Біодата-центр у Сінгапурі: як працюють 20 комп’ютерів із живими нейронами

У Сінгапурі створили обчислювальний комплекс, у якому дані опрацьовують не лише кремнієві процесори, а й живі людські нейрони. Початкова установка в Центрі наук про життя Національного університету Сінгапуру (NUS) складається з 20 біологічних комп’ютерів Cortical Labs CL1. Проєкт працює як дослідницький і валідаційний прототип за участю NUS Medicine та компанії DayOne.

Йдеться не про заміну серверів, на яких працюють хмарні сервіси чи великі мовні моделі. Мета експерименту — перевірити, чи можуть біологічні нейронні мережі стати спеціалізованими обчислювальними системами для завдань із невеликими наборами даних, мінливими умовами та високою невизначеністю.

Що таке біологічний дата-центр

Сінгапурська установка — це гібридна система, яку часто називають wetware computing, або «обчисленнями на біологічному забезпеченні». Її обчислювальним ядром є живі нейрони, а кремнієві чипи, програмне забезпечення та лабораторне обладнання відповідають за передавання електричних сигналів, введення даних, контроль середовища й підтримання життєздатності клітин.

У NUS встановили одну серверну стійку з 20 блоками CL1. Партнери описують її як автономно керовану біологічно інтегровану серверну стійку, що працює в реальному дослідницькому середовищі. Це перший етап перед можливим перенесенням технології до комерційного дата-центру DayOne.

Як CL1 обробляє інформацію

Кожен CL1 містить щонайменше 200 000 вирощених у лабораторії людських нейронів. Клітини отримують із клітин крові, які перепрограмували у стовбурові, а потім вирощують на кремнієвому чипі з електродами.

Ці електроди забезпечують двосторонній зв’язок між живою нейронною мережею та звичайним комп’ютером:

1. Комп’ютер перетворює інформацію на електричні стимули для нейронної мережі.
2. Нейрони реагують характерними моделями електричної активності.
3. Масив електродів зчитує цю активність і передає її програмному забезпеченню як результат.

Замкнений контур дає змогу живій мережі взаємодіяти із симульованим середовищем і змінювати свої реакції залежно від отриманого зворотного зв’язку. Нейрони тут не є декоративним доповненням: саме вони виконують адаптивну частину обчислень, тоді як кремнієві компоненти забезпечують інтерфейс і контроль.

Чому нейронам потрібна система життєзабезпечення

CL1 — не автономний кремнієвий сервер. Щоб нейрони залишалися живими, їм потрібні стабільні й контрольовані умови.

Кожні три дні технічні фахівці поповнюють поживну суміш із цукром, мікроелементами та буферами для регулювання pH. Газова система подає вуглекислий газ, кисень і азот, а вся інфраструктура підтримує умови, необхідні для клітинної культури.

Отже, ця технологія не усуває потребу в інфраструктурі — вона змінює її характер. Потенційно можна зменшити частину витрат на електроенергію та охолодження, але натомість з’являються лабораторні витратні матеріали, біологічне обслуговування, контрольоване середовище та потреба в підготовлених операторах.

Для яких завдань це може знадобитися

Cortical Labs стверджує, що біологічні нейронні мережі можуть навчатися на відносно невеликій кількості прикладів і гнучкіше реагувати на зміни обставин. Це потенційно робить їх цікавими для завдань, де складно зібрати великі та ретельно розмічені набори даних.

Серед можливих сфер застосування компанія та її партнери називають:

• Гуманоїдну робототехніку. Роботи в домівках, офісах і громадських місцях стикаються з непередбачуваними ситуаціями, які важко заздалегідь описати в даних для навчання.
• Кібербезпеку. Біологічні системи можуть тестуватися для виявлення незвичної активності, коли немає розмічених прикладів усіх можливих атак.
• Адаптивні дослідницькі обчислення. Науковці можуть вивчати реакції живих нейронних мереж на контрольовані сигнали та зворотний зв’язок.
• Експерименти з роботами й відеоіграми. За повідомленнями, майданчик Cortical Labs у Мельбурні вже використовують близько 20 корпоративних і університетських клієнтів для досліджень такого типу.

Поки що це саме потенційні або експериментальні сценарії. Доступні публічні дані не доводять, що біологічні комп’ютери вже перевершили кремнієві системи у виробничій робототехніці чи кібербезпеці. Для цього потрібні незалежні тести на конкретних робочих навантаженнях.

Енергоефективність: обнадійливі цифри, але не остаточний висновок

Cortical Labs заявляє, що один CL1 разом із системою життєзабезпечення споживає приблизно 30 Вт і не потребує традиційного серверного охолодження. Для порівняння, заявлена потужність Nvidia H100 SXM може сягати 700 Вт, а сервер із вісьмома H100, за повідомленнями, споживає близько 10 200 Вт разом із допоміжним обладнанням.

