スイス企業FinalSparkが提供する人間脳細胞を用いたAIレンタルサービスの革新

FinalSpark社は、生物学的なニューラルネットワークを活用したAIソリューションの開発を進めています。デジタルプロセッサの高エネルギー消費に対し、バイオプロセッサはエネルギー制限がなく、AIの成長を促進します。人間の脳は86億個のニューロンを用いて20ワットのエネルギーで効率的に計算を行っており、これに対してシリコンで同等の効率を実現するには1000万ワットが必要です。FinalSpark社は、自己組織化や継続的学習が可能な進化的なバイオコンピューティングを目指し、エネルギー効率やスケーラビリティに優れた技術を提供しています。また、同社は複数の大学と提携し、研究開発を進めています。

デジタルプロセッサからバイオプロセッサへ デジタルプロセッサでは、高いエネルギー消費がAIの成長を制限しています。一方、バイオプロセッサでは、エネルギー制限がなく、AIの成長が促進されます。人間の脳は86億個のニューロンを使って僅か20ワットのエネルギーで効率的に計算を行っています。これと同等の効率をシリコンで実現するには、なんと1000万ワットものエネルギーが必要だと、スタンフォード大学のKwabena Boahen氏が指摘しています。

FinalSpark社は、この生物学的なニューラルネットワークを活用することで、自然の成功を超えるスケーラブルで効率的なバイオコンピューティングの実現を目指しています。

FinalSpark社は、バース大学、ブリストル大学、オックスフォード・ブルックス大学、コートダジュール大学、エクセター大学などと提携しています。

スイスのテクノロジー企業FinalSparkは、人工脳細胞を使った「バイオコンピューター」のレンタルサービスを月額500ドルで提供開始しました。このバイオコンピューターは、従来のシリコンベースのシステムに比べて最大10万倍の効率と低消費電力を実現するとされています。人間の脳細胞を使うことで、より人間の学習プロセスに近い方法でAIをトレーニングできるのが特徴です。

トレーニングでは、報酬を示すドーパミンや電気信号を使って学習を促進します。ただし、これらのバイオコンピューターは寿命が短く、通常100日程度しか持続しません。そのため、新しい脳細胞クラスターに移す必要があります。この制限は将来的に、人間の経験に近いAIの実現につながる可能性があります。FinalSparkの創業者は、このユニークな技術が新しいAI開発の可能性を開くと期待しています。

スイスのスタートアップFinalSparkは、生きた人間の脳オルガノイドを用いたサイボーグバイオコンピューターへのアクセスを提供しています。脳オルガノイドは約10,000個の神経細胞から構成され、シリコンチップと接続されており、電気信号の送受信が可能です。これにより、脳オルガノイドは仮想環境で学習し、報酬に向かう行動を変化させることができます。生きた脳細胞はエネルギー効率が高く、気候変動の緩和に寄与する可能性がありますが、スケーラビリティや倫理的な懸念も存在します。脳オルガノイドは、精神疾患の理解を進めるための新たな研究手法として期待されており、今後の技術的進展によりその応用範囲が広がることが期待されています。

脳オルガノイドは、約10,000個の生きた神経細胞から構成され、直径約0.5mmの球状をしています。これらは、体温に保たれた培養器で水分と栄養を供給され、細菌やウイルスから保護されています。脳オルガノイドは、微小電極を介してシリコンチップと接続されており、電気信号の送受信が可能です。仮想環境を作り、報酬や罰刺激を与えることで、脳オルガノイドは自ら学習し、報酬に向かうように行動を変化させていきます。

生きた脳細胞は、シリコンチップに比べて最大10億倍もエネルギー効率が高いため、気候変動の緩和に貢献できる可能性があります。しかし、現時点では単一のGPUや大規模なAIクラスターに匹敵するスケーラビリティは得られていません。倫理的な懸念もあり、脳オルガノイドの「意識」や「感情」についての議論が行われています。

