Как вы знаете, я сейчас делаю HCM-систему. Правда ведь знаете? 🙂
Так вот, обсуждаем мы разработку.
— Так, процессы и задачи готовы. Сейчас рефакторинг онбординга.
— Чёт ты быстро это делаешь, даже странно.
— Я для этого вчера думал про архитектуру, писал и проверял план миграции и вот это вот всё. Токены, которые я трачу в своей голове, бесплатные 😂
И вот эта шутка про бесплатные токены в голове постепенно начинает выглядеть как временное конкурентное преимущество человека.
🧠 Потому что биокомпьютеры — уже не фантастика.
Есть целое направление, в котором для вычислений используют живые человеческие нейроны, выращенные из стволовых клеток. Их размещают на специальной матрице с электродами, подают электрические сигналы и считывают реакцию.
То есть вместо того, чтобы только имитировать работу мозга на обычных компьютерах, исследователи начинают использовать настоящую живую нейронную сеть как часть вычислительной системы.
Вот несколько примеров.
① Cortical Labs
Компания разработала CL1 — гибридный биокомпьютер, где живые нейроны непосредственно связаны с программным окружением.
Программа может подавать нейронам сигналы, считывать их активность и получать ответ.
А в августе 2026 года в Сингапуре показали прототип Biological Data Centre — стойку из 20 таких биокомпьютеров с живыми нейронами.
② FinalSpark
Здесь другой подход.
Они выращивают небольшие трёхмерные структуры из нейронов — органоиды мозга, подключают их к электродам и дают исследователям удалённый доступ.
Можно написать программу, отправить органоиду сигнал и посмотреть, как он отреагирует.
③ Они уже умеют обучаться
Например, органоидам передавали закодированные тактильные рисунки букв Брайля.
По реакции одного органоида удалось различать их с точностью около 61%, а комбинация из трёх дала 83%.
Пока это не замена обычным процессорам или видеокартам. Скорее экспериментальное подтверждение того, что сам подход вообще работает.
⚙️ Но дальше становится особенно интересно.
Такой «процессор» нужно буквально поддерживать живым:
• обеспечивать питательной средой;
• поддерживать нужную температуру;
• контролировать условия, в которых живут нейроны.
И в отличие от обычного процессора он меняется в процессе работы.
Нейроны формируют новые связи, адаптируются, стареют и в какой-то момент перестают работать.
Отсюда возникают довольно непривычные вопросы:
→ Как сохранить состояние такого «компьютера»?
→ Как вернуть его к предыдущему состоянию после обучения?
→ Как перенести накопленный опыт на другой выращенный органоид, если два таких «процессора» изначально не идентичны?
→ И что вообще будет означать резервная система, если часть инфраструктуры — живая?
🌱 Поэтому сценарий будущего может выглядеть довольно необычно.
Сегодня на подоконнике выращиваем цветы.
Завтра — дополнительные вычислительные мощности.
— Что с системой?
— Мощности не хватает.
— Поставь ещё один горшок с нейронами.
🧠🌱
Так вот, обсуждаем мы разработку.
— Так, процессы и задачи готовы. Сейчас рефакторинг онбординга.
— Чёт ты быстро это делаешь, даже странно.
— Я для этого вчера думал про архитектуру, писал и проверял план миграции и вот это вот всё. Токены, которые я трачу в своей голове, бесплатные 😂
И вот эта шутка про бесплатные токены в голове постепенно начинает выглядеть как временное конкурентное преимущество человека.
🧠 Потому что биокомпьютеры — уже не фантастика.
Есть целое направление, в котором для вычислений используют живые человеческие нейроны, выращенные из стволовых клеток. Их размещают на специальной матрице с электродами, подают электрические сигналы и считывают реакцию.
То есть вместо того, чтобы только имитировать работу мозга на обычных компьютерах, исследователи начинают использовать настоящую живую нейронную сеть как часть вычислительной системы.
Вот несколько примеров.
① Cortical Labs
Компания разработала CL1 — гибридный биокомпьютер, где живые нейроны непосредственно связаны с программным окружением.
Программа может подавать нейронам сигналы, считывать их активность и получать ответ.
А в августе 2026 года в Сингапуре показали прототип Biological Data Centre — стойку из 20 таких биокомпьютеров с живыми нейронами.
② FinalSpark
Здесь другой подход.
Они выращивают небольшие трёхмерные структуры из нейронов — органоиды мозга, подключают их к электродам и дают исследователям удалённый доступ.
Можно написать программу, отправить органоиду сигнал и посмотреть, как он отреагирует.
③ Они уже умеют обучаться
Например, органоидам передавали закодированные тактильные рисунки букв Брайля.
По реакции одного органоида удалось различать их с точностью около 61%, а комбинация из трёх дала 83%.
Пока это не замена обычным процессорам или видеокартам. Скорее экспериментальное подтверждение того, что сам подход вообще работает.
⚙️ Но дальше становится особенно интересно.
Такой «процессор» нужно буквально поддерживать живым:
• обеспечивать питательной средой;
• поддерживать нужную температуру;
• контролировать условия, в которых живут нейроны.
И в отличие от обычного процессора он меняется в процессе работы.
Нейроны формируют новые связи, адаптируются, стареют и в какой-то момент перестают работать.
Отсюда возникают довольно непривычные вопросы:
→ Как сохранить состояние такого «компьютера»?
→ Как вернуть его к предыдущему состоянию после обучения?
→ Как перенести накопленный опыт на другой выращенный органоид, если два таких «процессора» изначально не идентичны?
→ И что вообще будет означать резервная система, если часть инфраструктуры — живая?
🌱 Поэтому сценарий будущего может выглядеть довольно необычно.
Сегодня на подоконнике выращиваем цветы.
Завтра — дополнительные вычислительные мощности.
— Что с системой?
— Мощности не хватает.
— Поставь ещё один горшок с нейронами.
🧠🌱