ดาต้าเซ็นเตอร์ที่ใช้เซลล์ประสาทมนุษย์ 16 ล้านเซลล์ในสิงคโปร์ ทำงานอย่างไร?

ดาต้าเซ็นเตอร์ชีวภาพแห่งใหม่ของสิงคโปร์ควรถูกมองว่าเป็น แร็กคอมพิวเตอร์แบบ wetware หรือระบบประมวลผลที่ใช้เนื้อเยื่อมีชีวิต มากกว่าจะเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป

ระบบนี้ตั้งอยู่ที่สถาบัน Life Sciences Institute ของมหาวิทยาลัยแห่งชาติสิงคโปร์ (NUS) ประกอบด้วยคอมพิวเตอร์ชีวภาพ Cortical Labs CL1 จำนวน 20 เครื่อง ซึ่งทำงานร่วมกับเซลล์ประสาทเยื่อหุ้มสมองมนุษย์ที่เพาะเลี้ยงในห้องแล็บและอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบซิลิคอน ระบบเริ่มใช้งานเมื่อวันที่ 16 กรกฎาคม 2026 และ NUS เปิดให้ผู้เข้าร่วมกว่า 80 คนชมการทำงานของต้นแบบเมื่อวันที่ 6 สิงหาคม 412

ตัวเลขที่ดึงดูดความสนใจคือเซลล์ประสาทมีชีวิตราว 16 ล้านเซลล์ ทั่วทั้งแร็ก โดย CL1 แต่ละเครื่องใช้กลุ่มเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกับอาร์เรย์ไมโครอิเล็กโทรดบนชิปซิลิคอน อิเล็กทรอนิกส์จะกระตุ้นเซลล์และบันทึกสัญญาณไฟฟ้าที่เกิดขึ้น ขณะที่ซอฟต์แวร์ของ Cortical Labs ซึ่งรวมถึงอินเทอร์เฟซ biOS มีหน้าที่ตั้งค่าการทดลอง ส่งข้อมูลเข้าไป อ่านและตีความการตอบสนองของเซลล์ประสาท รวมถึงเชื่อมต่อหน่วยประมวลผลชีวภาพกับระบบคอมพิวเตอร์ทั่วไป 47

ระบบนี้ทำงานอย่างไร

ระบบไม่ได้แทนที่ซิลิคอนด้วย “สมองมนุษย์จิ๋ว” แต่สร้างวงจรป้อนกลับระหว่างเซลล์ประสาทมีชีวิตกับฮาร์ดแวร์ดิจิทัล ดังนี้

1. ซอฟต์แวร์เข้ารหัสข้อมูลเป็นสัญญาณกระตุ้นทางไฟฟ้า
2. อิเล็กโทรดส่งสัญญาณไปยังบริเวณที่เลือกไว้ของกลุ่มเซลล์ประสาท
3. เซลล์ประสาทตอบสนองด้วยรูปแบบการปล่อยสัญญาณไฟฟ้า
4. อาร์เรย์ไมโครอิเล็กโทรดบันทึกสัญญาณเหล่านั้น
5. ซอฟต์แวร์แปลงกิจกรรมของเซลล์เป็นผลลัพธ์ หรือใช้ผลลัพธ์เพื่อปรับข้อมูลนำเข้าในรอบถัดไป

โครงสร้างนี้ทำให้เซลล์ประสาทมีบทบาทคล้ายหน่วยประมวลผลชีวภาพที่ปรับตัวได้ ส่วนฮาร์ดแวร์ซิลิคอนยังคงรับผิดชอบการเชื่อมต่อ การควบคุม การบันทึกข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานโดยรอบ กล่าวง่าย ๆ คือ “สมอง” และ “เครื่องจักร” แบ่งงานกันทำ ไม่ได้มีฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งเข้ามาแทนที่ทั้งหมด

ใครรับผิดชอบส่วนไหน?