Саме тому технологія привертає увагу в Сінгапурі. У 2020 році дата-центри забезпечували 7% національного споживання електроенергії, а обмеження щодо електрики та води стали частиною дискусії про подальше розширення дата-центрів у країні.

Однак низьке енергоспоживання окремого пристрою ще не означає доведеного зниження загальної вартості чи впливу на довкілля. Наявні публічні дані не містять остаточної оцінки водного сліду, повного життєвого циклу або порівняння з еквівалентною GPU-інфраструктурою за однакового робочого навантаження. Для повного розрахунку потрібно врахувати поживні середовища, контроль газів, виробництво клітин, лабораторне обладнання та працю фахівців.

Біологічні комп’ютери не замінять GPU

Найпереконливіший сценарій для CL1 — спеціалізована адаптивна обробка, а не високопродуктивні обчислення загального призначення. Керівник Cortical Labs визнає, що кремнієві системи все ще значно кращі для швидких, точних і повторюваних розрахунків, на яких ґрунтуються великі мовні моделі та подібні навантаження.

Практично це означає доповнення, а не заміну:

• кремнієві процесори виконують традиційні високопродуктивні обчислення;
• біологічні нейронні мережі тестують на завданнях, де можуть бути корисними адаптивність і навчання на невеликій кількості даних;
• програмне забезпечення та електроніка поєднують обидва типи систем.

Тому назва «біологічний дата-центр» не означає, що звичайні хмарні сервери найближчим часом замінять стійки з живими клітинами.

Масштабування, комерційне використання та ціна доступу

Сінгапурський проєкт починається з 20 CL1 для спільних внутрішніх досліджень і розробок. Прототип має допомогти партнерам накопичити операційний досвід і перевірити процеси виробництва та підтримки, необхідні для масштабнішого розгортання.

За умови технічної перевірки, дотримання вимог біобезпеки та отримання регуляторних дозволів DayOne і Cortical Labs розглядають поетапне розширення до 1 000 блоків у комерційному об’єкті в Сінгапурі.

На майданчику Cortical Labs у Мельбурні працює 120 CL1, а доступ до системи, за повідомленнями, мають близько 20 корпоративних дослідницьких та університетських клієнтів. Віддалений доступ до одного CL1 оцінювали у 2 200 доларів США на місяць, тоді як оренда висококласного ШІ-чипа в основних хмарних сервісах, за повідомленнями, коштує близько 4 300 доларів США на місяць.

Ціна віддаленого доступу — це тариф для клієнта, а не собівартість експлуатації біологічного комп’ютера чи установки NUS. Повні витрати на підтримання сінгапурського комплексу партнери публічно не розкривали.

Головні обмеження технології

Біологічні обчислення поки що стикаються з низкою невирішених питань:

• Обслуговування: нейронам постійно потрібні поживні речовини, гази та контроль середовища.
• Стабільність результатів: живі системи можуть бути менш детермінованими й повторюваними, ніж цифрове обладнання.
• Масштабування: перехід від дослідницької стійки на 20 блоків до 1 000 потребуватиме відтворюваного виробництва клітин і надійних операційних процесів.
• Регулювання та біобезпека: велике комерційне розгортання залежить не лише від технічних показників, а й від дозволів.
• Порівняльні тести: заяви про ефективність навчання, енергоспоживання та адаптивність ще мають пройти незалежну перевірку в реальних умовах.
• Екологічний баланс: менше споживання електроенергії саме по собі не доводить меншого загального водного сліду чи впливу протягом життєвого циклу.

Саме ці обмеження пояснюють, чому сінгапурську установку розглядають як поетапний проєкт валідації, а не як готову альтернативу традиційній серверній фермі.

Що це означає для Сінгапуру

Біологічний дата-центр у Сінгапурі найкраще сприймати як стратегічний експеримент. Якщо твердження про здатність навчатися на обмежених даних і пристосовуватися до змін підтвердять незалежні випробування, wetware-обчислення можуть дати країні нішевий спосіб додавати окремі ШІ-потужності без пропорційного збільшення навантаження на охолодження та електромережу — і, можливо, на водні ресурси.

Наразі факти дозволяють зробити стриманіший висновок: у Сінгапурі створили невеликий прототип обчислювальної системи з живими нейронами, поєднаної з кремнієвими засобами керування. Його значення — у перевірці того, чи може така незвична архітектура стати корисною, надійною та комерційно масштабованою, а не в демонстрації готової заміни традиційним дата-центрам.