Un mapa del cerebro de la mosca de la fruta se prueba para clasificar correos, jugar al Doom y simular operaciones con criptomonedas

Clasificar correos electronicos fue una de las pruebas concretas que se 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 sirve para dimensionar el resultado: ese porcentaje expresa un rendimiento relativo frente a un modelo de referencia, no una tasa de aciertos sobre el total de mensajes procesados.

Que es MaleCNS v1.0 y por que importa

El modelo se llama MaleCNS v1.0 y contiene mas de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares. Lo elaboraron equipos de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton. Abarca el cerebro de una mosca de la fruta adulta y tambien el cordon nervioso ventral, que es la estructura equivalente a la medula espinal en los insectos. Esa inclusion permite examinar el circuito completo que va desde la recepcion de un estimulo hasta la respuesta motora, como cuando la mosca detecta un olor y se desplaza hacia la comida.

Para entender la escala, sirve un ejemplo de cocina: si cada neurona fuera una aceituna, las 166.000 harian una cantidad similar a la de una ensalada familiar; los 125 millones de conexiones equivaldrian a condimentos repartidos entre todas ellas, en proporciones pequenas para cada una y enormes en el conjunto.

Como se uso en videojuegos y finanzas

Para llevar esa estructura a un videojuego, el ingeniero Alex Wormuth la conecto con Doom. Las imagenes de la partida se transforman 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 del personaje. El ensayo suma senales de refuerzo a traves de celulas dopaminergicas, que son las equivalentes biologicos de un sistema de premios y castigos, cuando el personaje recibe dano sin morir.

Wormuth traslado esa misma logica de recompensa y castigo a Stonkfly, un proyecto que lee graficos financieros para decidir operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. Las ganancias activan una senal asociada a quince celulas; las perdidas estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. El trabajo describe un uso experimental del modelo y no aporta resultados que permitan evaluarlo como herramienta de inversion.

• Clasificacion de correos electronicos con cerca del 80 por ciento de la precision de una red artificial pequena, medida en terminos relativos.
• Control del personaje en Doom a partir de imagenes convertidas en estimulos sensoriales, con senales de refuerzo cuando hay dano.
• Operaciones simuladas sobre criptomonedas en Stonkfly, con quince celulas asociadas a ganancias y dos a perdidas.
• Pruebas en Super Mario 64, Beat Saber, resolucion de salas de escape y creacion de tipografias, siempre mediante una simulacion agregada al conectoma.

Lo que todavia no se sabe

La reconstruccion se obtuvo a partir de millones de imagenes de secciones extremadamente delgadas del sistema nervioso, fotografiadas con microscopia electronica. Esas imagenes se ensamblaron en un mapa de conexiones, conocido como conectoma, que sirve de base para los experimentos. Sin embargo, las pruebas con tareas concretas suelen requerir simulaciones adicionales para conectar la red biologica con los datos del problema, y en general resultan mas lentas y menos precisas que las redes artificiales disenadas especificamente para cada tarea. Por ahora se trata de una plataforma para investigar como procesa informacion un cerebro completo de insecto, mas que de una tecnologia lista para reemplazar a los modelos de inteligencia artificial en uso.