ต้นแบบนี้เกิดจากความร่วมมือของ 3 องค์กร ได้แก่

• NUS Medicine และ NUS Life Sciences Institute เพาะเลี้ยงเซลล์ประสาทที่ได้จากสเต็มเซลล์ และเป็นผู้นำงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์
• DayOne จัดเตรียมสถานที่ในลักษณะดาต้าเซ็นเตอร์ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานและการดำเนินงาน
• Cortical Labs จัดหาเครื่องคอมพิวเตอร์ชีวภาพ CL1 ระบบหล่อเลี้ยงเซลล์ประสาท และซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้อง 14

รายละเอียดนี้มีความสำคัญ เพราะโครงการไม่ได้หมายถึงการนำเซิร์ฟเวอร์สำเร็จรูปไปวางในห้องทดลองเท่านั้น ผู้ดูแลต้องจัดการทั้งระบบดาต้าเซ็นเตอร์และงานชีววิทยาที่จำเป็นต่อการเพาะเลี้ยง ตรวจสอบ หล่อเลี้ยง และเปลี่ยนเซลล์มีชีวิต

เซลล์ประสาทมีชีวิตอยู่ได้นานแค่ไหน?

CL1 แตกต่างจากชิปซิลิคอนตรงที่ต้องได้รับการดูแลทางชีวภาพอย่างต่อเนื่อง อุปกรณ์หล่อเลี้ยงภายในออกแบบมาเพื่อรักษาความมีชีวิตของเซลล์ประสาทได้นานสูงสุดประมาณ 6 เดือน โดยต้องเติมสารอาหารเป็นระยะ รายงานเกี่ยวกับการติดตั้งในสิงคโปร์ระบุว่าการเติมสารอาหารเกิดขึ้นราวทุก 3 วัน และในที่สุดก็ต้องเปลี่ยนชุดเซลล์ใหม่ ไม่สามารถเปิดใช้งานไปได้ตลอดเหมือนวงจรอิเล็กทรอนิกส์ทั่วไป 71239

อายุการใช้งานนี้ทำให้การดูแล wetware แตกต่างจากการเปลี่ยนแผงวงจรที่เสีย การเปลี่ยนวัฒนธรรมเซลล์ต้องเตรียมหรือผลิตเซลล์ชุดใหม่ รักษาสภาพปลอดเชื้อ ตรวจสอบคุณภาพ และอาจต้องฝึกระบบใหม่ให้เหมาะกับงานที่กำหนด เพราะพฤติกรรมที่ระบบเดิมปรับตัวไว้แล้วอาจไม่ได้ถ่ายโอนไปยังเซลล์ชุดใหม่โดยอัตโนมัติ

ประหยัดพลังงานกว่า Nvidia H100 หรือไม่?

Cortical Labs ระบุว่า CL1 แต่ละเครื่องใช้พลังงานราว 25 วัตต์ ขณะที่แร็ก 20 เครื่องทั้งชุด ซึ่งรวมอุปกรณ์สนับสนุนแล้ว มีการประเมินว่าใช้พลังงานประมาณ 800–1,000 วัตต์ 1

หากเทียบเฉพาะตัวเลขการใช้ไฟ Nvidia H100 GPU มักถูกอ้างถึงว่ามีค่ากำลังไฟออกแบบเชิงความร้อนสูงสุดประมาณ 700 วัตต์ ดังนั้นแร็กต้นแบบทั้งชุดจึงอยู่ในระดับใกล้เคียง H100 ราว 1–1.5 ตัว 151

แต่การใช้วัตต์น้อยกว่าไม่ได้แปลว่ามีประสิทธิภาพสูงกว่าโดยอัตโนมัติ ปัจจุบันโครงการสิงคโปร์ยังไม่มีผลเปรียบเทียบแบบเดียวกันในด้านปริมาณงาน ความแม่นยำ เวลาแฝง เวลาในการฝึก ต้นทุนการดำเนินงาน หรือผลงานที่ทำได้จริงเมื่อเทียบกับ H100 หรือคลัสเตอร์ GPU

ดังนั้น ยังไม่ควรสรุปว่าแร็กนี้เป็นทางเลือกที่ใช้พลังงานต่ำกว่าสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วไป จุดแข็งที่อาจเกิดขึ้นอยู่ในงานเฉพาะทางที่ต้องการการปรับตัวของระบบประสาท และไม่เหมาะกับลักษณะงาน GPU ที่ต้องคำนวณซ้ำจำนวนมาก 16

จาก DishBrain สู่ดาต้าเซ็นเตอร์ชีวภาพ

ต้นแบบในสิงคโปร์ต่อยอดจากงานวิจัย DishBrain ของ Cortical Labs ในปี 2022 นักวิจัยนำเซลล์ประสาทจากสเต็มเซลล์เหนี่ยวนำของมนุษย์และเซลล์ประสาทจากเปลือกสมองหนูมาเพาะเลี้ยงบนอาร์เรย์อิเล็กโทรดความหนาแน่นสูง จากนั้นเชื่อมต่อเข้ากับเกมดิจิทัล Pong เวอร์ชันเรียบง่าย

