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Machine Learning Científico septiembre de 2026

Destello, Todo el Sistema Nervioso de la Mosca Funcionando a Través de Sus Dos Ojos Reales

Todo el sistema nervioso de la mosca de la fruta macho, funcionando, visto a través de sus dos ojos: el conectoma MaleCNS v1.0 (166.700 neuronas, cerebro y cordón nervioso, CC BY 4.0) manejado a través de los dos ojos compuestos reales (879 columnas medidas a la izquierda y 892 a la derecha) y ejecutado con los modelos neuronales publicados, un lóbulo óptico graduado y un modelo de integración y disparo con fuga en el resto, para que un visitante vea neuronas reales disparando como posiciones reales de somas y arborizaciones reales iluminándose, desde los fotorreceptores hasta las neuronas descendentes y el cordón nervioso, en cámara lenta con el reloj biológico en pantalla, e intervenga. La ciencia: qué cómputos visuales y conductas produce por sí solo el cableado medido, contra tres cableados nulos, y si la profundidad y la segmentación rápida pueden leerse desde las neuronas reales cuyo trabajo es ese. Estado: el motor, flycns, está completo en Python (0.06.000) y medido sobre el conectoma real; el producto web no está construido y nada está desplegado. Ciclo de vida: planificado.

Conectoma y ojos
MaleCNS v1.0 (Berg et al., Cell 2026, doi 10.1016/j.cell.2026.08.015; CC BY 4.0): 166.700 neuronas, cerebro y cordón nervioso; ambos ojos compuestos reales, 879 y 892 columnas medidas; esqueletos SWC y mallas de neuropilos fijados por hash desde el repositorio público
Motor, flycns
Repositorio y paquete propios: compilador de conectoma a grafos con signo con posiciones y mapas de columnas por ojo, el modelo de dos ojos, la simulación de todo el SNC en NumPy y PyTorch, y en el navegador sobre la CPU y sobre WebGPU, atada a la referencia por pruebas de paridad; 0.07.000 en PyPI (flycns) y npm (@fasl-work/flycns)
Los cuatro motores
E1 el LIF publicado en todas partes; E2 los números entrenados de flyvis sobre los lóbulos ópticos de MaleCNS (95.925 neuronas, 9,07 M de conexiones) puenteados al modelo de disparo; E3 la propia red de flyvis por ojo mapeada sobre MaleCNS; E4 el híbrido con estabilizadores; más los cableados nulos N1 a N3 y las lecturas V1 a V8 en el plan
Estado
Investigación persistida (cuatro dosieres), el plan definido, el motor completo en Python y en el navegador, el mundo visual construido (el renderizador de ambos ojos, 13 casos, 222 estímulos con verdad exacta); las corridas del motor sobre los casos, la exportación y el producto web no construidos; nada desplegado; versión 0.01.001; ciclo de vida planificado
Diagrama de arquitectura de Destello, Todo el Sistema Nervioso de la Mosca Funcionando a Través de Sus Dos Ojos Reales
#connectome #drosophila #neuroscience #simulation #spiking-neurons #webgpu #null-controls #flycns #scientific-ml

Contexto de Negocio

Para un visitante la promesa es ver trabajar un sistema nervioso real, no una caricatura de uno: cada soma en su posición medida, cada arborización iluminándose al disparar, el reloj biológico en pantalla, y la posibilidad de estimular o silenciar una neurona o un tipo, cambiar el estímulo o cambiar el motor. Para un investigador el valor es la misma disciplina de medición que su predecesor, con todo el cableado medido en lugar de una abstracción por tipos: qué cómputos produce el cableado por sí solo contra tres nulos. Lo que el producto no será está escrito antes de que exista: no es un organismo digital ni un modelo conductual completo; el conectoma está congelado y solo las lecturas aprenden; el cuerpo es una visualización cinemática de lectura.

Valor Estratégico

Destello es el sucesor honesto de un producto que su dueño juzgó fuera del punto, construido en el orden obligatorio: primero cuatro dosieres verificados, un plan, el motor extraído a su propio paquete bajo la regla de paquetes porque compilar y simular un conectoma es agnóstico al dominio, y solo entonces el producto. El motor está publicado como flycns en PyPI y como @fasl-work/flycns en npm (0.7.0, 2026-09-26; el paquete npm esperó al motor del navegador en lugar de publicarse vacío), y el pipeline de Destello consume la versión de PyPI. Nada está desplegado y esta tarjeta lo dice; las próximas unidades son las corridas del motor sobre la matriz de casos, las lecturas, la exportación y el producto web con el cerebro 3D.

