Повелитель цифровых мух

Может ли мозг насекомого ускорить обучение ИИ?

Оцифрованный мозг плодовой мушки торгует криптовалютой, играет в DOOM и варит пиво. А все потому, что ученые выложили в открытый доступ карту центральной нервной системы самца дрозофилы.

Самое интересное: в симуляции виртуальная муха без всякого обучения начинает вести себя как настоящая. Хотя проект породил много несерьезных экспериментов, за ними стоят весьма важные медицинские и технологические перспективы.   

Разбираемся, зачем нужен цифровой мозг насекомого, как модель уже применяют на практике и при чем тут обучение ИИ.

20 лет на оцифровку мухи

В июне международный консорциум FlyEM выложил в открытый доступ коннектом самца дрозофилы. В проекте участвовали исследователи из Janelia Research Campus, Кембриджского университета, Лаборатории молекулярной биологии MRC и Google Research.

Источник: FlyEM.

На эту работу у ученых ушло 20 лет. Нервную систему насекомого разрезали на тысячи тончайших слоев, каждый фотографировали под электронным микроскопом, а затем по полученным снимкам восстанавливали трехмерную структуру.

Автоматическая трассировка нейронов на таком масштабе неизбежно ошибается, поэтому была необходима ручная проверка. Исследователи самостоятельно отслеживали, куда ведет тот или иной отросток. 

В итоге ученые составили карту нервной системы самца плодовой мушки — 166 700 нейронов, 124,2 млн синапсов и 11 710 типов клеток. Для сравнения: нервная система круглого червя Caenorhabditis elegans, впервые описанная еще в 1980-х годах, состоит всего из 302 нейронов.

Коннектом самца Caenorhabditis elegans. Источник: Н+1.

В результате ученые получили первую полную схему ЦНС самца дрозофилы: в одну карту удалось свести мозг, зрительные доли и вентральный нервный тяж (аналог спинного мозга у насекомых). Раньше эти отделы картировали по отдельности или с разрывами связей. Теперь исследователи могут проследить весь путь нервного сигнала: от получения информации органами чувств до команды мышцам.

Отдельное исследование посвящено сравнению полов. Авторы сопоставили карты самца и самки и обнаружили, что подавляющее большинство нейронов у них совпадает по типу. Различия обнаружили преимущественно в областях мозга, которые объединяют поступающую информацию и управляют поведением. При этом отделы, отвечающие за восприятие внешних сигналов и управление движениями, устроены почти одинаково.

Иными словами, одни и те же входные сигналы могут обрабатываться по-разному в зависимости от пола.

Все данные опубликованы под лицензией CC-BY. Любой желающий может скачать коннектом и работать с ним. 

С академической точки зрения появился инструмент, с помощью которого можно проверять гипотезы о связях между нейронами и их влиянии на поведение. Ученые получили идеальное поле для новых экспериментов и открытий. 

«Эта фундаментальная карта мозга взрослого самца плодовой мушки может ускорить наше понимание мозга и является важной вехой в нейробиологии», — заявили исследователи Google Research.

Главной особенностью коннектома стала возможность симуляции. Именно это открыло дорогу для экспериментов, далеких от лабораторной рутины.

Реальные опыты

Энтузиасты сразу начали ставить цифровую муху в самые разные ситуации. Кто-то просто заставлял ее играть в видеоигры, но другим удалось воспроизвести действительно важные для науки вещи. 

От DOOM до Minecraft

Одними из первых за дрозофилу взялись программисты. И, конечно же, ее отправили играть в DOOM. 

В сентябре инженер Coinbase Алекс Вормут запустил проект Doomfly. Он подключил симуляцию мозга мухи к классическому шутеру 1993 года. 

Каждый кадр игры превращается в набор сенсорных сигналов — яркость и цвет пикселей подаются на зрительные нейроны, активность которых определяет, куда муха «повернет» и «выстрелит». За индикацию урона в игре отвечают две дофаминовые клетки PPL101, связанные с голодом и агрессией.

Источник: X/Алекс Вормут.

На сайте с уже отключенной прямой трансляцией можно было понаблюдать за игрой мухи. В том числе там отображались логи с реакцией нейронов на каждое действие.

Виртуальная дрозофила оказалась скверным игроком, но сам механизм работает — нейронная активность коннектома управляет персонажем в реальном времени.

