Singapur’un 20 üniteli biyolojik veri merkezi nasıl çalışıyor?

Singapur’da yeni bir biyolojik veri merkezi, geleneksel bilgi işlem altyapısının içine canlı insan nöronlarını yerleştiriyor. Singapur Ulusal Üniversitesi’nin (NUS) Centre for Life Sciences tesisindeki ilk kurulum, Cortical Labs’ın 20 adet CL1 biyolojik bilgisayarından oluşuyor. Sistem, NUS Medicine ve veri merkezi işletmecisi DayOne ile birlikte araştırma ve doğrulama prototipi olarak çalıştırılıyor.

Bu proje, bulut bilişimin veya büyük dil modellerinin arkasındaki silikon donanımın yerini almayı hedeflemiyor. Bunun yerine, biyolojik sinir ağlarının az verinin bulunduğu, koşulların sürekli değiştiği ve belirsizliğin yüksek olduğu problemlerde uzmanlaşmış bilgi işlem sistemleri olarak işe yarayıp yaramayacağını sınamayı amaçlıyor.

Singapur’daki biyolojik veri merkezi nedir?

Tesis, “wetware” ya da biyolojik donanım olarak adlandırılan hibrit bir bilgi işlem sistemi. İşlemenin uyarlanabilir bölümünü canlı nöronlar üstlenirken elektriksel iletişim, veri girişi, yazılım, çevre kontrolü ve hücrelerin yaşatılması silikon çipler ve laboratuvar ekipmanı tarafından sağlanıyor.

NUS’taki kurulum, tek bir sunucu rafında yer alan 20 CL1 ünitesinden oluşuyor. Ortaklar bu yapıyı, canlı araştırma ortamında bağımsız olarak işletilen biyolojik bütünleşik bir sunucu rafı olarak tanımlıyor. Bu aşamanın ardından sistemin DayOne’a ait ticari bir veri merkezi tesisine taşınması değerlendiriliyor.

CL1 veriyi nasıl işliyor?

Her CL1 ünitesinde en az 200.000 laboratuvar üretimi insan nöronu bulunuyor. Hücreler, yeniden programlanarak kök hücreye dönüştürülen kan hücrelerinden elde ediliyor ve elektrotlarla donatılmış bir silikon çip üzerinde yetiştiriliyor.

Bu elektrotlar, nöronlarla geleneksel bilgisayarlar arasında iki yönlü bir arayüz oluşturuyor:

1. Geleneksel bilgisayarlar, bilgiyi sinir ağına gönderilecek elektriksel uyarılara dönüştürüyor.
2. Nöronlar bu uyarılara elektriksel aktivite örüntüleriyle karşılık veriyor.
3. Elektrot dizisi bu aktiviteyi ölçerek yazılıma çıktı olarak iletiyor.

Bu kapalı geri bildirim döngüsü, canlı sinir ağının simüle edilmiş bir ortamla etkileşime girmesine ve tepkilerini ayarlamasına olanak tanıyor. Dolayısıyla nöronlar yalnızca sistemin biyolojik bir unsuru değil; uyarlanabilir bilgi işlemenin merkezinde yer alıyor. Silikon ise arayüzü ve kontrol katmanını oluşturuyor.

Sistemin yaşam destek altyapısı neden önemli?

CL1, tek başına çalışan bir silikon sunucu değil. Nöronların canlı kalabilmesi için sürekli olarak kontrollü koşulların korunması gerekiyor.

Teknisyenler; şeker, mikro besinler ve pH tamponları içeren besin karışımını üç günde bir yeniliyor. Gaz karıştırma sistemi ise karbondioksit, oksijen ve azot sağlıyor. Daha geniş altyapı, hücre kültürünün ihtiyaç duyduğu diğer koşulları da yönetiyor.

Bu nedenle teknoloji, bakım gerektirmeyen yeni bir bilgi işlem modeli sunmuyor; farklı türde bir altyapı ortaya koyuyor. Elektrik ve geleneksel sunucu soğutması ihtiyacını azaltabilir, ancak bunun karşılığında laboratuvar sarf malzemeleri, biyolojik bakım, kontrollü ortamlar ve uzman personel gerektiriyor.

