Gửi bình luận
Công ty khởi nghiệp Cortical Labs (Úc) và bit.bio (Anh) phát triển máy tính sinh học CL1 với mục tiêu tạo ra “trí tuệ sinh học tổng hợp”.
Trong một phòng thí nghiệm bên ngoài thành phố Cambridge (Anh) có một máy tính sinh học đáng kinh ngạc. Khoảng 200.000 tế bào não người của CL1, được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm, nằm trên các mạch silicon truyền tải hoạt động điện đồng bộ của chúng lên màn hình để kết nối với thế giới bên ngoài.
CL1 có kích thước bằng khoảng hai hộp giày, được phát triển bởi Cortical Labs và bit.bio, với nỗ lực tạo ra “trí tuệ sinh học tổng hợp” - một hình thức điện toán mới có thể mở ra những cơ hội vượt xa giới hạn của điện tử truyền thống và các công nghệ khác đang phát triển như lượng tử.
“Giống như bộ não của chúng ta, máy tính sinh học sẽ tiêu thụ ít năng lượng hơn nhiều bậc so với điện tử truyền thống khi xử lý thông tin. Ứng dụng trong tương lai có thể gồm robot, an ninh và metaverse”, Giám đốc điều hành Hon Weng Chong của Cortical Labs chia sẻ với trang Financial Times.
Metaverse là một khái niệm chỉ không gian ảo 3D kết nối liên tục, nơi con người có thể tương tác, làm việc, giải trí, giao tiếp… thông qua các thiết bị công nghệ như kính VR (thực tế ảo), AR (thực tế tăng cường) hoặc máy tính.
Cuộc tìm kiếm nhanh chóng các giải pháp thay thế cho các thiết bị điện tử truyền thống tiêu tốn nhiều năng lượng đã thúc đẩy lĩnh vực điện toán sinh học, nhằm khai thác trực tiếp trí tuệ của tế bào não thay vì mô phỏng nó trên silicon thông qua xử lý mô phỏng não bộ (neuromorphic) và trí tuệ nhân tạo (AI).
Neuromorphic là thuật ngữ trong lĩnh vực khoa học máy tính và điện tử, chỉ các hệ thống phần cứng hoặc phần mềm được thiết kế mô phỏng cách hoạt động của bộ não con người, đặc biệt là cách mà tế bào thần và mạng lưới thần kinh xử lý thông tin.
Cortical Labs đang dẫn đầu phong trào này, dù các nhóm học thuật và công ty khởi nghiệp khác như FinalSpark (Thụy Sĩ) và Biological Black Box (Mỹ) cũng có những bước tiến đáng kể.
Thành tựu đáng kinh ngạc
Những ứng dụng đầu tiên của CL1 tập trung vào nghiên cứu thần kinh và dược phẩm, nhằm tìm hiểu cách các hóa chất và thuốc thử nghiệm ảnh hưởng đến quá trình xử lý thông tin của tế bào não.
“Các giai đoạn đổi mới tiếp theo sẽ cho phép phát triển những hình thức điện toán mới và tiên tiến hơn cả hệ thống AI truyền thống, sử dụng cùng những bộ xử lý là tế bào thần kinh - vốn là nền tảng của trí tuệ trong sinh vật sống”, Hon Weng Chong nói thêm.
Với Giáo sư thần kinh học lâm sàng Mark Kotter tại Đại học Cambridge và là người sáng lập bit.bio, tầm quan trọng của CL1 nằm ở chỗ: “Đây là cỗ máy đầu tiên có thể đánh giá đáng tin cậy năng lực điện toán của tế bào não. Đó là một sự thay đổi mang tính cách mạng”.
Các chuyên gia đánh giá CL1 là “thành tựu đáng kinh ngạc” giúp thúc đẩy lĩnh vực điện toán sinh học non trẻ.
Đã hợp tác học thuật với một số nhà khoa học của Cortical Labs, Giáo sư thần kinh học Karl Friston tại trường Đại học College London (Anh) cho rằng đây có thể được xem là máy tính mô phỏng sinh học đầu tiên có mặt trên thị trường.
“Tuy nhiên, món quà thực sự mà công nghệ này mang lại hiện không phải cho ngành khoa học máy tính, mà giúp các nhà khoa học thực hiện thí nghiệm trên một bộ não nhỏ”, ông nói.
Đang nghiên cứu “trí tuệ cơ quan” bằng cách sử dụng các bộ não mini phát triển từ tế bào gốc, Giáo sư Thomas Hartung của Đại học Johns Hopkins tại thành phố Baltimore (Mỹ) cho rằng đóng góp xuất sắc của Cortical Labs là phát triển trò chơi ảo như một tiêu chuẩn cho điện toán sinh học.
