Reconstruyeron el sistema nervioso de una mosca y lo usaron para clasificar correos y hasta jugar al Doom
El modelo MaleCNS v1.0, con más de 166 mil neuronas, se probó en filtros de mail, videojuegos y un experimento financiero con criptomonedas. Todavía está lejos del rendimiento de una red convencional.
Clasificar correos electrónicos fue una de las pruebas concretas que investigadores 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 convencional, un número útil para medir de qué se habla cuando se compara con un sistema biológico emulado en software.
Qué es MaleCNS v1.0
El modelo se llama MaleCNS v1.0 y reúne más de 166 mil neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares. Lo elaboraron equipos de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, la universidad de Harvard y la de Princeton. Abarca el cerebro entero de una mosca adulta y también el cordón nervioso, lo que permite estudiar el recorrido desde que recibe un estímulo hasta que produce una respuesta motora.
La reconstrucción se obtuvo a partir de millones de imágenes de secciones extremadamente delgadas del sistema nervioso, fotografiadas con microscopía electrónica. Es decir, cortar, fotografiar y volver a armar el circuito neuronal completo de un insecto, en este caso uno solo y de sexo masculino.
Del Doom a las criptomonedas
Para probar la estructura en un videojuego, el ingeniero Alex Wormuth la conectó con el clásico Doom. Las imágenes de la partida se convierten en estímulos para las neuronas sensoriales simuladas. La información de brillo y color circula por la red y se traduce en acciones de control. El ensayo además incorpora señales de refuerzo, enviadas por determinadas células vinculadas con dopamina, cuando el personaje recibe daño sin morir. Es la versión simulada de aprender a jugar a base de aciertos y castigos.
La misma lógica de premios y castigos se llevó después a Stonkfly, un proyecto que procesa gráficos financieros para decidir operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. Las ganancias activan una señal asociada a 15 células; las pérdidas estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. La experiencia describe un uso experimental del modelo, pero no aporta todavía datos sobre su eficacia como herramienta de inversión real.
Lo que falta
- Más simulaciones para medir si la estructura biológica puede escalar a tareas complejas sin volverse inmanejable.
- Comparaciones lado a lado con redes neuronales artificiales entrenadas específicamente para cada aplicación.
- Resultados verificables sobre el rendimiento en decisiones financieras, ya que el experimento con criptomonedas no presentó métricas claras.
- Definir con qué equipamiento y durante cuánto tiempo se pueden correr estas simulaciones en condiciones reales de uso.
