Google disponibilizou o cérebro de uma mosca como open source

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Autoria: Better Stack · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Google Open-Sourced a Fly Brain · Canal: Better Stack · 05:45 · Assistir no YouTube

Tópicos: Open source e ecossistemas de software, Saúde e ciência

Resumo

Google e Janelia tornaram público um connectome completo do cérebro e do cordão nervoso de uma mosca-das-frutas macho, com mais de 166 mil neurônios e cerca de 125 milhões de conexões sinápticas. A divulgação inspirou demonstrações em jogos e outras atividades, mas elas não usam um cérebro senciente: combinam o mapa neural com suposições sobre o funcionamento das células e redes treinadas. O mapa permite estudar conexões reais e já ajudou a reproduzir resultados de um experimento com moscas. Comparar os connectomes de moscas macho e fêmea também pode ajudar a investigar diferenças sexuais e variações entre indivíduos.

Pontos-chave

• O connectome male CNS version 1 descreve as conexões entre neurônios do cérebro e do cordão nervoso de uma mosca-das-frutas macho.
• O mapa contém mais de 166 mil corpos celulares e cerca de 125 milhões de conexões sinápticas.
• As demonstrações em Minecraft, Beat Saber e Doom não conectam um cérebro senciente a esses jogos.
• Para as demonstrações, pessoas definem como os dados sensoriais são representados e fazem suposições sobre o comportamento das células.
• O exemplo do canal usa 80 células reais do mapa, mas atribui pesos iguais às conexões e treina um tradutor com 163 parâmetros.
• O conjunto de dados inclui imagens de microscopia eletrônica, tabelas de conectividade e ferramentas de consulta e visualização.
• Um teste que desligou um tipo de neurônio no modelo reproduziu o resultado de um experimento real com moscas de 2015.
• Há dois connectomes completos de moscas-das-frutas, um macho e um fêmea; cerca de 5% do cérebro central é específico do sexo.
• Janelia e Google também trabalham em connectomes de peixe-zebra e, depois, de camundongo.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	O connectome da mosca vira fenômeno na internet	O vídeo apresenta o mapa neural público e demonstrações que levam uma mosca virtual a jogos e outras atividades.
02:04	O que é o mapa do cérebro da mosca	O narrador explica a escala do connectome e como imagens de microscopia eletrônica foram usadas para reconstruir neurônios e conexões.
03:38	Dados e ferramentas disponíveis	A reconstrução é organizada em tabelas de conectividade e publicada com ferramentas de visualização, consulta e download.
04:10	Por que as demonstrações não são um cérebro senciente	O vídeo detalha as suposições e o treinamento usados para controlar o cursor, e explica os limites do mapa de conexões.
05:12	Aplicações científicas e próximos connectomes	O narrador destaca a validação com experimentos reais, as diferenças entre moscas macho e fêmea e os projetos futuros.

Citações

O diagrama completo da fiação do cérebro e do cordão nervoso de uma mosca-das-frutas macho real. — 00:00

Cada ponto que você está vendo é um corpo celular real. — 02:36

O mapa só mostra quais neurônios estão conectados a quais. — 04:10

A razão real para esses dados existirem é a ciência de verdade. — 05:12

Conceitos e entidades

• Google (empresa): Empresa que, junto com Janelia, disponibilizou o connectome da mosca-das-frutas.
• Janelia (empresa): Instituição que colaborou com Google no mapeamento e na divulgação do connectome.
• male CNS version 1 (modelo): Connectome do cérebro e do cordão nervoso de uma mosca-das-frutas macho.
• connectome (conceito): Mapa que registra quais neurônios se conectam e quantas sinapses existem entre eles.
• Neuroglancer (ferramenta): Visualizador web disponibilizado para explorar os dados do connectome.
• Neuroprint (ferramenta): Interface de consulta dos dados, com pacotes para Python e R.
• flood filling network (conceito): Método usado para identificar os pixels pertencentes a um mesmo neurônio em imagens de diferentes seções.
• Nico Christie (pessoa): Pesquisador que testou o efeito de desligar um tipo de neurônio no modelo e comparou o resultado a um experimento real.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Então, o Google e a Janelia acabaram de disponibilizar em open source o cérebro de uma mosca. O diagrama completo das conexões do cérebro e do cordão nervoso de uma mosca-das-frutas macho real, cada neurônio e cada conexão, para qualquer pessoa usar. E, naturalmente, a internet fez o que a internet faz. A mosca está vencendo no Minecraft, jogando Beat Saber, negociando criptomoedas, aprendendo Python e, claro, jogando Doom. Agora, talvez você esteja se perguntando: que diabos quero dizer com disponibilizar uma mosca em open source? Mas provavelmente é mais fácil simplesmente voar para dentro e mostrar o que quero dizer. >> [música]

