Biocomputing, neurocomputing: de toekomst van berekeningen maken

Onze samenleving gebruikt steeds meer geavanceerde rekenkracht. We hebben het bijvoorbeeld nodig om gepersonaliseerde medicijnen te ontwikkelen of om de gevolgen van klimaatverandering te voorspellen. We hebben vooral steeds meer rekenkracht nodig vanwege de opkomst van AI. Een grote uitdaging, want traditionele computers lopen tegen hun grenzen aan. Daarom hebben we innovatie in computing nodig. Met behulp van nieuwe technologieën zoals biocomputing, fotonica en neuromorphic computing kunnen we in de toekomst veel efficiënter rekenen. In het Tech Trends-rapport 2026 schetsen experts een beeld van een aantal nieuwe manieren van computing. We lichten er drie uit.

Neuromorphic computing

Neuromorphic computing is een innovatieve manier van rekenen die is geïnspireerd op het menselijk brein. In plaats van traditionele digitale circuits, bootsen deze systemen neuronen en hun verbindingen na, waardoor ze bepaalde taken veel efficiënter kunnen uitvoeren. Vooral voor AI-toepassingen kan dit energie besparen: studies laten zien dat het verbruik 10 tot wel 1000 keer lager kan zijn dan bij conventionele computers.

In 2024 lieten neuromorphic supercomputers zoals Spinnaker 2 (Duitsland), Intel’s Halapoint (VS), DeepSouth (Australië) en Darwin Monkey (China) zien wat mogelijk is: ze bevatten meer dan een miljard kunstmatige neuronen. In Nederland groeit het onderwijs op dit gebied; universiteiten breiden programma’s uit om nieuwe experts in neuromorphic computing en engineering op te leiden. Daarnaast maken bedrijven als SpiNNcloud, Synthara, Axelera AI en Innatera duidelijk dat deze technologie langzaam van de academische wereld naar de industrie verschuift, waar ze toepassingen krijgt in AI en in-memory computing.

De toekomst van biocomputing

Biocomputing is een nieuwe manier van rekenen, waarbij levende cellen worden gebruikt in plaats van traditionele computerchips. Biocomputing gebruikt biologische elementen zoals DNA, proteïnen en cellen om informatie op moleculair niveau te verwerken, wat resulteert in parallelle verwerking en een hogere energie-efficiëntie.

Het idee staat nog aan het begin, maar onderzoekers zien er veel potentie in. Denk bijvoorbeeld aan aangepaste bacteriën, zoals E. coli, die eenvoudige berekeningen kunnen uitvoeren. Zo kan biocomputing helpen bij het sneller ontdekken van nieuwe medicijnen, het beter begrijpen en opsporen van ziekten en het bestuderen van complexe ecosystemen.

Onderzoekers van MIT programmeerden bijvoorbeeld E. coli‑bacteriën, zodat ze cijfers 0–9 konden weergeven met fluorescerend licht. Dit laat zien hoe levende cellen als mini‑biocomputer informatie kunnen verwerken.

Fotonica in computing

Naast biocomputing wint ook fotonica terrein als alternatief voor klassieke computertechnologie. Bij fotonische computing wordt informatie niet verwerkt met elektrische signalen, maar met licht. Dat maakt het mogelijk om data veel sneller te verplaatsen en te verwerken, met minder energieverlies en nauwelijks vertraging.

Een belangrijk voordeel van fotonica is dat licht zich eenvoudig kan opsplitsen. Daardoor kunnen veel berekeningen tegelijk plaatsvinden. Patty Stabile van de TU Eindhoven wijst erop dat elke lichtstraal in een fotonisch systeem kan worden gezien als een aparte berekening. Dat maakt fotonische chips bijzonder geschikt voor zware rekentaken, zoals AI en dataverwerking, waar snelheid en energie-efficiëntie steeds belangrijker worden.