- Cortical Labs hat den ersten biologischen Computer mit einem Preis von 35.000 US -Dollar erstellt
- Der CL1 integriert lebende Neuronen mit Silizium für Echtzeitberechnung
- Der nächste Schritt wird darin bestehen, einen biologischen Server -Server -Stapel des neuronalen Netzwerks zu erstellen
Trotz der zweifellos beeindruckenden Fortschritte, die wir in den letzten Jahren gesehen haben, bleibt die KI immer noch weit hinter menschliche Intelligenz zurück. Während es große Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und mit Geschwindigkeit Antworten generieren kann, fehlt es nicht wahres Verständnis und Argumentation, und obwohl es besser wird, bleibt das Problem der Halluzinationen – wenn die KI Sachen erledigt – ein Problem.
Vor zwei Jahren schlugen Forscher der Johns Hopkins University in Australien zusammen mit Wissenschaftlern der Cortical Labs in Melbourne vor, dass die Antwort auf echte, weniger künstliche KI Organoide – Computer, die mit menschlichen Gehirnzellen gebaut wurden. Schneller Vorlauf bis heute und Cortical Labs hat die Theorie mit der Produktion des weltweit ersten kommerzialisierten biologischen Computers in die Realität umgewandelt.
Der CL1, der auf Bestellung hergestellt wird, aber ist Erhältlich online zum Kauf erhältlich (Die Möglichkeit, Zeit auf den Chips zu kaufen, wird ebenfalls angeboten.) ist eine synthetische biologische Intelligenz (SBI).
Direkt mit Neuronen anschließen
„Wirkliche Neuronen werden in einer nährstoffreichen Lösung kultiviert und versorgen sie mit allem, was sie brauchen, um gesund zu sein. Sie wachsen über einen Siliziumchip, der elektrische Impulse in die neuronale Struktur sendet und empfängt “, sagt das Unternehmen.
Die Welt, in der die Neuronen existieren, wird durch die biologische Intelligenz der kortikalen Labors geschaffen Betriebssystem (BIOS) und „leitet eine simulierte Welt und sendet Informationen direkt an die Neuronen über ihre Umgebung. Wenn die Neuronen reagieren, wirken sich ihre Impulse auf ihre simulierte Welt aus. Wir erwecken diese Neuronen zum Leben und integrieren sie in das BIOS mit einer Mischung aus hartem Silizium und Weichgewebe. Sie können sich direkt mit diesen Neuronen verbinden. “
Durch das Einsatz von Code direkt für die realen Neuronen behauptet das Unternehmen, dass der CL1 die schwierigsten Herausforderungen von heute lösen kann: „Das Neuron ist selbstprogrammiert, unendlich flexibel und das Ergebnis von vier Milliarden Evolutionsjahren. Was digitale KI -Modelle enorme Ressourcen ausgeben, um zu emulieren, beginnen wir. “
“Heute ist der Höhepunkt einer Vision, die seit fast sechs Jahren kortikale Labors betreibt”, bemerkte Dr. Hon Weng Chong, Gründer und CEO von Cortical Labs. “Unsere langfristige Mission war es jedoch, diese Technologie zu demokratisieren und sie Forschern ohne spezialisierte Hardware und Software zugänglich zu machen. Die CL1 ist die Verwirklichung dieser Mission. Während die heutige Ankündigung unglaublich aufregend ist, ist es der Grundlage für die nächste Stufe der Innovation.
Ein Bericht von Neuer AtlasCurts Cortical erstellt einen „einzigartigen biologischen Netzwerk-Server-Stapel, in dem er 30 einzelne Einheiten beherbergt, die jeweils die Zellen auf ihrem Elektrodenarray enthalten, die in den kommenden Monaten erwartet werden.“ Die Site berichtet, dass das Unternehmen bis Ende 2025 über ein Cloud -System über ein Cloud -System über vier Stapel zur Verfügung steht.
Die Preisgestaltung wird der CL1 überraschend erschwinglich sein. “Die Einheiten selbst werden voraussichtlich einen Preis von rund 35.000 US -Dollar haben (alles in der Nähe dieser Art von Technologie kostet derzeit 80.000 € oder fast 85.000 US -Dollar).” Neuer Atlas fügt hinzu.
Für Kontext, Apfel”S” bester Scheitern “die Lisa, die den Weg für den Macintosh und sogar den Weg ebnete Microsoft Windows, der im Januar 1983 für 9.995,00 USD verkauft wurde und die in der Inflation angepasst wird, entspricht heute vergleichbar 32.500 US -Dollar. Wird sich der CL1 für die Zukunft von Computing genauso wichtig erweisen wie die Lisa? Es ist unmöglich zu sagen, aber im Moment hängt seine Auswirkungen weitgehend von Skalierbarkeit, praktischen Anwendungen und wie gut sie in vorhandene KI- und Computersysteme integriert.
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