00:31 >> Quero começar mostrando o que a internet fez com essa mosca e depois explico. Saiba apenas que a maioria dessas demonstrações vem com um asterisco. Obviamente, não é tão simples quanto baixar um cérebro de mosca senciente e simplesmente conectá-lo a coisas. Dito isso, minha demonstração favorita foi publicada por Evan Sinclair Smith, que mostrou o connectoma completo rodando dentro do Minecraft, com atividade neural simulada controlando uma mosca pelo mundo do Minecraft e até interações como a aproximação de um jogador, tentativas de ataque e busca por comida e luz. Acho absolutamente louco termos uma mosca no Minecraft que está essencialmente usando o mapeamento

01:01 do cérebro de uma mosca real. Minha segunda demonstração favorita foi ver a mosca jogar Beat Saber, acertando em cheio a música Among Us Trap Remix — uma frase que nunca pensei que diria neste canal, mas aqui estamos. E, naturalmente, depois disso, quando se chega aos videogames, também é preciso testá-la no Doom. Como Alex diz aqui, cada quadro do Doom estimula neurônios sensoriais, a atividade neural é mapeada para os controles do jogo, o dano desencadeia um estímulo em duas células de dopamina como reforço, e essa demonstração está sendo transmitida ao vivo em um site neste momento. Ela já teve mais de 8.000 tentativas, e acho que ainda não chegou nem perto de vencer o jogo, mas vou ficar de olho.

01:32 Esse mesmo cara parece estar se divertindo bastante criando o que vou chamar de porcaria de mosca. Por exemplo, ele deu US$ 100 para a mosca e a deixou negociar Bitcoin, estimulando os neurônios de dopamina quando ela tinha lucro, e ela realmente superou muitos day traders. >> Bum. Queimou. >> Ele também criou um modelo de linguagem de mosca e conectou três deles em uma plataforma de mídia social. Talvez meu resumo favorito de tudo isso seja: Google: “Aqui está um mapa completo do cérebro da mosca-das-frutas.” Internet: “Ela consegue jogar Minecraft?” Internet, duas horas depois: “Ela consegue lançar uma meme coin?” As pessoas até começaram a sentir pena

02:04 dessa mosca, então construíram um paraíso só para ela, um mundo aberto cheio de grama e frutas, onde ela pode simplesmente voar por aí e comer o que quiser. Naturalmente, tive que experimentar isso por conta própria. Este é um circuito de 80 células reais daquele mapa — e já vamos ver o que esse mapa realmente é —, mas basicamente apontei os olhos dela para a página deste canal e, toda vez que o cursor chega ao botão de inscrição, damos a ela um sinal de recompensa, que todo mundo no X está chamando de dopamina. Depois de cerca de 200.000 tentativas, a mosca agora tem 100% de sucesso ao se inscrever neste canal, mas espero que você só precise de uma tentativa. Deixando todos esses exemplos de lado, que diabos

02:36 está acontecendo aqui, afinal? Bem, o que estamos discutindo se chama Male CNS version 1, e é um connectoma: um mapa de qual neurônio se conecta a qual e de quantas sinapses existem entre eles. Cada ponto que você está vendo é um corpo celular real; são mais de 166.000. Azul são os lobos ópticos, cinza é o cérebro central, dourado são os neurônios que enviam sinais para o corpo e, entre eles, há cerca de 125 milhões de conexões sinápticas. O processo para criar um desses é um pouco louco. Você pega uma mosca e a fatia em cortes de 8 nanômetros de espessura. Esta é uma seção real do cérebro, e

03:08 há 134.000 delas. Você registra cada uma com um microscópio eletrônico e, se ampliar 100 vezes, aquela barra escura é uma única sinapse. De um lado há um detector de aproximação, uma célula do olho que dispara quando algo aumenta de tamanho rapidamente, como uma mão vindo na direção da mosca; do outro lado há uma fibra gigante, o neurônio que realmente faz a mosca pular. Esse é o reflexo de fuga. Depois disso, a equipe do Google usa algo chamado rede de preenchimento por inundação, que começa em um único pixel e se expande para encontrar todos os outros pixels que pertencem ao mesmo neurônio

03:38 em cada uma dessas seções. Estas são 80 das células reais rastreadas desse circuito de fuga, e a dourada é a fibra gigante. Só esse neurônio recebe quase 25.000 sinapses de mais de 3.000 outras células. As células vermelhas e laranjas são os detectores de aproximação, com quase 6.500 sinapses entre elas. Todo esse trabalho acaba em uma tabela enorme que detalha quem se conecta a quem, quantas sinapses existem e qual é o neurotransmissor previsto — ao todo, 125 milhões de linhas. Todos esses dados agora são públicos. Há um visualizador web chamado Neuroglancer, uma interface de consulta chamada Neuroprint, com pacotes para Python e R, e os volumes de imagem brutos e as tabelas de conectividade podem ser baixados.

