Il portale Live Science, che “fornisce le informazioni più aggiornate, accessibili e autorevoli su argomenti scientifici” (fonte) è la fonte da cui traduco nel seguito alcuni paragrafi dall’articolo “New data center will be partially powered by human brain cells for the first time”. Sembra di leggere fantascienza e distopia, ma la chiamano scienza, anche se alla fine si avanzano perplessità sulla reale efficienza e fattibilità di questo connubio tra neuroni umani e componenti elettronici.
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Una startup sta sperimentando data center alimentati da neuroni umani coltivati in laboratorio, per verificare se le cellule viventi possano rappresentare un’alternativa più efficiente all’informatica tradizionale. E’ australiana sta costruendo quello che potrebbe diventare uno dei primi “data center biologici” al mondo, incrementando i chip di calcolo al silicio con quelli seminati con neuroni umani viventi.
Cortical Labs, la società dietro questa impresa, ha aperto la sua prima struttura a Melbourne, in Australia, e sta progettando un sito più grande a Singapore. Invece di rack riempiti interamente con server tradizionali, questi siti ospiteranno i sistemi CL1 dell’azienda, che combinano neuroni coltivati in laboratorio con componenti elettronici standard.
L’obiettivo non è quello di sostituire il silicio a titolo definitivo, ma di esplorare se i sistemi neurali viventi possono integrare l’hardware esistente in compiti di calcolo specifici. Il concetto ha una semplice premessa ingannevole : i neuroni sono già processori di informazioni.
I neuroni nel cervello passano segnali elettrici tra loro, formando modelli che cambiano nel tempo. Alcune di queste connessioni diventano più forti, mentre altre si indeboliscono, creando un costante rimodellamento che è alla base dell’apprendimento. I chip tradizionali non si comportano in questo modo, poiché seguono le istruzioni impostate invece di regolarsi in base al feedback.
I ricercatori hanno trascorso anni cercando di sfruttare l’apprendimento biologico. In un precedente lavoro pubblicato sulla rivista Neuron, i ricercatori di Cortical Labs hanno coltivato neuroni su un chip e poi hanno insegnato loro a giocare a una versione semplificata di Pong collegandoli a un ambiente simulato.
Questa impresa si basava su un circuito di feedback chiuso: quando i neuroni producevano un comportamento utile, gli input diventavano più prevedibili; quando non lo facevano, i segnali diventavano più caotici. Nel corso del tempo, i neuroni si stabilirono in modelli più stabili.
Lo stesso principio è alla base di dimostrazioni più recenti, inclusi esperimenti in cui sistemi simili interagivano con versioni semplificate del gioco Doom. Queste configurazioni rimangono altamente limitate, ma mostrano che le reti neurali viventi possono essere spinte verso un comportamento orientato agli obiettivi, quando sono incorporate in un sistema che si basa sul feedback.
Chip di computer viventi
Il sistema CL1 è un dispositivo ibrido, con ogni unità contenente circa 200.000 neuroni umani che derivano da cellule staminali e sono cresciuti direttamente su un chip di silicio. Questi neuroni sono disposti attraverso un array di microelettrodi, che funge da interfaccia tra biologia ed elettronica. Gli elettrodi possono stimolare le cellule con segnali elettrici e registrare la risultante attività in tempo reale.
Intorno a questo, c’è è un sistema di supporto vitale che mantiene vive le cellule, fornisce nutrienti, regola la temperatura e mantiene un ambiente stabile. Uno strato software traduce quindi tra i segnali biologici e gli input e output digitali, trasformando efficacemente i modelli di attività neurale in qualcosa che un computer può utilizzare.
In termini di calcolo, i neuroni agiscono meno come un processore che esegue le istruzioni e più come un sistema dinamico che trasforma gli input in modelli complessi. Questo è talvolta descritto come “reservoir computing”, in cui un sistema con un ricco comportamento interno, elabora segnali che possono essere interpretati da software esterni.
L’interesse per questo approccio è strettamente legato alla rapida crescita dell’intelligenza artificiale (AI). Sono necessarie enormi quantità di potenza di calcolo per addestrare ed eseguire moderni sistemi di intelligenza artificiale e i data center che li supportano consumano quantità significative di elettricità e acqua.
Con l’aumentare della domanda, aumentano anche le preoccupazioni per l’uso di energia e i limiti a lungo termine della progettazione di chip convenzionale. I sistemi biologici offrono un modello diverso. Il cervello umano funziona con circa 20 watt di potenza, ma può eseguire compiti come il riconoscimento dei pattern, l’apprendimento e il processo decisionale e con notevole efficienza.
I ricercatori che lavorano nel calcolo biologico sostengono che i sistemi basati sui neuroni potrebbero, in linea di principio, gestire determinati carichi di lavoro con requisiti energetici molto più bassi rispetto ai sistemi basati sul silicio.
Capacità limitata
Dimostrare che i neuroni possono imparare semplici compiti simili a un gioco è un’importante prova di concetto, ma è molto lontana dalle applicazioni del mondo reale. Non ci sono ancora prove che i sistemi biologici possano competere con le GPU o le CPU nei tipi di carichi di lavoro che dominano l’informatica moderna, come l’addestramento su larga scala dell’IA o l’elaborazione dei dati ad alta frequenza.
“Nonostante gli enormi progressi nelle neuroscienze nel corso dell’ultimo secolo, i principi fondamentali dell’elaborazione e dell’archiviazione delle informazioni nel cervello sono tutt’altro che compresi”, ha affermato Steve Fuber, informatico, matematico e ingegnere hardware.
“In questa fase iniziale dello sviluppo di tali sistemi molto è sconosciuto . Ci vuole ancora un po’ per identificare un approccio ottimale che sia come “general purpose” in questo dominio come lo è il processore programmabile general-purpose nel dominio di calcolo convenzionale.
Poiché gli approcci tradizionali incontrano limiti fisici ed economici, i ricercatori stanno cercando alternative che sarebbero sembrate impraticabili solo pochi anni fa. I sistemi biologici sono una delle opzioni maggiormente non convenzionali, tra cui il sistema CL1 e i chip infusi con DNA.
Le cellule viventi sono intrinsecamente più complesse dei transistor. Richiedono condizioni controllate, costante fornitura di nutrienti e monitoraggio continuo, così hanno detto gli scienziati. Il loro comportamento, può variare tra i campioni e la loro durata di vita è limitata. Ridimensionare le cellule viventi in qualcosa di abbastanza affidabile per l’uso delle infrastrutture, rappresenta un ostacolo ingegneristico di non poco conto.
Ci sono anche domande aperte sulla riproducibilità e sul controllo. I chip di silicio si comportano in modo prevedibile in condizioni definite, mentre i sistemi biologici no. Garantire prestazioni costanti su scala più ampia sarà essenziale affinché la tecnologia vada oltre l’uso sperimentale.
Anche le considerazioni etiche stanno cominciando a emergere. Le attuali culture neuronali sono lontane da qualsiasi cosa assomigli alla coscienza, ma i ricercatori del settore hanno già richiesto linee guida chiare man mano che i sistemi diventano più complessi. La domanda non è immediata, ma è difficile da ignorare man mano che la tecnologia si evolve.
Fonte: https://www.livescience.com/technology/computing/new-data-center-will-be-partially-powered-by-human-brain-cells-for-the-first-time
traduzione: M.Cristina Bassi per www.thelivingspirits.net
