Ngay gần đại học Cambridge, một “máy tính sinh học” đúng nghĩa đen đang được phát triển trong phòng thí nghiệm. 200.000 tế bào não người, được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm, nằm trên mạch điện silicon, truyền tải hoạt động điện đồng bộ của chúng lên màn hình để hiển thị cho thế giới bên ngoài.

Thiết bị CL1, có kích thước tương đương hai hộp giày, do startup đến từ nước Úc Cortical Labs hợp tác với bit.bio (Anh Quốc) phát triển, nhằm mục đích tạo ra “trí tuệ sinh học tổng hợp”. Đây là một hình thức tính toán mới có thể mang lại cơ hội vượt xa điện tử thông thường và các công nghệ đang phát triển khác như máy tính lượng tử.

“Giống như não bộ của chúng ta, máy tính sinh học sẽ tiêu thụ ít năng lượng hơn nhiều so với thiết bị điện toán thông thường khi xử lý thông tin. Các ứng dụng tiềm năng trong tương lai có thể bao gồm robot, an ninh và metaverse,” ông Hon Weng Chong, CEO của Cortical Labs, nói với tờ Financial Times.

Sự tìm kiếm ngày càng tăng các giải pháp thay thế cho thiết bị điện toán bán dẫn thông thường, vốn tiêu tốn nhiều năng lượng, đã thúc đẩy lĩnh vực điện toán sinh học mới nổi, nhằm khai thác trực tiếp trí thông minh và khả năng của tế bào não bộ thay vì mô phỏng cách con người tư duy bằng chip bán dẫn silicon. Để làm được điều này, các nhà khoa học đang nghiên cứu xử lý “giả lập hệ thần kinh” và trí tuệ nhân tạo.

Giáo sư Thomas Hartung tại Đại học Johns Hopkins ở Baltimore, người đang nghiên cứu “trí tuệ hữu cơ” bằng cách sử dụng phiên bản não hộ organoid, hoặc "não thu nhỏ" được nuôi cấy từ tế bào gốc, cho biết đóng góp nổi bật của Cortical Labs là phát triển khả năng chơi trò chơi ảo làm thước đo cho tính toán sinh học.

Các thí nghiệm với DishBrain và CL1 cho thấy các điều kiện khác nhau tác động đến quá trình xử lý thông tin của tế bào thần kinh như thế nào, được đo lường bằng khả năng chơi Pong. “Chúng tôi đã sử dụng hóa chất để tác động lên não bộ của chúng,” Tiến sĩ Kotter của bit.bio nói. “Máy tính sinh học này đã chứng minh được một ví dụ, rượu làm suy giảm khả năng tư duy và tính toán trong đầu bạn.”

“Chúng tôi đã và đang nghĩ rất nhiều về cách lập trình cho máy tính sinh học của mình,” ông Chong nói. “Một câu hỏi lớn là làm thế nào để biểu diễn thông tin kỹ thuật số cho những tế bào thần kinh này.” Các nhà khoa học đang dạy tế bào thần kinh nhận biết hình dạng của các chữ số, ông bổ sung, "và chúng hiện tại đã bắt đầu phân biệt được sự khác nhau giữa số chín và số bốn hoặc năm."

Các công ty và startup khác, chẳng hạn như FinalSpark của Thụy Sĩ, đang khám phá kỹ thuật điện toán sinh học với mô hình organoid não bộ. Tuy nhiên, bit.bio và Cortical Labs tin rằng các lớp tế bào thần kinh được chuẩn hóa của họ sẽ mang lại kết quả dễ tái lặp hơn so với kết cấu organoid thu nhỏ. “Tế bào thần kinh của chúng tôi tạo ra trông rất đồng nhất,” ông Tony Oosterveen, người dẫn đầu công tác tế bào não bộ tại bit.bio, nói. “Nếu nhìn vào các công nghệ khác, bạn sẽ thấy sự sai khác rất lớn. Điểm mạnh của chúng tôi là tạo ra các quần thể thuần khiết.”

Bất chấp những hứa hẹn đầy tiềm năng về điện toán sinh học, những người ủng hộ nó thừa nhận rằng việc áp dụng rộng rãi cho các ứng dụng chung và AI vẫn còn nhiều thập kỷ nữa. Một vấn đề cần giải quyết là xây dựng một hệ thống lập trình hiệu quả.

Một vấn đề khác là tế bào thần kinh chỉ có thể sống được trong vài tháng trong CL1, nhờ dòng chất lỏng liên tục để cung cấp dinh dưỡng và loại bỏ chất thải. “Một nhược điểm của hệ thống này là chúng tôi vẫn chưa tìm ra cách truyền bộ nhớ,” ông Chong nói. “Khi hệ thống ngừng hoạt động, bạn phải bắt đầu lại từ đầu.”

Ông Chong cũng nhận thức được những lo ngại về mặt đạo đức có thể phát sinh trong tương lai nếu máy tính sinh học và nuôi cấy tế bào thần kinh phát triển các yếu tố cơ bản của ý thức. Hiện tại, ông nói, “các hệ thống này nhạy cảm vì chúng phản ứng với các kích thích và học hỏi từ đó, nhưng chúng không có ý thức. Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về cách não bộ con người hoạt động, nhưng chúng ta không có ý định tạo ra một bộ não trong bình thí nghiệm.”