อิเล็กโทรดส่งข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ในเกมให้เซลล์ประสาท ขณะที่กิจกรรมทางไฟฟ้าของเซลล์ควบคุมไม้ตีลูก 171920

DishBrain ใช้ระบบป้อนกลับแบบวงจรปิด เมื่อระบบทำผลงานได้แตกต่างกัน เซลล์ประสาทก็จะได้รับสัญญาณไฟฟ้าตอบกลับที่แตกต่างกัน นักวิจัยรายงานว่าประสิทธิภาพการเล่นดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ขณะที่ชุดควบคุมซึ่งไม่ได้รับการป้อนกลับในรูปแบบเดียวกันไม่แสดงผลการเรียนรู้แบบเดียวกัน 171819

อย่างไรก็ตาม DishBrain ไม่ได้พิสูจน์ว่าสามารถสร้างคอมพิวเตอร์ชีวภาพอเนกประสงค์ได้ ผลการทดลองแสดงเพียงว่าเครือข่ายเซลล์ประสาทที่เพาะเลี้ยงสามารถเข้าไปอยู่ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่จำกัด และปรับกิจกรรมให้เข้ากับงานหนึ่ง ๆ ได้ ต้นแบบในสิงคโปร์นำแนวคิดพื้นฐานเดียวกัน—สัญญาณไฟฟ้าเข้า การตอบสนองจากเครือข่ายมีชีวิต และผลลัพธ์ที่ถูกบันทึก—มาขยายเป็นโมดูล CL1 ที่ใช้งานในสภาพแวดล้อมการวิจัยได้มากขึ้น

ใช้ทำอะไรได้บ้าง?

การใช้งานระยะใกล้ที่มีความเป็นไปได้ชัดเจนที่สุดยังอยู่ในภาคการวิจัย ได้แก่

• การจำลองโรค: ศึกษาการตอบสนองของระบบประสาทภายใต้เงื่อนไขทางชีวภาพต่าง ๆ
• การทดสอบยาและความเป็นพิษ: สังเกตว่าเซลล์ประสาทตอบสนองต่อสารทดลองอย่างไร
• ประสาทวิทยา: วิจัยการเรียนรู้ การปรับตัว และพฤติกรรมของเครือข่ายประสาทมีชีวิต
• การประมวลผลเฉพาะทาง: สำรวจระบบปรับตัวได้สำหรับงาน AI หรือหุ่นยนต์บางประเภท โดยเฉพาะงานที่ต้องรับมือกับสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงหรือมีข้อมูลฝึกจำกัด 46

การใช้งานเหล่านี้แตกต่างจากการรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือประมวลผล AI แบบเดิมในระดับคลัสเตอร์ GPU คอมพิวเตอร์ชีวภาพจึงถูกนำเสนอในฐานะเทคโนโลยีที่อาจเข้ามา เสริม ระบบซิลิคอน ไม่ใช่สิ่งที่จะเข้ามาแทนที่ทุกอย่าง

จะขยายจาก 20 เครื่องเป็น 1,000 เครื่องได้หรือไม่?

พันธมิตรของโครงการพูดถึงความเป็นไปได้ในการขยายจำนวนเป็นสูงสุด 1,000 เครื่อง CL1 แต่เป้าหมายดังกล่าวยังขึ้นอยู่กับการอนุมัติตามกฎระเบียบ การทดสอบความปลอดภัย ผลด้านประสิทธิภาพพลังงาน และความสามารถในการเดินระบบขนาดใหญ่ให้มีเสถียรภาพ 12

การติดตั้ง 1,000 เครื่องไม่ได้หมายถึงการนำ CL1 อีก 980 เครื่องมาเสียบเพิ่มในแร็กเท่านั้น ผู้ดูแลต้องมีระบบผลิตเซลล์ที่ทำซ้ำได้ การเติมสารอาหารและเปลี่ยนเซลล์แบบอัตโนมัติ การจัดการปลอดเชื้อ การควบคุมคุณภาพอย่างต่อเนื่อง ระบบเครือข่ายที่เชื่อถือได้ การรองรับความขัดข้อง และขั้นตอนรับมือกับเซลล์ที่มีอายุหรือพฤติกรรมแตกต่างกัน

