Một startup tại Australia cho biết đã phát triển thiết bị đầu tiên trên thế giới cho phép “chạy mã” trực tiếp trên các neuron người sống, mở ra hướng tiếp cận mới cho điện toán trong bối cảnh nhu cầu hạ tầng AI ngày càng tăng, dù vẫn còn nhiều tranh luận về giới hạn công nghệ và đạo đức…
Trong bối cảnh các doanh nghiệp toàn
cầu chạy đua xây dựng thêm trung tâm dữ liệu để phục vụ các mô hình trí tuệ
nhân tạo (AI), các nhà nghiên cứu đang tìm kiếm những hướng đi mới, trong đó có
khả năng sử dụng tế bào sống của con người trong hệ thống tính toán.
Startup Australia Cortical Labs cho biết họ đã phát triển thiết bị đầu tiên trên thế giới cho phép người dùng
“chạy mã” trên các tế bào não người sống. Công ty đã xây dựng một hệ thống kết
hợp giữa neuron nuôi cấy trong phòng thí nghiệm với phần cứng silicon, cho phép
ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như khoa học thần kinh, mô hình hóa bệnh tật,
robot và AI.
Hệ thống mang tên CL1 hoạt động bằng
cách nuôi neuron từ tế bào gốc, sau đó đặt chúng lên các con chip có khả năng
gửi và nhận tín hiệu điện.
“Chúng tôi đang sử dụng các tế bào
này theo cách tiếp cận kỹ thuật để tạo ra một thứ chưa từng tồn tại trước đây và
có thể sở hữu những đặc tính mà trước đây chúng ta chưa thể khai thác. Cho đến
nay, kết quả rất đáng khích lệ”, ông Brett J. Kagan, Giám đốc khoa học kiêm
Giám đốc vận hành của Cortical Labs, cho biết.
Ông cũng cho biết chỉ cần một lượng
nhỏ máu hoặc mẫu da, các nhà khoa học có thể tạo ra nguồn tế bào gần như vô hạn
và chuyển hóa thành neuron. Công ty đang phát triển các cơ sở điện toán sinh
học tại Melbourne và Singapore, nơi nhiều hệ thống có thể được triển khai và
truy cập từ xa.
KHÁC
BIỆT VỚI CHIP SILICON TRUYỀN THỐNG
CL1 cho phép người dùng tương tác
trực tiếp với neuron bằng cách gửi tín hiệu điện đầu vào và quan sát phản hồi
của tế bào theo thời gian thực.
Tương tự các hệ thống máy tính hiện
nay, thiết bị này vẫn sử dụng chip silicon, nhưng được tích hợp các vi điện cực
có thể giao tiếp với neuron sống, truyền tín hiệu và đọc phản hồi như một phần
của quá trình tính toán.
Khác với máy tính truyền thống, hệ
thống có kích thước tương đương một hộp giày này sử dụng nuôi cấy tế bào sống
cần môi trường dung dịch giàu dinh dưỡng để tồn tại – cách tiếp cận đôi khi
được gọi là “wetware”.
Theo Cortical Labs, khoảng 120 thiết
bị như vậy đang vận hành một trung tâm dữ liệu quy mô nhỏ tại Melbourne.
Dù việc nuôi cấy neuron không phải
là mới, điểm khác biệt của công ty là đã tiêu chuẩn hóa hệ thống, giúp việc kết
nối giữa nuôi cấy tế bào và giao diện điện tử trở nên đơn giản hơn, thay vì
phải thiết lập các hệ thống phòng thí nghiệm phức tạp, tùy biến cao.
HIỆU
QUẢ TỪ SINH HỌC CON NGƯỜI
Theo Cortical Labs, nền tảng tích
hợp của họ giúp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu, từ hàng tháng hoặc nhiều
năm xuống còn vài giờ hoặc vài ngày.
Việc tương tác với neuron sinh học
theo cách này có thể giúp hệ thống tính toán tiết kiệm năng lượng hơn và linh
hoạt hơn so với công nghệ hiện tại. “Sinh học cực kỳ tiết kiệm năng lượng. Con
người không cần lượng dữ liệu khổng lồ”, ông Kagan cho biết.
