Científicos lograron reconstruir en formato digital el cerebro y el sistema nervioso central completo de una mosca de la fruta adulta y, poco después, desarrolladores comenzaron a utilizar este modelo para realizar experimentos que van desde jugar al clásico videojuego Doom hasta tomar decisiones sobre operaciones con criptomonedas.
El mapa digital, denominado MaleCNS v1.0, reúne más de 166.000 neuronas, alrededor de 125 millones de conexiones entre ellas y cerca de 11.700 tipos de células. El trabajo fue realizado por investigadores de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton, y representa un avance importante para estudiar cómo una red neuronal biológica procesa información.
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La reconstrucción no se limita al cerebro. También incluye el cordón nervioso de la mosca, una estructura comparable en algunos aspectos con la médula espinal humana. Esto permite analizar cómo la información puede recorrer el sistema nervioso desde la percepción de estímulos hasta la generación de respuestas motoras.
Tras la publicación de MaleCNS v1.0, desarrolladores comenzaron a utilizar el conectoma en diferentes simulaciones. Una de las más llamativas fue desarrollada por el ingeniero Alex Wormuth, quien conectó el modelo digital con Doom, el conocido videojuego de disparos.
En la simulación, cada imagen del videojuego se transforma en señales que estimulan las neuronas sensoriales del cerebro virtual. El sistema procesa miles de señales de brillo y color que activan millones de conexiones neuronales para generar decisiones de control dentro del juego.
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El experimento también incorpora un mecanismo similar al aprendizaje por refuerzo. Cuando el personaje recibe un daño que no provoca su muerte, determinadas células dopaminérgicas actúan como una señal de recompensa o refuerzo dentro de la simulación.
Otros desarrolladores han utilizado el mismo modelo en experimentos relacionados con videojuegos como Super Mario 64 y Beat Saber.
El conectoma digital también salió del terreno de los videojuegos. Wormuth creó el proyecto Stonkfly, que utiliza el cerebro simulado de la mosca para analizar gráficos financieros y tomar decisiones en operaciones con criptomonedas.
La simulación incorpora señales que funcionan como recompensas y castigos. Cuando la cartera virtual obtiene ganancias, se activa una señal asociada a 15 células neuronales. Las pérdidas, en cambio, activan dos células relacionadas con respuestas aversivas.
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El modelo también ha sido utilizado en otros experimentos realizados por desarrolladores, como la clasificación de correos electrónicos, la resolución de salas de escape y la creación de tipografías.
En una prueba de clasificación de mensajes, el cerebro digital alcanzó alrededor del 80 % de la precisión obtenida por una pequeña red neuronal artificial convencional. El resultado muestra que una red biológica reconstruida puede utilizarse para procesar determinados patrones, aunque eso no significa que pueda competir con los sistemas de IA diseñados específicamente para esas tareas.
Para crear MaleCNS v1.0, los investigadores tuvieron que dividir el sistema nervioso de la mosca en miles de secciones extremadamente delgadas. Cada una fue fotografiada mediante microscopía electrónica, generando millones de imágenes.
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Posteriormente, herramientas de inteligencia artificial permitieron alinear y ensamblar esas imágenes para reconstruir una representación tridimensional del sistema nervioso con precisión celular.
El resultado funciona como un enorme mapa de conexiones conocido como conectoma. Este permite conocer qué neuronas están conectadas entre sí y estudiar la estructura de la red, pero no equivale a tener un cerebro biológico vivo funcionando dentro de un ordenador.
Los experimentos no significan que los científicos hayan creado una mosca digital consciente. MaleCNS v1.0 es fundamentalmente un mapa estático de conexiones y necesita simulaciones adicionales para producir comportamientos.
Además, el sistema fue diseñado por la evolución para las necesidades de una mosca, por lo que sus capacidades disminuyen cuando se le asignan tareas alejadas de las funciones para las que evolucionó.
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Los investigadores y desarrolladores también han encontrado que ejecutar este modelo puede ser más lento y menos preciso que utilizar redes neuronales artificiales creadas específicamente para cada objetivo.
Por ahora, el principal valor del proyecto está en permitir estudiar cómo una red neuronal biológica completa puede transformar estímulos en respuestas. Los experimentos con videojuegos y criptomonedas son una demostración llamativa de esa posibilidad, pero todavía están lejos de demostrar que una simulación de un cerebro biológico pueda reproducir la experiencia subjetiva de un animal.