量子AIとバイオAIによる全く違う未来の可能性（IPS細胞バイオ脳による進化したQC7）

　人間以上の生命を生み出すために研究しているのがオルガノイドインテリジェンス計画です。私たちは量子力学の世界で生かされているのが現在のエビデンスです。反物質世界をいったん棚上げして、この生命の新たな進化を進めることで人間の新たな可能性が広がるのです。

これは、我々が惑星間移動をするためには、どうしても必要な進歩なのです。仮にGD666が起きた場合、人や動植物はすべて消滅してしまいます。現在の人間が太陽圏外を出て移民するにもどうしてもGD768は必要です。GD777を理解するにも、QC,EMなども同様です。　続きは会員サイトにて

科学者らが人間の脳細胞を動力源とするバイオコンピューターを開発する計画

ヒト幹細胞由来の脳オルガノイドの最近の進歩は、学習と記憶の重要な分子的および細胞的側面、そしておそらく認知の側面をin vitroで再現することを約束します。これらの開発を包含する「オルガノイドインテリジェンス」(OI)という用語を作り出して、OIの学際的な分野のビジョンを実装するための共同プログラムを提示します。これは、倫理的に責任ある方法で科学的および生物工学的進歩を使用して脳オルガノイドを利用する本物の生物学的コンピューティングの一形態としてOIを確立することを目的としています。標準化された3D有髄脳オルガノイドは、高い細胞密度と豊富なレベルのグリア細胞と学習に不可欠な遺伝子発現で作製できるようになりました。統合されたマイクロ流体灌流システムは、スケーラブルで耐久性のある培養、および時空間化学シグナル伝達をサポートできます。新しい3D微小電極アレイは、高解像度の時空間電気生理学的シグナル伝達と記録を可能にし、学習と記憶形成の分子メカニズム、そして最終的にはそれらの計算可能性を再現する脳オルガノイドの能力を探索します。刺激応答トレーニングとオルガノイド-コンピューターインターフェースを介して新しいバイオコンピューティングモデルを可能にする技術が開発中です。私たちは、脳オルガノイドが実世界のセンサーや出力デバイスと接続され、最終的には相互に、そして感覚器官オルガノイド(網膜オルガノイドなど)と接続され、バイオフィードバック、ビッグデータウェアハウジング、機械学習手法を使用してトレーニングされる、複雑でネットワーク化されたインターフェースを想定しています。並行して、OI研究によって提起された倫理的側面を、関連するすべての利害関係者を巻き込んだ反復的で協力的な方法で分析するための組み込み倫理アプローチを強調しています。この研究の多くの可能なアプリケーションは、科学分野としてのOIの戦略的発展を促します。OIベースのバイオコンピューティングシステムは、より迅速な意思決定、タスク中の継続的な学習、およびより高いエネルギーとデータの効率を可能にすると期待しています。さらに、「インテリジェンス・イン・ア・ディッシュ」の開発は、壊滅的な発達疾患や変性疾患(認知症など)の病態生理学の解明に役立ち、主要な世界的なアンメットニーズに対処するための新しい治療アプローチの特定に役立つ可能性があります。

キーポイント

• 生物学的コンピューティング(またはバイオコンピューティング)は、シリコンベースのコンピューティングやAIよりも高速で、効率的で、強力であり、エネルギーのほんの一部しか必要としません。

• 「オルガノイドインテリジェンス」(OI)は、ヒト脳細胞の3D培養(脳オルガノイド)とブレインマシンインターフェース技術を使用して生物学的コンピューティングを開発するために取り組んでいる新しい学際的な分野を表しています。

• OIでは、現在の脳オルガノイドを、学習に関連する細胞や遺伝子が豊富な複雑で耐久性のある3D構造にスケールアップし、これらを次世代の入出力デバイスやAI/機械学習システムに接続する必要があります。

• OIには、脳オルガノイドと通信し、オルガノイドがどのように学習および計算するかを理解し、生成する大量のデータを処理および保存するための新しいモデル、アルゴリズム、およびインターフェース技術が必要です。

• OI研究はまた、脳の発達、学習、記憶の理解を深め、認知症などの神経障害の治療法を見つけるのに役立つ可能性があります。

• OIが倫理的および社会的に敏感な方法で発展することを確実にするには、倫理学者、研究者、および一般市民の学際的で代表的なチームが倫理問題を特定、議論、分析し、これらをフィードバックして将来の研究と作業に情報を提供する「組み込み倫理」アプローチが必要です。

紹介

人間の脳は、算術などの単純な情報の処理では機械よりも遅いですが、脳は少数のデータや不確実なデータをうまく処理するため、複雑な情報の処理では機械をはるかに上回っています。頭脳は逐次処理と並列処理の両方を実行でき(コンピューターは前者しか実行できません)、大規模で非常に異種で不完全なデータセットやその他の困難な形式の処理に対する意思決定においてコンピューターよりも優れています。脳の処理能力は、2013年に世界第40位のコンピューターが人間の脳活動の1%の1秒をモデル化するのに1分かかったという観察によって示されています(2)。さらに、各脳の記憶容量は、50086以上の接続を持つ100〜10,15億個のニューロンに基づいて、2,3 TBと推定されています(<>、<>)。この記事では、脳の並外れた生物学的処理能力を活用することを目的とした「オルガノイドインテリジェンス」(OI)と呼ばれる新しい分野について説明します。

表面的には、生物学的学習とインテリジェントエージェントによる機械学習/ AIの両方が、タスクの実行におけるパフォーマンスを向上させるために、世界の内部表現を構築します。ただし、実装のメカニズムとその目標における生物学的学習と機械学習の根本的な違いは、4つの大幅に異なる効率をもたらします。第一に、生物学的学習は、計算問題を解決するためにはるかに少ない電力を使用します。たとえば、幼虫のゼブラフィッシュは世界をナビゲートして獲物を狩り、捕食者を避けることに成功し(0)、わずか1.5マイクロワット(100)を使用しますが、人間の成虫は20ワットを消費し、そのうち脳の消費量は6%を構成します(7、10)。対照的に、最先端の機械学習モデルを習得するために使用されるクラスターは、通常、約62022ワットで動作します。1102年1月以来、米国のフロンティアは世界で最も強力なスーパーコンピューターであり、LINPACKベンチマークで102ペタフロップ(21.1エクサフロップ)に達しています。新しいスーパーコンピューターの消費電力は20メガワットですが、人間の脳は推定同じ1エクサフロップで動作し、消費するのはわずか8ワットです(表11)(10–6)。したがって、人間は、まったく異なるタスクを実行しながらも、現代の機械と比較して<><>倍優れた電力効率で動作します。

TABLE 1テーブル 1最新のスーパーコンピュータ(2022年12月)と人間の脳の比較。