W czasopiśmie naukowym „Cell” ukazał się kompletny konektom ośrodkowego układu nerwowego samca muszki owocowej: 166 691 zweryfikowanych neuronów i około 125 mln połączeń synaptycznych, największa dotąd mapa mózgu pod względem liczby neuronów. W ciągu kilku dni od udostępnienia danych programiści podłączyli zbudowane na niej symulacje do DOOM-a, Minecrafta, Super Mario 64 i Beat Sabera, a autor najgłośniejszego z tych projektów sam przyznaje, że jego mucha niczego się nie nauczyła.
- W czasopiśmie „Cell" opublikowano kompletny konektom ośrodkowego układu nerwowego samca Drosophila melanogaster – MaleCNS v1.0 – obejmujący 166 691 neuronów i około 125 mln połączeń synaptycznych, co czyni go największą dotąd mapą mózgu pod względem liczby neuronów; przygotowanie danych wymagało nakładu szacowanego na 44 lata pracy jednej osoby.
- Porównanie MaleCNS v1.0 z wcześniejszym konektomem samicy wykazało 114 typów neuronów dimorficznych, 262 typy występujące wyłącznie u samców i 69 wyłącznie u samic, co stanowi – według Gerry'ego Rubina z HHMI Janelia – pierwsze w historii porównanie obu płci zwierzęcia na poziomie całego układu nerwowego.
- Projekty fanowskie takie jak DOOMFLY (Alex Wormuth) i NeuroCraft Fly (Evan Sinclair Smith) podłączyły dane MaleCNS v1.0 do gier DOOM i Minecraft w ciągu kilku dni od publikacji, jednak autorzy sami zastrzegają, że dynamika neuronów, interfejsy wejściowe i sygnały wzmocnienia to decyzje inżynierskie, a nie biologiczna rekonstrukcja – Wormuth otwarcie przyznał, że jego symulacja oblała testy wzrokowe, warunkowania i przeżywalności.
Zespół HHMI Janelia opublikował film pokazujący wszystkie typy neuronów w układzie nerwowym samca Drosophila melanogaster: https://www.youtube.com/watch?v=NFeNxwjzueg
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Mapa obejmuje mózg i odpowiednik rdzenia kręgowego, a nie sam mózg
Zbiór danych nazwany MaleCNS v1.0 pokrywa cały ośrodkowy układ nerwowy owada: mózg centralny, płaty wzrokowe oraz brzuszny sznur nerwowy, który u owadów pełni funkcję zbliżoną do rdzenia kręgowego. To odróżnia go od wcześniejszych konektomów muszki, które obejmowały wyłącznie mózg.
Pracę opisano w „Cell” pod tytułem „Sexual dimorphism in the complete connectome of the Drosophila male central nervous system”. Google Research ogłosiło publikację 3 września 2026 roku we wpisie autorstwa Michała Januszewskiego i Virena Jaina. Projekt prowadziło HHMI Janelia Research Campus, a współpracowały przy nim MRC Laboratory of Molecular Biology, Uniwersytet Cambridge i Google Research.
Skala pracy ręcznej jest tu równie istotna jak sama technologia. Autorzy szacują nakład korekty rekonstrukcji na 44 lata pracy jednej osoby. Google Research odpowiadało za segmentację obrazów z mikroskopu elektronowego przy użyciu sieci typu flood-filling, a eksperci z Janelia i Cambridge sprawdzali i opisywali neurony oraz przypisywali im typy komórkowe. Wyszło ich 11 691.
Pierwsze porównanie mózgu samca i samicy wykazało 114 typów neuronów dimorficznych
Najważniejszy wynik naukowy nie dotyczy liczby neuronów, tylko możliwości porównania płci. Zestawiając nowy konektom samca z wcześniejszą mapą samicy, autorzy naliczyli 7205 typów izomorficznych (takich samych u obu płci), 114 typów dimorficznych, 262 typy występujące wyłącznie u samców i 69 wyłącznie u samic.
Neurony różniące się między płciami skupiają się w wyższych ośrodkach mózgu, podczas gdy obwodowe struktury czuciowe i ruchowe są u obu płci w dużej mierze takie same. Autorzy wskazują, że dimorfizm rozchodzi się po układzie nerwowym przez połączenia, więc stosunkowo niewielka liczba odmiennych komórek wpływa na pracę całej sieci.
„To pierwszy raz, kiedy możemy porównać obie płcie zwierzęcia” / „It is the first time we can compare both sexes of an animal” o złożonych zachowaniach społecznych, powiedział Gerry Rubin, Senior Group Leader w Janelia, współkierujący projektem. Greg Jefferis z MRC LMB i Uniwersytetu Cambridge podkreślał z kolei, że nowy zbiór pozwala prześledzić drogę sygnału od oka aż do odnóża w jednym ciągu.