Thiết bị đời trước của CL1, mang tên DishBrain, đã học cách chơi game đơn giản Pong, trong đó nó điều khiển một thanh ngang lên xuống để đẩy quả bóng ảo.
Quá trình huấn luyện gồm cả việc cho tế bào thần kinh “phần thưởng” khi điều khiển thanh chắn đúng bằng cách áp dụng tín hiệu điện dạng sóng hình sin, mà tế bào ưa thích. Khi sai, chúng bị “phạt” bằng tín hiệu nhiễu trắng khó chịu.
Các thí nghiệm với DishBrain và CL1 cho thấy những điều kiện khác nhau ảnh hưởng như thế nào đến khả năng xử lý thông tin của tế bào thần kinh, được đánh giá thông qua việc chúng chơi Pong tốt ra sao. “Chúng tôi đã thử cho chúng tiếp xúc với các hóa chất có ảnh hưởng đến não người. Cỗ máy này cho thấy ví dụ như rượu làm suy giảm khả năng tính toán của bạn”, Mark Kotter tiết lộ.
Một thí nghiệm khác so sánh hiệu quả của ba loại thuốc điều trị bệnh động kinh và phát hiện rằng một trong số đó là carbamazepine có hiệu quả vượt trội cho việc cải thiện các chỉ số chơi game.
“Chúng tôi đang suy nghĩ rất nhiều về cách lập trình cho các máy tính sinh học. Một câu hỏi lớn là làm sao để biểu diễn thông tin kỹ thuật số cho các tế bào thần kinh”, Hon Weng Chong nói. Ông cho biết các nhà khoa học đang dạy các tế bào thần kinh nhận biết hình dạng các chữ số “và hiện chúng bắt đầu phân biệt được số 9 khác với số 4 hay số 5”.
Cortical Labs và bit.bio đã đặt các lớp tinh khiết của hai loại tế bào thần kinh cụ thể trên mạch silicon của CL1, trong đó một loại để kích thích tín hiệu điện và một loại làm giảm nó.
“Sự cân bằng giữa tăng tốc và phanh rất quan trọng”, Hon Weng Chong cho hay. Các tế bào thần kinh này được nuôi từ tế bào gốc bắt nguồn từ da người.
Một số nhóm khác như FinalSpark đang nghiên cứu máy tính sinh học dựa trên các bộ não mini phát triển từ tế bào gốc. Tuy nhiên, bit.bio và Cortical Labs tin rằng các lớp tế bào thần kinh chuẩn hóa của họ sẽ cho kết quả ổn định và đáng tin cậy hơn. “Tế bào thần kinh của chúng tôi trông rất đồng nhất. Nếu bạn nhìn vào các công nghệ khác, bạn sẽ thấy sự biến thiên rất lớn (tạo ra kết quả rất không ổn định, thiếu nhất quán – PV). Thế mạnh của chúng tôi là tạo ra các quần thể tế bào thuần khiết”, ông Tony Oosterveen, người dẫn đầu mảng nghiên cứu tế bào não tại bit.bio, cho biết.
Chưa tìm ra cách chuyển giao bộ nhớ
Dù điện toán sinh học có nhiều tiềm năng trong dài hạn, những người ủng hộ công nghệ này thừa nhận rằng việc ứng dụng nó vào AI và các lĩnh vực phổ thông vẫn còn cách xa hàng thập kỷ. Một trong những thách thức là phát triển hệ thống lập trình hiệu quả.
Một vấn đề khác là các tế bào thần kinh chỉ sống được vài tháng trong CL1, nhờ vào dòng chất lỏng liên tục để cung cấp chất dinh dưỡng và loại bỏ các chất thải.
“Một điểm yếu của hệ thống này là chúng tôi vẫn chưa tìm ra cách chuyển giao bộ nhớ. Khi hệ thống chết, bạn phải bắt đầu lại từ đầu”, Hon Weng Chong nói.
Hon Weng Chong cũng nhận thức được những lo ngại đạo đức có thể nảy sinh trong tương lai nếu máy tính sinh học và các cụm tế bào thần kinh phát triển những dấu hiệu sơ khai của ý thức.
Hiện tại, ông nói: “Những hệ thống này có tri giác vì phản ứng với kích thích và học hỏi từ đó, nhưng chưa có ý thức. Chúng tôi muốn hiểu hơn về cách não người hoạt động, chứ không có ý định tạo ra một bộ não trong bồn chứa”.
