Avustralya merkezli Cortical Labs, insan beynini çevreleyen beyin omurilik sıvısına benzer bir sıvı ile beslenen biyolojik bilgisayarların bulunduğu benzersiz bir veri merkezine sahip. Her günün başında, teknisyenler bu canlı nöronları barındıran bilgisayarların oksijen ve glikoz seviyelerini yenilemek için bu sıvıyı değiştiriyor ve ayrıca bilgisayarların etrafındaki gaz karışımını (yüzde beş oksijen içerecek şekilde nitrojen ve karbondioksit ekleyerek) ayarlıyorlar. Bu titiz bakım, biyolojik bilgisayarların optimum koşullarda çalışmasını sağlıyor.
Biyolojik bilişim henüz çok erken aşamalarda olsa da, Cortical Labs CEO'su Hon Weng Chong, nöron tabanlı bilgisayarların simüle edilmiş ortamları klasik bilgisayarlardan daha hızlı öğrenebildiğini ve karşılaştıkları zorluklara özgün yaklaşımlar geliştirebildiğini iddia ediyor. Bu sistemler, büyük dil modelleri (LLM) gibi bilgiyi tekrar etmek yerine orijinal fikirler üretebiliyor ve geleneksel veri merkezlerine göre çok daha az enerji tüketiyor. Ancak, hücre temini ve bunların yönetimi konusunda uzmanlaşmış kuruluşların azlığı, sektörün büyümesinin önündeki temel engellerden biri. Chong, biyolojik bilişim endüstrisinin, TSMC'nin çip üretimine benzer bir "hücre dökümhanesi"ne ihtiyaç duyduğunu belirtiyor.
Bu zorluklara rağmen Cortical Labs, 120 adet CL1 ünitesini bir araya getirerek bir bulut hizmeti başlattı. Kullanıcılar, bir API ve arayüz aracılığıyla Jupyter Notebook oluşturabiliyor veya Python kodlarını biyolojik bilgisayarlarda çalıştırabiliyor. Geleneksel bulut hizmetlerinden farklı olarak, Cortical Labs'ın makineleri her iş için yaklaşık bir hafta hazırlık süresi gerektiriyor; bu, müşterinin istediği hücrelerin teminini ve fiziksel ortamın kurulumunu içeriyor. Erken dönem kullanıcıların genellikle kendi CL1 birimlerini çalıştıramayan bilimsel laboratuvarlar veya alışılmadık hesaplama ihtiyaçları olan ve bu yeni teknolojide deneyim kazanmak isteyen kuruluşlar olması bekleniyor.
Biyolojik bilgisayarlar, geleneksel sistemlere kıyasla daha hızlı öğrenme, özgün fikir üretme ve daha düşük enerji tüketimi potansiyeli sunarak bilişimde çığır açabilir.