Un mapa neuronal de mosca se prueba para clasificar correos, jugar al Doom y simular decisiones financieras

Un modelo digital del sistema nervioso de una mosca de la fruta, compuesto por más de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares, sirvió como base para experimentos de clasificación de correos electrónicos, control de videojuegos y toma de decisiones financieras simuladas. La estructura, denominada MaleCNS v1.0, fue desarrollada por equipos de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton, y abarca tanto el cerebro de una mosca adulta como el cordón nervioso, lo que permite examinar el recorrido de los estímulos desde su recepción hasta las respuestas motoras.

Clasificación de correos y comparación con redes artificiales

Una de las pruebas consistió en utilizar la simulación para clasificar correos electrónicos. El rendimiento alcanzado se ubicó en torno al 80 % de la precisión de una pequeña red neuronal artificial diseñada para esa misma tarea. Ese porcentaje expresa una comparación relativa entre ambos sistemas y no una tasa de aciertos sobre el total de mensajes procesados, por lo que los investigadores lo presentan como una referencia para dimensionar el resultado y no como un indicador definitivo de utilidad práctica.

Para trasladar la estructura a un videojuego, el ingeniero Alex Wormuth la vinculó con Doom: las imágenes de la partida se convierten en estímulos para las neuronas sensoriales simuladas, y la información de brillo y color circula por la red hasta traducirse en acciones de control. El ensayo incorpora, además, señales de refuerzo mediante determinadas células dopaminérgicas cuando el personaje sufre un daño sin morir, replicando un esquema de castigo parcial dentro del juego.

Decisiones financieras, otros juegos y usos creativos

Wormuth extendió esa misma lógica de recompensas y castigos a Stonkfly, un proyecto que procesa gráficos financieros para decidir operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. En ese esquema, las ganancias activan una señal asociada a 15 células, mientras que las pérdidas estimulan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. La experiencia describe un uso experimental del modelo, sin aportar resultados que permitan evaluar su eficacia como herramienta de inversión.

• Super Mario 64: pruebas de control del personaje a partir del conectoma de la mosca.
• Beat Saber: experimentos de respuesta a estímulos visuales y rítmicos.
• Resolución de salas de escape: aplicaciones de navegación y toma de decisiones.
• Creación de tipografías: uso del modelo como motor para tareas creativas.

Estos usos requieren agregar una capa de simulación sobre el conectoma, el mapa que registra cómo se enlazan las neuronas dentro del sistema nervioso de la mosca. La reconstrucción se obtuvo a partir de millones de imágenes de secciones extremadamente delgadas del tejido, fotografiadas mediante microscopía electrónica, un procedimiento que demanda capacidades de cómputo elevadas. En el plano educativo y de divulgación, el ejercicio abre la puerta a discutir en el aula cómo un mapa biológico puede convertirse en una arquitectura computacional, qué similitudes y diferencias mantiene con las redes neuronales artificiales convencionales y por qué los resultados obtenidos, aunque prometedores, todavía resultan más lentos y menos precisos que los de modelos diseñados de manera específica para cada tarea.