Google publica el mapa cerebral de una mosca y la comunidad la pone a jugar a Minecraft
Google ha publicado el mapa completo de las 166.000 neuronas de la mosca de la fruta y los usuarios de internet han aprovechado para hacer simulaciones tan absurdas como divertidas: aparcar, bailar o resolver un cubo de Rubik.
Google ha publicado un mapa completo del cerebro de la mosca de la fruta: las 166.000 neuronas que lo forman y las conexiones que hay entre ellas. Sobre el papel suena a investigación seria de laboratorio, y lo es, pero el material acabó en internet y la comunidad de desarrolladores y artistas ha hecho con él lo que suele hacer: llevarlo al terreno del cachondeo. En apenas unos días, varios usuarios han construido moscas simuladas capaces de aparcar en paralelo, bailar el "Y.M.C.A." de Village People al escuchar cuatro tonos distintos, resolver un cubo de Rubik, jugar al póker y al blackjack o incluso trastear con Minecraft.
Detrás de varias de estas locuras está Mark Unthank, un desarrollador de software que vive en Italia y que consiguió que una mosca simulada aparcase un coche después de cientos de intentos fallidos. Unthank también programó a la mosca para que activara el intermitente al girar, según contó, porque le fastidia que tan pocos conductores humanos lo usen. Su conclusión es tan simple como provocadora: "así de fácil es, hasta una mosca podría hacerlo". Y ahí está la gracia del asunto: el objetivo de estos ingenieros y artistas no era demostrar lo que una mosca es capaz de hacer, sino averiguar "cuál es la cosa más tonta que podemos hacerle hacer".
Porque producir ese mapa fue todo lo contrario de fácil. Es el resultado de años de trabajo para desarrollar técnicas de imagen muy sofisticadas con las que rastrear las conexiones dentro del sistema nervioso de distintos organismos. La mosca de la fruta se ha convertido en el conejillo de indias favorito de los neurocientíficos por su relativa sencillez: tiene 166.000 neuronas, un cerebro del tamaño aproximado de una semilla de amapola, frente a los unos 86.000 millones de neuronas de un cerebro humano. Mapear algo así sigue siendo un reto enorme, y de ahí el valor de tener el plano completo y, además, abierto para que cualquiera lo use.
La noticia, por tanto, tiene dos capas. La divertida, la de las moscas que aparcan y bailan, que demuestra lo rápido que la comunidad convierte un logro científico en memes y experimentos caseros. Y la seria, la que de verdad interesa al mundo de la tecnología: tener un cerebro completo, aunque sea diminuto, digitalizado y accesible es una base sobre la que se puede construir y probar cómo se procesa la información en un sistema nervioso real. No es dinero contante y sonante ni mueve cotizaciones, pero sí es una pieza más del rompecabezas que están armando las grandes tecnológicas alrededor de la inteligencia artificial y la neurociencia computacional.
El análisis de Salseo
- El verdadero hito no es la mosca que aparca, sino el mapa: disponer del plano completo de un cerebro (con sus 166.000 neuronas y sus conexiones) y, sobre todo, que sea público. Eso permite que cualquiera simule el circuito sin repetir años de microscopía, que es donde está el cuello de botella de este campo.
- El detalle que revela el potencial: los "trucos" han aparecido en días y hechos por aficionados, no por laboratorios. Cuando el dato deja de ser el obstáculo, la innovación se acelera de forma imprevisible. Es el mismo patrón que se ha visto con modelos de IA abiertos: quien publica la base se lleva el ecosistema.
- Ojo con el titular fácil: la mosca simulada no "piensa" ni resuelve problemas por sí sola. Unthank necesitó cientos de intentos para que aparcase, así que el mérito real es del humano que ajusta el circuito, no del insecto. Confundir simulación con inteligencia es el error clásico que hay que evitar aquí.
- La señal a vigilar es si Google (o algún competidor) da el siguiente paso y publica mapas de cerebros más complejos, como el de un ratón. Ahí es donde estos planos dejarían de ser un juguete viral y empezarían a servir para diseñar sistemas de IA que imiten el funcionamiento real de un cerebro.