Des bio-ordinateurs basés sur des cellules cérébrales humaines sont désormais disponibles à la vente ou en location,

Ces initiatives sont sujettes à débats sur certains aspects techniques et éthiques

FinalSpark, l'entreprise à l'origine de Neuroplatform, a commencé à offrir un accès à distance payant, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, à ses bioprocesseurs. Les clients universitaires peuvent accéder à cette plateforme de bio-informatique, constituée d’organoïdes partagés, pour 500 dollars par utilisateur et par mois (ou même gratuitement, pour des projets sélectionnés). La startup australienne Cortical Labs propose également à la vente le CL1 – un ordinateur qui combine des neurones cultivés en laboratoire à partir de cellules souches humaines avec du silicium. Ces initiatives sont sujettes à débat sur certains aspects techniques et éthiques.

Le cerveau humain a inspiré l'IA - qui peut accomplir un large éventail de tâches, du diagnostic des maladies à la création de contenu intelligent. Toutefois, le cerveau, qui est le modèle original, continue de surpasser l'IA à bien des égards : la puissance de calcul de l'IA est dérisoire comparativement à celle du cerveau humain. Pour de nombreux chercheurs, il est donc préférable de travailler directement sur la surface, plutôt que de rendre l'IA plus semblable au cerveau. Un groupe de scientifiques a dévoilé mardi les plans d'un projet visant à faire progresser l'informatique dans ce sens. La feuille de route décrit ce qu'ils appellent "l'intelligence organoïde" (IO).

L'"intelligence organoïde" (IO) est un domaine multidisciplinaire émergent qui travaille au développement de l'informatique biologique à l'aide de cultures tridimensionnelles de cellules cérébrales humaines et de technologies d'interface cerveau-machine, et qui nécessite la mise à l'échelle des organoïdes cérébraux actuels en structures tridimensionnelles complexes et durables enrichies de cellules et de gènes associés à l'apprentissage. L'IO implique également de connecter ces organoïdes cérébraux à des dispositifs d'entrée et de sortie de nouvelle génération et à des systèmes d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique.


Les clients peuvent acheter le CL1 ou y accéder par le biais du cloud

Les clients peuvent acheter l'ordinateur biologique CL1 de Cortical Labs depuis la fin du T2 2025. Les clients peuvent en sus acheter du temps sur les puces du système CL1. Pour cela, Cortical Labs a lancé le Wetware-as-a-Service (WaaS), qui permettra aux clients d'accéder à distance aux cellules cultivées et de travailler avec elles via le cloud pour créer des applications.

Le Dr Hon Weng Chong, fondateur et PDG de Cortical Labs, a déclaré à propos de Waas : « cette plateforme permettra aux millions de chercheurs, d'innovateurs et de grands penseurs du monde entier de transformer le potentiel du CL1 en un impact tangible et réel. Nous leur fournirons la plateforme et le soutien nécessaires pour qu'ils investissent dans la recherche et le développement et qu'ils réalisent de nouvelles percées et de nouvelles recherches ».

Dans le système CL1, les neurones cultivés en laboratoire sont placés sur une plaque de verre et d'électrodes métalliques. Ici, 59 électrodes forment la base d'un réseau plus stable, donnant à l'utilisateur un haut degré de contrôle sur le moment d'activer le réseau neuronal. Ensuite, comme le montre l'image ci-dessus, ce système intelligent est placé dans un boîtier rectangulaire de maintien en vie, connecté à un système logiciel qui fonctionne en temps réel.


Cortical Labs a déclaré qu'il travaille sur l'assemblage des boîtiers pour créer un rack de serveur de réseau neuronal biologique, le premier du genre. Le rack, qui contiendra 30 unités de CL1 (chaque unité avec plusieurs cellules sur des électrodes) devrait être mis en service dans les prochains mois. L'équipe de Cortical Labs a pour objectif de mettre quatre racks à disposition pour une utilisation commerciale dans le cloud d'ici à la fin de cette année.

Un rack de 30 unités de CL1 consomme 850 à 1 000 watts d'énergie. À titre de comparaison, on estime que la formation d'un grand modèle de langage comme GPT-3 consomme un peu moins de 1 300 mégawattheures d'électricité, ce qui équivaut à peu près à la consommation annuelle de 130 foyers américains.

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