人間の脳細胞で駆動する最初のデータセンターを建設するスタートアップ

生物学とシリコンの融合

オーストラリアのスタートアップであるCortical Labsは、生きた人間の脳細胞で駆動するコンピューティングハードウェアを実行するように設計された最初のデータセンターを建設しています。同社は独自のニューロンで満たされたチップを収納する2つの施設を建設する予定であり、従来のデータセンターアーキテクチャから根本的に異なり、コンピューティングインフラストラクチャがどのようになるかの境界を押し広げています。

生物学的コンピューティングまたはオルガノイド知能として知られるこの技術は、半導体チップ上に人間のニューロンのネットワークを成長させることを含みます。これらの生物学的ニューラルネットワークは、従来のシリコンプロセッサとは基本的に異なる方法で情報を処理でき、エネルギー効率、適応性、および特定のタイプのパターン認識における利点を提供する可能性があります。

生物学的コンピューティングの仕組み

Cortical Labsのアプローチは、人間の幹細胞からニューロンに分化し、マルチ電極アレイで培養することから始まります。これらのアレイは、ニューロンへの入力を配信するためのインターフェースと、それらの出力を読み取る手段の両方を提供します。ニューロンが成長し、接続を形成すると、計算タスクを実行するように訓練できる生物学的ニューラルネットワークが作成されます。

同社は、2022年にニューロンチップがビデオゲームPongをプレイすることを学習できることを実証したときに、広く注目を集めました。これはかなり単純なタスクでしたが、生物学的ニューラルネットワークが情報を受け取り、処理でき、意味のある出力を生成できることを証明し、これはあらゆるコンピューティングシステムの基本要件です。

それ以来、Cortical Labsは技術をスケーリングし、その信頼性を改善するために取り組んでいます。データセンターの構築は、この方向への大きな一歩を表しており、実験室のデモンストレーションから、最終的に商用アプリケーションをサポートできるインフラストラクチャへと移行しています。

潜在的な利点

生物学的コンピューティングの支持者は、従来のシリコンチップと比較して、いくつかの潜在的な利点を指摘しています。

• エネルギー効率：生物学的ニューロンは、同等の計算を実行するトランジスタと比較して、極めて低い電力で動作します
• 適応性：ニューラルネットワークは、新しい入力に応答して自らを再構成し、再配線できます。これはハードウェアレベルの学習の形態です
• フォールトトレランス：生物学的システムは、個々のコンポーネントが失敗しても機能し続ける可能性があります
• 新規計算：ニューロンは、シリコンで複製することが難しい方法で情報を処理できる可能性があります

エネルギーの利点は、データセンターが世界的な電力の増加シェアを消費している時代に特に説得力があります。AIのトレーニングと推論のワークロードは、データセンター建設の爆発的増加を推進しており、計算のエネルギーコストを大幅に削減できる技術は、莫大な商用価値を持つでしょう。

重大な課題が残る

この技術はまだ開発の非常に初期段階にあり、生物学的コンピューティングが従来のアプローチと競争できるようになる前に、多くの課題を克服する必要があります。生きたニューロンは、特定の温度、栄養供給、廃棄物除去システムを含む、慎重に制御された環境が必要です。これらの条件をデータセンタースケールで維持することは、シリコンチップには存在しないエンジニアリングの複雑さをもたらします。

信頼性は別の懸念事項です。生物学的システムは本質的にばらつきがあり、数千のニューロンチップ全体で一貫した計算パフォーマンスを確保するには、生物学とエンジニアリングの両方の進歩が必要になります。ニューロン培養の寿命も、従来のデータセンターハードウェアから予想される継続的な動作の年と比較して制限されています。

倫理的な考慮事項もあります。コンピューティングシステムで人間のニューロンを使用することは、テクノロジー業界が以前に対処する必要がなかった質問を提起します。Cortical Labsで使用されるニューロンは幹細胞から派生しており、脳や意識に類似したものを構成していませんが、生物学的コンピューティングの倫理的フレームワークはまだ開発中です。

業界のコンテキスト

Cortical Labsは生物学的コンピューティングを探索している唯一の企業ではありませんが、商用展開のためのインフラストラクチャ構築の観点から最も進んでいるようです。米国、ヨーロッパ、およびアジアの学術研究グループもオルガノイドコンピューティングを調査しており、ここ数年で他のいくつかのスタートアップがこの分野に参入しています。

より広いコンピューティング業界は、これらの開発に関心を持って注視しています。Moore's Lawが減速し、AIのエネルギー需要が増加し続けるにつれて、代替コンピューティングパラダイムはこれまでのどの時点よりも多くの注目と投資を受けています。量子コンピューティング、ニューロモルフィックチップ、そして現在の生物学的コンピューティングはすべて、従来のシリコン技術の物理的限界に達しようとしている業界の将来への潜在的なパスを表しています。

商用化への道

Cortical Labsのデータセンター計画は、生物学的コンピューティングが比較的短い時間枠内で実験室の好奇心から実用的な技術へと移行できるというベットを表しています。同社は、施設がいつ運用可能になるのか、または最初にどのアプリケーションをサポートするのかについて、具体的なタイムラインを公開していません。しかし、専用のデータセンターを建設するという決定は、技術が実際の商用価値を提供できる成熟度に近づいていることに対する信頼を示唆しています。ほとんどのアプリケーションの従来のコンピューティングを置き換えるのはまだ遠い状態ですが。

この記事はNew Scientistの報告に基づいています。元の記事を読む。