Una mosca virtual clasificó correos, jugó al Doom y operó con cripto: ¿qué se puede aprender de un cerebro que cabe en un pendrive?

¿Puede el cerebro de una mosca de la fruta, copiado neurona por neurona, servir para clasificar correos, jugar al Doom y hasta decidir si conviene comprar o vender criptomonedas? Sí, técnicamente se puede. Que tenga algún sentido práctico, ya es otra discusión. Reconstruir el sistema nervioso entero de un bicho tan chico fue durante décadas una obsesión de la neurociencia: hoy, gracias al trabajo conjunto de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton, ese mapa existe y se llama MaleCNS v1.0.

El modelo no es chico: tiene más de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y alrededor de 11.700 tipos celulares distintos. Para ubicarnos, pensemos en un pueblo del interior: si cada neurona fuera un vecino, estaríamos hablando de una localidad bastante populosa, con miles de familias y cruces de calles a cada paso. El mapa no se quedó en el cerebro: también incluye el cordón nervioso ventral, lo que permite seguir el recorrido desde que la mosca recibe un estímulo hasta que mueve una pata o un ala.

¿Qué hicieron con ese mapa?

De todo, como en botica. El primer ensayo concreto fue bastante terrenal: clasificar correos electrónicos, esa tarea aburrida que cualquier filtro de spam intenta resolver. La simulación con el conectoma de la mosca alcanzó cerca del 80 % de la precisión de una red neuronal artificial pequeña diseñada específicamente para eso. O sea: rindió, pero lejos. Como comparación sirve, aunque no para reemplazar nada. La cifra hay que leerla como un porcentaje relativo respecto de un modelo convencional, no como una tasa de aciertos sobre el total de mensajes.

¿Una mosca jugando al Doom y operando con cripto?

El ingeniero Alex Wormuth conectó el MaleCNS v1.0 con el clásico videojuego Doom. La idea es simple en su planteo: cada frame de la partida se transforma en señales visuales que alimentan las neuronas sensoriales simuladas. Brillos y colores circulan por la red y terminan traduciéndose en movimientos del personaje. Para que aprenda algo, el sistema castiga al jugador virtual con señales químicas: cuando el personaje pierde vida sin morir, se activan ciertas células dopaminérgicas como si la mosca recibiera un susto.

El mismo Wormuth llevó la lógica de premios y castigos a Stonkfly, un proyecto que mira gráficos financieros y decide operaciones con criptomonedas dentro de una cartera virtual. Cuando hay ganancia, se estimula un grupo de 15 células; cuando hay pérdida, se activan otras dos vinculadas con respuestas aversivas. ¿Sirve para invertir? No hay datos concretos que lo avalen: es un experimento sobre cómo reacciona la red, no una recomendación para meter pesos en Bitcoin.

• Clasificación de correos electrónicos: alrededor del 80 % de la precisión de una red neuronal artificial pequeña.
• Control del personaje en Doom, con señales de castigo cuando el personaje pierde vida.
• Decisiones de compra y venta de criptomonedas en Stonkfly, activando células según haya ganancia o pérdida.
• Pruebas adicionales en Super Mario 64, Beat Saber, resolución de salas de escape y creación de tipografías.

¿Y entonces, para qué sirve una mosca digital?

Sirve, sobre todo, para entender cómo procesa información un sistema nervioso completo, algo que en moscas ya se puede replicar a escala. La reconstrucción se logró con millones de imágenes de cortes ultrafinos del sistema nervioso, tomadas con microscopía electrónica. Es un trabajo científico de base, más cercano a la neurociencia que a la inteligencia artificial aplicada. Los propios autores aclaran que las simulaciones pueden ser más lentas y menos precisas que una red artificial diseñada a medida para una tarea puntual.

Dicho de otro modo: no estamos ante una mosca superinteligiente ni ante el próximo reemplazo de ChatGPT. Es una herramienta de investigación, útil y curiosa, que permite probar hipótesis sobre el cableado neuronal. Mientras tanto, seguimos esperando la fibra.