В 2024 году старший научный сотрудник компании Eon Филип Шиу и его коллеги опубликовали в журнале Nature вычислительную модель всего мозга взрослой дрозофилы Drosophila melanogaster, содержащую более 125 000 нейронов и 50 миллионов синаптических связей. Модель была построена на основе коннектома FlyWire и предсказаний машинного обучения относительно идентичности нейромедиаторов. Она предсказывала двигательное поведение с точностью до 95%, но была лишена физического тела: мозг существовал без тела, двигательным реакциям некуда было деваться.

Теперь Eon соединила эту модель с физически симулированным телом мухи в движке MuJoCo, используя биомеханический фреймворк NeuroMechFly v2. Сенсорная информация поступает в цифровой мозг, нейронная активность распространяется через полный коннектом, а моторные команды заставляют модель тела двигаться. Замкнутый цикл «восприятие-действие» работает исключительно через собственную динамику эмулированного мозга.

В отличие от проектов DeepMind, где тело мухи управлялось обучением с подкреплением, или OpenWorm, пытавшегося симулировать 302-нейронную нервную систему нематоды, Eon использует прямое копирование проводки биологического мозга, восстановленное нейрон за нейроном из данных электронной микроскопии. Параллельно исследователи из Sandia National Laboratories реализовали тот же коннектом на нейроморфном оборудовании Intel Loihi 2, подтвердив поведение модели.

«Никто прежде не демонстрировал полностью эмулированный мозг, созданный на основе биологического коннектома, способный управлять физически смоделированным телом, демонстрируя множество реалистичных моделей поведения», — заявил Алекс Висснер-Гросс, соучредитель Eon.

Следующая цель компании — точная цифровая эмуляция мозга мыши и, в конечном итоге, человека. Мозг мыши содержит примерно 70 миллионов нейронов, что в 560 раз больше, чем у мухи, и сейчас команда собирает необходимые данные. Теперь это уже вопрос масштаба, а не качественного скачка вперед.

Исследователи из Португалии обнаружили, что по мимике мышей можно понять, о чем они думают, с таким же успехом, как и при изучении нейронных сигналов мозга. Это открытие может способствовать появлению более простых и доступных, неинвазивных способов изучения активности мозга.