TBC использует данные о работе выращенных нейронов для стабилизации ИИ-видео
The Biological Computing Co. превращает паттерны активности лабораторной культуры в небольшой программный адаптер для диффузионной модели. Внешний тест сообщил о снижении стоимости вывода в 4,4 раза, но коммерческие условия и сопоставимые тесты пока отсутствуют.
Биологические измерения превращаются в обычный программный модуль
The Biological Computing Co. (TBC) выращивает корковые нервные клетки на чипе с 4 096 электродами, стимулирует отдельные участки и измеряет, как активность распространяется и затухает. Эти измерения компания превращает в Neural Dynamics Adapter — небольшой модуль для диффузионных моделей. Нейроны не выполняют вычисления для клиента и не входят в поставляемое программное обеспечение; в производстве остаются обычные AI-серверы.
В эксперименте TBC подключила адаптер к Oasis — открытой модели генерации мира Minecraft примерно на 600 млн параметров. Базовая модель со временем накапливает ошибки и начинает размывать изображение. По данным компании, паттерн, полученный из нейронной культуры, помогает удерживать соседние области изображения связными и дольше сохранять структуру.
Проектные результаты ещё требуют сопоставимого теста
В дополнительной версии адаптер добавлял около 3% параметров и, по данным TBC, поднял частоту генерации с примерно двух до чуть менее десяти кадров в секунду. Компания объясняет ускорение сокращением вычислительных шагов на кадр, а не самим адаптером. Внешнее испытание Bluesky Compute сообщало о снижении стоимости инференса примерно в 4,4 раза и более чем втрое большем объёме связного видео относительно базовой модели.
Пока для коммерческого продукта доступна запись в список раннего доступа. Следовательно, биологический подход пока следует рассматривать как обещающую, но недостаточно независимо проверенную разработку, а не готовое доказательство превосходства над цифровыми методами.