Biocomputing mit Fred Jordan #Netzstimmen



Live Monitoring der Organoiden:


Noch ein Video ├╝ber Final Spark:
AI Summary:
  • 00:17 ­čîŹ Introduction and Location

    • Introduction of Fred Jordan and his work in bio-computing.
    • Overview of the location in Switzerland near Lake Geneva.
  • 01:00 ­čžČ Bio-Computing Basics

    • Introduction to bio-computing and the project at Final SPK.
    • Discussion on the challenges of defining the terminology (WW computer, bio-computer, intelligence organoid).
    • Emphasis on the use of living neurons for computation.
  • 03:37 ­čžá Progress and Comparison with Traditional Computing

    • Current status of bio-computing, focusing on storing and retrieving one bit of information.
    • Comparison with artificial neural networks and the importance of modifying connection weights for correct responses.
    • Highlighting the uniqueness of bio-computing as a different generation of computing.
  • 06:26 ­čĄĚ‍♂️ Challenges in Teaching Neurons

    • Acknowledgment of the uncertainty in understanding how to teach neurons effectively.
    • Discussion on the spontaneous connection of neural cells and the challenges of modifying synaptic weights.
    • Mention of the field of electrophysiology in addressing these challenges.
  • 11:49 ⚡️ Electrophysiology and Learning Process

    • Overview of electrophysiology and its role in modifying synaptic connections.
    • Explanation of the concept of long-term potentiation in learning.
    • Discussion on the role of dopamine in the learning process.
  • 14:04 ­čîÉ Advantages of Bio-Computing

    • Emphasis on the primary advantage of bio-computers: energy consumption, with a comparison to traditional silicon-based computers.
    • Addressing the potential for significant energy efficiency gains in a world reliant on AI.
    • Mention of the conservative estimate of bio-computers being at least one million times more energy-efficient.
  • 19:22 ­čžá Importance of Collective Learning

    • Acknowledgment of the need for a collective effort of many cells to form concepts and learning.
    • Description of the lab's use of organoids made of thousands of neurons for processing.
    • Clarification that the approach involves networks of interconnected neurons rather than individual cells.
  • 21:29 ⚖️ Ethical Considerations

    • Discussion on ethical considerations related to organoids, referencing the Turing test and the potential for creating systems with human-like responses.
    • Reflection on the blurred lines between digital systems, such as advanced language models, and biological systems concerning ethical treatment.
    • Raising questions about the potential legal status and ethical responsibilities associated with bio-computing developments.
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  • 23:55 ­čžá Challenges of Deletion in Biocomputing

    • Discussion on the challenges of deleting statistical data from a biocomputing system.
    • Ethical considerations arise when dealing with living cells in biocomputing.
    • Comparison with the ethical implications of turning off a language model like GPT-4.
  • 27:03 ⚙️ Timeline for Organic Computers

    • Expectations of having an organic computer capable of complex tasks in 5 to 10 years.
    • Uncertainty about the level of sophistication, ranging from basic recognition systems to more advanced capabilities.
    • Comparison with the early days of semiconductor technology where future possibilities were not fully envisioned.
  • 32:11 ­čöä Current Focus on Cell Lifespan and Neuroplasticity

    • Emphasis on extending the lifespan of cells in the biocomputing system.
    • Shift towards addressing neuroplasticity, involving the ability of the system to change its behavior and learn.
    • Challenges related to reproducibility in biological experiments and the role of dopamine in the system.
  • 36:45 ­čžź Cell Models and Reprogramming

    • Explanation of using induced pluripotent stem cells (iPSC) derived from skin cells for creating neurons and glial cells.
    • Discussion on the potential of organoids in drug testing, reducing reliance on animal models.
    • The significance of reprogramming unprogrammed stem cells for various applications.
  • 38:30 ­čîÉ Final Spark Team and Growth

    • Current team composition with a focus on biologists, scientists, and engineers.
    • Caution about hiring to ensure long-term sustainability.
    • Emphasis on the team's passion for the project and the potential for future growth.
  • 41:02 ­čô╣ Live Brain Organoid Monitoring

    • Demonstration of live brain organoid monitoring through Final Spark's website.
    • Real-time visuals and electrical signals from brain organoids with multiple electrodes.
    • Collaboration with universities worldwide, providing free access to research groups for experimentation.

