🧠 وقتی «مغز» وارد دیتاسنتر می‌شوددر ۱۶ ژوئیه ۲۰۲۶، شرکت استرالیایی Cortical Labs با همکاری دانشگاه ملی سنگاپور و شرکت DayOne، یک مرکز محاسبات زیستی در سنگاپور راه‌اندازی کرد که در آن ۲۰ دستگاه CL1 قرار دارد.هر CL1 شامل دست‌کم ۲۰۰ هزار نورون زنده است که روی یک تراشه سیلیکونی مجهز به الکترود رشد داده شده‌اند. نورون‌ها از سلول‌های خونی انسان آغاز می‌شوند؛ این سلول‌ها به سلول‌های بنیادی القایی (iPSC) بازبرنامه‌ریزی شده و سپس به نورون تبدیل می‌شوند.اما اینجا بخش عجیب ماجرا شروع می‌شود:این رایانه باید غذا بخورد! 🧪نورون‌ها برای زنده ماندن به محیط کشت حاوی مواد مغذی، قند، مواد معدنی و تنظیم دقیق pH و گازها نیاز دارند. بنابراین سامانه‌ای شبیه یک «سیستم پشتیبانی از حیات» شرایط محیطی سلول‌ها را کنترل می‌کند.⚡ چرا اصلاً از نورون استفاده کنیم؟پردازنده‌های سیلیکونی در محاسبات عددی فوق‌العاده سریع‌اند؛ اما مغز یک ویژگی خارق‌العاده دارد:یادگیری با مصرف انرژی بسیار کم.آزمایش معروف DishBrain نشان داده بود که شبکه‌های نورونی زنده می‌توانند با دریافت بازخورد محیطی، بازی ساده‌ای مانند Pong را یاد بگیرند.در آزمایش‌های بعدی نیز شبکه‌ای حدود ۲۰۰ هزار نورون انسانی برای تعامل با بازی DOOM مورد استفاده قرار گرفت.این بدان معنا نیست که نورون‌ها مثل یک GPU معمولی «کد اجرا می‌کنند». اطلاعات از طریق فعالیت الکتریکی شبکه نورونی منتقل می‌شود و سیستم می‌تواند با دریافت بازخورد، الگوی فعالیت خود را تغییر دهد.🔋 تفاوت خیره‌کننده مصرف انرژیطبق اطلاعات منتشرشده توسط Cortical Labs، یک CL1 حدود ۳۰ وات مصرف دارد؛ درحالی‌که یک NVIDIA H100 SXM می‌تواند تا حدود ۷۰۰ وات توان مصرف کند.اما مقایسه مستقیم کاملاً عادلانه نیست؛ چون GPU و CL1 وظایف و معماری کاملاً متفاوتی دارند و سامانه زیستی علاوه بر خود تراشه، به تجهیزات کنترل دما، گازها، مواد غذایی و نگهداری سلول‌ها نیاز دارد.بنابراین فعلاً نمی‌توان گفت:نورون‌ها از GPU بهترند.دقیق‌تر این است که بگوییم:محاسبات زیستی ممکن است در برخی مسائل یادگیری و سازگاری، نسبتِ جالبی میان توان مصرفی و قابلیت یادگیری ایجاد کند.🧬 شاید مهم‌ترین تفاوت، «یادگیری» باشدشبکه‌های عصبی مصنوعی برای آموزش معمولاً به حجم عظیمی از داده و توان محاسباتی نیاز دارند.اما مغز انسان می‌تواند از نمونه‌های بسیار محدودی یاد بگیرد.هدف محاسبات زیستی این است که از ویژگی‌هایی مانند پلاستیسیته عصبی (Neuroplasticity)، یعنی توانایی تغییر ساختار و عملکرد ارتباطات عصبی در پاسخ به تجربه، برای ساخت سیستم‌های محاسباتی جدید استفاده کند.البته هنوز فاصله بسیار زیادی میان یک شبکه چندصدهزارنورونی آزمایشگاهی و مغز انسان با حدود ۸۶ میلیارد نورون وجود دارد.🤯 و شاید بهترین جمله درباره این فناوری:دیتاسنترهای آینده ممکن است فقط برق و اینترنت نخواهند؛ ممکن است به غذا هم نیاز داشته باشند.این فناوری هنوز در ابتدای راه است، اما یک مرز مهم را جابه‌جا کرده:ما دیگر فقط تلاش نمی‌کنیم مغز را با سیلیکون شبیه‌سازی کنیم؛ داریم خودِ سلول‌های عصبی زنده را به بخشی از یک سامانه محاسباتی تبدیل می‌کنیم.#Biocomputing #CorticalLabs #Neuroscience #AI #BiologicalComputing #CL1 #FutureTechnology #DataCenter #BrainComputer #علم #هوش_مصنوعی #نوروساینس