Ogni volta che chiediamo a un’intelligenza artificiale di scriverci una mail o di generare un’immagine, da qualche parte nel mondo un server divora una quantità enorme di elettricità. È il grande limite dell’informatica moderna: le macchine consumano troppo. Per superarlo, a Singapore hanno deciso di prendere spunto dal computer più efficiente che conosciamo: il nostro cervello. E non lo hanno fatto in senso metaforico, perché hanno spinto il concetto di neuromorfismo su una scala del tutto inedita, usando neuroni veri per creare un sistema che elabora informazioni a un costo energetico irrisorio.
Il neuromorfismo su scala commerciale: silicio e staminali
Siamo nei laboratori del National University of Singapore (NUS). Qui, l’operatore di infrastrutture digitali DayOne ha unito le forze con la startup australiana Cortical Labs per accendere il primo prototipo di data center biologico commerciale. Non stiamo più parlando di un esperimento in una provetta isolata.
Il sistema ospita un rack indipendente formato da venti unità CL1, un’architettura che in totale conta circa sedici milioni di neuroni umani vivi. Queste cellule sono coltivate a partire da staminali pluripotenti e vengono collegate direttamente a circuiti di silicio. I neuroni ricevono segnali elettrici, elaborano i dati, imparano e restituiscono un output in tempo reale.
Il dettaglio attorno a cui ruota l’intero progetto è la sostenibilità. L’addestramento dei grandi modelli linguistici sta portando l’infrastruttura elettrica globale verso un punto di rottura. Il biocomputing, al contrario, si affida a organoidi che per funzionare richiedono solamente una minuscola frazione del wattaggio divorato oggi dalle GPU tradizionali.
In altri termini, queste unità bioniche offrono una potenza di calcolo adattiva senza mandare in tilt la rete. Rickie Patani, il neuroscienziato del NUS che guida le colture cellulari, prevede di utilizzare questa potenza ibrida per accelerare la validazione di modelli biomedici e scoprire nuove terapie per le malattie neurodegenerative.
La macchina che deve nutrirsi
La memoria corre veloce. A marzo dell’anno scorso vi raccontai dell’annuncio del sistema CL1 di Cortical Labs, definendolo un vero e proprio “cervello in scatola“. Su queste colonne amiamo citare l’archivio di Futuroprossimo.it il più spesso possibile, proprio perché tratta di ricerca scientifica e tecnologica includendo non solo i progetti pionieristici, ma anche quegli studi che lentamente costruiscono il nostro futuro.
All’epoca, i neuroni di Cortical Labs avevano imparato a giocare a Pong, sfruttando il principio per cui le cellule cercano di minimizzare il disordine e mantenere un ambiente prevedibile. In un anno e mezzo, da un videogioco pixelato si è già passati a un intero server integrato.
Eppure, in questa corsa alla macchina vivente c’è una condizione strutturale che i comunicati stampa affrontano raramente in modo diretto. Per far funzionare questi venti moduli, DayOne non deve preoccuparsi soltanto dei sistemi di dissipazione del calore o della connettività in fibra ottica. L’azienda deve mantenere in vita della materia organica. Se a un server tradizionale togli l’alimentazione, lui si spegne. Se a un server biologico blocchi l’afflusso del liquido nutritivo o l’ossigenazione dell’ambiente circostante, con il passare dei minuti quelle cellule semplicemente muoiono, annullando in un colpo solo il potenziale computazionale dell’intero rack organico.
Gestire un centro dati di questo tipo significa integrare la biosicurezza dei laboratori di livello avanzato all’interno di una comune server farm. Significa che l’hardware si può ammalare, si può degradare, e deve essere costantemente alimentato con un intruglio calibrato di zuccheri e amminoacidi. È uno scenario che sposta l’asse della manutenzione informatica verso la biologia pura, con costi operativi diretti che oggi sono ancora difficili da quantificare con esattezza.
I numeri del server di Singapore
- Il progetto pilota: Installazione di un rack wetware da 20 unità Cortical Cloud CL1 all’interno del NUS Life Sciences Institute.
- I partner coinvolti: DayOne Data Centers per la piattaforma, Cortical Labs per l’hardware neuronale, NUS Medicine per le colture cellulari.
- Gli obiettivi dichiarati: Valutare le prestazioni dell’intelligenza organica in condizioni di carico reale, preparandone l’integrazione nelle facility commerciali a basse emissioni.
I tempi di scala della biologia
Mancano dai 5 agli 8 anni per i primi test industriali strutturati.
La strada dal prototipo accademico alla commercializzazione pura non è breve. Il primo grande collo di bottiglia non è l’efficienza dei calcoli, ma la scalabilità della produzione di tessuti neuronali e la stabilità delle colture nel lungo periodo. Prima di vederli gestire i nostri fogli di calcolo in cloud, questi sistemi biologici verranno impiegati nei dipartimenti di simulazione molecolare per la ricerca farmacologica.
Fino a ieri, il personale informatico era abituato a sostituire dischi a stato solido bruciati e a pulire filtri polverosi. Da oggi, con il primo vero rack basato sul neuromorfismo, i componenti delle macchine hanno bisogno di nutrirsi per non morire.
La bolletta elettrica forse scenderà, ma toccherà assumere dei biologi per fare il turno di notte.
