Сотрудники стартапа в Сан-Франциско создали точную цифровую копию нервной системы мухи. Они оцифровали все нейроны и синапсы, после чего поместили эту модель в виртуальную среду.
Загруженный в компьютер объект из 125 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов начал самостоятельно управлять виртуальным телом в гравитационной среде, совершая осмысленные движения — от ходьбы до умывания — без единой строчки кода, предписывающей ему, как именно нужно двигаться. Это позволило добиться точности предсказания реальных реакций мухи более чем на 90%.
Сейчас мозг насекомого функционирует внутри симуляции: он по-прежнему «верит», что у него есть тело, и продолжает управлять его виртуальным аналогом.
Как это работает
Фундамент технологии был заложен в 2024 году, когда ученые создали коннектом: подробную карту связей мозга дрозофилы. Модель учитывает не только «проводку», но и химию процесса: алгоритмы предсказывают, является ли каждый конкретный контакт возбуждающим или тормозящим.
Ключевым достижением 2026 года стала интеграция этого цифрового мозга в биомеханический каркас внутри физического симулятора. Теперь система работает в режиме «сенсомоторной петли»:
- Когда виртуальная лапка касается поверхности, в цифровой мозг поступает тактильный сигнал.
- Мозг обрабатывает данные и посылает команду мышцам.
- Виртуальное тело совершает движение (ходьба, чистка усиков), которое является естественным результатом работы нейронной сети, а не заранее написанным кодом.
Эффективность подхода подтвердили и в Национальных лабораториях Сандия (Sandia National Laboratories, SNL) Министерства энергетики США, успешно запустив модель на нейроморфном чипе Intel Loihi 2.
При этом важно, что «виртуальную муху» не обучали с помощью алгоритмов и её поведение является прямым следствием работы скопированной биологической нейросети.
Следующие цели компании:
- Эмуляция мозга мыши: требует картографирования около 70 миллионов нейронов.
- Эмуляция мозга человека: достижение уровня в 86 миллиардов нейронов планируется примерно к 2030 году.
Для реализации этих планов инженеры используют метод экспансионной микроскопии (физическое «раздувание» тканей мозга для точности сканирования). Однако главными барьерами остаются нехватка вычислительных мощностей, огромное энергопотребление и необходимость эффективного охлаждения серверов, имитирующих работу миллиардов нейронов.
