প্রথম ডেটা সেন্টার যা মানব মস্তিষ্কের কোষ দ্বারা চালিত

জীববিজ্ঞান সিলিকনের সাথে মিলিত

একটি অস্ট্রেলীয় স্টার্টআপ Cortical Labs জীবন্ত মানব মস্তিষ্কের কোষ দ্বারা চালিত কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার চালানোর জন্য ডিজাইন করা প্রথম ডেটা সেন্টার তৈরি করছে। কোম্পানি দুটি সুবিধা নির্মাণের পরিকল্পনা করছে যা এর মালিকানাধীন নিউরন-ভরা চিপ রাখবে, যা প্রচলিত ডেটা সেন্টার স্থাপত্য থেকে একটি আমূল প্রস্থান চিহ্নিত করে এবং কম্পিউটিং অবকাঠামো কী দেখতে পারে তার সীমানা ঠেলে দেয়।

জৈব কম্পিউটিং বা organoid বুদ্ধিমত্তা নামে পরিচিত এই প্রযুক্তি, semiconductor চিপে মানব নিউরনের নেটওয়ার্ক বৃদ্ধি করা জড়িত। এই জৈব neural নেটওয়ার্কগুলি তথ্য এমনভাবে প্রক্রিয়া করতে পারে যা traditional silicon প্রসেসর থেকে মৌলিকভাবে আলাদা, সম্ভবত energy দক্ষতা, অভিযোজনযোগ্যতা এবং নির্দিষ্ট ধরনের pattern স্বীকৃতিতে সুবিধা প্রদান করে।

জৈব কম্পিউটিং কীভাবে কাজ করে

Cortical Labs এর পদ্ধতি মানব stem কোষ দিয়ে শুরু হয় যা নিউরনে পার্থক্য করা হয় এবং multi-electrode arrays এ চাষ করা হয়। এই arrays উভয় নিউরনে inputs সরবরাহ এবং তাদের outputs পড়ার মাধ্যম প্রদান করে। নিউরনগুলি বৃদ্ধি পায় এবং সংযোগ তৈরি করার সাথে সাথে, তারা একটি জৈব neural নেটওয়ার্ক তৈরি করে যা computational কাজ সম্পাদন করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়।

কোম্পানি প্রথম 2022 সালে ব্যাপক মনোযোগ আকর্ষণ করেছিল যখন এটি প্রদর্শন করেছিল যে এর নিউরন চিপগুলি ভিডিও গেম Pong খেলতে শিখতে পারে। যদিও এটি একটি অপেক্ষাকৃত সাধারণ কাজ ছিল, এটি প্রমাণ করেছিল যে জৈব neural নেটওয়ার্কগুলি তথ্য গ্রহণ করতে, প্রক্রিয়া করতে এবং অর্থপূর্ণ আউটপুট উৎপাদন করতে পারে, যা কোনও computing সিস্টেমের জন্য প্রাথমিক প্রয়োজনীয়তা।

তখন থেকে, Cortical Labs প্রযুক্তি স্কেল করতে এবং এর নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে কাজ করছে। ডেটা সেন্টার তৈরি এই দিকে একটি প্রধান পদক্ষেপ প্রতিনিধিত্ব করে, laboratory প্রদর্শন থেকে অবকাঠামো যা শেষ পর্যন্ত commercial প্রয়োগ সমর্থন করতে পারে।

সম্ভাব্য সুবিধা

জৈব কম্পিউটিং প্রবক্তারা conventional silicon চিপের তুলনায় বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য সুবিধা নির্দেশ করেন:

• Energy দক্ষতা: জৈব neurons transistor তুলনায় অত্যন্ত কম power এ কাজ করে যা সমতুল্য computations করে
• অভিযোজনযোগ্যতা: neural নেটওয়ার্কগুলি নতুন inputs এর প্রতিক্রিয়ায় নিজেদের পুনর্সংগঠিত এবং পুনরায় তার করতে পারে, hardware-level learning এর একটি ফর্ম
• Fault সহনশীলতা: জৈব সিস্টেমগুলি এমনকি যখন পৃথক components ব্যর্থ হয় তখনও কাজ করতে পারে
• উপন্যাস computation: neurons সম্ভবত information প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হতে পারে এমন উপায়ে যা silicon এ প্রতিলিপি করা কঠিন

Energy সুবিধা বিশেষভাবে compelling একটি যুগে যখন data centers বৈশ্বিক বিদ্যুৎ এর একটি ক্রমবর্ধমান অংশ ব্যবহার করছে। AI training এবং inference workloads ডেটা সেন্টার নির্মাণে একটি বিস্ফোরণ চালিত করেছে, এবং কোনও প্রযুক্তি যা computation এর energy খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে তা বিশাল commercial মূল্য হবে।

উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ অবশিষ্ট

প্রযুক্তিটি এখনও উন্নয়নের অত্যন্ত প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, এবং জৈব কম্পিউটিং conventional পদ্ধতির সাথে প্রতিযোগিতা করতে পারার আগে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ অবশ্যই অতিক্রম করতে হবে। জীবন্ত neurons সাবধানে নিয়ন্ত্রিত পরিবেশের প্রয়োজন, যার মধ্যে রয়েছে নির্দিষ্ট temperatures, nutrient সরবরাহ এবং waste অপসারণ সিস্টেম। এই conditions ডেটা সেন্টার স্কেলে বজায় রাখা engineering জটিলতা প্রবর্তন করে যা silicon চিপের সাথে বিদ্যমান নেই।

নির্ভরযোগ্যতা আরেকটি উদ্বেগ। জৈব সিস্টেমগুলি অন্তর্নিহিতভাবে পরিবর্তনশীল, এবং হাজার হাজার neuron চিপ জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ computational performance নিশ্চিত করতে biology এবং engineering উভয়ে অগ্রগতি প্রয়োজন হবে। Neuron cultures এর lifespan conventional ডেটা সেন্টার হার্ডওয়্যারের থেকে প্রত্যাশিত continuous operation এর বছরের তুলনায়ও সীমিত।

নৈতিক বিবেচনাও রয়েছে। Computing সিস্টেমে মানব neurons ব্যবহার এমন প্রশ্ন উত্থাপন করে যা প্রযুক্তি শিল্পকে পূর্বে মোকাবেলা করতে হয়নি। যদিও Cortical Labs দ্বারা ব্যবহৃত neurons stem কোষ থেকে উদ্ভূত এবং brain বা consciousness এর কিছুর প্রতিনিধিত্ব করে না, জৈব কম্পিউটিং এর জন্য ethical frameworks এখনও বিকশিত হচ্ছে।

শিল্প প্রসঙ্গ

Cortical Labs জৈব কম্পিউটিং অন্বেষণ করছে এমন একমাত্র কোম্পানি নয়, তবে এটি commercial deployment এর জন্য অবকাঠামো তৈরির পরিপ্রেক্ষিতে সবচেয়ে দূরে এগিয়ে আছে মনে হয়। Academic গবেষণা গোষ্ঠী United States, Europe এবং Asia এও organoid কম্পিউটিং অনুসন্ধান করছে, এবং গত কয়েক বছরে অন্যান্য স্টার্টআপগুলি space এ প্রবেশ করেছে।

বৃহত্তর computing শিল্প এই উন্নয়নগুলি আগ্রহের সাথে দেখছে। Moore's Law স্থির হওয়ার সাথে সাথে এবং AI এর energy চাহিদা বৃদ্ধি পাচ্ছে, alternative কম্পিউটিং paradigm গুলি যেকোনো পূর্ববর্তী সময়ের চেয়ে আরও বেশি মনোযোগ এবং investment পাচ্ছে। Quantum কম্পিউটিং, neuromorphic চিপ এবং এখন জৈব কম্পিউটিং সবই একটি শিল্পের জন্য সম্ভাব্য পথ প্রতিনিধিত্ব করে যা conventional silicon প্রযুক্তির physical সীমা এর বিরুদ্ধে চলছে।

Commercialization এর দিকে

Cortical Labs এর data center পরিকল্পনা একটি বাজি যে জৈব কম্পিউটিং relatively সংক্ষিপ্ত সময়সীমার মধ্যে laboratory curiosity থেকে practical প্রযুক্তিতে যেতে পারে। কোম্পানি নির্দিষ্ট timelines প্রকাশ করেনি যখন সুবিধাগুলি operational হবে বা তারা প্রাথমিকভাবে কোন প্রয়োগ সমর্থন করবে। তবে dedicated ডেটা সেন্টার তৈরি করার সিদ্ধান্ত আস্থা পরামর্শ দেয় যে প্রযুক্তি পরিপক্বতার একটি স্তরের কাছাকাছি যেখানে এটি real commercial মূল্য সরবরাহ করতে পারে, এমনকি যদি এটি সংখ্যাগরিষ্ঠ প্রয়োগের জন্য conventional কম্পিউটিং প্রতিস্থাপন থেকে অনেক দূরে থাকে।

এই নিবন্ধটি New Scientist দ্বারা রিপোর্টিং এর উপর ভিত্তি করে। মূল নিবন্ধ পড়ুন।