脳オルガノイドは、ヒト幹細胞から作られた3D構造物で、脳の発達過程を模倣することができます。これにより、倫理的・実践的な問題から脳研究が困難だった精神疾患の理解が進むことが期待されています。2006年の山中伸弥博士による人工多能性幹細胞(iPSC)の発見が、脳オルガノイド研究の礎となりました。その後、Vaccarino博士らが初めてiPSCから脳オルガノイドを作成し、Pasca博士らが化学的指示によりiPSCを特定の脳領域に分化させる手法を開発するなど、脳オルガノイドの研究は進展しています。

一方で、培養期間が長く、コストがかかる、最長5年程度しか維持できず、ストレスによる遺伝子発現の変化が懸念される、胎盤や感覚入力がないため完全な脳の発達を再現できないなどの課題もあります。そのため、遺伝学、動物モデル、剖検脳組織など、他の研究手法と組み合わせて活用していくことが重要とされています。単一遺伝子疾患の研究から始め、徐々に複雑な精神疾患への応用を目指すことが期待されています。

Functional Cortical Neurons and Astrocytes From Human Pluripotent Stem Cells in 3D Culture Generation of Functional Human 3D Cortico-Motor Assembloids Cell Stress in Cortical Organoids Impairs Molecular Subtype Specification Modeling human cortical development in vitro using induced pluripotent stem cells

スイスのテクノロジー企業FinalSparkは、シリコンチップと最大4つの小型の人工培養脳を組み合わせた「バイオコンピューター」のアクセスを販売しています。この新しい技術は、従来のコンピューターよりも高度な情報処理能力を実現することが期待されています。

FinalSparkは、実験室で培養した人工脳を使ってコンピューターを駆動する技術を開発しました。人工脳は、シリコンチップと組み合わされ、より高度な情報処理を可能にします。最大4つの人工脳を1台のコンピューターに組み込むことができます。

FinalSparkは、人間の神経細胞を使ってコンピューターを構築することで、排出量を削減しようとしているスイスのスタートアップ企業です。同社は、人工知能(AI)バイオコンピューティングのための「脳オルガノイド」を開発しています。

バイオコンピューティングは、生物学と計算技術が融合した新しい技術分野であり、その定義や理解が難しい分野です。生物学の分野では、ロボットや人工知能システムが実験作業やデータ分析に活用され、コンピューター技術の分野では、エネルギー消費の問題を解決するために新しいアプローチが試みられています。

, iPS細胞から得られる人工的な神経細胞を用いてコンピューティングを行い、神経細胞を回路としてデータの保存や論理演算を行うことを目指しています。具体的には、3D構造の神経球体を使ったロジックゲートの構築に取り組んでおり、同じプラットフォームで神経毒性の研究も行っています。生物学的な要素をコンピューティングシステムの一部として活用することがバイオコンピューティングの特徴です。

バイオコンピューティングは新しい技術分野であり、その定義や理解を確立するのが難しい分野です。バイオロジーと計算技術という全く異なる2つの分野が融合しているためです。

バイオロジーの分野では、実験作業の多くがロボットや人工知能システムによって行われるようになり、データ分析にも新しい技術が活用されるようになってきました。一方、コンピューター技術の分野では、エネルギー消費の問題を解決するため、量子コンピューティングやニューロモルフィック・コンピューティングなどの新しいアプローチが試みられています。

バイオコンピューティングでは、生物学的な要素をコンピューティングシステムの一部として活用します。イオン、分子、細胞、器官、動物や人間といった生物学的な情報処理の単位を使ってコンピューティングを行うのが特徴です。

しかし、生物学とコンピューティングが融合した応用分野の中で、どのようなものがバイオコンピューティングに該当するのかを明確に区別するのは難しい課題です。

, iPS細胞から得られる人工的な神経細胞を使ってコンピューティングを行っています。神経細胞を回路として使い、データの保存や論理演算を行うことを目的としています。

具体的には、3D構造の神経球体を使ってロジックゲートの構築に取り組んでいます。一方で、神経毒性の研究など、バイオロジーの研究にも同じプラットフォームを活用することができます。

FinalSparkでは、生物学的な要素をコンピューティングシステムの一部として使うことがバイオコンピューティングであると考えています。単に生物学的な対象を観察・分析するだけでは、バイオコンピューティングには該当しません。