На dontdoit.tech заработало бесплатное демо: пользователь вписывает до пяти задач, а выбор первоочередной делает эмуляция нервной системы взрослой дрозофилы, построенная на открытом коннектоме MaleCNS v1.0 — карте более чем из 166 тысяч нейронов, выпущенной проектом FlyEM (HHMI Janelia) вместе с Кембриджем, MRC LMB и Google Research. Решение оформляется карточкой для шаринга, а весь список можно перенести в MWS Tables. Модель не «читает» названия дел: каждой задаче соответствует движущаяся метка на арене, и нервная система мухи «поворачивается» к одной из них. Это уже не первый эксперимент с коннектомом — раньше его подключали к Doom, Super Mario 64 и шахматам.

image
image

Что произошло

Команда MWS запустила веб-демонстратор dontdoit.tech. Работает он так: пользователь вписывает максимум пять дел, после этого каждое из них превращается в движущуюся метку на арене, а эмуляция нервной системы дрозофилы, собранная вокруг коннектома MaleCNS v1.0, «поворачивается» к одной из них — эта задача и объявляется первоочередной. Названия задач при этом не анализируются: смысловой связи между текстом дел и итоговым выбором нет, эмуляция реагирует на движение меток в пространстве. Итог оформляется карточкой для шаринга, а весь список переносится в MWS Tables, где им можно распоряжаться по дням. Чтобы попробовать демо, не нужна регистрация — оно бесплатно.

Контекст

MaleCNS v1.0 — это реконструкция всей центральной нервной системы взрослого самца дрозофилы Drosophila melanogaster: более 166 тысяч нейронов плюс карта синапсов между ними. Релиз подготовил проект FlyEM из HHMI Janelia вместе с Кембриджем, MRC LMB и Google Research: датасет открыт 8 июня 2026 года, а 3 сентября 2026 года научное описание вышло рецензируемой статьёй в Cell. Данные лежат под лицензией CC-BY на официальном сайте male-cns.janelia.org, включая прямой доступ к загрузке. До dontdoit.tech этот коннектом уже превращали в игровой «движок»: энтузиасты подключали его к Doom, Super Mario 64 и шахматам, и Tom's Hardware описал эту волну экспериментов 8 сентября 2026 года. Новое демо укладывается в ту же воспроизводимую схему «реконструкция → эмуляция → приложение», только на этот раз выходом стала не игра, а прикладной сценарий приоритизации дел.

Почему это важно для индустрии

Главный сигнал для отрасли — не сама «приоритизация», а то, что открытый датасет уровня Cell превратился в готовый движок для продуктовых приложений. MaleCNS v1.0 под лицензией CC-BY доступен любой команде без лаборатории, а конвейер «реконструкция → эмуляция → приложение» уже тиражируют на игры, шахматы, дроны и теперь на планирование задач. Механизм нетривиален: решение принимает не LLM и не генератор случайных чисел, а биологически достоверная карта нейронов и синапсов, подключённая к приложению через ввод-вывод движения к меткам. При этом подтверждение здесь уровня демо: публичного API, метрик задержки и оценок качества нет, деплоить в боевой стек нечего, монетизация не объявлена. Напрямую коммерческого эффекта сейчас нет — выгода скорее дистрибуционная: вирусные карточки собирают органический трафик почти бесплатно, а сам конвейер любой разработчик при желании воспроизведёт уже сегодня.

Почему это важно для пользователей

Попробовать можно прямо сейчас: заходите на dontdoit.tech, вводите до пяти задач, и коннектом мухи выбирает первоочередную; результат оформляется карточкой для шаринга, а список целиком уходит в MWS Tables для планирования по дням, без регистрации. Любопытство ради стоит увидеть глазами, что выбор делает эмуляция реальной нервной системы через движущиеся метки, а не чат-бот; к практической пользе для планирования демо не сводится, поэтому «рекомендацию» мухи лучше воспринимать как развлечение. Для тех, кто хочет копнуть глубже: исходные данные MaleCNS v1.0 открыты для загрузки на male-cns.janelia.org/download/, а примеры проектов на коннектоме собраны в GitHub-списках cobanov/awesome-fly и townie/awesome-fruit-fly.

Что пока неизвестно / ограничения

Оценки качества у выбора нет: авторы демо не приводят рандомного базлайна — например, равномерного выбора из пяти меток, — не показывают распределение решений по повторным прогонам с фиксированным вводом и не проверяют устойчивость к физической компоновке меток. Пока невозможно отличить «сигнал» эмуляции от пространственных смещений динамики: выбор слеп к содержанию задач и реагирует на движение меток, а не на смысл. Поэтому dontdoit.tech стоит рассматривать как витрину самой возможности подключить реконструкцию нервной системы к приложению, а не как доказательство работающего интеллектуального выборщика или рекомендательную систему. Остаются открытыми и вопросы повлияет ли компоновка задач на результат, повторяем ли выбор и появятся ли независимые оценки того, что фактически «вычисляет» статическая реконструкция в таких демо.

Источники

Автор

Look at AI, редакция