Dane są udostępnione bezpłatnie badaczom na całym świecie i można je przeglądać oraz pobierać przez Neuroglancer, otwarte narzędzie Google do wizualizacji wielkich zbiorów wielowymiarowych.
DOOMFLY zamienia klatki gry w sygnały fotoreceptorów, a jego autor publikuje negatywne wyniki
Najgłośniejszy projekt oparty na MaleCNS v1.0 nazywa się DOOMFLY i stworzył go inżynier oprogramowania Alex Wormuth. Symulacja pobiera obraz z silnika ViZDoom, zamienia każdą klatkę na 3335 sygnałów jasności dla fotoreceptorów R1-R6 oraz 811 sygnałów koloru dla R8, przepuszcza je przez sieć 166 700 zachowanych neuronów i 25 582 938 połączeń kierunkowych, a aktywność wybranych neurونów zstępujących zamienia na ruch, obrót i strzał.
„Trenuję mózg muchy, żeby grał w DOOM-a, używając pełnego konektomu MaleCNS v1.0″ / „I’m training a fly brain to play Doom using the full MaleCNS v1.0 fruit fly connectome”, napisał Wormuth na X (https://twitter.com/nftechie_/status/2096409780961059119).
I'm training a fly brain to play Doom using the full MaleCNS v1.0 fruit fly connectome.
Each Doom frame stimulates sensory neurons. Neural activity is mapped to game controls. Damage triggers a stimulus to two PPL101 dopamine cells as reinforcement.
Will the fly learn to… https://t.co/ObCJ03gxy3 pic.twitter.com/H2YDBtyuR8
— Alex Wormuth (@nftechie_) September 6, 2026
Otrzymanie obrażeń uruchamia 200-milisekundowy sztuczny bodziec awersyjny podawany do dwóch komórek dopaminergicznych PPL101, a reguła plastyczności modyfikuje 4184 istniejące połączenia KC→MBON11. Reszta sieci pozostaje niezmieniona.
Dokumentacja projektu na GitHubie jest przy tym wyjątkowo szczera. Wariant v6 nie przeszedł testów wzrokowych, warunkowania ani przeżywalności, a repozytorium zawiera wyniki negatywne i kontrole obok samego kodu. Zmiana wag synaptycznych i dłuższe rundy, jak zaznacza autor, nie dowodzą uczenia się.
Rozdział między biologią a inżynierią wygląda w tym projekcie tak:
| Pochodzi z rekonstrukcji biologicznej | Jest decyzją projektową programisty |
|---|---|
| Schemat połączeń MaleCNS v1.0 | Dynamika neuronów (przybliżona) |
| Typy i adnotacje neuronów | Interfejs siatkówka-piksele |
| Liczba i kierunek połączeń | Przypisanie neuronów DNp20 i DNpe017 do przycisków |
| Sztuczny sygnał wzmocnienia po obrażeniach |
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
NeuroCraft Fly, Super Mario 64, Beat Saber i „niebo dla muszki”
Wokół konektomu powstał w kilka dni cały zestaw projektów, w większości otwartoźródłowych. Najczęściej wymieniane to:
- NeuroCraft Fly Evana Sinclaira Smitha, uruchamiający sieć 166 700 neuronów i 25 582 938 połączeń w Minecrafcie, gdzie zdarzenia z gry (jedzenie, światło, pobliskie stwory, ataki) trafiają na wejścia modelu, a odczyty z wybranych grup neuronów wybierają i modulują zaprogramowane sekwencje ruchu.
- DOOMFLY Alexa Wormutha z transmisją na żywo i panelem pokazującym zdrowie, amunicję i aktywność neuronalną.
- Symulacja sterująca Super Mario 64, w której postać regularnie wchodzi w ściany, opisana przez samego autora jako napisana w całości z pomocą modelu językowego.
- Projekt oparty na Beat Saberze oraz spokojne środowisko z trawą, drzewami i owocami, które jeden z programistów zbudował po tym, jak uznał, że cyfrowa mucha wystarczająco się już naznosiła wirtualnej przemocy.
- Mniejsze eksperymenty zebrane w otwartej liście awesome-fly, między innymi sterowanie dinozaurem z Chromium przez obwód 80 neuronów oraz prototyp w silniku Godot.
Smith sam ostudził interpretacje, które pojawiły się pod jego wpisem: „Nie symuluję świadomości muchy ani nie wgrywam żywego mózgu do gry” / „I am not simulating a fly’s consciousness or uploading a living brain into the game” (https://twitter.com/evnsnclr/status/2095975490708291948).
I’ve successfully run the full retained MaleCNS v1.0 fruit fly connectome, all 166,700 neurons, inside Minecraft, with its simulated neural activity driving a fly’s movement.