Biyolojik bilgi işlem nerelerde kullanılabilir?

Cortical Labs, biyolojik sinir ağlarının görece az sayıda örnekten öğrenebileceğini ve koşullar değiştiğinde daha esnek tepki verebileceğini savunuyor. Bu özellik, büyük ve titizlikle etiketlenmiş veri kümelerinin toplanmasının zor olduğu görevlerde önem kazanabilir.

Şirket ve ortakları tarafından gündeme getirilen olası kullanım alanları arasında şunlar bulunuyor:

• İnsansı robotlar: Evlerde, ofislerde ve kamusal alanlarda çalışan robotlar, önceden tamamen modellenmesi zor, öngörülemeyen durumlarla karşılaşabiliyor.
• Siber güvenlik: Biyolojik sistemler, her olası saldırı türüne ait yeterli etiketli örneğin bulunmadığı ortamlarda sıra dışı etkinlikleri tespit etme amacıyla test edilebilir.
• Uyarlanabilir araştırma bilişimi: Araştırmacılar, canlı sinir ağlarının kontrollü girdilere ve geri bildirime nasıl tepki verdiğini inceleyebilir.
• Robotik ve oyun deneyleri: Cortical Labs’ın Melbourne tesisinde şirketlerin ve üniversitelerin bu tür kullanım alanlarını araştırdığı bildiriliyor.

Bunlar şimdilik önerilen veya deneysel uygulamalar. Mevcut haber ve açıklamalar, biyolojik bilgisayarların üretim ölçeğinde robotik ya da siber güvenlik görevlerinde silikon sistemlerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuyor. Bunun anlaşılması için bağımsız ve belirli iş yüklerine dayanan karşılaştırmalı testler gerekiyor.

Enerji avantajı ne kadar gerçekçi?

Cortical Labs, yaşam destek ekipmanı dahil tek bir CL1 ünitesinin yaklaşık 30 watt tükettiğini ve geleneksel sunucu soğutmasına ihtiyaç duymadığını belirtiyor. Şirket bu değeri, azami 700 watt olarak derecelendirilen Nvidia H100 SXM ve destek donanımıyla birlikte yaklaşık 10.200 watt tükettiği bildirilen sekiz H100’lü bir sunucuyla karşılaştırıyor.

Bu rakamlar, fikrin Singapur’da neden ilgi çektiğini açıklıyor. Veri merkezleri 2020’de ülkenin toplam elektrik tüketiminin yüzde 7’sini oluşturuyordu. Elektrik ve su kısıtları da Singapur’un veri merkezi kapasitesini artırma tartışmalarının önemli başlıkları arasında yer alıyor.

Ancak düşük cihaz güç tüketimi, otomatik olarak daha düşük toplam maliyet veya daha küçük çevresel ayak izi anlamına gelmiyor. Mevcut kamuya açık bilgiler, eşdeğer GPU altyapısıyla iş yükü bazında kesin bir enerji karşılaştırması, su ayak izi ya da yaşam döngüsü değerlendirmesi sunmuyor. Besin solüsyonları, gaz kontrolü, hücre üretimi, laboratuvar ekipmanı ve insan emeği kapsamlı bir hesaplamaya dahil edilmeli.

Biyolojik bilgisayarlar GPU’ların yerini almayacak

CL1 için en güçlü senaryo, genel amaçlı yüksek performanslı bilgi işlem değil; uzmanlaşmış ve uyarlanabilir işlemler. Cortical Labs’ın üst yöneticisi de büyük dil modelleri gibi iş yüklerinin gerektirdiği hızlı, kesin ve tekrarlanabilir hesaplamalarda silikonun hâlâ belirgin biçimde üstün olduğunu kabul ediyor.

Bu nedenle pratik model tamamlayıcılık üzerine kuruluyor:

• silikon işlemciler geleneksel yüksek hacimli hesaplamaları yürütüyor;
• biyolojik sinir ağları, uyum sağlama ve sınırlı öğrenme verisinden yararlanma potansiyeli taşıyan görevlerde test ediliyor;
• yazılım ve elektronik sistemler iki tarafı birbirine bağlıyor.

