Científicos lograron “subir” el cerebro de una mosca a una simulación: ¿por qué importa?

Un equipo tecnológico aseguró haber logrado un paso inusual en neurociencia y simulación: utilizar el cerebro digitalizado de una mosca de la fruta para controlar un cuerpo virtual dentro de una simulación física.

El proyecto fue explicado por el investigador Michael Andregg, vinculado a la empresa Eon. Según detalló, el sistema parte del conectoma del cerebro de la mosca, es decir, el mapa completo de sus neuronas y las conexiones entre ellas.

Ese mapa proviene del proyecto FlyWire connectome project, que reconstruyó la red neuronal del insecto a partir de imágenes microscópicas de alta resolución.

Con esa información, los investigadores conectaron la red neuronal a un cuerpo virtual que se mueve dentro del motor de simulación física MuJoCo.

El movimiento del insecto se reproduce mediante el modelo biomecánico NeuroMechFly, que permite simular cómo caminaría o reaccionaría una mosca.

Según explicó Andregg, el sistema logró un 91% de precisión en la reproducción de comportamientos, utilizando solo cuatro componentes básicos: el grafo de conexiones neuronales, el peso de cada conexión según la cantidad de sinapsis, la clasificación de neuronas excitatorias e inhibitorias y un modelo neuronal simple llamado “leaky integrate-and-fire”.

Para los investigadores, el resultado sugiere que gran parte del comportamiento está codificado en la arquitectura del cerebro, más que en modelos complejos de neuronas individuales.

El experimento tiene limitaciones. El escaneo original solo incluyó el cerebro y no el resto del cuerpo del insecto, por lo que no se pudieron rastrear las neuronas motoras reales. En su lugar, el sistema conecta las señales cerebrales con patrones de movimiento del modelo biomecánico.

Además, el modelo neuronal utilizado no incluye mecanismos de plasticidad, lo que significa que la mosca simulada no puede formar recuerdos a largo plazo.

Aun así, Andregg sostuvo que el equipo considera que el experimento representa una forma temprana de emulación de un animal.

Según explicó, el objetivo de esta línea de investigación es avanzar hacia la emulación completa de cerebros, una tecnología que podría ayudar a estudiar enfermedades neurológicas, descubrir algoritmos de inteligencia surgidos de la evolución y, en el largo plazo, explorar la posibilidad de reproducir mentes humanas en sistemas digitales.

El investigador sostiene que, en ese escenario, las mentes digitales podrían operar mucho más rápido que el cerebro biológico, ya que los transistores funcionan miles de millones de veces más rápido que las neuronas.