全球首台生物计算机开放服务：16个人脑类器官，能耗节省百万倍

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使用人类脑细胞，活的。

科幻小说《三体》中，为了支撑科技的发展，人类提出了几种下一代计算机的方案，其中除了传统的冯诺依曼架构，还包括量子计算机和生物计算机。其中量子计算的概念现在已有大量研究，生物计算的研究却少有报道。

近日，一家瑞士初创公司 FinalSpark 发布了全球首款生物处理器。据介绍，它们都是由人脑类器官的生物神经元驱动的，而且已开放了远程访问。

FinalSpark 提出的 Neuroplatform 据称是世界上第一个提供体外生物神经元访问的在线平台，此类生物处理器据称「比传统数字处理器的功耗低一百万倍」。

由于摩尔定律的终结，芯片厂商正在依靠增大功率保持性能提升的节奏，强性能附加低功耗的特点可能会是生物处理器的潜在优势。

FinalSpark 表示，其 Neuroplatform 能够学习和处理信息，并且由于其低功耗，可以减少计算对环境的影响。

最近，科技领域业内都在追赶生成式 AI，随之而来的芯片短缺也在逐渐成为挑战。更进一步，科学家们甚至还在担心大模型的能耗问题。今年 2 月有报道称，OpenAI 联合创始人山姆・奥特曼正在寻求大量资金打造完整的芯片产业链，为此甚至与电力供应商进行了讨论。

有论文得出结论，训练一个像 GPT-3 这样的大型语言模型（LLM）大约需要 10GWh—— 大约是欧洲公民平均一年使用的能源的 6000 倍。

随着生物处理器的成功部署，这样的能源消耗可能会大幅减少。

免费远程访问，可用 Python 库操作

在最近发表在《Frontiers in Artificial Intelligence》的论文中，FinalSpark 介绍了他们所开发的一个硬件和软件系统，它允许在较大规模上进行电生理实验。

论文链接：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full

Neuroplatform 使研究人员能够对神经类器官进行实验，其寿命甚至超过 100 天。为此，科研人员简化了实验过程，可以快速产生新的类器官，全天候监测动作电位，并提供电刺激。除此之外，还设计了一个微流体系统，允许完全自动化的培养基流动和更换，从而减少在孵育器中通过物理干预造成的干扰，以确保稳定的环境条件。

在过去三年中，Neuroplatform 构建了超过 1000 个大脑类器官，收集了超过 18TB 的数据。为了方便人们使用，FinalSpark 开发了一个专门的 API，可以直接通过 Python 库或使用交互式计算（如 Jupyter Notebooks）进行远程研究。

除了电生理操作外，API 还控制泵、数字摄像头和 UV 灯进行分子释放。这允许执行复杂的全天候实验，包括闭环策略和使用最新的深度学习或强化学习库进行处理。

此外，基础设施支持完全远程使用。目前在 2024 年，该系统可免费用于研究目的，许多研究小组已经开始将其用于他们的实验。

^{FinalSpark 公司创始人合影：Fred Jordan 和 Martin Kutter 博士。}

Neuroplatform 的生物计算机基于可以被分类为湿件（Wetware）的架构：这是硬件、软件和生物学的混合。

该平台提供的主要创新是通过使用四个多电极阵列（MEAs），其中包含活组织 —— 类器官，它们是大脑组织的 3D 细胞团块。

^{FO（前脑类器官）生成和多电极阵列（MEA）设置。}

每个 MEA 包含四个类器官，通过八个用于刺激和记录的电极进行连接。

数据通过数字模拟转换器（Intan RHS 32 控制器）来回传输，采样频率为 30kHz，分辨率为 16 位。

这些关键的架构设计特征由 MEA 的微流体生命维持系统和监控摄像头支持。同样重要的是，软件堆栈允许研究人员输入数据变量，然后读取和解释处理器的输出。

^软件设置

FinalSpark 已向九个机构提供了对其远程计算平台的访问权限，以帮助推动生物加工的研究和开发。通过这些机构的合作，它希望创造世界上第一个活体处理器。

此外，已经有三十多家大学对访问 Neuroplatform 感兴趣。为了访问 Neuroplatform，教育机构需要为每个用户订阅 500 美元 / 月。

生物芯片「寿命」大约 100 天

虽然样机已经完成，在线服务也已开启，但这类生物处理器在现实实验运用中仍存在着一定的局限。现在看起来，寿命是个大问题。

硅芯片可以使用多年，有时甚至几十年。与此相对，形成生物处理器的神经结构虽然也被认为有很长的寿命，但 FinalSpark 表示，它们只「适合运行几个月的实验」。

最初，该公司的 MEAs 只能持续几个小时，但对系统的改进意味着类器官的寿命目前预计约为 100 天。

^{参考链接：}

^{https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-bioprocessor-uses-16-human-brain-organoids-for-a-million-times-less-power-consumption-than-a-digital-chip}

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