V1 Currently in development. Built with the help of GPT-6 Astra.
Props to the @OpenAI team and… https://t.co/wqsrsN5DFn pic.twitter.com/BN9cGvwVP1
— evnsnclr (@evnsnclr) September 4, 2026
Nagłówki o musze, która „gra w DOOM-a”, są dużo efektowniejsze niż to, co naprawdę robi kod. Przeczytałem dokumentację DOOMFLY i najciekawsze jest w niej to, czego w takich wiralach zwykle nie ma: autor otwarcie pisze, że jego model oblał testy i że dłuższe rundy niczego nie dowodzą. Publikowanie negatywnych wyników przy projekcie, który zdobywa setki tysięcy wyświetleń, to rzadkość i akurat za to należy się szacunek.
Mam natomiast wątpliwość co do drugiej strony tej historii. Otwarte dane naukowe działają wtedy, gdy ktoś je rozumie, a spora część tych projektów powstała w kilka godzin z pomocą modeli językowych i rozeszła się po sieci z opisem sugerującym świadomość owada. Google Research i HHMI Janelia udostępniły konektom po to, żeby neurobiolodzy mogli prześledzić drogę sygnału od oka do odnóża. Jeśli przy okazji ktoś zrozumie różnicę między schematem połączeń a działającym mózgiem, świetnie. Jeśli zapamięta wyłącznie, że „mucha gra w DOOM-a”, otwartość danych zadziała przeciwko nauce, która je wypuściła.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Konektom to schemat połączeń, a nie działający mózg
Konektom opisuje anatomię: które neurony i w jaki sposób łączą się ze sobą. Nie zawiera informacji o tym, jak silnie każde połączenie działa w czasie rzeczywistym, jak zachowują się neuroprzekaźniki ani jak sieć zmienia się w trakcie uczenia. Wszystkie te elementy programiści musieli domodelować sami.
Dokumentacja DOOMFLY ujmuje to jednym zdaniem: okablowanie pochodzi z rekonstrukcji biologicznej, natomiast dynamika, interfejs siatkówki, sztuczne wzmocnienie i sterowanie to modele oraz decyzje inżynierskie, a całość nie jest dosłowną rekonstrukcją żywego mózgu muchy. Przypisanie neuronów DNp20 i DNpe017 do konkretnych przycisków autor opisuje jako arbitralny wybór, nie jako odtworzenie naturalnych funkcji ruchowych.
Z tego wynika prosty wniosek dla czytelnika, który natknie się na kolejny film: w tych projektach z biologii pochodzi mniej więcej tyle, ile z planu instalacji elektrycznej wynika o tym, jakie programy będą działać na podłączonym komputerze.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polski wątek: Michał Januszewski współtworzył metodę, dzięki której mapa powstała
Wśród autorów pracy w „Cell” jest Michał Januszewski z Google Research w Zurychu, który jest też współautorem wpisu Google Research ogłaszającego publikację. Januszewski to pierwszy autor pracy o sieciach flood-filling, opublikowanej w „Nature Methods” w 2018 roku. To właśnie ta metoda pozwoliła zautomatyzować rekonstrukcję kształtów neuronów z obrazów mikroskopii elektronowej i bez niej zmapowanie 166 691 neuronów nie byłoby wykonalne w rozsądnym czasie.
Januszewski tłumaczył zasady konektomiki polskim czytelnikom w rozmowie dla serwisu Medycyny Praktycznej, opisując strukturę układu nerwowego przez analogię do koron drzew tworzących gęstą puszczę i zwracając uwagę, że od konektomu do zastosowań w neurologii czy psychiatrii droga jest jeszcze długa.
Dla polskich zespołów badawczych praktyczne znaczenie ma to, że dane są otwarte i bezpłatne, a przeglądarka Neuroglancer nie wymaga infrastruktury obliczeniowej po stronie użytkownika. Uruchomienie pełnej symulacji to już inna sprawa: sam graf, jak ostrzega dokumentacja DOOMFLY, potrzebuje kilku gigabajtów pamięci operacyjnej i nie zadziała w przeglądarce.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz źródeł pierwotnych, w tym pracy „Sexual dimorphism in the complete connectome of the Drosophila male central nervous system” w „Cell”, wpisu Google Research z dnia 03.09.2026 oraz komunikatu HHMI Janelia Research Campus. Dane techniczne projektów pochodzą z repozytoriów DOOMFLY i NeuroCraft Fly, a polski kontekst z rozmowy z Michałem Januszewskim opublikowanej przez Medycynę Praktyczną.
Cytaty Gerry’ego Rubina (Senior Group Leader, HHMI Janelia), Alexa Wormutha (autor DOOMFLY) i Evana Sinclaira Smitha (autor NeuroCraft Fly) zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o konektomie MaleCNS v1.0 i projektach na nim opartych.
