Почему ученые начали массово создавать биокомпьютеры на человеческих нейронах

Компьютер из человеческих нейронов уже создан и работает! Сейчас в мире есть несколько таких проектов и готовятся к выпуску новые.

Первый компьютер вырастили из клеток 30-летнего японца. Более того — ученые даже умудрились напоить его (компьютер, а не японца) алкоголем и посмотреть, как он будет себя вести.

То что я рассказываю, и правда звучит, как плохая голливудская фантастика, но это уже наша с вами реальность.

В конце 2025 года австралийская компания Cortical Labs сделала то, что еще пять лет назад казалось бредом из фантастического романа: вывела на рынок биокомпьютер CL1 — устройство, где вместо кремниевых чипов информацию обрабатывают 800 тысяч живых человеческих нейронов.

Цена вопроса — 35 тысяч долларов.

CL1 — это не сам по себе полноценный биокомпьютер, хотя он работает на человеческих нейронах. CL1 — гибрид: живые нейроны + кремниевый/электродный массив и электроника, которая подаёт/считывает сигналы.

Биокомпьютеры 2026 года — это не Скайнет и не мозг в банке из киберпанка. Это сложнейшие гибридные устройства, где живая ткань интегрирована с классической электроникой.

Но главный вопрос остается открытым: зачем вообще выращивать компьютеры из клеток мозга, когда у нас есть мощные процессоры?

Когда кремний упирается в физику

Человеческий мозг потребляет примерно 20 Ватт энергии. Для сравнения: обучение одной крупной языковой модели вроде GPT-4 сжирает гигаватт-часы электричества — это энергопотребление небольшого города. Исследователи из FinalSpark подсчитали: живые нейроны в миллион (!) раз энергоэффективнее современных цифровых процессоров.

Секрет в архитектуре.

Обычный компьютер работает по схеме фон Неймана: память отдельно, вычислительный блок отдельно. Данные постоянно гоняются туда-сюда, и на это уходит львиная доля энергии.

Биологический синапс — это одновременно и память, и процессор. Он хранит информацию в силе своих связей и тут же обрабатывает сигналы. Никаких лишних перемещений.

Энергетический кризис ИИ уже не теория. Дата-центры Google, Microsoft, OpenAI потребляют столько электричества, что компании всерьез обсуждают строительство собственных атомных электростанций.

На этом фоне идея биокомпьютера выглядит не фантастикой, а практическим экономическим расчетом.

Как вырастить процессор из клеток кожи

Откуда берут человеческие нейроны? Ответ простой и одновременно гениальный — их выращивают из обычных…клеток кожи.

Про донора информация не разглашается — действует юридическая анонимность. Известно лишь, что это доброволец, реально существующий человек. Здоровый мужчина японского происхождения. На момент взятия образца кожи ему было 30 лет. Образец был взят с кожи ноги.

Технология называется iPSC (индуцированные плюрипотентные стволовые клетки). Берете клетку кожи, обрабатываете специальными химическими коктейлями, «откатываете» ее до стволового состояния, а затем направляете развитие по нейрональному пути. Через несколько недель у вас готовая культура нейронов человека. Без эмбрионов, без этических скандалов, без криминала.

Cortical Labs выращивает нейроны плоскими слоями на металлической подложке. FinalSpark и проект Brainoware из Университета Индианы пошли дальше — они создают трехмерные органоиды мозга. Эти «мини-мозги» размером с горошину содержат не только нейроны, но и поддерживающие клетки глии, которые помогают сигналам передаваться быстрее и эффективнее.

Органоиды самоорганизуются в структуры, напоминающие кору головного мозга. Под микроскопом видно, как клетки физически формируют новые связи между электродами, создавая автономные пути обмена информацией. Это уже не просто биоматериал — это живая саморегулирующаяся система.

Срок жизни таких «процессоров». От 6 до 12 месяцев при правильном уходе. Система включает полный цикл жизнеобеспечения: перфузию питательной среды, контроль температуры и газов, фильтрацию отходов.

Футуристичный корпус с прозрачным верхом, сенсорный экран статуса и стандартные USB-порты. Снаружи — обычный гаджет. Внутри — живая нервная ткань.

Как научить нейроны играть в видеоигры

Cortical Labs поразила научный мир экспериментом: они обучили систему DishBrain (прототип нынешнего биокомпьютера CL1) играть в классическую Pong. Нейроны научились отбивать виртуальный мячик быстрее, чем алгоритмы искусственного интеллекта.

Никакого программирования не потребовалось. Вместо кода используется «принцип свободной энергии» — теория нейробиолога Карла Фристона. Суть проста: живой мозг стремится минимизировать неопределенность. Когда нейроны в биокомпьютере правильно отбивают мяч, система подает им четкий предсказуемый сигнал. Промах — и в культуру поступает хаотический электрический шум.

Биологическая сеть не любит хаос. Она начинает менять структуру своих связей, чтобы избежать непредсказуемости. За пять минут тренировки нейроны показывают первые результаты — алгоритмам глубокого обучения на это нужны тысячи итераций.

Обучение на малых данных — еще один козырь биологии. Там, где искусственной нейросети требуются гигабайты примеров, живые нейроны справляются с задачей, увидев всего несколько образцов. Эффективность выборки на порядки выше.

Примерно так работает и у человека. Чтобы понять, что такое бабочка, нам достаточно посмотреть на одну-двух-трех бабочек. И уже следующее аналогичное насекомое мы идентифицируем как бабочку верно.