El Desafío

Conectoma mostró una abstracción por tipos de un solo ojo y no el conectoma real funcionando; su dueño ordenó el 2026-09-23 un sucesor que maneja todo el sistema nervioso medido, neurona por neurona, a través de los dos ojos compuestos reales, con los modelos neuronales publicados y nada aprendido dentro del cableado. Los proyectos de conectoma de la comunidad se leyeron y sus demostraciones se abrieron, las fuentes primarias se verificaron en Crossref, Europe PMC, la página oficial de descarga y el código, y los costos de renderizado, simulación y carga se midieron antes de escribir una línea del producto. Se sabe que el cableado crudo bajo estos modelos no forma una protuberancia de rumbo, no gira hacia objetos ni sigue objetos pequeños, así que un producto honesto tiene que mostrar eso como abierto, con su razón nombrada, y no como funciones.

Nuestro Enfoque

El motor es flycns, su propio repositorio y paquete: compila releases de conectomas de mosca (MaleCNS v1.0 primero) en grafos con signo listos para simular, con posiciones y mapas de columnas por ojo, modela los dos ojos compuestos y simula todo el sistema nervioso central en Python (NumPy y PyTorch) y, desde la 0.07.000, en el navegador, en TypeScript sobre la CPU y en WGSL sobre WebGPU: el motor de CPU reproduce la referencia de Python disparo por disparo, incluido todo el SNC, y el motor WebGPU hace disparar las mismas neuronas el mismo número de veces. La versión 0.06.000 acopló todo el SNC en los cuatro motores del plan, cada uno medido sobre MaleCNS: el modelo publicado de integración y disparo con fuga en todas partes (los fotorreceptores disparan y nada más lo hace, porque la inhibición histaminérgica de neuronas de disparo silenciosas no transmite nada); los números entrenados de flyvis sobre los lóbulos ópticos de MaleCNS (95.925 neuronas, 9,07 millones de conexiones, 4.873 fotorreceptores sustitutos) acoplados al modelo de disparo mediante un puente y retroalimentación; la propia red de flyvis por ojo mapeada sobre MaleCNS; y el híbrido con estabilizadores. Un destello llega a las neuronas motoras del cordón nervioso a través del segundo al cuarto motor. Construir el motor expuso la vertical del modelo de ojo desfasada un paso de retículo de 60 grados, que la sintonía de T4 reveló y el borde dorsal ahora fija. Destello 0.01.000 construyó el mundo visual: un renderizador analítico de lo que ve cada omatidio de ambos ojos (19 rayos sobre su aceptancia), con la verdad exacta por omatidio y cuadro (profundidad, objeto, flujo óptico, tiempo al contacto), y los trece casos con sus 222 estímulos, separados por disposición de la escena. El plan todavía sostiene tres cableados nulos, lecturas de movimiento, profundidad por paralaje, tiempo al contacto y figura-fondo (dos de ellas aprendidas), una escena three.js sobre WebGPU con respaldo WebGL2, y un despliegue decidido por la exportación medida: GitHub Pages si cabe, si no el VPS de ML.

Indicadores Clave de Rendimiento

KPILínea BaseResultadoImpacto
El conectoma real, no una abstracción de élUn modelo por tipos de un solo ojo (Conectoma)166.700 neuronas de cerebro y cordón nervioso manejadas a través de 879 columnas reales a la izquierda y 892 a la derecha, con los modelos neuronales publicados y nada aprendido dentro del cableadoLo que el cableado hace por sí solo se vuelve medible
Un motor medido antes de que exista un productoUn simulador prometido junto con la aplicaciónflycns 0.07.000: cuatro motores acoplados sobre MaleCNS, los lóbulos ópticos atados al propio flyvis, un destello llegando a las neuronas motoras del cordón nervioso, y un motor de navegador que reproduce la referencia de Python disparo por disparo; la vertical del modelo de ojo encontrada un paso de retículo desfasada y corregidaEl producto web reproducirá un motor medido
Preguntas abiertas mostradas como abiertasConductas insinuadas por la demostraciónEl cableado crudo bajo estos modelos no forma una protuberancia de rumbo, no gira hacia objetos ni sigue objetos pequeños; el plan los muestra como abiertos con su razón nombradaNo es un organismo digital, y lo dice

Arquitectura

destello pipeline

destello pipeline

Stack Tecnológico

Python flycns NumPy PyTorch flyvis TypeScript three.js WebGPU

Los recursos visuales de este proyecto no están disponibles públicamente.