الأورغانويدات مصدر قلق واحد: بينما يمكن للخلايا العصبية أن تبقى على قيد الحياة لأشهر في ظروف المختبر، فإن الحفاظ على آلاف الأورغانويدات في بيئة مركز البيانات يتطلب أنظمة دعم حياة متطورة تشمل توصيل المغذيات وإزالة النفايات والتحكم في البيئة.
الموثوقية هي تحدٍ آخر. تنتج رقاقات السيليكون مخرجات حتمية، بينما تظهر الشبكات العصبية البيولوجية تبايناً وضوضاء. يتطلب الهندسة حول هذا التكرار والتصحيح والمنهجيات البرمجية الجديدة لا تزال في المراحل الأولى من التطوير.
السرعة هي أيضاً قيد. تعمل الخلايا العصبية البيولوجية بمئات الهيرتز، مقارنة بمليارات للترانزستورات السيليكونية. يعوض الحوسبة البيولوجية هذا من خلال التوازي الضخم، بطريقة مشابهة لكيفية تحقيق الدماغ بـ 86 مليار خلية عصبية أداءً رائعاً رغم كون كل منها بطيء حسب المعايير الإلكترونية. بقايا حجم هذا التوازي في نظام مُهندس.
الاعتبارات الأخلاقية
يثير استخدام خلايا الدماغ البشرية في الحوسبة أسئلة أخلاقية ستزداد مع نضوج التكنولوجيا. الأورغانويدات الحالية تفتقر إلى أي شيء يشبه الوعي، لكن الحد الأخلاقي غير محدد بوضوح. مع نمو الأورغانويدات وأصبحت أكثر تعقيداً، تصبح أسئلة حول وضعها الأخلاقي أصعب في التجنب.
ناشد خبراء الأخلاقيات الحيوية بأطر حكم استباقية تحدد إرشادات واضحة لتسويق الأورغانويدات. يثير توفير الخلايا، عادة من الخلايا الجلدية المتبرع بها المبرمجة مجدداً في خلايا جذعية ثم تمايزها إلى خلايا عصبية، أسئلة حول الموافقة والملكية الفكرية.
الأطر التنظيمية للحوسبة البيولوجية غير موجودة بشكل أساسي. تقول الشركة الناشئة أنها تتعامل مع مجالس الأخلاقيات والمنظمين بشكل استباقي. من المتوقع وجود منشأة الإثبات المفهومي في غضون 18 شهراً، وتستهدف في البداية أعباء عمل AI حيث تكون مزايا الطاقة الأكثر وضوحاً، بما في ذلك التعرف على الأنماط والكشف عن الانحرافات.
تستند هذه المقالة إلى تقارير New Scientist. اقرأ المقالة الأصلية.