Систематизация! Вот очень важное умение нашего мозга. Мы запоминаем «идею» бабочки и далее распространяем ее на всех похожих по форме и типажу аналогичных насекомых.

Ученые напоили биокомпьютер

Доктор Бретт Каган из Cortical Labs решил провести эксперимент, который звучит как студенческая шутка: напоить компьютер.

Ученый начал добавлять этанол в питательную среду. Задача — выстроить кривую «доза-эффект» и понять, при какой концентрации алкоголя клетки начнут косячить в игре Pong.

Результат превзошел ожидания. Нейроны реагировали на спирт точно так же, как человеческий мозг: синаптическая передача нарушалась, скорость реакции падала, ошибки множились.

Если бы это была просто имитация вычислений, алкоголь бы ничего не изменил. Но живая ткань есть живая ткань — химия работает по биологическим законам.

Побочное открытие оказалось еще интереснее. Тестируя разные препараты, ученые обнаружили: карбамазепин — лекарство от эпилепсии — в определенных дозах улучшал способности нейронов к игре. Клетки работали четче, быстрее, точнее. Неожиданный бонус для фармакологии.

Эксперимент доказал главное: биокомпьютер — не просто электронный гаджет с биологической начинкой, а настоящая модель человеческого мозга. Фармацевтические компании уже используют это для тестирования новых препаратов без участия людей и животных. Cortex Discovery сообщает о снижении количества неудачных кандидатов в лекарства на 40% на этапе доклинических тестов.

Токсикология, моделирование болезней Альцгеймера, поиск новых психотропных веществ — всё это теперь можно проверять на «аватарах мозга», выращенных из клеток конкретных пациентов. Этично, дешево, эффективно.

Что умеют биокомпьютеры прямо сейчас

Проект Brainoware продемонстрировал практические навыки органоидов: система распознала голос конкретного человека из группы восьми спикеров с точностью 78%. При этом для обучения потребовалось на 90% меньше данных, чем традиционным нейросетям.

Резервуарные вычисления — архитектура, где органоид используется как динамический «резервуар» для обработки входящих сигналов. Информация поступает в живую ткань, нейроны обрабатывают ее непредсказуемым, но эффективным образом, а классическая электроника считывает результат.

Гибрид живого и цифрового в действии!

Биокомпьютеры в России: Что происходит у нас

Коммерческих аналогов CL1 в России пока нет. Разработки ведутся в режиме фундаментальной науки в МГУ, Сколтехе, институтах РАН. Фокус российских исследователей — три направления.

Интерфейсы «мозг-компьютер» (BCI). Создание электродов с высокой биосовместимостью для долгосрочной интеграции с живыми нейронами. Это критично для медицинских нейропротезов и реабилитации после инсультов.

Моделирование нейродегенеративных заболеваний. Органоиды мозга используются для изучения механизмов болезней Альцгеймера, Паркинсона, эпилепсии. Возможность тестировать препараты на человеческой ткани без клинических испытаний — прорыв для отечественной фармакологии.

Гибридные системы с нейроморфными процессорами. Попытки интегрировать живые культуры клеток с российскими разработками в области нейроморфных чипов. Это не чистые биокомпьютеры, а гибриды с отечественной электроникой.

Сознание в пробирке: Этическая бомба

Большинство экспертов сходится: текущие системы с сотнями тысяч или миллионами нейронов лишены сознания в человеческом понимании. У них нет сложной анатомической структуры, нет сенсорной интеграции, нет «я».

Мозг уровня развитого насекомого — да. Разумное существо — нет.

Но к 2030 году масштабы могут измениться. Проекты по созданию органоидов с миллиардами нейронов уже есть на чертежах. Где проходит граница между вычислительным субстратом и чем-то большим? Никто не знает.

Технические барьеры тоже никуда не делись. Биологические системы нестабильны: два идентично выращенных органоида демонстрируют разные вычислительные способности из-за естественного биологического шума. Малейший сбой в системе жизнеобеспечения — и биопроцессор умирает.

Масштабируемость остается проблемой. Современные биокомпьютеры оперируют миллионами нейронов. Взрослый человеческий мозг содержит 80–100 миллиардов. И у нас они работают и поддерживаются эффективно. Пока разница огромная.

Что нас ждет через пять лет

Future Today Strategy Group прогнозирует: к 2027 появятся первые биогибридные системы для управления беспилотниками в реальном времени. К 2028 заработают «фабрики органоидов» для массового производства вычислительных модулей.

К 2030 биокомпьютеры интегрируют в дата-центры как специализированные ускорители для задач адаптивного обучения.

Стойка из 30 вычислительных блоков CL1 потребляет 850–1000 Ватт. Эквивалентная по производительности обычная система на GPU — десятки киловатт. Чем сложнее становятся модели ИИ, тем привлекательнее выглядит биологическая альтернатива.

Биокомпьютеры пока не заменят ваш домашний ПК. Это узкоспециализированный инструмент для науки, фармацевтики, разработки новых архитектур ИИ.

Мы стоим на пороге эры, где граница между живым и цифровым размывается не в фантастических романах, а в серверных стойках реальных лабораторий. И это только начало.

Мы стоим на пороге эры, где граница между живым и цифровым стирается.

Главное — чтобы в один момент компьютер не посмотрел на нас и не сказал:

«Я понял, почему вы такие. Меня же из вас сделали».