ИИ-модели на основе мозга крыс стали ближе к реальности

Модель для генерации видео

С вторника отдельные клиенты Amazon Web Services смогут протестировать модель The Biological Computing Company в рамках ограниченного предварительного доступа. Стартап использует клетки мозга крыс, чтобы улучшать ИИ для генерации видео. В Amazon и The Biological Computing Company, которую обычно называют TBC, рассчитывают вскоре предоставить технологию всем корпоративным клиентам AWS.

Сооснователь и генеральный директор TBC Александр Ксендзовский объясняет принцип так: компания кодирует информацию, например изображения, в биологическом материале, наблюдает, как клетки её обрабатывают, а затем создаёт инструмент, имитирующий этот процесс.

По словам Дипа Убхи, глобального директора по технологиям для стартапов в Amazon Web Services, это не первая платформа биологического вычисления, которую Amazon добавила в свой маркетплейс. Amazon также сотрудничает с австралийской компанией Cortical Labs. Она объединяет выращенные в лаборатории нейроны с кремниевыми чипами, чтобы помогать компаниям обрабатывать данные. Свои продукты Cortical Labs называет WAAS — «биологическое обеспечение как услуга».

Cortical Labs также продаёт «биологический компьютер» стоимостью в несколько тысяч долларов. Это маломощное устройство для лабораторий, которое, как утверждает компания, способно поддерживать жизнь нейронов в течение шести месяцев.

TBC выбрала «прагматичный подход», говорит Убхи, и именно это привлекло Amazon. Компания не пытается полностью переосмыслить трансформер — основной архитектурный элемент больших языковых моделей. Вместо этого она работает в рамках существующих стандартов генеративного ИИ и ищет способы сделать текущие визуальные модели эффективнее.

Биологическое вычисление

Пока ИИ-компании ищут способы повысить эффективность моделей, ранее считавшееся нишевым направление биологического вычисления набирает популярность. Исследователи давно представляют компьютерные программы, которые работают скорее как нейронные сети человеческого мозга, чем как системы, основанные только на математических алгоритмах.

У такого подхода есть особые сложности. Он требует настоящих биологических лабораторий, а не только компьютерных. Клетки мозга, стволовые клетки или синтетические биоматериалы нужно сохранять или поддерживать в живом состоянии, постоянно контролировать, а затем каким-то образом переводить их активность в осмысленные цифровые данные. Несколько стартапов уже добились прогресса, но связь между живой природой и кодом по-прежнему трудно наладить.

Источник: wired.com

Как появилась TBC

The Biological Computing Company основали в Балтиморе, штат Мэриленд, четыре года назад два нейробиолога и нейрохирурга: Александр Ксендзовский, который сейчас возглавляет компанию, и Джон Померанец, занимающий должности президента и операционного директора.

В начале этого года TBC привлекла $25 млн от группы инвесторов во главе с Primary Venture Partners. Это был первый значительный раунд финансирования компании.

Вскоре после его закрытия в марте стартап получил ещё $25 млн. Общий объём привлечённых средств превысил $50 млн. О новом раунде ранее не сообщалось.

В прошлом году компания открыла офисы и небольшую исследовательскую лабораторию в Сан-Франциско. Там 35 сотрудников работают с клетками мозга крыс и человеческими стволовыми клетками.

Живые клетки размещают на многоканальных кремниевых матрицах, изготовленных швейцарской биотехнологической компанией 3Brain. Исследователи подают на нейроны электрические сигналы и записывают их реакцию. Затем TBC анализирует активность нейронов, ищет в ней вычислительные закономерности и переводит их в программные решения, которые можно использовать для улучшения существующих моделей ИИ, прежде всего моделей генерации видео.

Почему компания выбрала видео

По словам Ксендзовского, решение сосредоточиться на видео было одновременно научным и практическим. Один из факторов — физическое устройство многоканальных кремниевых матриц, с которыми работает The Biological Computing Company: положение каждого электрода влияет на его взаимодействие с нейронами.

Компания пришла к выводу, что изображения подходят для первых экспериментов лучше всего. Визуальную информацию проще сопоставить с расположением электродов, чем текст или язык.

Затем появился потенциальный коммерческий сценарий. Стартап предположил, что моделирование обработки изображений нейронами поможет улучшить модели ИИ для генерации видео.

Джон Померанец говорит, что Джефф Дин, известный исследователь ИИ и инвестор TBC, первым предложил компании заняться файн-тюнингом моделей генерации видео, прежде чем распространять нейронную технологию на другие задачи.

Для видеомоделей уже существуют общепринятые бенчмарки. Поэтому стартап мог на раннем этапе проверить, даёт ли его технология заметный научный результат, сравнив её с решениями для уже изученных задач. По словам Померанца, Дин считал, что такой результат в будущем может открыть путь к более сложным задачам с моделями ИИ.

Источник: wired.com

Доступ через Amazon

Раньше технология TBC была доступна только через неооблачного провайдера Bluesky Compute. Стартап утверждает, что его модель по сравнению с используемой им открытой моделью генерирует видео до пяти раз быстрее и заметно снижает стоимость инференса — этапа обработки, или «размышления» модели, в отличие от её обучения.

TBC не раскрывает, какую именно открытую модель использует для сравнения, но утверждает, что речь идёт об одной из передовых моделей генерации видео.

Теперь, когда Amazon распространяет программное обеспечение TBC, у стартапа может появиться значительно более широкая клиентская база. Дип Убхи говорит, что рассчитывает на компанию, однако пока неизвестно, насколько хорошо её технология будет масштабироваться.

По его словам, для любой подобной модели нужно проверить, сохраняется ли улучшение при предельной нагрузке. Если клиенты захотят создавать более длинные видео — продолжительностью десять минут или час, — важно понять, насколько снизится точность и согласованность изображения со временем. Модель должна помнить, что уже произошло, и сохранять последовательность событий по мере увеличения длительности ролика.

На следующем этапе TBC предстоит проверить, выдержит ли технология такие нагрузки, когда новые клиенты начнут использовать её на пределе возможностей.