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00:17 Einf├╝hrung und Standort

  • Vorstellung von Fred Jordan und seiner Arbeit im Bereich Biocomputing.
  • ├ťberblick ├╝ber den Standort in der Schweiz in der N├Ąhe des Genfer Sees.

01:00 Grundlagen des Biocomputing

  • Einf├╝hrung in das Biocomputing und das Projekt bei Final SPK.
  • Diskussion ├╝ber die Herausforderungen bei der Definition der Terminologie (WW-Computer, Biocomputer, Intelligenzorganoid).
  • Betonung der Verwendung lebender Neuronen f├╝r die Berechnung.

03:37 Fortschritt und Vergleich mit traditionellem Computing

  • Aktueller Status des Biocomputings, wobei der Fokus auf dem Speichern und Abrufen eines Bits von Informationen liegt.
  • Vergleich mit k├╝nstlichen neuronalen Netzen und die Bedeutung der Modifikation der Verbindungsgewichte f├╝r korrekte Antworten.
  • Hervorhebung der Einzigartigkeit des Biocomputings als einer neuen Generation der Datenverarbeitung.

06:26 Herausforderungen beim Unterrichten von Neuronen

  • Anerkennung der Unsicherheit in der Kenntnis der effektiven Unterrichtsmethoden f├╝r Neuronen.
  • Diskussion ├╝ber die spontane Verbindung von Nervenzellen und die Herausforderungen bei der Modifikation der synaptischen Gewichte.
  • Erw├Ąhnung des Fachgebiets der Elektrophysiologie zur Bew├Ąltigung dieser Herausforderungen.

11:49 Elektrophysiologie und Lernprozess

  • ├ťberblick ├╝ber die Elektrophysiologie und ihre Rolle bei der Modifikation synaptischer Verbindungen.
  • Erkl├Ąrung des Konzepts der Langzeitpotenzierung beim Lernen.
  • Diskussion ├╝ber die Rolle von Dopamin im Lernprozess.

14:04 Vorteile des Biocomputing

  • Betonung des Hauptvorteils von Biocomputern: Energieverbrauch im Vergleich zu traditionellen Silizium-basierten Computern.
  • Behandlung des Potenzials f├╝r erhebliche Verbesserungen der Energieeffizienz in einer Welt, die auf KI angewiesen ist.
  • Erw├Ąhnung der konservativen Sch├Ątzung, dass Biocomputer mindestens eine Million Mal energieeffizienter sind als herk├Âmmliche Computer.

19:22 Die Bedeutung des kollektiven Lernens

  • Anerkennung der Notwendigkeit eines kollektiven Engagements vieler Zellen zur Bildung von Konzepten und Lernen.
  • Beschreibung der Verwendung von Organoiden aus Tausenden von Neuronen durch das Labor f├╝r die Verarbeitung.
  • Klarstellung, dass der Ansatz Netzwerke miteinander verbundener Neuronen statt einzelner Zellen umfasst.

21:29 Ethische ├ťberlegungen

  • Diskussion ├╝ber ethische ├ťberlegungen im Zusammenhang mit Organoiden unter Bezugnahme auf den Turing-Test und das Potenzial f├╝r die Schaffung von Systemen mit menschen├Ąhnlichen Reaktionen.
  • Reflexion ├╝ber die flie├čenden Grenzen zwischen digitalen Systemen wie fortgeschrittenen Sprachmodellen und biologischen Systemen hinsichtlich der ethischen Behandlung.
  • Beantwortung von Fragen zum potenziellen Rechtsstatus und den ethischen Verantwortungen, die mit den Entwicklungen im Biocomputing verbunden sind.

23:55 Herausforderungen beim L├Âschen im Biocomputing

  • Diskussion ├╝ber die Herausforderungen beim L├Âschen statistischer Daten aus einem Biocomputing-System.
  • Ethische ├ťberlegungen, die bei der Handhabung lebender Zellen im Biocomputing auftreten.
  • Vergleich mit den ethischen Implikationen des Ausschaltens eines Sprachmodells wie GPT-4.

