Eskiden aylarca, hatta yıllarca özel laboratuvar çalışması gerektiren işlemler, artık entegre platformu sayesinde birkaç saat ya da gün içinde tamamlanabiliyor.
Dünyanın dört bir yanındaki şirketler yapay zekâ (YZ) modellerini çalıştırmak için daha fazla veri merkezi kurma yarışına girerken, araştırmacılar canlı insan hücrelerinin hesaplama sistemlerinde kullanılıp kullanılamayacağını inceliyor.
REKLAM
REKLAM
Avustralyalı bir girişim, kullanıcıların canlı insan beyin hücreleri üzerinde “kod çalıştırmasına” imkân tanıyan dünyadaki ilk cihazı geliştirdiğini söylüyor.
Cortical Labs, laboratuvarda yetiştirilen nöronları silikon donanımla birleştiren ve kullanıcıların sinirbilim ve hastalık modellemeden robotik ve yapay zekâya kadar uzanan uygulamaları keşfetmesine olanak tanıyan bir sistem geliştirdi.
Sistem CL1, kök hücrelerden nöronlar büyütülerek bunların elektrik sinyalleri gönderebilen ve alabilen çiplerin üzerine yerleştirilmesiyle çalışıyor.
“Bu hücreleri, daha önce gerçekten var olmamış ve şimdiye dek hiç kullanamadığımız özelliklere sahip olabilecek bir şeyi inşa etmek için mühendislik odaklı bir yaklaşımla kullanıyoruz. Ve şu ana kadarki sonuçlar son derece heyecan verici,” dedi Cortical Labs’in bilim direktörü ve operasyon direktörü Brett J. Kagan, Euronews Next’e.
“Tek ihtiyacınız olan az miktarda kan ya da biraz deri; bundan sonra bunları nörona dönüştürebileceğiniz sınırsız sayıda hücre üretebiliyorsunuz,” diye ekledi Kagan.
Şirket, Melbourne ve Singapur’da, sisteminin birden fazla biriminin konuşlandırılıp uzaktan erişilebileceği biyolojik hesaplama tesisleri üzerinde çalıştığını söylüyor.
Geleneksel silikon çipten farkı ne?
CL1, kullanıcıların nöronlarla doğrudan etkileşime girmesine olanak tanıyor; elektrik sinyallerini girdi olarak gönderiyor ve hücrelerin buna gerçek zamanlı olarak nasıl tepki verdiğini yorumluyor.
Geleneksel hesaplama sistemlerine benzer şekilde silikon çipler kullanıyor, ancak bu çipler, hesaplamanın bir parçası olarak sinyaller gönderip yanıtları okuyan ve canlı nöronlarla haberleşen mikroelektrotlarla donatılmış.
Geleneksel silikon tabanlı bilgisayarlardan farklı olarak, ayakkabı kutusu büyüklüğündeki sistem, hayatta kalabilmeleri için besin açısından zengin bir sıvıya ihtiyaç duyan canlı hücre kültürleri kullanıyor; bu yaklaşım zaman zaman “wetware” (ıslak donanım) olarak adlandırılıyor.
Cortical Labs’e göre, bu tür sistemden yaklaşık 120 ünite şu anda Avustralya’nın Melbourne kentindeki küçük bir veri merkezinde çalışıyor.
Laboratuvarda nöron yetiştirmek yeni bir fikir değil, ancak Cortical Labs’in kendi ifadesine göre, şirketin farklı yaptığı şey, karmaşık ve özel olarak tasarlanmış laboratuvar düzenekleri gerektirmek yerine, hücre kültürlerini elektronik arayüzlere bağlamayı kolaylaştıran standart bir sistem geliştirmek.
İnsan biyolojisinin sunduğu verimlilik
Şirket, eskiden aylar ya da yıllar süren uzmanlaşmış laboratuvar çalışmalarının, entegre platformları sayesinde artık saatler ya da günler içinde yapılabildiğini belirtiyor.
Biyolojik nöronlarla bu şekilde etkileşime geçmek, hesaplamayı geleneksel sistemlere kıyasla daha enerji verimli ve uyarlanabilir hâle getirebilir.
