Un mapa del sistema nervioso de la mosca de la fruta se prueba como clasificador de correos y controlador de videojuegos

Un modelo computacional del sistema nervioso central de una mosca de la fruta adulta fue empleado por distintos grupos de investigación para experimentar con tareas que van desde la clasificación de correos electrónicos hasta el control de personajes en videojuegos y la toma de decisiones financieras simuladas. La reconstrucción, denominada MaleCNS v1.0, reúne más de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares, e incorpora tanto el cerebro como el cordón nervioso del insecto, lo que habilita el estudio de los vínculos entre la recepción de estímulos y las respuestas motoras.

Un conectoma al servicio de tareas concretas

En una de las pruebas difundidas, la simulación basada en MaleCNS v1.0 fue utilizada para clasificar correos electrónicos y alcanzó aproximadamente el 80 por ciento de la precisión de una pequeña red neuronal artificial convencional. La comparación, de carácter relativo, no expresa una tasa de aciertos sobre el total de mensajes, sino una diferencia de rendimiento entre ambas arquitecturas, y permite dimensionar el resultado alcanzado por el modelo biológico frente a sistemas diseñados específicamente para esa tarea.

En el plano de los videojuegos, el ingeniero Alex Wormuth vinculó la reconstrucción con el título Doom. En ese esquema, las imágenes de la partida se transforman en estímulos para las neuronas sensoriales simuladas; la información de brillo y color recorre la red y se traduce en acciones de control del personaje. El ensayo incorpora además señales de refuerzo a través de células dopaminérgicas específicas, que se activan cuando el personaje sufre un daño sin llegar a morir, replicando un esquema básico de recompensa y castigo.

De Doom a las criptomonedas, y a otros juegos

La misma lógica de fue trasladada por Wormuth a Stonkfly, un proyecto que procesa gráficos financieros para decidir operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. En ese marco, las ganancias activan una señal asociada a quince células, mientras que las pérdidas estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. La experiencia reviste carácter experimental y no aporta todavía resultados que permitan evaluar su eficacia como herramienta de inversión.

Otros desarrolladores extendieron el uso del modelo a títulos como Super Mario 64 y Beat Saber, además de tareas de resolución de salas de escape y creación de tipografías. En todos los casos, la aplicación práctica exige agregar una capa de simulación al conectoma, es decir, al mapa que describe cómo se enlazan las neuronas entre sí, ya que la reconstrucción por sí sola no produce comportamientos definidos.

Origen del modelo y límites actuales

La reconstrucción se obtuvo a partir de millones de imágenes de secciones extremadamente delgadas del sistema nervioso, capturadas mediante microscopía electrónica. El trabajo fue llevado adelante por equipos de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, la Universidad de Harvard y la Universidad de Princeton, que pusieron a disposición de la comunidad científica una descripción detallada del cableado neuronal de la mosca de la fruta.

Los responsables del proyecto y los grupos que reutilizaron MaleCNS v1.0 coinciden en señalar que las simulaciones requieren capacidad de cómputo adicional, resultan más lentas que las redes artificiales convencionales y, en muchos casos, ofrecen una precisión inferior. La evaluación general indica que el modelo se encuentra en una etapa exploratoria: aporta información valiosa sobre cómo procesa información un sistema nervioso biológico, pero todavía no se posiciona como alternativa competitiva frente a las arquitecturas de inteligencia artificial diseñadas de manera específica para cada tarea.

“El modelo se encuentra en una etapa exploratoria: aporta información valiosa sobre cómo procesa información un sistema nervioso biológico, pero todavía no se posiciona como alternativa competitiva frente a las arquitecturas de inteligencia artificial diseñadas de manera específica para cada tarea.”Equipos de Google Research, Janelia, Harvard y Princeton

• MaleCNS v1.0 contiene más de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares.
• La reconstrucción abarca el cerebro y el cordón nervioso de una mosca de la fruta adulta.
• En clasificación de correos, la simulación alcanzó cerca del 80 por ciento de la precisión de una pequeña red neuronal artificial.
• El modelo fue vinculado a Doom, Super Mario 64, Beat Saber, salas de escape y creación de tipografías.
• En Stonkfly, ganancias y pérdidas se asocian a señales de 15 y 2 células respectivamente.
• Los autores advierten que las simulaciones son más lentas y, en general, menos precisas que las redes artificiales dedicadas.