Un equipo de investigadores de Eon Systems presentó en marzo de 2026 una simulación en la que un modelo computacional del cerebro de la mosca de la fruta controla un cuerpo virtual. El trabajo busca reproducir, dentro de una computadora, la relación entre la actividad neuronal, los movimientos y las respuestas del insecto.
El proyecto utiliza como base un modelo del cerebro adulto de Drosophila melanogaster elaborado a partir del conectoma FlyWire. Este mapa neuronal contiene más de 125 mil neuronas y alrededor de 50 millones de conexiones sinápticas.
Para darle un cuerpo al modelo cerebral, los investigadores lo integraron con NeuroMechFly v2, una plataforma que representa de manera física el cuerpo y los movimientos de una mosca. La simulación corporal funciona mediante MuJoCo, un motor de física utilizado para representar movimientos y las interacciones de cuerpos virtuales.
En las demostraciones publicadas por el equipo, la mosca digital puede desplazarse y realizar comportamientos como alimentarse y limpiarse. El sistema funciona mediante un ciclo en el que las señales sensoriales llegan al modelo cerebral, este genera actividad neuronal y las órdenes resultantes producen movimientos en el cuerpo simulado.
Sin embargo, el experimento tiene límites importantes. Los propios investigadores señalan que el modelo todavía es un trabajo en desarrollo. Por ejemplo, no se cuenta con un escaneo completo del cuerpo de la mosca que permita conectar directamente todos sus circuitos motores, y el modelo neuronal utilizado no incorpora mecanismos de plasticidad necesarios para representar procesos como la formación de recuerdos a largo plazo.
Por eso, el experimento no significa que una mosca haya sido literalmente “subida” a una computadora ni que se haya demostrado la existencia de una conciencia digital. Se trata de una simulación científica basada en información del sistema nervioso de la especie.
El trabajo representa una nueva herramienta para investigar cómo la organización de las neuronas puede producir determinados comportamientos. También muestra algunos de los desafíos que todavía existen antes de intentar realizar emulaciones de sistemas nerviosos mucho más complejos.