В марте 2026 г. американский стартап Eon Systems сообщил о создании полной цифровой эмуляции мозга плодовой мушки Drosophila melanogaster. Под эмуляцией подразумевается копирование компьютером структуры и механизма другой системы – в данном случае насекомого. В компьютерную среду перенесли структуру реального мозга насекомого: около 125 000 нейронов и 50 млн синаптических связей (контактов между нейронами. – «Ведомости. Наука»). 

 

После запуска система начала самостоятельно управлять виртуальным телом, демонстрируя движения – от ходьбы до чистки усиков. При этом алгоритмов, задающих поведение, разработчики не использовали.

 
На первый взгляд речь идет о научной экзотике. Но на практике эксперимент затрагивает один из главных технологических вопросов ближайших десятилетий: можно ли создать разум не через обучение алгоритмов, а через копирование живой нервной системы.

 
Мозг без тела

 
В основе проекта лежит исследование 2024 г., опубликованное в британском научном журнале Nature. Команда Eon Systems построила вычислительную модель мозга взрослой дрозофилы на основе коннектома FlyWire – подробной карты нейронных связей насекомого. Модель могла предсказывать моторные (двигательные) реакции с точностью до 95%. Мозг при этом существовал изолированно: нейронная активность возникала, но не приводила к действиям. Система генерировала моторные сигналы, которым просто некуда было направляться.

 
В нейроинженерии уже существовали два направления: одни проекты моделировали мозг без тела, а другие создавали виртуальные тела, управляемые алгоритмами машинного обучения. Самый известный пример последних лет – виртуальная муха лаборатории в области искусственного интеллекта DeepMind и исследовательского кампуса Janelia. Но для управления ее телом использовалась модель обучения с подкреплением, т. е. система училась ходить, оптимизируя заданную функцию награды.

 
Подход Eon Systems отличается принципиально – модель не имитирует биологию, а пытается ее повторить. До этого момента наиболее близким к этому проектом считалась симуляция червя C.elegans с нервной системой из 302 нейронов.

 

 
От насекомого к млекопитающим

 
«Следующая цель Eon Systems – цифровая эмуляция мозга мыши», – сообщила команда на своем сайте. А это около 70 млн нейронов, что больше мушки в 560 раз. Если подход удастся масштабировать, он может изменить саму архитектуру исследований интеллекта, сместив фокус с создания искусственных моделей к воспроизведению природных.

 
Eon Systems уже объявила о расширении команды и инфраструктуры для перехода к моделированию мозга мыши, а в перспективе – самого человека. В этом случае вопрос сингулярности (состояние, при котором привычные модели описания мира перестают работать. – «Ведомости»), долгое время связывавшийся исключительно с искусственным интеллектом, может впервые перейти в область цифровой биологии.

 

 
От мухи к человеку

 
«Эксперимент по созданию цифровой модели мозга плодовой мушки дрозофилы можно считать качественным по нескольким причинам», – говорит заместитель директора Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ Валентин Климов. По его словам, эксперимент прежде всего основан на детальных данных. Коннектом (карта нейронных связей. – «Ведомости. Наука») дрозофилы удалось получить через сканирование срезов реального мозга под электронным микроскопом.

 
«Для этого использовали 21 млн изображений, полученных от 7050 срезов», – уточнил он. Помимо этого, в эксперименте учитывается динамика передачи сигналов. Исследователи не только воспроизвели структуру мозга, но и добавили к ней динамику передачи информации между системами организма. «С помощью машинного обучения определили типы нейромедиаторов для каждой связи – выяснили, какие нейроны передают возбуждающие сигналы, а какие – тормозящие», – пояснил он.

 
«Дрозофила – это один из самых популярных объектов для исследований биологами», – продолжил Климов. У нее относительно просто устроен мозг по сравнению с более сложными организмами, что делает ее удобным модельным организмом для начальных исследований. «Многолетние исследования дрозофилы позволили накопить обширные знания о ее биологии, что облегчает интерпретацию результатов экспериментов», – добавил он. Этот эксперимент в целом – важный шаг в развитии нейронауки, который может привести к прорывам в медицине, робототехнике и понимании работы мозга в целом. «Но путь к эмуляции человеческого мозга еще долог и требует решения множества технических и научных задач», – заключил Климов.

 
«В исследовании использована упрощенная модель нейронов и не учтено множество их реальных характеристик, таких как морфология, распределение нейронов по нейрохимическим признакам, сила связей», – отмечает заведующий лабораторией экспериментальной нейробиологии Института теоретической и экспериментальной биофизики Российской академии наук Владимир Архипов. «Это показывает, насколько модель все еще далека от реальности», – считает он.

 
По мнению Архипова, результаты эксперимента имеют огромный потенциал в фундаментальной нейробиологии. «Авторы получили работающую модель, на которой можно изучать, как структура связей (коннектом) порождает функции», – пояснил он. «Это позволяет тестировать гипотезы о работе сенсорных систем, моторной координации, обучении и даже моделировать заболевания, связанные с нарушением связей (например, эпилепсию), чтобы понять их механизмы», – отметил Архипов. Результаты также помогут в разработке новых методов лечения. «Модель может стать платформой для тестирования воздействий, имитирующих стимуляцию мозга или эффекты лекарств, что ускорит поиск терапии для нейродегенеративных заболеваний», – говорит Архипов.

 
«Переход к млекопитающим столкнется с колоссальными трудностями», – полагает Архипов. «Поведение мыши намного сложнее и разнообразнее, а простые модели нейронов, которые сработали для мухи, могут оказаться недостаточными для мыши», – говорит он. По словам Архипова, потребуется учитывать гораздо большее разнообразие типов нейронов, их сложную морфологию и биохимию.

 
«Для эмуляции мозга человека проблемы неизмеримо сложнее», – считает Архипов. «Хотя некоторые функции и на современном этапе уже успешно моделируются, до создания «цифровой личности» еще очень далеко – пока это эмуляция нейронной архитектуры, которая генерирует поведение, подобное мушиному», – говорит он.