Mischief 1: Canlı nöron araştırmalarından doğan video yapay zekâ modeli

ABD merkezli girişim The Biological Computing Co. (TBC), bir görsel ve metin açıklamasından video üreten Mischief 1 modelini duyurdu. Şirkete göre bu, gerçek nöronların incelenmesinden elde edilen bulgulara dayanan ilk ticari model. Duyuruyu 30 Ekim 2026'da X üzerinden TBC'nin kurucu ortağı ve CEO'su Alex Ksendzovsky yaptı. Lansman Cadılar Bayramı arifesine denk geldi; adı da “Mischief Night” geleneğinden geliyor.

Mischief 1 neler sunuyor

Mischief 1, üç veya beş saniyelik klipleri 480p ya da 720p çözünürlükte üretiyor. Model, fal.ai üzerinden API ile kullanılabiliyor. Fiyat saniye başına 480p'de 0,5 sent, 720p'de 1 sent; yani beş saniyelik 720p klip 5 sente geliyor. TBC, modeli kategorisindeki en ucuz seçenek olarak tanıtıyor.

Model sıfırdan geliştirilmedi. Alibaba'nın açık kaynaklı video modeli Wan 2.2 üzerine kurulu. TBC, orijinal modelin yüzde 0,1'inden küçük ve hesaplama blokları arasına yerleşen küçük bir yazılım katmanı ekliyor. Şirket, eşdeğer kalitede videoların en az beş kat hızlı ve yüzde 80 daha düşük hesaplama maliyetiyle üretildiğini öne sürüyor. Ürün sayfasında yalnızca Wan 2.2 için 142 saniye olan üretim süresi, Mischief 1 için 12 saniye olarak gösteriliyor.

Elektrotlar üzerindeki nöronlar

Şirketi iki beyin cerrahı, Alex Ksendzovsky ve Jon Pomeraniec kurdu. San Francisco ve Baltimore'daki laboratuvarlarda elektrot ızgaraları üzerinde sıçan nöronları ile insan kök hücrelerinden türetilmiş nöronlar yetiştiriliyor. Ekip, piksel gibi bir hesaplama problemini elektrik uyarımlarına çeviriyor, nöronların yanıtını kaydediyor ve etkinlikte tekrar eden hesaplama örüntüleri arıyor. Bu örüntüler denkleme dökülüp klasik yapay sinir ağlarına ekleniyor. Mischief 1 ile video üretirken hiçbir nöron çalışmıyor.

Amaç, yaklaşık yirmi watla çalışan insan beyninin verimliliğine yaklaşmak; oysa yapay zekâ veri merkezleri yüzlerce megavat tüketiyor. Alanda Avustralyalı Cortical Labs insan nöronlarından “biyolojik bilgisayar” satıyor, İsviçreli FinalSpark ise beyin organoidlerine erişim kiralıyor.

Doğrulama eksik

TBC, sıçan nöronlarındaki etkinliğin koda nasıl dönüştüğü konusunda ayrıntı vermiyor. Yöntemi anlatan bilimsel bir yayın da yok; bu nedenle nöron temelli yaklaşımın Wan 2.2'yi bilinen tekniklerden daha iyi hızlandırıp hızlandırmadığını doğrulamak şimdilik mümkün değil. Bu modelde birkaç kat hızlanma başka yöntemlerle de sağlanabiliyor.