Czym jest i czym się zajmuje FinalSpark?
Dr. Ewelina Kurtys – FinalSpark to szwajcarski startup budujący komputery z żywych neuronów. Został założony w 2014 roku przed Freda Jordana i Martina Kuttera, naukowców i przedsiębiorców, którzy chcą zbudować ‘myśląca maszynę’. Po kilku latach prób z cyfrowymi technologiami stwierdzili oni, ze technologie cyfrowe zużywają zbyt dużo energii, aby rozwijać na nich myślące maszyny. Skierowali się w kierunku totalnej transformacji technologii i budowania zupełnie nowych procesorów, w których tranzystory są zastąpione przez prawdziwe neurony.
Wasz projekt polega na wykorzystywaniu żywych neuronów jako jednostek obliczeniowych. Jak wygląda proces „programowania” takich neuronów?
Obecnie mamy laboratorium, w którym odbywają się eksperymenty R&D na małą skale. Male ‘kulki’ złożone z około 10 tysięcy neuronów i o średnicy około pól milimetra każda, są umieszczone na elektrodach po to żebyśmy mogli wysyłać do nich informacje (input) i odbierać odpowiedź (output) w postaci impulsów elektrycznych. Tutaj jest widok z naszego laboratorium na żywo, pokazujący nasz sprzęt za pomocą kamery i sygnały odczytywane z neuronów w czasie rzeczywistym. Są to prawdziwe dane, które mogą być wykorzystane do badań (nie tylko graficzna reprezentacja).
Na razie byliśmy w stanie zapisać jeden bit informacji w naszych neuronach w taki sposób.
Do tego eksperymentujemy tez z neuroprzekaźnikami (np. z dopamina), które są dodawane do medium. Neuroprzekaźniki są zamknięte w specjalnych substancjach chemicznych (‘zalakowane’) i mogą z nich być uwolnione pod wpływem światła. Robimy to po to, żeby moc wzmocnić lub osłabić jakieś określone zachowanie neuronów (mierzone jako output impulsów elektrycznych).
W przyszłości będziemy programować neurony poprzez wysyłanie im impulsów elektrycznych i uwalnianie do medium (czyli płynu który ciągle przepływa przez neurony) neurotransmiterów.
Tak samo działa ludzki mozg, uczymy się na podstawie sygnałów elektrycznych i chemicznych w naszym mózgu. Ten proces jest jednak nie do końca jeszcze poznany. Nikt dokładnie nie wie, jak wygląda algorytm na naukę neuronów. Dlatego jest to tematem naszych obecnych badań.
Czy możesz opisać, jak działa wasza Neuroplatforma i jakie typy badań można na niej prowadzić zdalnie?
Tak jak wspominałam, mamy małe zlepki neuronów, które umieszczamy na elektrodach aby umożliwić dwustronna komunikacje miedzy elektrodami i neuronami za pomocą impulsów elektrycznych. Nasz elektrody są podłączone do komputerów, na których możemy programować eksperymenty (tzn. jakie sygnały elektryczne lub chemiczne i kiedy zostaną wysłane do neuronów) i zbierać dane (czyli sygnały elektryczne z neuronów).
Cały nasz sprzęt jest podłączony do czujników, które monitorują nie tylko sygnały elektryczne, ale także temperaturę, natężenie światła, pH, stężenie CO2 w powietrzu i wszystkie inne kluczowe parametry, które wpływają na stan neuronów i sukces eksperymentów. Mamy tez własne API, które umożliwia komunikacje z całym systemem w naszym laboratorium za pomocą popularnego języka programowania, Pythona na aplikacji webowej.
Dlatego też, nie ma znaczenia czy komputer na którym programuje się eksperymenty znajduje się w naszym laboratorium czy na drugim końcu świata. Każdy może się do nas podłączyć.
Platforma służy obecnie do badań eksperymentalnych. Nikt jeszcze do końca nie wie, jak programować neurony. Programowanie neuronów (proces uczenia) jest głównym celem FinalSpark. Nasi użytkownicy robią tez inne badania, na przykład nad tym jak można oszacować polaczenia pomiędzy neuronami, na podstawie sygnałów z zewnętrznej warstwy neuronowej struktury, jaka badamy.
Jakie są największe wyzwania techniczne w pracy z organoidami i jak je rozwiązujecie?
