Wenn Neuronen den Serverraum erobern: Singapur testet lebendes Computing

Das biologische Rechnen in Singapur hat den Sprung aus dem akademischen Bereich in die aktive Forschung geschafft. Die Initiative von DayOne, Cortical Labs und NUS Medicine führt zur Einweihung von Singapurs erstem biologischen Rechenzentrum.

Die Technologie besteht aus 20 CL1-Geräten, die von Cortical Labs entwickelt wurden. In jedem Gerät befinden sich menschliche Neuronen, die aus Stammzellen gewonnen wurden, sowie ein Siliziumbauelement. Die entwickelte Technologie wird als „Synthetic Biological Intelligence“ (SBI) bezeichnet.

Das CL1-Gerät lässt sich als Computer beschreiben, der lebende Neuronen als integralen Bestandteil des Rechenprozesses nutzt. Dabei liefert die Plattform den Neuronen Informationen über die virtuelle Umgebung, woraufhin diese elektrische Impulse erzeugen, die die Simulation beeinflussen.

Von „Pong“ zu einer neuen Art von KI

CL1 geht auf „DishBrain“ zurück, ein früheres Experiment von Cortical Labs, bei dem etwa 800.000 Neuronen von Menschen und Mäusen mit CMOS-Chips verbunden wurden. Das System erlangte internationale Bekanntheit, weil es lernen konnte, wie man Pong spielt.

Cortical Labs möchte nun einen neuen Weg einschlagen. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass biologisches Rechnen der künstlichen Intelligenz in Fällen helfen kann, in denen es aufgrund fehlender großer Datensätze schwierig wird, traditionelle Modelle anzuwenden.

Biologische neuronale Netzwerke können aus sehr wenigen Daten lernen und sich schnell anpassen, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern. Dies könnte unter anderem in Bereichen wie Forschung und Robotik hilfreich sein.

Wie biologisches Rechnen die Alltagstechnologie verändern könnte

Dieses Projekt ist für uns wichtig, da es die Annahme widerlegt, dass zukünftige KI größere Chips und größere Rechenzentren benötigt. Der biologische Computer könnte eines Tages den Energieverbrauch senken und zu ganz anderen Lernalgorithmen führen.

Natürlich ist es unwahrscheinlich, dass Ihre Smartphone-Apps mit lebenden Neuronen laufen werden. Doch solche Projekte könnten die Entwicklung der nächsten Generation von KI-Algorithmen, deren Anpassungsfähigkeit und den Energieverbrauch beeinflussen.

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