De energievretende AI die niemand ziet

Je telefoon is slimmer dan een hele computer uit de jaren tachtig. Maar als je kijkt naar energieverbruik, wint je brein met afstand. Kunstmatige intelligentie slurpt stroom alsof het nooit opraakt. Een AI-systeem verbruikt tot een miljoen keer meer energie dan je hersenen gebruiken terwijl je dit leest.

Elke vraag aan ChatGPT, elke film die Netflix voorstelt, elke gezichtsherkenning op je telefoon: het kost allemaal elektriciteit. En hoe slimmer de AI wordt, hoe meer stroom hij vraagt. Vroeg of laat botst dat tegen een muur. Is er een andere weg?

Misschien wel. En hij is behoorlijk bizar.

De biologische computer

Onderzoekers van Princeton dachten: waarom kopiëren we de hersenen elektronisch als we echte hersencellen kunnen gebruiken?

Het klinkt als een filmscène. Maar de aanpak is verrassend logisch.

Vroeger groeiden wetenschappers hersencellen in een plat schaaltje. Die cellen raakten de weg kwijt. Hun genen gedroegen zich vreemd. Ze stierven snel. Net als een vis die je probeert te houden in een bak zonder water.

Organoiden – kleine gekweekte hersenbolletjes – deden het al iets beter. Ze waren echter onregelmatig, kregen geen genoeg zuurstof en een deel van de cellen ging alsnog kapot.

Een origami-scaffold

De Princeton-groep koos voor een slimme oplossing. Ze maakten een flexibel, driedimensionaal raamwerk van polymeer. Dat bestaat uit fijnmazige draden en ingebouwde elektronische sensoren. Ze begonnen plat, plaatsten de sensoren op de juiste plekken en vouwden het vervolgens net als origami tot een 3D-vorm.

Zo kregen de neuronen een soort appartementencomplex met slimme sensoren al in de muren. Het hele ding heet 3D-MIND.

Hoe neuronen zichzelf organiseren

Ze smeerden het raamwerk in met een beschermende gel met proteïnen. Daarin lieten ze neuronen uit de hippocampus van een rat groeien. Die cellen deden de rest.

Ze vonden vanzelf hun plek in de 3D-ruimte en maakten verbindingen. De sensoren registreerden waar de neuronen zich bevonden, hoe ze groeiden en welke elektrische signalen ze onderling verstuurden. De neuronen bleven levend en functioneel, net zo lang als nodig was.

Waarom dit ertoe doet

Een levend neuraal netwerk gebruikt ongeveer 20 watt. Dat is net zo weinig als een gloeilamp. AI-systemen van nu vragen miljoenen watts. Dat verschil is geen klein technisch probleem. Het is een duurzaamheidsvraagstuk.

Als biologische netwerken kunnen worden opgeschaald, krijg je computers die:

• veel minder stroom verbruiken
• flexibeler zijn dan klassieke AI
• beter aanvoelen hoe mensen denken, omdat ze letterlijk hersencellen gebruiken

Bovendien leren we door deze experimenten hoe ons eigen brein werkt.

De echte uitdagingen

De techniek staat nog in een vroeg stadium. Van een paar duizend neuronen naar een praktisch bruikbaar systeem is een lange weg. Tot nu toe zijn alleen ratten-neuronen gebruikt. Menselijke neuronen zijn ingewikkelder en brengen ethische vragen mee.

Maar zo gaat het altijd. Eerst bewijs je dat het werkt. Daarna schaal je op.

Wat het betekent

We zitten in een tijd waarin computers steeds meer stroom nodig hebben en onze planeet daar onder lijdt. Dat de oplossing misschien ligt in levende cellen die we kweken tot een computer? Dat soort ideeën hebben we nodig.

Het is vreemd. Het is ambitieus. En het zou wel eens de toekomst kunnen zijn.