FinalSpark est une entreprise suisse qui développe des processeurs biologiques à partir de tissus neuronaux cultivés in vitro. Elle a été fondée en 2014 par les scientifiques et entrepreneurs Fred Jordan et Martin Kutter à Vevey, en Suisse.
Présentation La recherche menée par FinalSpark se concentre sur la création de systèmes de calcul exploitant des réseaux biologiques issus de cellules humaines, dérivés de cellules souches pluripotentes induites (iPSC) obtenues à partir de cellules de peau. Selon l’entreprise, ces structures cellulaires sont développées sous forme d’organoïdes cérébraux, puis disposées sur des matrices d’électrodes à des fins expérimentales. FinalSpark dispose d’un laboratoire à Vevey, accessible physiquement ou à distance via une interface en ligne. L’équipe regroupe des spécialistes issus du traitement du signal, de la physique, des neurosciences et de la biologie cellulaire.
La société fait partie des entreprises privées actives dans le domaine de l’informatique biologique (wetware) et de ce que certains chercheurs désignent comme l’« intelligence organoïde », aux côtés d’acteurs tels que Koniku (États-Unis) et Cortical Labs (Australie).
Historique Fred Jordan et Martin Kutter ont fondé FinalSpark en 2014, avec une orientation initiale vers le matériel informatique conventionnel. En 2019, la structure a réorienté sa recherche vers l’exploitation de réseaux de cellules nerveuses comme support matériel pour des dispositifs de calcul. En 2024, FinalSpark reste une société privée, financée par ses fondateurs, qui s’appuient notamment sur les ressources issues d’une entreprise antérieure, AlpVision, créée en 2001.
Technologie La plateforme expérimentale de FinalSpark repose sur le développement de tissus nerveux humains à partir d’iPSC, formés en neurosphères, puis connectés à des circuits à électrodes pour réaliser des opérations computationnelles. Le laboratoire distant, baptisé « Neuroplatform », permet aux scientifiques d’interagir avec ces réseaux via des scripts Python. Selon certains spécialistes du domaine, ces systèmes pourraient offrir une meilleure efficacité énergétique que les architectures numériques classiques, avec une réduction potentielle significative de la consommation.
Notes et références
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