Reconstruyen el sistema nervioso de una mosca y lo usan para clasificar mails y jugar al Doom

Clasificar correos electrónicos fue una de las pruebas más llamativas que se hicieron con una reconstrucción digital del sistema nervioso de una mosca de la fruta. En ese ensayo, la simulación alcanzó alrededor del 80 por ciento de la precisión de una pequeña red neuronal artificial diseñada para la misma tarea. La comparación sirve para dimensionar el resultado: ese porcentaje expresa un rendimiento relativo, no una tasa de aciertos sobre el total de mensajes.

El modelo en cuestión se llama MaleCNS v1.0 y reúne más de 166 mil neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares. En su elaboración participaron investigadores de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton. Abarca tanto el cerebro de una mosca adulta como el cordón nervioso ventral, lo que permite observar de punta a punta cómo viaja la información desde que se recibe un estímulo hasta que se ejecuta una respuesta motora.

Cómo se conectó una mosca virtual con el Doom

Para probar esa estructura en un videojuego, el ingeniero Alex Wormuth la vinculó con un entorno del clásico Doom. Cada cuadro de la partida se transforma en estímulos que alimentan a las neuronas sensoriales simuladas. Los datos de brillo y color circulan por la red y se traducen, al final del recorrido, en acciones de control para el personaje. El ensayo también incorpora señales de refuerzo a través de determinadas células dopaminérgicas: cuando el avatar recibe un daño pero sigue con vida, esas neuronas se activan como si el sistema estuviera aprendiendo de la experiencia.

Una cartera de criptomonedas manejada por recompensas y castigos

La misma lógica de premios y sanciones se trasladó a Stonkfly, un proyecto que lee gráficos financieros para decidir operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. Cuando la operación termina en ganancia, se activa una señal asociada a unas quince células; cuando termina en pérdida, se estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. La experiencia se presenta como un uso experimental del modelo y no aporta resultados que permitan evaluarlo como herramienta concreta de inversión.

Otros desarrolladores fueron más allá y ensayaron aplicaciones en Super Mario 64 y Beat Saber, además de tareas de resolución de salas de escape y creación de tipografías. Todos esos usos comparten un paso extra: hay que agregar una capa de simulación sobre el conectoma, que es el mapa que describe cómo se enlazan las neuronas entre sí.

De dónde sale el mapa y qué falta

• La reconstrucción se obtuvo a partir de millones de imágenes de secciones extremadamente delgadas del sistema nervioso, fotografiadas con microscopía electrónica.
• Esas imágenes se procesaron y unieron digitalmente hasta reconstruir el recorrido de cada neurona, lo que dio como resultado el mapa conocido como conectoma.
• El conjunto pesa varios petabytes de datos y demandó años de trabajo de equipos de Google, Janelia, Harvard y Princeton.
• Las pruebas todavía requieren simulaciones adicionales y, por ahora, son más lentas y menos precisas que las redes artificiales diseñadas para cada tarea específica.
• Queda por delante verificar si la arquitectura biológica puede aportar ventajas reales en eficiencia energética o en capacidad de generalización, algo que los experimentos actuales todavía no demuestran.