世界上第一个活体处理器Neuroplatform诞生

与传统处理器非常相似，这些生物处理器可以学习和处理信息，但消耗的电量却少了一百万倍。

这项研究属于湿件计算类别，该类别结合了硬件、软件和生物学。湿件一词来自“湿软件”，指的是生物体内的软件，即 DNA 中包含的指令。与湿件计算类似，类器官智能是一个专注于使用人类脑细胞的 3D 培养物进行生物计算的领域。

FinalSpark 的研究涉及湿件计算和类器官智能，因为它使用活体神经元进行计算。虽然该概念与当今计算中使用的人工神经网络 (ANN) 非常相似，但必须为这些生物系统开发新方法。

FinalSpark 的远程生物计算平台依靠硬件来维持体内平衡、监测环境参数并进行电生理实验。用户可以使用图形用户界面 (GUI) 或通过 Python 脚本与硬件交互。

仔细观察硬件，FinalSpark 的Neuroplatform系统使用四个多电极阵列 (MEA) 来捕获细胞活动的实时测量值。它还包括刺激和记录彼此之间电活动的电极。闭环微流体系统提供神经元培养基以维持 MEA 上类器官的生命。该平台还利用每个 MEA 的摄像头来捕捉静态图像或视频录制。最后，Neuroplatform 使用紫外线控制的笼状系统释放具有特定波长的光的分子，当分子笼中含有神经活性分子时，这些分子笼会破裂。

尽管 FinalSpark 的神经平台中的材料与传统计算不同，但两者之间的许多概念仍然相同。

FinalSpark 神经平台中的电极和传统处理器中的晶体管都是处理电信号传输的基本组件。在处理器中，晶体管打开和关闭以创建二进制数据，而 MEA 系统中的电极则记录和刺激生物物质中的电活动。

MEA 系统可以测量和记录实时细胞活动，类似于处理器处理实时数据的方式。这两个系统都会收集数据、处理数据，并可能根据数据采取行动。

用于维持类器官的闭环微流体系统有点类似于传统处理器中的冷却系统。这两个系统对于维持各自计算主机的最佳运行条件都是必不可少的。

Neuroplatform 系统中的摄像头可以捕捉图像或视频，这可以被视为一种诊断工具，类似于监控软件跟踪计算机处理器性能的方式。虽然 FinalSpark 的 Neuroplatform 和传统数字处理器在使用电信号和实时数据处理能力方面有一些相似之处，但它们的构造、用途和操作机制有所不同。

数字处理器和生物处理器之间的一个鲜明对比是它们的可持续性和降低功耗的潜力。虽然单个 LLM（例如 GPT-3）需要 10 GWh（相当于欧洲公民年消耗量的 6,000 倍），但人脑以大约 860 亿个神经元运作，仅消耗 20 W 的功率。这表明，如果有一天生物处理器可行，它可以作为 ANN 的可持续替代品。

Neuroplatform 的访问对于研究目的而言是免费的。这允许参与者对生物网络进行实时实验并在自己的实验室中复制结果。FinalSpark 的基础设施目前仅允许七个研究小组同时使用该平台，但该公司正在扩大硬件以容纳更多用户。这种拥有数百或数千个用户的系统的可扩展性尚不清楚。