活体脑细胞做成16核芯片，用Python就能编程，9个机构进行实验36所大学排队
衡宇
https://www.qbitai.com/2024/06/148772.html
功耗比CPU低100万倍
首个“脑PU”来了！由“16核心”类人脑器官（human brain organoids）组成。
这项研究来自瑞士生物计算新创公司FinalSpark，他们宣称：
这种生物处理器（bioprocessor）的功耗比传统数位处理器低100万倍。
这些类脑器官是“活的”，已经做到能在系统中存活100天。
基于生物处理器，他们也开发了类似云端运算平台的Neuroplatform，已向九家机构提供
远端存取权限，另外还有36家大学课题组提出存取申请。
目前他们给教育机构的定价是：每位使用者每月500美元。
在FinalSpark发表的相关论文里，也特别cue了一个大模型：
训练一个GPT-3，大约需要10Gwh，大约是一个欧洲公民一年所耗能的6000倍。
推理以LLaMa 65B为参考，每天仅用于文本生成就要消耗4500亿-6000亿焦耳的能量。
随着AI模型参数指数级成长，AI应用覆蓋率也越来越广，能耗问题也越来越突出，靠GPU
算力能持续下去吗？
事实上，大自然早已给出了最优雅的解决方案。
人脑约有860亿个活动的神经元，却只消耗约20W的功率，相当于一块英伟达RTX4090显示
卡的4.4%。
换句话说，未来要想让大家实现“AI自由”，探索更节能计算范式非常重要，而且有紧迫
性。
那么，这次的生物处理器新研究，带来哪些值得关注的成果？
“湿件”架构，用Python编程
这种生物运算的架构设想其实由来已久，被称为“湿件”（wetware）：是硬件、软件和
生物学的混合体。
Neuroplatform提供的主要创新，是透过四个多电极阵列 (MEA) 来容纳活体组织类器官，
即脑组织的3D细胞团。
这些类脑器官含有成熟的神经元、星状细胞等多种细胞类型，具备一定的自发性放电和可
塑性。
每个MEA拥有四个类器官，透过用于刺激和记录的八个电极连接。资料透过数位-类比转换
器（Intan RHS 32控制器）来回传输，取样频率为30kHz，分辨率为16位元。
到Neuroplatform平台这一层，还整合了精密的微流控装置、紫外光刺激模组、即时影像
监测等模组，以及提供友善的Python程式设计接口，成为一个完整的类脑计算实验平台。
然而，要实现使用活体生物处理器进行计算，不仅需要开发出相关系统，还需要精确地与
神经元群建立电连接，并找到一套不同于机器学习反向传播的“生物学习算法”。
基于Neuroplatform，研究者进行了一系列初步实验。
例如他们发现，高频电刺激能诱导活动中心(Center of activity)在类脑器官表面发生迁
移。这显示外在输入能在一定程度上重塑内在的神经环路。
又例如，多巴胺等神经传导物质的“光释放”，能透过闭环回馈增强特定刺激下的放电反
应。暗示类脑组织或许能透过类似“操作性条件反射“的机制习得新的输入-输出映射。
论文中展示了这项实验相关的Python程式码，只用13行就能搞定。
Hinton、Friston两大牛都在搞
瑞士FinalSpark也不是唯一一家探索类脑组织生物计算的公司。
量子位之前也介绍过，澳洲Cortical Labs的“盘中之脑”，在像《骇客任务》一般的虚
拟环境中学会打乒乓球电子游戏。
去年，Cortical Labs获得李嘉诚旗下维港投资领投的一轮融资，总共筹集1,000万美元。
与FinalSpark目前专注于教育研究领域不同，Cortical Labs已经有了商业合作伙伴：
VERSES AI，将利用生物计算系统开发新颖算法。
Cortical Labs背后支持者包括著名神经科学家Karl Friston，该系统根据他颇具争议的
自由能原理（Free Energy Principle）设计。
Friston曾与AI教父Hinton在英国伦敦大学学院与共事，两人是多年好友，他曾透露是
Hinton让他相信“大脑是一种贝叶斯机器”。
有趣的是，而Hinton的一个最新研究方向可朽计算（Mortal Computing）也是参考人脑运
作方式。
但Hinton更多的是从理论角度思考这个问题，并未把实现途径限制在使用生物细胞。
除这个方向之外，Hinton在最近的访谈中也透露他支持“大模型不止是预测下一个token
”，也认同OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever的“压缩即智能”观点。
你认为基于GPU的AI计算是可持续的么？生物计算最终能不能成为新的计算范式？欢
迎在评论区聊聊。
论文地址：
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full
参考连结：
[1]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
[2]https://www.forbes.com/sites/zinnialee/2023/04/19/billionaire-li-ka-shing-backs-biocomputing-startup-that-takes-
on-ai-with-lab-grown-brain-cells