Cortical Labs公司CL1人脑芯片:开启生物智能计算新时代

Cortical Labs公司CL1人脑芯片:开启生物智能计算新时代

在科技飞速发展的今天,人工智能已经深入到我们生活的各个角落,但随着其发展,也面临着能耗高、效率有限等诸多挑战。为了突破这些瓶颈,科学家们开始探索将生物学与技术相结合的新路径。近期,澳大利亚公司Cortical Labs推出了一款名为CL1的生物智能SBI计算机人脑芯片,为计算技术带来了全新的变革。

一、CL1人脑芯片简介

CL1是全球首款将人类脑细胞与硅硬件融合的“合成生物智能”(Synthetic Biological Intelligence,SBI)系统。它利用实验室培养的人类脑细胞,在硅芯片上构建动态的神经网络,实现了“湿件”(脑细胞)与硬件的有机结合,创造出一种能够自主学习和适应的有机计算机。这一创新成果不仅在技术上具有开创性,还带来了显著的优势,如能源效率高、动态适应性强、可持续性好等。

二、算法原理

CL1的核心算法基于生物神经元的天然特性。与传统的人工智能和机器学习系统依靠大量的电子晶体管和复杂的算法来模拟神经网络不同,CL1直接培养真实的人类神经元,并将其与硅芯片深度融合,构建了一个复杂的双向信息交互系统。这种系统中,神经元在受到刺激后可以向芯片发送信号,而芯片则通过脉冲信号进行反馈,从而实现高效的信息处理。

在CL1的算法设计中,生物神经元的自我组织、适应性学习等特性被充分利用。例如,在早期的DishBrain实验中,研究人员通过电力输入到培养皿中,让神经元感知虚拟的球拍和球的位置,并通过电流刺激的反馈来教导神经元如何进行游戏。结果显示,这些神经元能够感知并适应环境,展现出原始的学习能力。这种基于生物神经元的算法,使得CL1在处理复杂任务时具有更高的效率和更强的适应性,能够快速学习和优化神经网络的连接路径。

三、实验过程

(一)早期DishBrain实验

Cortical Labs在2022年就成功研发出DishBrain这一概念技术。他们将80万个“人类和老鼠的神经元”培养在芯片上,并将其置于一个模拟环境中进行测试。经过强化学习的训练,该设备仅在5分钟内就掌握了玩经典电子游戏Pong的技巧。这一实验为CL1的研发奠定了基础,证明了生物神经元与硅芯片结合的可行性以及其强大的学习能力。

(二)CL1的研发与测试

在DishBrain的基础上,Cortical Labs团队进一步研发出了CL1这款功能性生物计算机。CL1的内部结构非常复杂,包括电波过滤系统、媒体存储空间、混合气体和维持整体循环的泵,以及一个精密的温度控制系统。每个CL1单元都配备了30个片上脑机接口,整机功耗大约在850W至1000W之间。

在CL1的实验过程中,研究人员将实验室培养的人类神经元放置在由59个电极组成的平面电极阵列上,形成一个动态的神经网络。通过Cortical Labs开发的Biological Intelligence Operating System(biOS),研究人员可以创建一个模拟世界,并将信息直接发送到神经元关于其环境的信息。随着神经元对这些信息的反应,它们的冲动会影响其模拟世界。这种实验设置使得CL1的神经网络能够自主学习,快速适应不同的任务和环境。

四、技术优势与应用前景

(一)技术优势

•能源效率高:人类大脑的运行功率仅约20瓦,而训练大型语言模型的硅基AI系统往往需要数千瓦的电力。CL1利用生物神经元的天然高效性,一个包含30个单元的堆栈仅消耗850-1000瓦,大幅降低了能耗。

•动态适应性强:传统AI芯片的计算模式是静态的,而CL1的神经网络具有动态性,可以根据任务需求自主调整和优化,提供更灵活的学习能力。

•可持续性好:CL1的生物组件是可再生的,相较于传统电子设备,其生产和运行更加环保,具有长期可持续发展的潜力。

(二)应用前景

CL1的推出为多个领域带来了革命性的可能性:

•药物发现:CL1可以模拟人类大脑的反应,帮助研究人员更准确地测试新药效果,缩短药物研发周期,降低失败率。

•疾病建模:通过模拟大脑的复杂性,CL1可用于研究癫痫、阿尔茨海默病等脑部疾病,为开发新疗法提供重要工具。

•机器人智能:CL1的动态学习能力使其成为构建智能机器人的理想选择,能够实现更高级的自主决策和环境适应。

此外,Cortical Labs还推出了“湿件即服务”(Wetware as a Service,WaaS),用户可以通过云端远程访问CL1系统,与培养的脑细胞交互,无需亲自拥有硬件。这种模式进一步拓宽了技术的应用范围。

