Reconstruyen con más de 166.000 neuronas el sistema nervioso de una mosca de la fruta y lo prueban en correos, videojuegos y criptomonedas

Qué pasó. Un modelo computacional del sistema nervioso central de una mosca de la fruta fue utilizado para clasificar correos electrónicos, controlar personajes en videojuegos y tomar decisiones simuladas sobre criptomonedas, según fuentes oficiales de los equipos de investigación involucrados.

Dónde y cuándo. La experiencia fue presentada por ingenieros y neurocientíficos vinculados al HHMI Janelia Research Campus, Google Research, la Universidad de Harvard y la Universidad de Princeton, en el marco de un proyecto internacional sobre conectómica.

El modelo, denominado MaleCNS v1.0, contiene más de 166.000 neuronas, alrededor de 125 millones de conexiones sinápticas y cerca de 11.700 tipos celulares, según fuentes oficiales.

Clasificación de correos y videojuegos

En una prueba de clasificación de correos, la simulación alcanzó aproximadamente el 80 % de la precisión de una pequeña red neuronal artificial convencional, según los datos difundidos por los autores.

El ingeniero Alex Wormuth conectó la reconstrucción con el juego Doom: las imágenes de la pantalla se transforman en estímulos para las neuronas sensoriales simuladas, que procesan brillo y color y generan acciones de control, de acuerdo con la descripción técnica del proyecto.

• Correos: la red biológica digital clasificó mensajes con cerca del 80 % del rendimiento de una red neuronal convencional, según fuentes oficiales.
• Doom: las imágenes se traducen en estímulos sensoriales y en comandos de movimiento a través de las neuronas simuladas.
• Stonkfly: las ganancias y pérdidas de una cartera virtual de criptomonedas activan señales de recompensa o castigo en células dopaminérgicas específicas.
• Otros usos: desarrolladores ensayaron aplicaciones en Super Mario 64, Beat Saber, resolución de salas de escape y generación de tipografías.

Alcances y limitaciones

Los investigadores aclararon que las simulaciones requieren agregar componentes al conectoma, pueden resultar más lentas y menos precisas que las redes artificiales diseñadas para cada tarea específica, y todavía no reemplazan a los sistemas comerciales de inteligencia artificial, según fuentes oficiales.

En desarrollo.