Dużym wyzwaniem jest utrzymanie neuronów przy życiu przez długi czas w warunkach laboratoryjnych. Z obserwacji natury wiemy, że neurony mogą żyć nawet 100 lat, w naszych mozgach, ale w laboratorium jest to trudne, bo trzeba odtworzyć idealne warunki fizjologiczne, takie jak w żywym organizmie (temperaturę, pH, tlen, składniki odżywcze, ciśnienie i tak dalej).
Obecnie jesteśmy wstanie utrzymać nasze neurony przy życiu in vitro na elektrodach przez trzy miesiące. Jest to opatentowane rozwiązanie opierające się głownie na systemie mikroprzepływu medium (płynu w którym zanurzone są neurony) – tak, aby składniki odżywcze były stale dostarczane do neuronów i aby jednocześnie usuwać metabolity, czyli substancje, które powstają podczas życia neuronów i są z nich wydalane. W organizmie jest to zapewnione dzięki przepływowi krwi i limfy przez tkanki.
Czy wasze badania prowadzą do rozwoju czegoś na kształt nowego „języka programowania” dla neuronów biologicznych?
Tak, zdecydowanie. Język programowania neuronów jest nadal tajemnicą. Odszyfrowanie go będzie rewolucją, nie tylko dla biokomputerów, ale także dla medycyny .
W jaki sposób mierzycie efektywność obliczeniową żywych neuronów w porównaniu z tradycyjnym sprzętem cyfrowym?
Na razie nie możemy jeszcze porównywać neuronów in vitro z komputerami cyfrowymi. Na przykład, nasze neurony mogą zachować jeden (!) bit informacji. Na tak wczesnym etapie, głównym celem jest uzyskanie sensownej relacji miedzy tym, co wysyłamy do neuronów (input), a tym co od nich otrzymujemy (output).
W dalszej perspektywie planujemy benchmarking. Patrząc na ludzki mozg, możemy się spodziewać, ze komputery biologiczne nie będą szybsze, w porównaniu do cyfrowych, i nie będą miały więcej pamięci, ale będą na pewno o wiele bardziej wydajne energetycznie w zadaniach takich jak rozpoznawanie wzorów czy rozwiazywanie skomplikowanych problemów.
Głównym celem, dla jakiego pracujemy nad żywymi komputerami jest to, ze neurony są około miliona razy bardziej wydajne energetycznie od komputerów cyfrowych podczas przetwarzania informacji.
Deklarujecie nawet milionkrotnie mniejsze zużycie energii przez bioprocesory. Czy możecie podać konkretne dane lub badania to potwierdzające?
Tak, zostało to opisane przez naukowców nie związanych z naszym projektem, jak na przykład przez prof. Thomasa Hartunga z Johns Hopkins University.
Czy twoim zdaniem biokomputing może być odpowiedzią na rosnące koszty energetyczne związane z trenowaniem dużych modeli AI?
Tak, zdecydowanie. Rosnące koszty na energie zużywaną przez AI to główny problem jaki chcemy rozwiązać.
Czy prowadzicie symulacje lub prognozy dotyczące potencjalnego wpływu biokomputingu na globalną emisję CO₂?
Nie. Myślę ze można by przeanalizować prognozy na zużycie energii lub emisję CO2 przez cyfrowe AI za 10 lat i podzielić je przez 1000, żeby mieć szacunkowy obraz.
Twierdzicie, że obecne modele AI jedynie „udają” myślenie. Jak definiujecie prawdziwe myślenie i jak biokomputery mogą to osiągnąć?
Jeszcze nie znamy definicji prawdziwego myślenia, ponieważ nikt jeszcze do końca nie wie jak neurony kodują informację. Wiemy tylko, że jest to inny mechanizm, niż w komputerach. W cyfrowych maszynach informacja jest kodowana w systemie zer i jedynek, aktywacji lub dezaktywacji bramek logicznych, i prawie wszystko jest oparte na algebrze liniowej. Natomiast mozg jest analogowy, neurony zapisują informacje w czasie i przestrzeni i struktura neuronu jest o wiele bardziej skomplikowana niż struktura cyfrowych urządzeń. Istnieje wiele modeli cyfrowych neuronów, jednak żaden z nich nie dorównuje oryginałowi pod względem poziomu złożoności.
Czy są jakieś przesłanki, że wasze neurony wykazują zachowania zbliżone do świadomości? Jak definiujecie tę granicę?