五、未来展望

CL1的发布是生物计算领域的里程碑,开启了技术与生物深度融合的新篇章。Cortical Labs的目标不仅是提供一款产品,而是推动“最小可行大脑”(Minimal Viable Brain,MVB)的实现——一个能够以最少细胞类型模拟人类大脑复杂性的生物模型。这种工具将为药物发现、疾病研究和智能系统开发提供前所未有的可能性。

团队计划在2025年底前运行四个服务器堆栈,并通过云系统向全球用户开放商业使用。每个单元的预计售价为35,000美元,远低于当前类似技术的85,000美元,展现了其降低成本、普及技术的决心。

正如Cortical Labs所言:“SBI比AI更自然,因为它利用了与活体生物智能相同的材料——神经元。通过将神经元作为计算基板,SBI有潜力创造出比传统硅基AI更有机、更自然的智能系统。”CL1的问世不仅改变了我们对计算的理解,也为解决人类面临的重大挑战提供了新思路。未来,随着这一技术的普及,我们或许将迎来一个生物与技术共生的全新时代。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/73656.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python学习第十八天

Django模型 定义:模型是 Django 中用于定义数据库结构的 Python 类。每个模型类对应数据库中的一张表,类的属性对应表的字段。 作用:通过模型,Django 可以将 Python 代码与数据库表结构关联起来,开发者无需直接编写 S…

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- 硬件翻转队列(一)

WDDM 3.0 之前的翻转队列模型 许多新式显示控制器支持对按顺序显示的多个帧排队的能力。 从 WDDM 2.1 开始,OS 支持将在下一个 VSync 中显示的多个未完成的翻转覆盖请求。 显示微型端口驱动程序 (KMD) 通过 DXGK_DRIVERCAPS 中的 MaxQueuedMultiPlaneOverlayFlipVS…

《Python深度学习》第二讲:深度学习的数学基础

本讲来聊聊深度学习的数学基础。 深度学习听起来很厉害,其实它背后是一些很有趣的数学原理。本讲会用简单的方式解释这些原理,还会用一些具体的例子来帮助你理解。 2.1 初识神经网络 先从一个简单的任务开始:识别手写数字。 想象一下,你有一堆手写数字的图片,你想让计算…

车载DoIP测试 --- CANoe DoIP中如何配置路由激活请求中的 OEM 特定场(RoutingActivationWithOEMSpecific)

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身…

JDBC数据库连接池技术详解——从传统连接方式到高效连接管理

1. 引言 在开发数据库应用时,我们通常需要与数据库建立连接并执行SQL语句。传统的JDBC连接方式虽然简单直接,但在高并发场景下容易带来性能问题,甚至导致系统崩溃。因此,引入数据库连接池(Connection Pool&#xff09…

【工具类】PDF文件转图片

PDF文件转文件 1. 引入Maven依赖 主要使用了 pdfbox 包与 hutool 包。 pdfbox 负责 pdf 到图片的转换&#xff1b; hutool 负责文件读取转换。 <dependency><groupId>org.apache.pdfbox</groupId><artifactId>pdfbox</artifactId><version…

使用DeepSeek,优化斐波那契数函数,效果相当不错

下面这段代码定义了一个递归函数 fibonacci&#xff0c;用于计算第 n 个斐波那契数。 def fibonacci(n):if n < 1:return nelse:return fibonacci(n - 1) fibonacci(n - 2)虽然代码逻辑正确&#xff0c;但其性能较差&#xff0c;尤其是对于较大的 n 值&#xff0c;其复杂度…

Forward Looking Radar Imaging by Truncated Singular Value Decomposition 论文阅读

Forward Looking Radar Imaging by Truncated Singular Value Decomposition and Its Application for Adverse Weather Aircraft Landing 1. 论文的研究目标与意义1.1 研究目标1.2 实际问题与意义2. 论文的创新方法与公式解析2.1 信号建模与问题转化2.2 截断奇异值分解(TSVD)…

provide/inject源码实现

在 Vue 3 中&#xff0c;provide 和 inject 是通过 Vue 的响应式系统和组件实例机制实现的&#xff0c;底层是依赖 Vue 3 中的 Proxy 和 Reactive 来实现跨层级的数据传递和响应式绑定。以下是一个简化版的实现逻辑&#xff0c;帮助理解 Vue 3 中 provide 和 inject 是如何实现…