“Biyoloji olağanüstü derecede enerji verimli. Biz [insanlar] muazzam miktarda veriye ihtiyaç duymuyoruz,” dedi Kagan.
“Küçük bir kızım var; onun bir köpeğin ne olduğunu öğrenmesi için bir köpeğin sadece birkaç fotoğrafını görmesi yeterli. Makine öğrenimi ise, göreve bağlı olarak, on binlerce, yüz binlerce örneğe ihtiyaç duyuyor. Biz ayrıca belirsizlikle, gürültülü bilgilerle de başa çıkabiliyoruz,” diye ekledi.
İnsandan elde edilen hücrelerin kullanılması, araştırma açısından da olanaklar sunabilir. Nöronlar bağışçı örneklerinden üretildiği için genetik özellikleri yansıtabilir ve bilim insanlarının hücrelerin laboratuvar ortamında farklı tedavilere nasıl tepki verdiğini incelemesine imkân tanıyabilir.
Öte yandan, Kagan’a göre, geleneksel silikon tabanlı bilgisayarlar hâlâ kesin ve hızlı matematiksel hesaplamalarda çok daha etkili. Mevcut yapay zekâ sistemlerindeki ilerlemeler ise, gitgide daha fazla veri ve hesaplama gücü gerektirdikleri için pratik sınırlarına yaklaşmış olabilir.
Kurucu ortak, bunun yerine geleceğin sistemlerinin, tek başlarına erişemeyecekleri yeteneklere ulaşmak için biyolojik ve silikon tabanlı yaklaşımları bir araya getirmesinin muhtemel olduğunu söylüyor.
“Hesaplamanın geleceği, elimizdeki tüm araçları en iyi sonucu almak için birlikte kullanabildiğimiz zaman gelecek.”
Bazı uzmanlar, biyolojik sistemlerin düşük enerji tüketimi ve uyarlanabilirlik gibi avantajlar sunduğunu kabul ediyor, ancak mevcut yaklaşımların ne kadar ileri gidebileceğini sorguluyor.
“Yalnızca düz bir insan nöronları ağı kullanıyorsanız, bunun geleneksel silikon tabanlı sistemlere kıyasla kayda değer bir üstünlük sağlayacağına inanmıyorum,” dedi ABD’deki Kaliforniya Üniversitesi San Diego kampüsünde bulunan Sanford Kök Hücre Eğitimi ve Entegre Uzay Kök Hücre Yörünge Araştırmaları (ISSCOR) Merkezi Direktörü Alysson R. Muotri, Euronews Next’e.
Organoid olarak bilinen, daha karmaşık ve üç boyutlu beyin benzeri yapılarının daha büyük potansiyel sunabileceğini, ancak bunların hâlâ deneysel olduğunu söyledi.
Hesaplamada biyoloji kullanımına dair etik sorular
Hesaplamada insan hücrelerinin kullanılması etik soruları gündeme getiriyor; araştırmacılar ise kaygı düzeyinin sistemin karmaşıklığına bağlı olduğunu vurguluyor.
Muotri, Cortical Labs gibi şirketlerin kullandığı türden, daha basit insan nöron ağlarıyla ilgili büyük sorunlar görmediğini söyledi.
Ancak daha karmaşık, beyin benzeri yapılar söz konusu olduğunda çeşitli zorluklar doğabileceği uyarısında bulundu.
“Dokunun anatomik örgütlenmesi... laboratuvar kabında bir tür deneyim üretebilir,” dedi. “Bu, bir çeşit bilinç oluşmasına yol açabilir... ve bazı insanlar bunu bilmekten rahatsızlık duyabilir.”
Bu tür kaygıların, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yeni kurallar ve denetim mekanizmaları gerektirebileceğini de sözlerine ekledi.
Kagan, Cortical Labs’in yaklaşımının, hayvan deneylerine duyulan ihtiyacı azaltmak ve biyolojik sistemler üzerinde daha fazla kontrol sağlamak gibi etik avantajlar sunabileceğini söyledi.
“Bunun çok daha iyi bir yaklaşım olduğunu düşünüyoruz,” dedi.