Nie ma nic takiego w naszych obserwacjach. Jednak humaniści chętnie podejmują ten temat. Jest wiele publikacji na temat tego, czy przyszłe komputery (nie tylko biologiczne) będą miały świadomość.
My też aktywnie podejmujemy dyskusje z filozofami, którzy zajmują się etycznymi pytaniami odnośnie biokomputerów. Byłam w zeszłym roku na konferencji na uniwersytecie w Delft, żeby zaprezentować temat ekspertom.
Obok czystych pytań o świadomość, sa tez pytania o to gdzie jest granica pomiędzy człowiekiem a maszyną, i jak kształtuje się opinia społeczeństwa wobec innowacyjnych technologii.
Jakie kwestie etyczne napotykacie przy pracy z ludzkimi komórkami, i jak radzicie sobie z tymi wyzwaniami?
Praca nad komórkami ludzkimi jest prowadzona w badaniach biomedycznych już od kilkudziesięciu lat i wiele zostało zrobione aby można było takie badania przeprowadzać etycznie. Na pewno trzeba się upewnić, że komórki oryginalnie zostały pobrane za zgoda ich dawcy. Obecnie komórki ludzkie do badan in vitro są dostępne komercyjne i cały proces ich pobierania został ustandaryzowany.
Czy w przyszłości może pojawić się konieczność stworzenia „praw” dla biokomputerów opartych na neuronach?
Myślę, że nie można tego wykluczyć, aczkolwiek osobiście nie jestem fanka antromorfizacji – czyli nadawania cech ludzkich wszystkiemu wokół, łącznie z biokomputerami.
Nie staramy się zrekonstruować ludzkiego mózgu, używamy tylko tych samych jednostek budulcowych, neuronów. Nie wierze w to, że biokomputery (czy jakiekolwiek komputery) będą miały świadomość. Jednak, jeśli praktyka pokaże inaczej, to na pewno będzie trzeba rozważyć nadanie praw maszynom Na razie jest to czysta spekulacja.
Czy zamierzacie komercjalizować swoje rozwiązania i jakie zastosowania komercyjne widzicie jako pierwsze?
Jak najbardziej, celem FinalSpark jest komercjalizacja biokomputerów. Wyobrażamy to sobie w ten sposób, że będziemy budować centralne jednostki do których będzie dostęp zdalny. Trochę tak, jak teraz jest zdalny dostęp do naszego laboratorium. Takie Amazon Web service dla biokomputingu. Mamy nadzieje, że będziemy mogli dostarczać sile obliczeniową która będzie co najmniej dziesięć razy bardziej wydajna energetycznie w porównaniu do cyfrowej, biorąc pod uwagę wszystkie koszty obsługi takiej technologii, czyli laboratoria o stałych, ściśle określonych parametrach, gdzie komórki będą mogły funkcjonować przez bardzo długi czas.
Współpracujecie już z 8 uczelniami na świecie. Czy planujecie rozszerzenie dostępu do Neuroplatformy także dla startupów lub firm technologicznych?
Już to zrobiliśmy. Mamy ofertę subskrypcji dla prywatnych klientów, skorzystało z niej już kilka firm i osób indywidualnych. Mamy dwa typy subskrypcji: dzielony (gdzie można przeprowadzać eksperymenty na neuronach w z góry ustalonym czasie, dzieląc sprzęt z innymi użytkownikami) i dedykowany (w którym można mieć dostęp na wyłączność do dedykowanej grupy neuronów). W wersji dedykowanej można tez przeprowadzać proste eksperymenty na interfejsie który nie wymaga żadnych umiejętności kodowania.
Polecam sprawdzić na naszej stronie. Udostępniamy tez nasza platformę wybranym artystom, którzy mają wizje jak zilustrować ta innowacje dla szerszej publiczności.
Jak wygląda wasza długofalowa wizja? Czy biokomputery mają szansę stać się głównym nurtem obliczeniowym, zastępując krzemowe chipy?
Uważamy ze biokomputery raczej nie zastąpią krzemowych chipów całkowicie. Kiedy porównujemy komputery cyfrowe z ludzkim mózgiem, to widzimy ze oba maja pewne mocne i słabe strony. Także bardziej prawdopodobne jest, że biokomputery będą komplementarne to cyfrowych komputerów. Na pewno będą bardziej odpowiednim substratem dla sieci neuronowych, czyli całego AI które obecnie używamy i które częściowo oparte jest na inspiracjach na podstawie wiedzy o tym jak działa ludzki mózg.
