Biológiai gépek és mesterséges élet
A labor dolgozói nemcsak a folyadékot pótolják, hanem a gázkeveréket is beállítják: nitrogént és szén-dioxidot adnak hozzá, hogy a számítógépekben csak 5 százalék oxigén legyen – ebben az optimális közegben működik a legjobban a biológiai számítógép. Bár még csak a kezdeteknél tartanak, a Cortical Labs szerint az élő neuronok nemcsak gyorsabban tanulnak a bennük futó szimulációkból, de eredeti ötletekkel is elő tudnak állni – ellentétben a nagy nyelvi modelleket használó MI-kkel, amelyek csak újrarendezik az információkat. Mindezt a hagyományos adatközpontokhoz képest elképesztően alacsony energiaigénnyel teszik.
Belépés a felhőbe: biológiai felhő
Emellett a biotechnológia elérhetősége még korlátozott, mivel kevés szervezet képes sejteket beszerezni, vagy egyáltalán kezelni őket. Ezért a Cortical Labs új, felhőalapú szolgáltatást indított; 120 CL1 nevű egységet állított üzembe, amelyekhez API-n és webes felületen keresztül kapcsolódhatnak a felhasználók. Egy Jupyter Notebookot vagy Python-kódot lehet feltölteni, amit a biológiai gép futtat le. A felhasználók egyszerűen bankkártyával fizetnek, bár az előkészítés egy-egy projektre gyakran akár egy hétig is eltarthat: a kívánt sejtvonalakat elő kell készíteni, majd be kell állítani az egész környezetet. Általában három-négy gépet bérelnek egyszerre, hogy a kísérleti eredményeket duplikálják, illetve kontrollcsoporttal teszteljenek. Jelenleg főként kutatólaborok és újdonságokra nyitott cégek számára érhető el ez a technológia.
Az élő Pong és a jövő
Az áttörést egy Pong-játékban tanuló, élő sejtekből álló rendszer hozta el: a kutatók humán és rágcsáló őssejtekből építettek neuronhálózatot, amelyet nagy sűrűségű mikroelektródákkal irányítottak. Az áramköri stimuláció lehetővé tette, hogy a sejtek elektromos aktivitással kommunikáljanak a szilíciumalapú rendszerekkel. A Cortical Labs ezt tökéletesítette, majd kereskedelmi gépet készített, amely már rendelhető. Egy CL1 használatához először személyre szabott sejtvonalat kell választani, majd precíz környezetet teremteni gázokból és folyadékokból. A jövőben ezt a bonyolult munkát automatikus rendszerek válthatják ki – jelenleg azonban napi rutinná vált a folyadékkezelés. A cég vezetője sajátosan magyarázza, miért nincs teljes automatizmus: kicsit nyugtalanítja, hogy a biológiai gépek valaha maguktól hozhatnának döntéseket.
