○ unseen · kind experiment · level 1 · 0h
Experimento que utiliza el diagrama completo del cerebro de una mosca (~140,000 neuronas, ~50 millones de conexiones) para entrenar modelos capaces de navegar o tomar decisiones complejas. Se ha aplicado a bots de trading que superan estrategias tradicionales y control de drones en simulación. Representa un enfoque bio-inspirado donde la estructura biológica real guía el diseño del algoritmo.
Mecanismo:
- Mapeo neuronal completo (connectome) como arquitectura base fija.
- Actualización rápida de pesos sinápticos para navegación o toma de decisiones en tiempo real, evitando reentrenamiento total.
- Simulación de entornos complejos donde el agente aprende por refuerzo sobre la topología biológica existente.
Límite:
- La arquitectura es específica del sistema nervioso insecto; generalizar a humanos requiere mapeos masivos no disponibles actualmente.
- Ética y viabilidad en aplicaciones críticas fuera de simulación o trading especulativo.
- Dificultad para interpretar decisiones tomadas por redes neuronales biológicas complejas sin explicabilidad tradicional.
Ejercicio: Estudiar casos donde la topología biológica ha permitido resolver problemas computacionales (navegación, control) y evaluar su aplicabilidad en otros dominios de IA actual.