Рано или поздно любая технология, включая квантовые компьютеры, достигнут пределов своих возможностей. Традиционная компьютерная архитектура, основанная на интенсивном обмене данными между процессором и памятью, достигает своих пределов в производительности из-за "бутылочного горлышка" при передаче данных. Это ограничение особенно критично для современных приложений, таких как ИИ, портативные устройства и робототехника.
Перспективным направлением, способным преодолеть эти ограничения, может стать создание компьютеров на основе клеток человеческого мозга или Wetware-системы.
Wetware computing, означает, что вычисления осуществляются на «мокром» субстрате — живых тканях Живые нейронные ткани или органоиды интегрируются с цифровыми компонентами (ИИ, сенсоры, чипы). Для этого используются искусственно выращенные стволовые клетки и нейроны крыс, так что этическая сторона вопроса, пока что не стоит так остро.
Wetware-системы начали развиваться с начала 2000-х на стыке нейробиологии, биоинженерии и компьютерных наук. Ученые выращивали нейронные культуры в питательной среде на электродных матрицах, подключали к ним сенсоры и следили за результатом (один из ранних примеров — 25 тысяч крысиных нейронов для управления симулятором полетов в Университете Флориды)
Наиболее интересные результаты можно рассмотреть на трех примерах:
• FinalSpark (Швейцария)
Швейцарский биотехнологический стартап FinalSpark использует в своих разработках четыре многоэлектродные матрицы (МЭА) с живыми тканями головного мозга (органоидами). Каждая матрица содержит четыре органоида, соединенных с электродами для стимуляции и записи сигналов. Данные передаются через АЦП Intan RHS 32 (30 кГц), а жизнедеятельность органоидов поддерживается микрофлюидной системой (производство и эксплуатация миниатюрных устройств в жидкостной среде). Срок службы такого "живого чипа" составляет около 100 дней.
• Ассемблоиды (Серджиу П. Пашка, Стэнфорд, США)
В Стэнфорде разрабатывают многомодульную живую нейросеть, способную обрабатывать информацию и обеспечивать взаимодействие между различными функциональными областями мозга. Ученым удалось создать модель нервной системы, объединив различные типы органоидов, между которыми формируются синапсы и наблюдается скоординированная активность. Наиболее впечатляющим достижением стало воспроизведение нервного пути, отвечающего за ощущение боли у человека.
• Австралийская компания Cortical Labs представила первый в мире коммерческий «биологический компьютер» CL1.
Пожалуй наиболее распиаренный пример биокомпьютера. Чип, состоящий из примерно 200 тысяч живых нейронов путем кропотливой работы научили играть сначала в Pong, а в феврале 2026 биочип смог сыграть в Doom. На май 2026 года у компании имеется небольшой дата центр в Мельбурне и еще один строится в Сингапуре.
Развитие биокомпьютеров упирается в ряд проблем. Они недолговечны и требуют сложных условий для производства. Интеграция с чипами вызывает электромагнитные помехи что уменьшает точность данных. Скорость обучения органоидов сильно меньше компьютеров и ИИ.
Это направление биотехнологий одновременно завораживает и пугает. Пока что технология крайне сырая и сложная, но сможет использоваться в робототехнике, портативных устройствах, автономных модулях мониторинга, камерах и датчиках. Везде, где требуется адаптивность, энергоэфективность и автономность.
Автор: Анатолий Морычев и CatScience