Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển vượt bậc, các nhà khoa học đang tìm kiếm những cách tiếp cận mới để vượt qua giới hạn của công nghệ silicon truyền thống. Một trong những hướng đi đầy hứa hẹn là máy tính sinh học, nơi các bộ phận não mini được nuôi cấy từ tế bào gốc được sử dụng để xử lý thông tin. Khái niệm này không chỉ lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của não bộ con người mà còn hứa hẹn giảm thiểu tiêu thụ năng lượng khổng lồ của các siêu máy tính hiện nay. Các nghiên cứu từ các phòng thí nghiệm trên thế giới, như FinalSpark ở Thụy Sĩ, Cortical Labs ở Australia và Đại học Johns Hopkins ở Mỹ, đang mở ra một tương lai nơi sinh học và công nghệ hòa quyện, tạo nên những hệ thống tính toán thông minh hơn, bền vững hơn. Tuy nhiên, lĩnh vực này cũng đặt ra nhiều câu hỏi về đạo đức và tính khả thi thực tiễn.

Máy tính sinh học, hay còn gọi là biocomputing, dựa trên việc sử dụng các tế bào sống, đặc biệt là neuron, để thực hiện các phép tính. Thay vì các transistor silicon, các hệ thống này khai thác khả năng xử lý song song và học hỏi tự nhiên của tế bào não. Một trong những tiên phong là phòng thí nghiệm FinalSpark tại Thụy Sĩ, do tiến sĩ Fred Jordan đồng sáng lập. Họ đã phát triển Neuroplatform, một nền tảng trực tuyến cho phép các nhà nghiên cứu truy cập từ xa vào các organoid não – những cụm neuron nhỏ được nuôi cấy từ tế bào da người. Mỗi organoid chứa khoảng 10.000 neuron, được kết nối với điện cực để kích thích và ghi nhận tín hiệu điện. Theo báo cáo, các organoid này có thể sống sót lên đến hơn 100 ngày, một bước tiến lớn so với các mô hình trước đây chỉ tồn tại vài tháng. FinalSpark tuyên bố rằng hệ thống của họ tiêu thụ năng lượng ít hơn một triệu lần so với chip kỹ thuật số thông thường, mở đường cho việc xây dựng các trung tâm dữ liệu "sống" để huấn luyện AI. Quá trình bắt đầu từ tế bào gốc lấy từ da người, được nuôi thành các khối cầu nhỏ chứa neuron và tế bào hỗ trợ, sau đó tích hợp vào chip silicon để tạo thành bioprocessor. Các nhà nghiên cứu tại đây đang tập trung vào việc kích hoạt quá trình học hỏi, nơi organoid có thể tự điều chỉnh để thực hiện nhiệm vụ đơn giản như phản ứng với tín hiệu điện.

Không chỉ dừng lại ở Thụy Sĩ, các tiến bộ tương tự đang diễn ra tại Australia với Cortical Labs. Năm 2022, nhóm nghiên cứu đã tạo ra DishBrain – một hệ thống neuron được nuôi trong đĩa thí nghiệm, kết nối với điện cực để chơi trò chơi Pong cổ điển. DishBrain bao gồm hàng trăm nghìn neuron từ chuột phôi và tế bào gốc người, được huấn luyện để di chuyển thanh chắn ảo bằng cách phản hồi với tín hiệu điện. Kết quả đáng kinh ngạc: các neuron này học cách chơi chỉ trong vòng 5 phút, chứng minh khả năng học hỏi và thích nghi của chúng. Theo Brett Kagan, giám đốc khoa học của Cortical Labs, đây là minh chứng cho "trí tuệ sinh học tổng hợp" (synthetic biological intelligence), nơi neuron có thể thể hiện hành vi giống như ý thức cơ bản. Hệ thống này không chỉ chơi game mà còn có tiềm năng ứng dụng trong mô phỏng bệnh thần kinh như động kinh hay sa sút trí tuệ, giúp giảm nhu cầu thí nghiệm trên động vật. Cortical Labs đang hướng tới việc thương mại hóa công nghệ này, tích hợp neuron vào chip silicon để tạo ra máy tính lai sinh học-kỹ thuật số.

Tại Mỹ, Đại học Johns Hopkins đang dẫn đầu trong việc phát triển organoid não toàn diện hơn. Các nhà nghiên cứu như tiến sĩ Lena Smirnova đã tạo ra các mô hình organoid não mini để nghiên cứu cách xử lý thông tin, đặc biệt trong việc mô hình hóa bệnh Alzheimer và tự kỷ. Gần đây, họ đã phát triển một organoid não toàn bộ (whole-brain organoid) với mô thần kinh và mạch máu thô sơ, giúp organoid nhận oxy và chất dinh dưỡng tốt hơn, từ đó sống lâu hơn và phức tạp hơn. Khái niệm "organoid intelligence" (OI) được đề xuất tại đây, nhằm sử dụng organoid để tạo ra máy tính sinh học nhanh hơn, hiệu quả hơn so với silicon. Ví dụ, chúng có thể được sử dụng để nghiên cứu chấn thương não do chấn động lặp lại, như trong dự án POSITRONIC của Phòng thí nghiệm Vật lý Ứng dụng Johns Hopkins. Organoid tại đây không chỉ giúp phát triển thuốc mà còn giảm thiểu việc sử dụng động vật thí nghiệm, thúc đẩy nghiên cứu đạo đức hơn.

Lợi ích của máy tính sinh học là rất lớn. Não bộ con người tiêu thụ chỉ khoảng 20 watt để xử lý thông tin phức tạp, trong khi các siêu máy tính AI cần hàng nghìn kilowatt. Biocomputing hứa hẹn tiết kiệm năng lượng, khả năng học hỏi liên tục và xử lý song song tự nhiên, phù hợp cho AI bền vững. Trong tương lai, chúng có thể ứng dụng trong chẩn đoán bệnh, giám sát sức khỏe (như theo dõi đường huyết qua implant sinh học), hoặc thậm chí mô phỏng môi trường để giải quyết vấn đề khí hậu. Tuy nhiên, thách thức không nhỏ. Duy trì sự sống của organoid là vấn đề lớn: chúng cần môi trường dinh dưỡng liên tục và dễ chết đột ngột. Ngoài ra, scalability – mở rộng quy mô – vẫn khó khăn do độ phức tạp của neuron sống. Vấn đề đạo đức cũng nổi lên: Nếu organoid phát triển ý thức, việc sử dụng chúng có vi phạm quyền sống không? Các nhà nghiên cứu đang tìm cách giải quyết bằng cách cải thiện tuổi thọ và tích hợp tốt hơn với công nghệ số.

Máy tính sinh học đang mở ra một chương mới trong lịch sử công nghệ, nơi sinh học không còn là đối tượng nghiên cứu mà trở thành nền tảng cho tính toán. Từ các organoid chơi Pong đến nền tảng Neuroplatform, lĩnh vực này hứa hẹn cách mạng hóa AI, y học và môi trường. Tuy nhiên, để đạt được tiềm năng đầy đủ, cần cân bằng giữa đổi mới và đạo đức, đảm bảo rằng công nghệ phục vụ con người mà không xâm phạm ranh giới sinh học. Với tốc độ phát triển hiện nay, tương lai của biocomputing có thể gần hơn chúng ta nghĩ, mang lại những giải pháp bền vững cho thế giới số.

P.T (NASTIS), theo https://www.nationalgeographic.com/, https://modernsciences.org/, 9/2025