Onderzoekers van Cortical Labs in Australië hebben een belangrijke mijlpaal bereikt op het gebied van biocomputing: een computer die wordt aangedreven door in een laboratorium gekweekte menselijke hersencellen kan nu het klassieke videospel Doom spelen. Hoewel dit nog geen pro-gamer is, betekent dit een grote stap voorwaarts in de ontwikkeling van hybride organische technologieën die biologische en op silicium gebaseerde systemen combineren.
Van pong tot first-person shooters
De doorbraak bouwt voort op eerder werk met “DishBrain”, een eerdere biocomputer die ongeveer 800.000 menselijke neuronen gebruikt. DishBrain demonstreerde het potentieel van deze biologische circuits door in 2021 met succes Pong te leren spelen. Doom, met zijn dynamische beelden en realtime eisen, vormde echter een veel grotere uitdaging.
De belangrijkste innovatie ligt in de nieuwe ‘CL1’ van Cortical Labs, waarvan zij beweren dat het ‘s werelds eerste inzetbare biologische computer is. Dankzij de open interface van CL1, programmeerbaar via Python, kon onafhankelijke ontwikkelaar Sean Cole de biocomputer aanpassen om visuele gegevens van Doom te interpreteren als elektrische stimulatiepatronen voor de neuronen.
Waarom dit belangrijk is: meer dan alleen gamen
De mogelijkheid om Doom uit te voeren is meer dan alleen een technische flex. Het demonstreert het vermogen van de biocomputer voor adaptief, realtime doelgericht leren, een fundamentele vereiste voor complexere toepassingen. Traditioneel machinaal leren vereist vaak enorme datasets en rekenkracht; deze biologische benadering suggereert een potentieel alternatief dat bij bepaalde taken efficiënter zou kunnen zijn.
De gevolgen op de lange termijn reiken veel verder dan gaming. Cortical Labs stelt zich biocomputers voor die robotachtige ledematen aandrijven, digitale programma’s uitvoeren of zelfs gespecialiseerde computertaken uitvoeren die conventionele, op silicium gebaseerde systemen belasten.
De weg vooruit
De huidige biocomputer verliest nog steeds vaak in Doom, maar presteert beter dan willekeurige gameplay. Onderzoekers verwachten snelle verbeteringen naarmate algoritmen evolueren. De snelheid van de CL1 om dit niveau te bereiken overtrof ook de typische op silicium gebaseerde machine learning-systemen.
“Dit was een belangrijke mijlpaal, omdat het adaptief, realtime doelgericht leren demonstreerde”, zegt Brett Kagan, Chief Scientific en Chief Operations Officer van Cortical Labs.
Deze prestatie benadrukt een groeiende trend in bio-hybride computing, waarbij levende cellen worden geïntegreerd met kunstmatige systemen. De toekomst van dit vakgebied hangt af van het verder verfijnen van de interface tussen neuronen en digitale inputs, en van het opschalen van de neuronennetwerken voor meer verwerkingskracht.