Bu ayrım önemli. Kuruluma “biyolojik veri merkezi” denmesi, ana akım bulut sunucularının yakında canlı hücrelerle dolu raflarla değiştirileceği anlamına gelmiyor.

Kapasite, ticari kullanım ve fiyatlandırma

Singapur projesi, ortak araştırma ve geliştirme çalışmaları için 20 CL1 ünitesiyle başlıyor. Ortaklar bu prototipi, daha büyük bir kurulum için gerekli işletme deneyimini kazanmak ve üretim ile destek süreçlerini incelemek amacıyla kullanıyor.

Teknik doğrulama, biyogüvenlik koşulları ve düzenleyici onaylara bağlı olarak DayOne ve Cortical Labs, Singapur’da ticari bir tesiste 1.000 üniteye kadar aşamalı genişlemeyi değerlendiriyor.

Cortical Labs’ın Melbourne tesisinde 120 CL1’in çalıştığı ve yaklaşık 20 kurumsal araştırma ile üniversite müşterisine hizmet verdiği bildiriliyor. Bir CL1’e uzaktan erişimin aylık 2.200 ABD dolarına mal olduğu; bu fiyatın büyük bulut hizmetlerindeki üst düzey bir yapay zekâ çipinin aylık 4.300 ABD doları seviyesindeki kiralama bedelinden düşük olduğu aktarılıyor.

Uzaktan erişim ücreti, müşterinin ödediği bedeli ifade ediyor; biyolojik bilgisayarın veya NUS tesisinin işletme maliyeti değil. Ortaklar, Singapur’daki kurulumun toplam bakım ve işletme maliyetini kamuya açıklamadı.

Teknolojinin başlıca sınırlamaları

Biyolojik bilgi işlem hâlâ çözülmemiş birçok sorunla karşı karşıya:

• Bakım: Nöronların sürekli besin, gaz ve çevresel destek alması gerekiyor.
• Tutarlılık: Canlı sistemler dijital donanım kadar deterministik ve tekrarlanabilir olmayabilir.
• Ölçekleme: 20 üniteli araştırma rafından 1.000 üniteye çıkmak, tekrarlanabilir hücre üretimi ve güvenilir operasyonlar gerektirir.
• Düzenleme ve biyogüvenlik: Daha geniş ticari kullanım, teknik performansın yanı sıra gerekli izinlere de bağlıdır.
• Karşılaştırmalı testler: Öğrenme verimliliği, enerji tüketimi ve uyarlanabilirlik iddiaları bağımsız, gerçek dünya testleriyle sınanmalıdır.
• Çevresel hesaplama: Daha düşük elektrik tüketimi, tek başına daha düşük toplam su kullanımını veya yaşam döngüsü etkisini kanıtlamaz.

Bu kısıtlar, Singapur’daki kurulumun neden tamamlanmış bir sunucu çiftliği alternatifi değil, aşamalı bir doğrulama projesi olarak ele alındığını gösteriyor.

Proje Singapur için ne ifade ediyor?

Singapur’un biyolojik veri merkezi şimdilik stratejik bir deney olarak görülmeli. Canlı nöronların sınırlı veriden öğrenebildiği ve değişen koşullara uyum sağlayabildiği iddiası bağımsız testlerle doğrulanırsa, wetware bilgi işlem ülkeye seçili yapay zekâ kapasitesini artırmak için farklı bir seçenek sunabilir. Bu seçenek, GPU ağırlıklı altyapı kadar hızlı biçimde soğutma ve elektrik ihtiyacını büyütmeyebilir.

Bugünkü kanıtların desteklediği daha dar sonuç şu: Singapur, biyolojik işlemeyi silikon kontrol sistemleriyle birleştiren küçük ölçekli, canlı nöron tabanlı bir bilgi işlem prototipi kurdu. Projenin önemi, biyolojik sunucuların ana akım veri merkezlerinin yerini aldığını göstermekten çok, bu sıra dışı mimarinin yararlı, güvenilir ve ticari ölçekte uygulanabilir olup olmadığını sınamasında yatıyor.