27:03 Zeitplan f├╝r organische Computer

  • Erwartungen, dass in 5 bis 10 Jahren ein organischer Computer f├╝r komplexe Aufgaben verf├╝gbar sein wird.
  • Unsicherheit ├╝ber das Ma├č an Raffinesse, das von Grunderkennungssystemen bis hin zu fortgeschritteneren F├Ąhigkeiten reicht.
  • Vergleich mit den fr├╝hen Tagen der Halbleitertechnologie, in denen zuk├╝nftige M├Âglichkeiten nicht vollst├Ąndig vorstellbar waren.

32:11 Derzeitiger Fokus auf Zelllebensdauer und Neuroplastizit├Ąt

  • Betonung der Verl├Ąngerung der Lebensdauer von Zellen im Biocomputing-System.
  • Verlagerung hin zur Bew├Ąltigung der Neuroplastizit├Ąt, die sich auf die F├Ąhigkeit des Systems bezieht, sein Verhalten zu ├Ąndern und zu lernen.
  • Herausforderungen im Zusammenhang mit der Reproduzierbarkeit biologischer Experimente und der Rolle von Dopamin im System.

36:45 Zellmodelle und Reprogrammierung

  • Erkl├Ąrung der Verwendung von induzierten pluripotenten Stammzellen (iPSC) aus Hautzellen zur Herstellung von Neuronen und Gliazellen.
  • Diskussion ├╝ber das Potenzial von Organoiden im Arzneimitteltest, der Reduzierung der Abh├Ąngigkeit von Tiermodellen.
  • Die Bedeutung der Reprogrammierung ungeplanter Stammzellen f├╝r verschiedene Anwendungen.
  • Fortsetzung der ├ťbersetzung des Audios auf Deutsch

    38:30 Final Spark-Team und Wachstum

    • Aktuelle Zusammensetzung des Teams mit Schwerpunkt auf Biologen, Wissenschaftlern und Ingenieuren.
    • Vorsicht bei der Einstellung, um die langfristige Nachhaltigkeit zu gew├Ąhrleisten.
    • Betonung der Leidenschaft des Teams f├╝r das Projekt und das Potenzial f├╝r zuk├╝nftiges Wachstum.

    41:02 Live-Monitoring von Gehirnorganoiden

    • Demonstration des Live-Monitorings von Gehirnorganoiden ├╝ber die Website von Final Spark.
    • Echtzeit-Visualisierungen und elektrische Signale von Gehirnorganoiden mit mehreren Elektroden.
    • Zusammenarbeit mit Universit├Ąten auf der ganzen Welt, die Forschungsgruppen f├╝r Experimente kostenlosen Zugang bieten.

    Fazit

    Das Audio bietet einen umfassenden ├ťberblick ├╝ber das aktuelle Stand der Forschung im Bereich Biocomputing. Es werden die Grundlagen des Biocomputings, die Herausforderungen und Vorteile dieser Technologie, ethische ├ťberlegungen sowie zuk├╝nftige Perspektiven beleuchtet.

    Hervorzuhebende Punkte sind:

    • Die hohe Energieeffizienz von Biocomputern im Vergleich zu herk├Âmmlichen Computern.
    • Die Notwendigkeit des kollektiven Lernens von vielen Zellen f├╝r komplexe Aufgaben.
    • Die ethischen Herausforderungen, die sich aus der Verwendung von Organoiden ergeben.
    • Das Potenzial von Biocomputern f├╝r eine Vielzahl von Anwendungen, einschlie├člich Arzneimitteltests und der Entwicklung neuer KI-Systeme.

    Das Projekt von Final Spark ist ein vielversprechender Ansatz, um die Potenziale des Biocomputings zu erschlie├čen. Die Forscher des Teams arbeiten daran, die Herausforderungen des Biocomputings zu bew├Ąltigen und die Technologie f├╝r praktische Anwendungen zu entwickeln.

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