Un equipo científico logró generar una réplica digital completa del sistema nervioso central de una mosca de la fruta adulta. Poco después, desarrolladores comenzaron a emplear este modelo para realizar pruebas que abarcan desde ejecutar el clásico videojuego Doom hasta gestionar operaciones con activos digitales.
El mapa digital, bautizado como MaleCNS v1.0, integra más de 166.000 neuronas, aproximadamente 125 millones de conexiones entre ellas y cerca de 11.700 tipos celulares. La investigación fue llevada a cabo por especialistas de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton, y constituye un hito significativo para explorar cómo una red neuronal orgánica procesa información.
La reconstrucción abarca tanto el cerebro como el cordón nervioso de la mosca, estructura que guarda cierta analogía con la médula espinal humana. Esto posibilita examinar el recorrido de la información desde la captación de estímulos hasta la ejecución de respuestas motoras.
Un conectoma que aprendió a jugar Doom
Tras la divulgación de MaleCNS v1.0, varios creadores comenzaron a emplear el conectoma en simulaciones. Una de las más llamativas fue desarrollada por el ingeniero Alex Wormuth, quien vinculó el modelo digital con Doom, el renombrado juego de disparos.
En la simulación, cada fotograma del videojuego se traduce a señales que excitan las neuronas sensoriales del cerebro virtual. El sistema maneja miles de impulsos de luminosidad y color que activan millones de enlaces neuronales para producir decisiones de control dentro del entorno lúdico.
El experimento integra además un mecanismo semejante al aprendizaje por refuerzo: cuando el personaje sufre un daño no letal, ciertas células dopaminérgicas funcionan como señal de recompensa dentro de la simulación.
Otros desarrolladores han aplicado el mismo modelo en videojuegos como Super Mario 64 y Beat Saber.
También lo usaron para comerciar criptomonedas
El conectoma digital trascendió el ámbito de los videojuegos. Wormuth ideó el proyecto Stonkfly, que emplea el cerebro simulado de la mosca para examinar gráficos financieros y adoptar decisiones en operaciones con criptomonedas.
La simulación incorpora señales que actúan 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 vinculadas con respuestas aversivas.
El modelo también ha sido empleado en otros experimentos, como la clasificación de correos electrónicos, la resolución de salas de escape y la generación 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. Esto evidencia que una red biológica reconstruida puede procesar ciertos patrones, aunque no implica que pueda rivalizar con sistemas de inteligencia artificial diseñados específicamente para esas tareas.
Cómo se reconstruyó el cerebro de la mosca
Para crear MaleCNS v1.0, los investigadores debieron dividir el sistema nervioso del insecto en miles de secciones ultrafinas. Cada una fue fotografiada mediante microscopía electrónica, generando millones de imágenes.
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 denominado conectoma. Este revela qué neuronas están interconectadas y facilita el estudio de la estructura de la red, pero no equivale a tener un cerebro biológico vivo funcionando dentro de un ordenador.
Limitaciones importantes del cerebro digital
Los experimentos no implican que los científicos hayan creado una mosca digital consciente. MaleCNS v1.0 es esencialmente un mapa estático de conexiones y requiere simulaciones adicionales para generar comportamientos.
Además, el sistema fue moldeado por la evolución para satisfacer las necesidades de una mosca, por lo que su rendimiento disminuye cuando se le asignan tareas alejadas de las funciones para las que evolucionó.
Los investigadores y desarrolladores también han detectado que ejecutar este modelo puede resultar más lento y menos preciso que utilizar redes neuronales artificiales creadas específicamente para cada objetivo.
Por ahora, el valor fundamental del proyecto radica en permitir estudiar cómo una red neuronal biológica completa puede transformar estímulos en respuestas. Los experimentos con videojuegos y criptomonedas son una demostración vistosa de esa posibilidad, pero aún están lejos de probar que una simulación de un cerebro biológico pueda replicar la experiencia subjetiva de un animal.
Fuente: Infobae