Исследовательница Лира Бабблс поместила ту же модель в ритм-игру Beat Saber. Согласно отчету, муха справилась довольно неплохо, хотя и с оговоркой, что на первых этапах потребовалось дополнительное обучение реактивности зрительной коры.

the fly brain can play beat saber pic.twitter.com/AqKMqD6gzP

— lyra bubbles (@_lyraaaa_) September 9, 2026

Разработчица Джессика Пакет запустила коннектом в Super Mario 64, а ютубер Ro0oney — в Minecraft, но на базе самки дрозофилы от проекта FlyWire. 

Источник: X/Джессика Пакет.

Все эти эксперименты объединяет одно — никто не программировал мухе поведение. Разработчики лишь связывали нейронные сигналы и игровые параметры, а решения «принимала» сама биологическая схема.

Трейдинг и маркетинг

Отдельная линия экспериментов касалась финансов. Тот же Вормут из Coinbase создал симуляцию Stonkfly, которая анализирует графики биткоина в виде изображений и принимает торговые решения — покупать, продавать или держать. 

Логика подкрепления скопирована с реального мозга дрозофилы: прибыль активирует дофаминовые нейроны, убыток — аверсивные клетки. 

Симуляция торговли через коннектом дрозофилы. Источник: Stonkfly.

За первый день на виртуальном счете в $100 система заработала $1. Автор проекта прямо указал, что симуляция является не доказательством торговых способностей, а скорее проверкой связи между сенсорным входом, нейронной активностью и ответными действиями.

В то же время чешская пивоварня Vaclav использовала коннектом мушки, чтобы привлечь внимание к своему продукту. Компания создала три симуляции, в которых муха варит разные сорта хмельного напитка. 

Муха варит чешский лагер. Источник: Vaclav.

«Это упрощенная модель пивоварни, где мы варим наше пиво. […] Плодовая муха сталкивается с нашими повседневными трудностями — выбором направления потока сусла и моментом выключения нагрева», — говорится на сайте.

Виртуальное тело

Самое показательное применение появилось весной. Компания Eon Systems подключила коннектом плодовой мушки к виртуальному телу через симулятор NeuroMechFly v2.

Виртуальное насекомое получило фасеточные глаза, антенны и физически смоделированное тело. Результат: без какого-либо обучения оно начало ходить, чистить усики и реагировать на стимулы так, как это делает настоящая дрозофила. 

Источник: NeuroMechFly.

Точность совпадения поведения с живой мухой составила 91–95%. Когда исследователи намеренно «перепутали» связи в схеме, показатель упал до 1%.

Это доказало предположение, что поведение определяется именно архитектурой коннектома, а не случайными нейронными связями.

Основной недостаток 

Все перечисленные симуляции далеки от практических продуктов. Ни одна из них не воспроизводит мозг мухи полностью: не учтены нейромедиаторы, химическая модуляция и экспрессия генов. 

Игры и торговля криптовалютой скорее демонстрируют принципиальную работоспособность подхода, чем его зрелость. Но они показывают, что в точности скопированная биологическая схема функционирует. 

А главное — она работает со старта без обучения. Только за счет уже сформированных нейронных связей в таком виде, как их расставила эволюция.

Именно здесь начинается разговор о перспективах. Если мозг дрозофилы можно подключить к виртуальному телу и получить осмысленное поведение, то что будет с мозгом мыши, а дальше — с человеческим?

Перспективы: куда летит цифровая муха

Эксперименты с дрозофилой стали лишь отправной точкой, следующий рубеж — более сложные нейронные соединения. Такой масштабный прорыв уже даст толчок целым научным и технологическим отраслям, но на пути есть свои трудности.

Цифровая мышь

Следующим для оцифровки ученые выбрали мышиный мозг. У грызуна около 70 млн нейронов, что примерно в 560 раз больше, чем у дрозофилы. Такие объемы значительно усложняют процесс картирования, но работа в этом направлении уже идет. 

В качестве решения представили технологию Connectome-seq, которая позволяет с высокой скоростью и точностью наносить на нейроны молекулярные «штрих-коды» и составлять карты их связей. Проект открывает путь к масштабному картированию мозга млекопитающих.

Параллельно в Nature Neuroscience опубликовали результаты крупномасштабной реконструкции гиппокампальной области CA3 мыши с помощью объемной электронной микроскопии. 

Оцифрованная гиппокампальная область CA3 мыши. Источник: Nature.

Кроме того, компания Eon Systems, создавшая симуляцию «реальной» мухи, объявила о планах сконструировать коннектом мыши, а затем и человека.

