Reconstruyeron el sistema nervioso de una mosca de la fruta y lo usaron para probar clasificar correos y jugar al Doom

Clasificar correos electronicos fue una de las pruebas concretas que investigadores y desarrolladores realizaron con una reconstruccion digital del sistema nervioso de una mosca de la fruta. En ese ensayo, la simulacion alcanzo aproximadamente el 80 por ciento de la precision de una pequena red neuronal artificial convencional. La comparacion permite dimensionar el resultado: ese porcentaje expresa un rendimiento relativo frente a una red pequena, no una tasa de aciertos sobre el total de mensajes.

El modelo utilizado se llama MaleCNS v1.0 y contiene mas de 166 mil neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11 mil setecientos tipos celulares. En su elaboracion participaron equipos de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, la Universidad de Harvard y la Universidad de Princeton. Ademas del cerebro de una mosca adulta, abarca el cordon nervioso ventral, la estructura que en el insecto conecta el cerebro con el resto del cuerpo, lo que permite examinar como viajan los estimulos sensoriales hasta las respuestas motoras.

Como funciona

La reconstruccion se obtuvo a partir de millones de imagenes de secciones extremadamente finas del sistema nervioso, tomadas con microscopia electronica. Cada imagen muestra un corte tan delgado como para distinguir las membranas de las neuronas individuales. Luego, algoritmos de vision por computadora y curado manual reconstruyen como esas celulas se conectan entre si, formando el llamado conectoma, un mapa que registra quienes estan conectados con quienes.

Para conectar esa estructura con un videojuego, el ingeniero Alex Wormuth la vinculo con Doom. Las imagenes del juego se convierten en estimulos que alimentan a las neuronas sensoriales simuladas. La informacion de brillo y color circula por la red y se traduce en acciones de control. El ensayo tambien incorpora senales de refuerzo mediante determinadas celulas dopaminergicas, un tipo de neurona que en los insectos libera dopamina como señal de recompensa o castigo, cuando el personaje sufre un dano sin morir.

• Wormuth traslado esa logica de recompensas y castigos a Stonkfly, un proyecto que procesa graficos financieros para decidir operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual.
• Las ganancias activan una senal asociada a quince celulas, mientras que las perdidas estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas.
• Otros desarrolladores ensayaron aplicaciones en Super Mario 64 y Beat Saber, ademas de tareas de resolucion de salas de escape y creacion de tipografias.
• En todos los casos se necesita agregar una simulacion alrededor del conectoma para poder leer las senales que produce la red y convertirlas en acciones concretas.

La experiencia con Stonkfly describe un uso experimental del modelo, pensado para explorar como responde la red biologica simulada ante estimulos financieros, sin aportar resultados que permitan evaluar su eficacia como herramienta de inversion real. Lo mismo vale para los videojuegos: el objetivo es entender como procesa informacion esa estructura, no reemplazar a los sistemas comerciales.

Que falta para que llegue a todos

Aunque el mapa neuronal este disponible, todavia quedan varios obstaculos antes de que pueda usarse como plataforma de inteligencia artificial de uso general. Las simulaciones son mas lentas y menos precisas que las redes artificiales disenadas a medida para cada tarea, y aun se requieren ajustes finos en las senales de entrada y salida para que la red biologica simulada interactue correctamente con distintos entornos digitales. Hasta que esos problemas se resuelvan, el MaleCNS v1.0 sigue siendo una herramienta de investigacion y no un reemplazo de los modelos convencionales.