Khi phần mềm trí tuệ nhân tạo và máy tính tiên tiến cách mạng hóa công nghệ hiện đại, một số nhà nghiên cứu nhìn thấy một tương lai nơi các lập trình viên máy tính nhảy từ silicon sang các phân tử hữu cơ.

Các nhà khoa học của Đại học Johns Hopkins đang nghiên cứu khả năng của “máy tính sinh học” – các chương trình được mô hình hóa từ các phân tử hữu cơ như DNA hoặc protein của con người – mở ra những hiểu biết mới về sinh học con người và nâng cao sức mạnh xử lý của công nghệ tương lai.

Phần lớn những dự đoán công nghệ này bắt nguồn từ một thứ gọi là “organoids,” là các mô được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm giống như các cơ quan đã phát triển hoàn toàn, có chung các phức hợp sinh học tương tự như các mô bao gồm thận, phổi và tế bào não.

Organoids, đã trở nên nổi bật hơn trong phòng thí nghiệm trong hai thập kỷ qua, hiện đang cung cấp cho các nhà khoa học một giải pháp thay thế có đạo đức hơn đối với thử nghiệm trên động vật hoặc con người, bắt chước các chức năng cơ bản của tế bào và nâng cao hiểu biết khoa học về cách các tế bào đó hoạt động.

Gần đây nhất, các nhà khoa học của Johns Hopkins đã đánh giá bản chất của “organoids não,” là những quả cầu có kích thước bằng một chấm bút phản ánh các chức năng thần kinh cơ bản của việc học và ghi nhớ trong não người, theo một thông cáo báo chí.

“Điều này mở ra nghiên cứu về cách thức hoạt động của bộ não con người,” Thomas Hartung, giáo sư khoa học sức khỏe môi trường tại Johns Hopkins, cho biết, đồng thời bổ sung rằng những hiểu biết sâu sắc hơn về nhận thức của con người cũng có thể đóng vai trò là lộ trình để mở khóa sức mạnh tính toán lớn hơn trong công nghệ tương lai.

Ông nói: “Máy tính và trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy cuộc cách mạng công nghệ nhưng chúng đang đạt đến mức trần. Điện toán sinh học là một nỗ lực to lớn nhằm thu gọn sức mạnh tính toán và tăng hiệu quả của nó để vượt qua giới hạn công nghệ hiện tại của chúng ta.”

Hartung và nhóm của ông lần đầu tiên bắt đầu phát triển organoids não vào năm 2012 bằng cách sử dụng các tế bào từ các mẫu da người mà họ đã lập trình lại để nhân lên và phản chiếu các chức năng của các tế bào khác. Mỗi cơ quan trong số này bao gồm khoảng 50.000 ô, và Hartung cùng nhóm của ông đã hình dung ra việc xây dựng một máy tính tương lai sử dụng tổ chức của các ô này làm cơ sở cho các dạng lập trình máy tính mới.

Mặc dù thực tế là các phép tính của máy tính liên quan đến các con số và dữ liệu vượt trội hơn nhiều so với bộ não về tốc độ và khối lượng, Hartung chỉ ra rằng con người hiện đang hiệu quả hơn trong việc đưa ra các quyết định logic phức tạp với yêu cầu về sức mạnh xử lý ít hơn đáng kể.

Chẳng hạn, khả năng phân biệt giữa mèo và chó dựa trên một cái nhìn nhanh đòi hỏi sức mạnh xử lý ít hơn nhiều so với chương trình máy tính yêu cầu, mặc dù thực tế là máy tính tiên tiến có thể cung cấp nhiều thông tin hơn về từng loài hơn người bình thường.

Thông qua việc sử dụng sự phức tạp của các cơ quan não và huấn luyện chúng bằng trí tuệ nhân tạo, Hartung tin rằng “máy tính sinh học” có thể đạt được tốc độ tính toán, sức mạnh xử lý, khả năng lưu trữ và hiệu quả dữ liệu chung mới.

Ông nói: “Máy tính chạy trên 'phần cứng sinh học' này có thể bắt đầu giảm bớt nhu cầu tiêu thụ năng lượng của siêu máy tính trong thập kỷ tới vốn đang ngày càng trở nên không bền vững.”

Ông nói thêm rằng có thể mất nhiều thập kỷ trước khi một máy tính dựa trên organoid hoạt động hiệu quả, nhưng khả năng đó vẫn còn khi lĩnh vực nghiên cứu organoid mở rộng.

Lena Smirnova, phó giáo sư về sức khỏe môi trường và kỹ thuật của Johns Hopkins, người đồng dẫn dắt nghiên cứu, nói thêm rằng nghiên cứu như vậy có thể cách mạng hóa nghiên cứu thử nghiệm thuốc đối với chứng thoái hóa thần kinh và rối loạn phát triển thần kinh.

“Các công cụ chúng tôi đang phát triển theo hướng điện toán sinh học cũng chính là những công cụ cho phép chúng tôi hiểu được những thay đổi trong mạng nơ-ron dành riêng cho bệnh tự kỷ mà không cần phải sử dụng động vật hoặc tiếp cận bệnh nhân,” cô nói. Bằng cách thúc đẩy điện toán sinh học, Smirnova tin rằng các nhà nghiên cứu có thể “hiểu cơ chế cơ bản về lý do tại sao bệnh nhân có những vấn đề và suy giảm nhận thức này.”

Smirnova và Hartung đã phác thảo thêm kế hoạch của họ để đánh giá tương lai của trí thông minh của organoid và điện toán sinh học trên tạp chí Frontiers in Science vào tháng trước.

© 2023 CTVNews.ca

© Bản tiếng Việt của The Canada Life