Unix时间戳BKP备份寄存器RTC实时时钟

Unix时间戳 Unix时间戳&#xff0c;也称为POSIX时间或Epoch时间&#xff0c;是一种在Unix和类Unix操作系统中使用的时间表示方法。它表示的是自1970年1月1日00:00:00 UTC&#xff08;协调世界时&#xff09;至当前时间经过的秒数&#xff0c;不考虑闰秒。Unix时间戳通常以秒为…

【Linux内核系列】:进程板块与文件板块的综合

&#x1f525; 本文专栏&#xff1a;Linux &#x1f338;作者主页&#xff1a;努力努力再努力wz &#x1f4aa; 今日博客励志语录&#xff1a; 人生中成功只是一时的&#xff0c;失败却是人生的主旋律&#xff0c;但是如何面对失败却把人分成了不同的样子&#xff0c;有的人会被…

CellOracle|基因扰动研究基因功能|基因调控网络+虚拟干预

在gzh“生信小鹏”同步文章 论文来源: 发表期刊:Nature发表时间:2023年2月23日论文题目:Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation研究团队:Kenji Kamimoto 等,华盛顿大学医学院1. 研究背景与问题提出 细胞身份(Cell Identit…

专线、云 和 物联网(IoT)

专线、云 和 物联网&#xff08;IoT&#xff09; 是现代信息与通信技术&#xff08;ICT&#xff09;领域的三大重要组成部分&#xff0c;它们在企业和个人的数字化转型中扮演着关键角色。以下是对这三者的详细介绍及其相互关系&#xff1a; 1. 专线&#xff08;Leased Line&…

[Lc14_priority_queue] 最后一块石头重量 | 数据流中的第 K 大元素 | 前K个高频单词 | 数据流的中位数

目录 1.最后一块石头的重量 题解 2.数据流中的第 K 大元素 题解 3.前K个高频单词 题解 代码 ⭕4.数据流的中位数 题解 在C中&#xff0c;使用标准库中的priority_queue&#xff0c;默认情况下它是一个最大堆&#xff08;即大堆排序&#xff09;&#xff0c;这意味着最…

XSS漏洞靶场---(复现)

XSS漏洞靶场—&#xff08;复现&#xff09; 反射型 XSS 的特点是攻击者诱导用户点击包含恶意脚本的 URL&#xff0c;服务器接收到请求后将恶意脚本反射回响应页面&#xff0c;浏览器执行该脚本从而造成攻击&#xff0c;恶意脚本不会在服务器端存储。 Level 1(反射型XSS) 此漏…

2025/3.17 郭院安排会议与南京银行参访

目录 *郭院会议&#xff1a;服务外包*1.会遇到的问题以及解决方案2.考虑行业目前会碰到的瓶颈3.后端应该呈现处理图像的过程4.记得做报告、文档说明和视频等工作 *南京银行&#xff08;鑫合易家&#xff09;参访记录*1. 风险评分业务流程笔记![在这里插入图片描述](https://i-b…

Cloud Ace 宣布成为 Langfuse 亚太地区首个代理商,提供 LLM 全链路解决方案

Cloud Ace 宣布正式代理 Langfuse 产品&#xff0c;是 Langfuse 在亚太地区唯一的官方授权经销商&#xff0c;全面负责其商用许可证的销售、部署与技术支持服务。通过此次合作&#xff0c;Cloud Ace 将充分发挥 Langfuse 的先进技术能力与行业专业知识&#xff0c;为企业级客户…

Helm 的仓库管理与 Chart 搜索

在使用 Helm 管理 Kubernetes 应用的过程中&#xff0c;仓库管理与 Chart 搜索是两个核心功能。通过 Helm 仓库&#xff0c;用户可以方便地存储、分享和获取 Helm Chart&#xff0c;而搜索功能则帮助用户快速找到所需的 Chart。本文将详细介绍 Helm 仓库的概念、管理方法以及如…

Matlab 汽车振动多自由度非线性悬挂系统和参数研究

1、内容简介 略 Matlab 169-汽车振动多自由度非线性悬挂系统和参数研究 可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 略 第二章 汽车模型建立 2.1 汽车悬架系统概述 2.1.1 悬架系统的结构和功能 2.1.2 悬架分类 2.2 四分之一车辆模型 对于车辆动力学&#xff0c;一般都是研究其悬…

免训练指标(Zero-Cost Proxies)

1. 什么是免训练指标&#xff08;Zero-Cost Proxies&#xff0c;ZC proxies&#xff09;&#xff1f; 免训练指标是一类 无需完整训练模型即可评估其性能的度量方法&#xff0c;主要用于提高 神经架构搜索&#xff08;NAS&#xff09; 的效率。 传统 NAS 需要训练候选架构来评…