Clasificar correos electrónicos fue una de las pruebas concretas realizadas con una reconstrucción digital del sistema nervioso de una mosca. En ese ensayo, la simulación alcanzó aproximadamente el 80 % de la precisión de una pequeña red neuronal artificial convencional. La comparación permite dimensionar el resultado: ese porcentaje expresa un rendimiento relativo, no una tasa de aciertos sobre el total de mensajes.

El modelo utilizado se llama MaleCNS v1.0 y contiene más de 166.000 neuronas, unos 125 millones de conexiones y cerca de 11.700 tipos celulares. Investigadores de Google Research, el HHMI Janelia Research Campus, Harvard y Princeton participaron en su elaboración. Además del cerebro de una mosca de la fruta adulta, abarca el cordón nervioso, lo que permite examinar conexiones entre la recepción de estímulos y las respuestas motoras.

Para aplicar esa 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. La información de brillo y color circula por la red y se traduce en acciones de control. El ensayo también incorpora señales de refuerzo mediante determinadas células dopaminérgicas cuando el personaje sufre un daño sin morir.

Wormuth trasladó una lógica de recompensas y castigos 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, sin aportar resultados que permitan evaluar su eficacia como herramienta de inversión.

Otros desarrolladores ensayaron aplicaciones en Super Mario 64 y Beat Saber, además de tareas de resolución de salas de escape y creación de tipografías. Estos usos necesitan agregar una simulación al conectoma, el mapa que registra cómo se enlazan las neuronas.

La reconstrucción se obtuvo a partir de millones de imágenes de secciones extremadamente delgadas del sistema nervioso, fotografiadas con microscopía electrónica. Herramientas de inteligencia artificial ayudaron a ordenar y ensamblar ese material en una representación tridimensional.

El alcance sigue siendo experimental. El mapa es estático, no un cerebro vivo ni una demostración de conciencia digital. Ejecutar sus simulaciones puede demandar más tiempo y ofrecer menor precisión que una red artificial especializada. Su utilidad principal está en estudiar cómo una estructura neuronal biológica transforma estímulos en respuestas.

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