คำถามที่ยังไม่มีคำตอบ

ความเสถียรและการทำซ้ำผลลัพธ์

วัฒนธรรมเซลล์มีความแตกต่างกันระหว่างแต่ละชุด เติบโตตามเวลา และเสื่อมสภาพในที่สุด นักวิจัยจึงต้องมีวิธีวัดประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ รวมถึงเกณฑ์ตัดสินว่าเซลล์ชุดใดไม่เหมาะกับการใช้งานแล้ว หากเปลี่ยนเซลล์ชุดใหม่ การปรับตัวเฉพาะงานของระบบเดิมก็อาจไม่ติดไปด้วย

ต้นทุนที่แท้จริง

ค่าไฟเป็นเพียงส่วนหนึ่งของต้นทุน ระบบคอมพิวเตอร์ชีวภาพยังต้องใช้สารอาหาร วัสดุสิ้นเปลืองปลอดเชื้อ พื้นที่ห้องแล็บ บุคลากรที่มีทักษะ การควบคุมคุณภาพ การเปลี่ยนเซลล์ และอาจมีช่วงเวลาที่ระบบหยุดทำงาน ค่าใช้จ่ายเหล่านี้อาจลดทอนข้อได้เปรียบด้านพลังงานที่เห็นจากตัวเลขวัตต์

การขยายระบบ

แร็ก 20 เครื่องยังเป็นต้นแบบในสภาพแวดล้อมการวิจัย การเดินระบบ 1,000 เครื่องจะทดสอบว่าห่วงโซ่อุปทานด้านชีวภาพ ขั้นตอนบำรุงรักษา ระบบควบคุมซอฟต์แวร์ และโครงสร้างพื้นฐานดาต้าเซ็นเตอร์สามารถขยายไปพร้อมกันได้หรือไม่

ประสิทธิภาพในโลกจริง

หลักฐานที่มีอยู่แสดงให้เห็นว่าเซลล์ประสาทเพาะเลี้ยงสามารถปรับตัวในงานทดลองแบบวงจรปิดที่มีข้อจำกัด แต่ยังไม่มีหลักฐานว่า CL1 ทำงานได้ดีกว่า GPU ในงานเชิงพาณิชย์ที่สำคัญ หรือมีต้นทุนรวมตลอดอายุการใช้งานต่ำกว่า สิ่งที่จะตัดสินอนาคตของคอมพิวเตอร์ชีวภาพไม่ใช่ความแปลกใหม่ของการนำเซลล์ประสาทมาใส่ในแร็ก แต่คือผลการทดสอบด้านประสิทธิภาพ ความสม่ำเสมอ และต้นทุน 16

สรุป

ต้นแบบของสิงคโปร์เป็นการสาธิตครั้งสำคัญของแนวคิด การประมวลผลที่ผสานชีววิทยาเข้ากับระบบคอมพิวเตอร์ โดยรวม CL1 จำนวน 20 เครื่อง เซลล์ประสาทเยื่อหุ้มสมองมนุษย์มีชีวิตราว 16 ล้านเซลล์ อาร์เรย์ไมโครอิเล็กโทรดบนซิลิคอน และซอฟต์แวร์ biOS ไว้ในระบบทดลองเดียวกัน

ศักยภาพที่ชัดเจนที่สุดในเวลานี้อยู่ที่งานประสาทวิทยา การวิจัยยา การจำลองโรค และการทดลองระบบประมวลผลแบบปรับตัวได้ สำหรับตอนนี้ การเรียกมันว่าแพลตฟอร์มเพื่อทดสอบว่าเครือข่ายประสาทมีชีวิตทำอะไรได้บ้าง ยังแม่นยำกว่าการเรียกมันว่าเครื่องมือที่จะมาแทนที่ดาต้าเซ็นเตอร์ GPU

ก้าวต่อไปที่สำคัญน่าจะเป็นการพิสูจน์ความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ ประสิทธิภาพในงานจริง ต้นทุนการดำเนินงาน และความสามารถในการขยายระบบ โดยไม่สูญเสียคุณสมบัติทางชีวภาพที่ทำให้เทคโนโลยีนี้น่าสนใจตั้งแต่แรก