Artificiell intelligens har gjort stora framsteg de senaste åren, med system som ChatGPT som kan generera mänskligt liknande text. Men dessa AI-system är fortfarande beroende av traditionell kiselbaserad hårdvara som kräver enorma mängder energi. Nu utforskar forskare ett fascinerande alternativ - datorer byggda av levande biologiskt material.
Inom det växande forskningsfältet biocomputing används syntetisk biologi för att skapa datorarkitektur av levande celler. Ett intressant exempel är det schweiziska företaget FinalSpark, som nyligen lanserade sin "Neuroplatform" - en datorplattform driven av mänskliga hjärnorganoider.
Dessa så kallade organoider är små kluster av labodlade hjärnceller som fungerar som miniatyrorgan. FinalSpark har kopplat ihop dessa organoider med elektroder för att skapa en biologisk dator som forskare nu kan hyra över internet för 500 dollar i månaden.
"Såvitt jag vet är vi de enda i världen som erbjuder detta på en offentligt tillgänglig plattform", säger FinalSparks medgrundare Fred Jordan.
FinalSparks Neuroplatform använder processenheter med fyra sfäriska hjärnorganoider i varje. Varje organoid är bara 0,5 mm bred och är kopplad till åtta elektroder som elektriskt stimulerar neuronerna inuti. Elektroderna kopplar också organoiderna till vanliga datornätverk.
Neuronerna utsätts selektivt för signalsubstansen dopamin för att efterlikna hjärnans naturliga belöningssystem. Genom denna träning med dopamin och elektrisk stimulering ska organoidernas neuroner bilda nya kopplingar och banor, ungefär som en levande hjärna lär sig.
Målet är att dessa tränade organoider så småningom ska kunna efterlikna kiselbaserad AI och fungera som processorer liknande dagens CPU:er och GPU:er.
FinalSpark hoppas kunna utveckla ett mer miljövänligt alternativ för att driva AI-system. "Vårt huvudmål är artificiell intelligens som kräver 100 000 gånger mindre energi" jämfört med dagens AI, säger Jordan.
Andra forskare inom biocomputing ser också fördelar med levande datorer jämfört med kiselchips:
Det finns fortfarande stora hinder för att organoidbaserade datorer ska kunna konkurrera med kisel i stor skala:
Trots utmaningarna är Jordan övertygad om att mänskliga neuroner är det bästa valet för biocomputing: "Av alla celler man kan välja är mänskliga neuroner bäst på att lära sig."
Hjärnorganoider är inte det enda spåret inom biocomputing. Forskare utforskar även andra biologiska system för beräkningar:
Cellulär computing: Ángel Goñi-Moreno vid Spaniens nationella centrum för bioteknik studerar hur modifierade levande celler kan användas för att skapa system som efterliknar datorers minnesfunktioner och logiska grindar. Han ser potential för cellulära datorer inom till exempel bioremediering för att återställa skadade ekosystem.
Svampbaserade datorer: Andrew Adamatzky vid University of the West of England undersöker beräkningsmöjligheter hos svampar. Nätverk av svamptrådar uppvisar elektriska egenskaper som liknar neuroner. Hans team har redan tränat svampnätverk att hjälpa datorsystem utföra vissa matematiska funktioner.
Adamatzky menar att svampbaserad computing har flera fördelar jämfört med hjärnorganoider, som etisk enkelhet, lättare odling och bättre miljötålighet. Samtidigt erkänner han att hjärnorganoider potentiellt kan erbjuda mer avancerade funktioner på grund av deras komplexa neuronliknande strukturer.
Även om tekniken fortfarande är i sin linda ser många forskare stor potential i biocomputing. Fördelarna med energieffektivitet, flexibilitet och anpassningsförmåga gör det till ett intressant komplement eller alternativ till kiselbaserad elektronik för vissa tillämpningar.
Framsteg inom syntetisk biologi och en ökad förståelse för hur biologiska system kan utnyttjas för beräkningar kan bana väg för spännande utvecklingar de kommande åren. Samtidigt är det viktigt att noggrant överväga de etiska aspekterna av att använda levande vävnad, särskilt mänskliga celler, för datorändamål.
Oavsett hur utvecklingen går är det tydligt att gränsen mellan biologi och teknik blir alltmer suddig. Biocomputing representerar ett fascinerande exempel på hur naturens egen komplexitet kan utnyttjas för att driva fram nästa generation av datorer och AI-system.
För den som vill fördjupa sig mer i ämnet rekommenderas att läsa originalartikeln på Scientific American, som går in på fler detaljer kring tekniken och de olika forskningsprojekten.
Läs även: https://www.techhubben.se/blogs/myggfangare-test-2024-10-overraskande-resultat