Разработчик DenisSergeevitch опубликовал открытый проект DesktopFly — 3D-дрозофилу, живущую на рабочем столе macOS. «Мозгом» мухи работает 1 кГц-симуляция leaky integrate-and-fire цепи из 668 реальных нейронов с ~19 000 синапсов, извлечённых из публичного коннектома FlyWire, и поведение — взлёт, побег, чесание — возникает из этой сети, а не из сценарного скрипта.

image
image

Что произошло

Проект выпущен как открытый репозиторий desktop-fly на GitHub (лицензии MIT + CC BY-NC 4.0). Требования: macOS 13+, Swift 5.9+, сборка — git clone и ./build.sh; симуляция идёт на CPU, без GPU и внешних сервисов. Приближение курсора подаётся в зрительные нейроны LC4 и LPLC2 как looming-стимул, а взлёт происходит, только когда через собственные синапсы спикает нейрон-команда DNp01 (Giant Fiber): на быстрый рывок курсора реакция занимает ~4 мс, медленные подходы гасят ~1200 синапсов торможения. Отдельное окно мозга рендерит 23 210 реальных позиций сом и позволяет кликом стимулировать ~60 ближайших нейронов: клик по Giant Fiber — муха убегает, по DNg11 — чешется, по DNa01 и DNa02 — разворачивается. В обычном режиме муха ходит по краям окон, спит в дневную сиесту и ночью, а на разогретом Mac бегает быстрее — в симуляцию прокинуто тепловое состояние системы.

Контекст

FlyWire — публичный коннектом Drosophila melanogaster: в версии FAFB v783 размечено 139 255 нейронов взрослой мухи, а данные описаны в статье Dorkenwald et al., 2024, «Neuronal wiring diagram of an adult brain» (Nature). FlyWire Codex — интерактивный браузер этого коннектома, через который доступен исходный дамп. До DesktopFly публичные коннектомы оставались, по сути, статичными датасетами: их смотрели и анализировали, но исполняемого поведения из них не извлекали. Новизна проекта — не в архитектуре или методе обучения, а в самом воспроизводимом конвейере «публичный коннектом → исполняемое поведение».

Почему это важно для индустрии

Для отрасли DesktopFly — референс того, как публичный коннектом становится исполняемым ПО: стоимость «brain-in-a-box»-демонстрации упала до одного разработчика, ноутбука и ~60 МБ исходного дампа. Прямого влияния на ML-инфраструктуру нет: нет сервиса, API и экономии cost/latency, зато воспроизводимый паттерн «коннектом → спайковая симуляция → поведение» вероятен к репликации на других публичных коннектомах. Дискуссия на Hacker News (198 очков, 54 комментария) показывает смещение ценности: окно для чистых «демок» закрывается, connectomics-визуализация становится commodity-компонентом, а потенциал уходит в тулинг — автоматическое извлечение подграфов из FAFB и генерацию спайковых симуляций.

Почему это важно для пользователей

Владельцам Mac достаточно пары команд из README, чтобы за минуту завести муху, открыть окно мозга и наблюдать живые спайки на реальных позициях сом. Это редкая возможность пощупать connectomics руками: перед вами не картинка нейрона, а работающий граф, где конкретные нейроны дают конкретное поведение — побег, чесание, разворот. Репозиторий открыт, его можно форкнуть: подменить подмножество нейронов, стимулы, портировать на другие системы или уточнить нейродинамику.

Что пока неизвестно / ограничения

Коннектом даёт только топологию связей, но не физиологии: LIF-константы, знаки нейромедиаторов (ACh+, GABA−, Glu−), веса синапсов и сенсорная трансдукция — калибровочные допущения, а не измеренные параметры. 668 симулированных нейронов — ~0,5% от всех нейронов FAFB v783, а окно мозга — визуализация, а не симуляция, так что формулировку «настоящий мозг» корректно читать как «реальная связность выделенного подмножества». Совпадение реакции ~4 мс с задержкой реального Giant Fiber-пути — следствие того, что симулированная петля зеркалит этот быстрый биологический путь, а не результат количественного сопоставления с живой мухой: бенчмарков, аблейшнов и статистических сравнений с литературой по поведению Drosophila в проекте нет.

Источники

Автор

Look at AI, редакция