Просмотр новости
Найдите то, что Вас интересует
Спутники
РН
SpaceX
Роскосмос
NASA
Создан дата-центр на миллионах живых нейронов. Обучать на нем ИИ в два раза дешевле, чем на GPU
Дата публикации: 24-08-2026 08:19:00
Высокий уровень потребления энергии и дороговизна чипов для обучения ИИ стимулирует ученых по всему миру искать более экономичную замену. В Сингапуре запустили для этих целей кластер из биокомпьютеров на специально синтезированных нейронах человеческого мозга.
Основное содержимое страницы с новостью.
24 Августа 2026 11:19 24 Авг 2026 11:19 |
Высокий уровень потребления энергии и дороговизна чипов для обучения ИИ стимулирует ученых по всему миру искать более экономичную замену. В Сингапуре запустили для этих целей кластер из биокомпьютеров на специально синтезированных нейронах человеческого мозга.
В Центре наук Национального университета Сингапура (NUS) совместно с компанией Cortical Labs и оператором центров обработки данных DayOne запущен кластер из 20 компьютеров на нейронах (CL1), пишет «Коммерсант».
Для создания биокомпьютеров ученые вырастили 16 млн живых нейронов и соединили их с кремниевыми чипами. Система смогла за два дня научиться распознавать речь и обладателя голоса.
Вычислительные ресурсы CL1 стоят $2,2 тыс. в месяц, что примерно в два раза дешевле, чем аренда высокопроизводительного чипа для обучения и запуска моделей ИИ у крупных облачных платформ.
Обучение ИИ без выделяющих тепло серверов и систем охлажденияЖивые нейроны получены из клеток крови, перепрограммированных в стволовые клетки. Они обмениваются электрическими сигналами с компьютером, где их нейронная активность преобразуется в вычислительную мощность, выяснило издание Straits Times. В каждом блоке CL1 размещено не менее 200 тыс. расположенных на кремниевом чипе нейронов. Раз в три дня их нужно подкармливать коктейлем из сахара, микроэлементов и буферных растворов.
Компьютеры на синтезированных человеческих нейронах тратят меньше энергии и стоят дешевле
«В реальном мире недостаточно данных, чтобы обучить человекоподобных роботов делать все, что нам нужно от них, используя традиционные серверы», — сказал Чонг Хон Венг (Chong Hon Weng), основатель и генеральный директор Cortical Labs. По его словам, хотя традиционные кремниевые чипы пока лучше по скорости, точности и воспроизводимости вычислений, лежащих в основе больших языковых моделей, преимуществом биологического ЦОД является низкое энергопотребление, поскольку это не тепловыделяющие серверы, требующие охлаждения.
Австралийский стартап Cortical Labs анонсировал компьютер, который позиционирует не иначе как «первый в мире биологический компьютер» в марте 2026 г., как писал CNews. Создатели заявили о намерении наладить его продажи. Предварительная цена одного экземпляра — $35 тыс. (около 3,14 млн руб. по курсу ЦБ на 6 марта 2025 г., что было примерно равно цене за автомобиль Geely Atlas на момент выхода материала).
Новая коммерческая технология или только модель для исследованийБиокомпьютеры пока не готовы к продаже и массовому использованию, приводит «Коммерсант» мнение научного журналиста Алексея Паевского: «Это живой материал, который требует биологической поддержки. Если температура поднимется на пять градусов, нейроны погибнут…Память у нейронов работает иначе, чем у традиционных компьютеров, и мы не до конца понимаем этот механизм». Паевский считает, что разработка NUS — «скорее демонстрация экономической составляющей, но очень зачаточная».
«Это пока далеко от реального применения. Сравнение энергопотребления некорректно без сопоставления вычислительных мощностей. Большая часть энергии уходит на поддержание жизнедеятельности нейронов, а не на вычисления», — прокомментировала доктор биологических наук, профессор школы системной биологии в Университете Джорджа Мейсона Анча Баранова.
«Это инновация, но скорее исследовательская модель для специальных задач. Такие системы помогают изучать работу нервной системы: память, когнитивные функции, обучение, адаптацию нейронов. Это продвинутая клеточная модель, которая движет разработки в области нейроинтерфейсов — технологий соединения живого и неживого, как Neuralink. Она позволяет отрабатывать передачу сигнала между нейронами и электродами без повреждения тканей и с минимальными шумами», — пояснил молекулярный биолог из МГУ Сергей Харитонов.
В поисках энергоэффективностиИсследователи уже давно стремятся улучшить энергоэффективность обычных компьютеров, обращаясь к принципам человеческого мозга. Обучение одной языковой модели типа GPT-3, например, потребовало около 10 ГВт•ч, что в 6 тыс. раз больше средней годовой энергии, потребляемой европейцем.
В конце мая 2024 г. швейцарский стартап FinalSpark тоже представил онлайн-платформу Neuroplatform, предоставляющую пользователю удаленный доступ к 16 органоидам человеческого мозга. Разработчики надеялись создать первый «живой» процессор благодаря сотрудничеству с заинтересованными научными учреждениями.
Исследования в данной области подчеркивают два основных отличия между работой мозга и компьютеров. В частности, данные указывает на то, что компьютер с одним ядром выполняет задачи последовательно, в то время как в мозге информация обрабатывается параллельно. Благодаря этому параллельному подходу, мозг способен более эффективно заниматься процессами распознавания и предсказания.
Схожие новости
Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 9.53. Источник: se.cnews.ru.