Ông dẫn ví dụ, một đứa trẻ chỉ cần
vài hình ảnh để nhận biết một đối tượng, trong khi các hệ thống học máy có thể
cần tới hàng chục nghìn hoặc hàng trăm nghìn dữ liệu tùy theo bài toán. Ngoài
ra, con người cũng có khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và nhiễu.
Việc sử dụng tế bào có nguồn gốc từ
con người cũng mở ra các ứng dụng nghiên cứu, khi neuron được nuôi từ mẫu hiến
tặng có thể phản ánh đặc điểm di truyền, giúp các nhà khoa học nghiên cứu phản
ứng của tế bào với các phương pháp điều trị trong phòng thí nghiệm.
Tuy vậy, theo ông Kagan, các máy
tính dựa trên silicon vẫn vượt trội trong các phép tính chính xác và tốc độ
cao. Đồng thời, các hệ thống AI hiện nay có thể đang tiến gần đến giới hạn thực
tế do nhu cầu ngày càng lớn về dữ liệu và năng lực tính toán.
Theo ông, các hệ thống trong tương
lai nhiều khả năng sẽ kết hợp giữa sinh học và silicon để tận dụng ưu điểm của
cả hai. “Tương lai của điện toán là khi chúng ta có thể tận dụng tất cả các
công cụ sẵn có để đạt kết quả tốt nhất”, ông nói.
TRANH
LUẬN VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ ĐẠO ĐỨC
Một số chuyên gia cho rằng các hệ
thống sinh học có lợi thế về mức tiêu thụ năng lượng và khả năng thích ứng,
nhưng vẫn hoài nghi về mức độ hiệu quả của các phương pháp hiện tại.
Ông Alysson R. Muotri, Đại học
California San Diego, cho rằng nếu chỉ sử dụng các mạng neuron dạng phẳng, công
nghệ này khó có thể tạo ra lợi thế đáng kể so với hệ thống silicon truyền
thống.
Theo ông, các cấu trúc phức tạp hơn
như organoid – mô não thu nhỏ dạng ba chiều – có thể mang lại tiềm năng lớn
hơn, dù hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.
Việc sử dụng tế bào người trong điện
toán cũng đặt ra các câu hỏi đạo đức, tùy thuộc vào mức độ phức tạp của hệ
thống.
Ông Muotri cho rằng các mạng neuron
đơn giản hiện nay chưa gây ra vấn đề lớn. Tuy nhiên, các cấu trúc giống não
phức tạp hơn có thể tạo ra những thách thức mới. “Tổ chức của mô có thể tạo ra
một dạng trải nghiệm trong đĩa nuôi cấy. Điều này có thể dẫn đến một dạng ý
thức, và một số người có thể cảm thấy không thoải mái với điều đó”, ông nói.
Theo các chuyên gia, những lo ngại
này có thể đòi hỏi các quy định và cơ chế giám sát mới khi công nghệ tiếp tục
phát triển.
Trong khi đó, Cortical Labs cho rằng
cách tiếp cận của họ có thể mang lại lợi ích về mặt đạo đức, như giảm nhu cầu
thử nghiệm trên động vật và tăng khả năng kiểm soát hệ sinh học. “Chúng tôi tin
rằng đây là một cách tiếp cận tốt hơn”, ông Kagan cho biết.
Dù
vẫn ở giai đoạn đầu và còn nhiều tranh luận, điện toán sinh học đang dần được
xem là một hướng đi bổ sung cho kiến trúc tính toán truyền thống trong kỷ
nguyên AI. Khi nhu cầu về năng lực xử lý và hiệu quả năng lượng ngày càng gia
tăng, việc kết hợp giữa hệ thống silicon và sinh học có thể trở thành một trong
những hướng phát triển đáng chú ý của ngành công nghệ trong những năm tới.
Euronews-Trọng Hoàng