Мозг грызуна, в отличие от насекомого, устроен гораздо сложнее, поэтому он может послужить моделью для изучения механизмов памяти, обучения и нейродегенеративных заболеваний. 

Если его удастся оцифровать и запустить, то откроется путь к совершенно новому классу экспериментов — от тестирования лекарств до разработки интерфейсов «мозг — компьютер».

Обучение ИИ

Традиционные нейросети тренируются на огромных массивах данных: чтобы научить модель распознавать изображения или играть в игры, необходима настройка миллионов параметров. 

Подход, который демонстрирует коннектом дрозофилы, принципиально иной. Он не требует обучения с нуля, поскольку созданная эволюцией архитектура уже готова.

Теорию уже доказали. Исследователи из Advanced Concepts Team использовали топологию и распределение весов коннектома дрозофилы как резервуар в Echo State Network. 

Диаграмма рассеивания данных для обучения внутри коннектома дрозофилы. Источник: MDPI.

В результате архитектура на «живой» ЦНС оказалась значительно устойчивее к переобучению по сравнению со стандартными реализациями, а при использовании полного коннектома нормализованная ошибка составила менее 2%.

Другая работа на ту же тему развивает генеративный подход к эхо-состояниям на основе коннектома для предсказания временных рядов. Этот метод рассматривается как способ создания более эффективных рекуррентных нейросетей за счет переноса в них структурных принципов реального мозга.

Более того, существуют проекты, которые переносят коннектом дрозофилы на нейроморфные чипы и GPU. Открытый репозиторий Eon Systems на GitHub содержит реализации модели на Brian2, Brian2CUDA, PyTorch, NEST GPU. 

Это шаг к созданию энергоэффективных вычислительных систем, работающих за счет структуры связей, а не перебора данных. 

Медицина и цифровые двойники

В феврале исследователи из Национального центра неврологии и психиатрии Японии и Университета Тохоку опубликовали работу о «цифровом двойнике мозга». 

Это система, которая переводит индивидуальный коннектом человека в прогнозы многозадачного поведения. На выборке из 228 участников точность в предсказании поведенческих сигналов достигла более 90%.

Модель «цифрового двойника». Источник: EurekAlert.

С помощью градиентной обратной связи исследователи смогли провести виртуальные вмешательства, избирательно моделируя целевые функции — например, силу реакции миндалевидного тела или скорость обработки информации.

«Исследование представляет собой значительный шаг на пути к механистической, индивидуализированной психиатрии, предлагая мощную платформу для понимания патофизиологии и разработки персонализированных методов лечения», — говорится в работе.

Кроме того, уже существуют проекты по моделированию шизофрении с использованием персонализированных виртуальных «двойников мозга» для проверки гипотез о лечении.

Чего-то не хватает

Однако все перспективы упираются в фундаментальный барьер. В обзоре NeuroAI for AI Safety сказано, что коннектом описывает, как нейроны соединены, но не объясняет механизм их работы. Нет данных о нейромедиаторах, химической модуляции и динамике синапсов. 

Авторы отчета State of Brain Emulation Report 2025 выделяют три ключевые способности, необходимые для точной эмуляции мозга: регистрацию нейронной активности, реконструкцию его структуры и моделирование.

Прогресс есть во всех направлениях. Технологии записи позволяют одновременно фиксировать миллионы нейронов, а коннектомика прошла путь от небольшой ЦНС червя до полного воссоздания мозга взрослой дрозофилы.

В то же время стоимость реконструкции одного нейрона упала с ~$16 500 (для первого коннектома червя) до около $100 в недавних проектах с личинками рыб.

Но для человеческого мозга проблема не только в данных, но и в вычислительных мощностях. Подобной эмуляции может потребоваться от 10¹⁸ до 10²⁵ FLOPS в зависимости от уровня детализации. Мощнейший современный графический процессор NVIDIA H100 выдает приблизительно 3,9 × 10¹⁵ FLOPS.

Сравнение количества нейронов у разных видов. Источник: Allen Institute.

Тем не менее авторы отчета настроены оптимистично. Они считают, что воссоздание функций мозга небольшого животного возможно в ближайшие несколько лет, а затем настанет очередь эмуляции человеческого.

***

Направление для дальнейших исследований задано. Но сколько времени ученым понадобится на создание нашего коннектома — загадка. Пока остается только наблюдать, в какие еще незаурядные ситуации занесет плодовую мушку.

Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER