Un cerebro de mosca en versión digital aprende a jugar, clasificar correos y mover una cartera cripto

La idea suena a delirio de laboratorio: meter el sistema nervioso entero de una mosca de la fruta dentro de una computadora y pedirle que clasifique correos, juegue al Doom o decida si conviene comprar o vender criptomonedas. Y sin embargo eso fue lo que hizo un equipo internacional detrás de MaleCNS v1.0, la primera reconstrucción digital completa del cableado neuronal de una Drosophila macho adulta.

El modelo reúne más de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares. No se queda en el cerebro: también incluye el cordón nervioso ventral, esa especie de médula espinal que llevan los insectos y que conecta lo que perciben con lo que hacen. Por eso pudieron probarlo en tareas que van de lo digital a lo motriz. Participaron investigadores de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton.

De la mosca al correo electrónico

Una de las pruebas más concretas fue, justamente, la menos vistosa: clasificar correos. La simulación del conectoma logró alrededor del 80 % de la precisión de una pequeña red neuronal artificial hecha a medida para esa tarea. Ojo con el número: es un rendimiento relativo, no un porcentaje de aciertos sobre el total de mensajes. Sirve para dimensionar que el cableado biológico, sin entrenamiento específico, se acerca bastante al de un modelo diseñado de cero para una función puntual.

Doom, criptomonedas y una lógica de premio y castigo

El ingeniero Alex Wormuth fue uno de los que empujó el modelo hacia usos más creativos. Lo enganchó al Doom: cada cuadro del juego se transforma en un estímulo que alimenta las neuronas sensoriales simuladas, la información de brillo y color recorre la red y termina saliendo como un comando para mover al personaje. Cuando el jugador recibe daño pero no muere, se activan señales de refuerzo en unas células dopaminérgicas determinadas, las mismas que en la mosca codifican el aprendizaje por castigo.

Esa misma lógica de premio y castigo laó después a Stonkfly, un proyecto que lee gráficos financieros y decide operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. Las ganancias disparan una señal asociada a unas 15 células; las pérdidas estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. La experiencia es experimental: no hay resultados que permitan evaluarla como herramienta de inversión seria.

• Otros desarrolladores probaron el modelo en Super Mario 64 y en Beat Saber.
• También se ensayó en la resolución de salas de escape virtuales.
• Y hasta en la creación de tipografías.
• En todos los casos hace falta agregar una simulación extra sobre el conectoma, el mapa que registra cómo se conectan las neuronas.

“Es un mapa enorme, pero todavía es una mosca. Que pueda mover un personaje en el Doom no quiere decir que entienda el juego: lo que hace es traducir píxeles en actividad eléctrica siguiendo el cableado original.”Lucas Maidana, becario en el laboratorio de neurociencia computacional de la UBA

Qué se puede esperar y qué todavía no

Los autores son claros en un punto: las simulaciones con MaleCNS v1.0 sirven para explorar cómo procesa información una estructura nerviosa completa, no para reemplazar a las redes artificiales. En general son más lentas y, para la mayoría de las tareas, menos precisas que un modelo diseñado específicamente. ¿Y eso para qué sirve? Para entender mejor cómo el cableado biológico toma decisiones, probar hipótesis sobre aprendizaje sensorial y motor, y tener un banco de pruebas realista donde comparar algoritmos de inteligencia artificial contra un circuito que la evolución tardó millones de años en optimizar.