科幻小說《三體》中，為了支撐科技的發展，人類提出了幾種下一代計算機的方案，其中除了傳統的馮諾依曼架構，還包括量子計算機和生物計算機。其中量子計算的概念現在已有大量研究，生物計算的研究卻少有報道。

近日，一家瑞士初創公司 FinalSpark 發布了全球首款生物處理器。據介紹，它們都是由人腦類器官的生物神經元驅動的，而且已開放了遠程訪問。

FinalSpark 提出的 Neuroplatform 據稱是世界上第一個提供體外生物神經元訪問的在線平臺，此類生物處理器據稱「比傳統數字處理器的功耗低一百萬倍」。

由于摩爾定律的終結，芯片廠商正在依靠增大功率保持性能提升的節奏，強性能附加低功耗的特點可能會是生物處理器的潛在優勢。

FinalSpark 表示，其 Neuroplatform 能夠學習和處理信息，并且由于其低功耗，可以減少計算對環境的影響。

最近，科技領域業內都在追趕生成式 AI，隨之而來的芯片短缺也在逐漸成為挑戰。更進一步，科學家們甚至還在擔心大模型的能耗問題。今年 2 月有報道稱，OpenAI 聯合創始人山姆?奧特曼正在尋求大量資金打造完整的芯片產業鏈，為此甚至與電力供應商進行了討論。

有論文得出結論，訓練一個像 GPT-3 這樣的大型語言模型（LLM）大約需要 10GWh—— 大約是歐洲公民平均一年使用的能源的 6000 倍。

隨著生物處理器的成功部署，這樣的能源消耗可能會大幅減少。

免費遠程訪問，可用 Python 庫操作

在最近發表在《Frontiers in Artificial Intelligence》的論文中，FinalSpark 介紹了他們所開發的一個硬件和軟件系統，它允許在較大規模上進行電生理實驗。

論文鏈接：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full

Neuroplatform 使研究人員能夠對神經類器官進行實驗，其壽命甚至超過 100 天。為此，科研人員簡化了實驗過程，可以快速產生新的類器官，全天候監測動作電位，并提供電刺激。除此之外，還設計了一個微流體系統，允許完全自動化的培養基流動和更換，從而減少在孵育器中通過物理干預造成的干擾，以確保穩定的環境條件。

在過去三年中，Neuroplatform 構建了超過 1000 個大腦類器官，收集了超過 18TB 的數據。為了方便人們使用，FinalSpark 開發了一個專門的 API，可以直接通過 Python 庫或使用交互式計算（如 Jupyter Notebooks）進行遠程研究。

除了電生理操作外，API 還控制泵、數字攝像頭和 UV 燈進行分子釋放。這允許執行復雜的全天候實驗，包括閉環策略和使用新的深度學習或強化學習庫進行處理。

此外，基礎設施支持完全遠程使用。目前在 2024 年，該系統可免費用于研究目的，許多研究小組已經開始將其用于他們的實驗。

FinalSpark 公司創始人合影：Fred Jordan 和 Martin Kutter 博士。

Neuroplatform 的生物計算機基于可以被分類為濕件（Wetware）的架構：這是硬件、軟件和生物學的混合。

該平臺提供的主要創新是通過使用四個多電極陣列（MEAs），其中包含活組織 —— 類器官，它們是大腦組織的 3D 細胞團塊。

FO（前腦類器官）生成和多電極陣列（MEA）設置。

每個 MEA 包含四個類器官，通過八個用于刺激和記錄的電極進行連接。

數據通過數字模擬轉換器（Intan RHS 32 控制器）來回傳輸，采樣頻率為 30kHz，分辨率為 16 位。

這些關鍵的架構設計特征由 MEA 的微流體生命維持系統和監控攝像頭支持。同樣重要的是，軟件堆棧允許研究人員輸入數據變量，然后讀取和解釋處理器的輸出。

軟件設置

FinalSpark 已向九個機構提供了對其遠程計算平臺的訪問權限，以幫助推動生物加工的研究和開發。通過這些機構的合作，它希望創造世界上第一個活體處理器。

此外，已經有三十多家大學對訪問 Neuroplatform 感興趣。為了訪問 Neuroplatform，教育機構需要為每個用戶訂閱 500 美元 / 月。 

生物芯片「壽命」大約 100 天 

雖然樣機已經完成，在線服務也已開啟，但這類生物處理器在現實實驗運用中仍存在著一定的局限。現在看起來，壽命是個大問題。

硅芯片可以使用多年，有時甚至幾十年。與此相對，形成生物處理器的神經結構雖然也被認為有很長的壽命，但 FinalSpark 表示，它們只「適合運行幾個月的實驗」。

最初，該公司的 MEAs 只能持續幾個小時，但對系統的改進意味著類器官的壽命目前預計約為 100 天。