Sıçan Beyinlerinden Geliştirilen Yapay Zeka Modelleri Gerçeğe Bir Adım Daha Yaklaştı

Biyolojik hesaplama alanında çalışan, sıçan beyin hücrelerindeki sinirsel örüntüleri kullanarak yapay zeka geliştiren bir girişim Amazon’dan önemli destek aldı.

Salı gününden itibaren belirli Amazon Web Services müşterileri, sınırlı ön izleme kapsamında The Biological Computing Company’nin ‘sıçan beyni’ yapay zeka modeline erişebilecek. Girişimin teknolojisi özellikle video üreten yapay zekayı geliştirmek üzere tasarlandı. Amazon ve kısaca TBC olarak anılan The Biological Computing Company, teknolojinin yakında tüm AWS kurumsal müşterilerine sunulmasını bekliyor.

TBC’nin kurucu ortaklarından Alexander Ksendzovsky, ‘Örneğin görüntüler gibi bilgileri biyolojik materyale kodlamanın bir yolunu bulduk’ diyor. ‘Ardından biyolojinin bu bilgiyi nasıl işlediğini gözlemliyor ve bu süreci taklit eden bir araç geliştiriyoruz.’

Amazon Web Services’ın girişim teknolojilerinden sorumlu küresel direktörü Deap Ubhi’ye göre bu, Amazon’un pazar yerinde sunduğu ilk biyolojik kökenli hesaplama platformu değil. Ubhi, bulut bilişim devinin, laboratuvarda büyütülmüş nöronları silikon çiplerle birleştirerek şirketlerin veri işlemesine yardımcı olan Avustralya merkezli Cortical Labs ile de çalıştığını belirtiyor. Şirket, ürünlerini WAAS, yani ‘hizmet olarak biyolojik donanım’ diye adlandırıyor. Cortical Labs ayrıca, nöronları altı aya kadar canlı tutabildiği öne sürülen, laboratuvar kullanımı için tasarlanmış düşük güç tüketimli ve birkaç bin dolarlık bir ‘biyolojik bilgisayar’ da satıyor.

Ubhi’ye göre TBC’nin ‘pragmatik yaklaşımı’, şirketin Amazon’a cazip gelmesinin nedenlerinden biri. Büyük sıçramalar peşinde koşmak veya büyük dil modellerinin temel mimari bileşeni olan transformeri yeniden icat etmeye çalışmak yerine, ‘üretken yapay zeka alanındaki mevcut standartlar içinde çalışıyor ve ‘Mevcut görsel modelleri nasıl daha verimli hale getirebiliriz?’ diye soruyorlar’ diye açıklıyor.

Yapay zeka şirketleri modellerini daha verimli hale getirmenin yollarını ararken, bir zamanlar marjinal görülen biyolojik hesaplama alanı da ivme kazanmaya başladı. Araştırmacılar uzun zamandır bilgisayar yazılımlarının, matematik temelli algoritmalarla yetinmeyip insan beynindeki sinir ağları gibi çalıştığı bir dünya hayal ediyor.

Fakat biyolojik hesaplama kendine özgü zorluklar barındırıyor. Bu alan, bilgisayar laboratuvarlarının ötesinde, beyin hücrelerinin, kök hücrelerin ya da sentetik biyomalzemelerin canlı tutulması veya korunması, dikkatle izlenmesi ve bir biçimde anlamlı dijital bilgiye dönüştürülmesi gereken gerçek biyoloji laboratuvarlarına ihtiyaç duyuyor. Bazı girişimler bu alanda ilerleme kaydetmiş olsa da doğa ile kod arasındaki uçurumu kapatmak hala karmaşık.

The Biological Computing Company, Maryland’in Baltimore kentinde dört yıl önce iki nörobilimci ve beyin cerrahı tarafından kuruldu: Bugün şirketin CEO’su olan Ksendzovsky ile başkan ve COO olarak görev yapan Jon Pomeraniec. TBC bu yılın başlarında, Primary Venture Partners’ın liderlik ettiği bir yatırımcı grubundan 25 milyon dolar topladı. Bu, şirketin ilk büyük yatırım turuydu.

Martta bu tur tamamlandıktan kısa süre sonra şirket 25 milyon dolar daha yatırım aldı ve toplam fonu 50 milyon doların üzerine çıktı. Bu yeni yatırım turu daha önce bildirilmemişti.

Girişim geçen yıl San Francisco’da ofisler ve küçük bir araştırma-geliştirme laboratuvarı açtı. TBC’nin bugün yaklaşık 35 çalışanı var; bunların bazıları laboratuvarda sıçan beyin hücreleri ve insan kök hücreleriyle doğrudan çalışıyor. Canlı hücreler, İsviçreli biyoteknoloji şirketi 3Brain’in ürettiği çok elektrotlu silikon dizilere yerleştiriliyor. Araştırmacılar bu dizileri nöronlara elektriksel uyarım örüntüleri göndermek ve nöronların tepkilerini kaydetmek için kullanıyor. TBC daha sonra bu sinirsel etkinliği, yazılıma çevrilebilecek ve özellikle video üreten mevcut yapay zeka modellerini geliştirmekte kullanılabilecek hesaplama örüntüleri açısından analiz ediyor.

Ksendzovsky, başlangıçtan itibaren videoya odaklanma kararının hem bilimsel hem pratik olduğunu söylüyor. Etkenlerden biri, The Biological Computing Company’nin kullandığı çok elektrotlu silikon dizilerin fiziksel düzeniydi. Her elektrodun konumu, nöronlarla nasıl etkileşime girdiğini etkiliyor. Şirket, görsel bilgilerin dizinin ızgarasına metin ya da dilden daha kolay eşlenebilmesi nedeniyle görüntülerin doğal bir başlangıç noktası olduğunu fark etti.

Buradan olası bir ticari kullanım alanı doğdu. Girişim, nöronların görüntüleri nasıl işlediğini modelleyerek elde edilen içgörülerin video üretimi için yapay zeka modellerini geliştirmekte kullanılabileceği varsayımından yola çıktı.

Pomeraniec, önde gelen yapay zeka araştırmacısı ve TBC yatırımcısı Jeff Dean’in, şirketin sinirsel teknolojisini daha geniş alanlarda uygulamaya çalışmadan önce video üretim modellerini ince ayarlamayı denemesini ilk öneren kişi olduğunu söylüyor.

Video modelleri için kabul görmüş sektör ölçütleri bulunduğundan girişim, teknolojisinin anlamlı bir bilimsel ilerleme sağlayıp sağlamadığını, daha önce çözülmüş sorunlardaki performansını test ederek erken aşamada gösterebilecekti. Pomeraniec, ‘Jeff, bunu başarabilirsek ileride yapay zeka modellerimizle daha karmaşık ve ilginç şeyler yapma imkanı doğar, dedi’ diye açıklıyor.

TBC daha önce teknolojisini yalnızca Bluesky Compute adlı bir neocloud sağlayıcısı üzerinden sunuyordu. Girişim, yapay zeka modelinin, üzerine inşa edildiği açık kaynaklı yapay zeka modeline kıyasla video üretiminde beş kata kadar daha hızlı olduğunu ve bir yapay zeka modelinin eğitiminden farklı olarak işleme ya da ‘düşünme’ kısmını ifade eden çıkarım maliyetini önemli ölçüde azalttığını öne sürüyor. Şirket, karşılaştırmada hangi açık kaynaklı yapay zekayı kullandığını söylemiyor ancak bunun ‘en ileri’ video üretim modellerinden biri olduğunu iddia ediyor.

Amazon’un TBC yazılımını dağıtmaya başlamasıyla iddialı girişim potansiyel olarak çok daha büyük bir müşteri tabanına ulaşabilir. Amazon’dan Ubhi, The Biological Computing Company konusunda heyecanlı olduğunu söylüyor; ancak teknolojinin ne kadar iyi ölçeklenebileceği henüz görülmüş değil.

Ubhi, ‘Bu tür her model için sorulması gereken bir şey var: Sınırlarına kadar zorladığınızda hala iyileşme görecek misiniz? On dakika, bir saat gibi daha uzun videolar üretmek isteyen müşterileriniz olduğunda, zaman içinde yaşanabilecek olası tutarlılık kaybı ne olur?’ diye soruyor. Başka bir deyişle modelin, videoda daha önce olup biteni takip edebilmesi ve video uzadıkça tutarlılığı koruması gerekiyor. TBC bir sonraki aşamasına girerken şirket, yeni müşteriler teknolojiyi sınırlarına zorladığında sistemin performansını koruyup korumadığını görecek.

Bu yazı ilk olarak WIRED'da yayınlanmış ve Enver Can Özer tarafından İngilizceden çevrilmiştir.