04:10 Mas, como mencionei antes, ao falar das demonstrações, há um asterisco. Obviamente, você não baixa um cérebro de mosca senciente. O mapa apenas mostra quais neurônios estão conectados a quais. Ele não diz o que acontece quando um sinal percorre essas conexões. Pense nisso como ter o diagrama da fiação de uma casa, mas não fazer ideia do que os interruptores realmente fazem. No meu exemplo da mosca que se inscreve, transformo a tela em alguns números com base na posição do botão. Esses números entram na fiação da mosca e são transmitidos por ela, mas, como o mapa não informa a força de cada conexão, simplesmente

04:41 defini todas exatamente iguais. Depois, o que sai do outro lado vai para um pequeno tradutor que criei, que tem essencialmente 163 controles, e esse tradutor decide se move para a esquerda, para a direita ou clica. O treinamento basicamente testa um monte de configurações aleatórias, verifica se o cursor fica mais perto do botão, mantém as melhores e repete o processo mais de 200.000 vezes, até chegar a 100% de precisão. Então, tecnicamente, minha mosca não era uma mosca, e o mesmo vale para todas as demonstrações que você viu antes. Todas funcionam da mesma maneira. Alguém decide o que os pixels significam, alguém faz uma estimativa de como as células se comportam

05:12 e uma rede treinada por cima é que realmente joga. Quer dizer, você provavelmente já imaginava que não era uma mosca senciente. Se já estivéssemos no ponto em que fosse possível baixar um cérebro senciente da internet, eu provavelmente me mudaria para uma fazenda e me desconectaria completamente da rede elétrica. Isso não significa, porém, que o mapa seja inútil. Nico Christie desativou um tipo de neurônio no modelo, observou o que aconteceu com os neurônios de cortejo e obteve o mesmo resultado de um experimento real com moscas reais, feito em 2015. Então, a verdadeira razão para a existência desses dados é a ciência de verdade, não a mosca caça-níquel que temos no Twitter. E agora temos dois connectomas completos de moscas-das-frutas, um macho e um fêmea, e cerca de 5% do cérebro central é específico de cada sexo

05:45 e é lá que ficam o cortejo e a agressividade. Assim, onde os dois diferem, é possível estudar essas diferenças; e onde são iguais, finalmente é possível ver o quanto a fiação varia entre dois indivíduos da mesma espécie — algo que ninguém conseguiu fazer nessa escala antes. A Janelia e o Google já estão trabalhando no cérebro de um peixe-zebra e depois no de um camundongo. E, pelo visto, o cérebro humano, com 86 bilhões de neurônios, ainda está fora de alcance por enquanto. O que você acha de todos esses experimentos malucos? Já experimentou algum fly swap? Conte nos comentários abaixo. Que tal se inscrever? E, como sempre, até a próxima. >> [música]

Transcrição original

[00:00] So, Google and Janelia just open-sourced a fly’s brain. The complete wiring diagram of a real male fruit fly’s brain and nerve cord, every neuron and every connection, for anyone to use. And naturally, the internet has done what the internet does. The fly’s been beating Minecraft, playing Beat Saber, trading crypto, learning Python, and of course, playing Doom. Now, you might be wondering what the hell am I even talking about, open-sourcing a fly, but it’s probably easier to just fly in and show you what I mean. >> [music]

[00:31] >> Now, I want to start out by showing you what the internet did with this fly, and then I’ll explain later. Just know that most of these demos do have an asterisk to them. It’s obviously not as simple as downloading a sentient fly brain and just connecting them to things. With that in mind, though, my favorite demo was posted by Evan Sinclair Smith, where he showed the full connectome running inside Minecraft with simulated neural activity driving a fly around the Minecraft world, and even having interactions like player approach, attack attempts, and searching for food and light. I just think it’s absolutely crazy that we have a fly in Minecraft that is essentially is using the mapping

[01:01] of a real fly’s brain. My next favorite demo was seeing the fly play Beat Saber, absolutely nailing the track Among Us Trap Remix, which is a sentence I never thought I would say on this channel, but here we are. And naturally after this, when you get into video games, you also have to test it out on Doom. As Alex says here, each Doom frame stimulates sensory neurons, neural activity is mapped to the game controls, damage triggers stimulus to two dopamine cells as reinforcement, and this demo is actually being streamed on a site at the moment. It’s had over 8,000 attempts, and I don’t think it’s

[01:32] actually come close to beating the game yet, but I’ll definitely be keeping an eye on it. This same guy seems to be having a lot of fun creating what I’m going to dub as fly slop. Like he gave the fly $100 and let it trade Bitcoin, with the dopamine neurons stimulated on profit, and it actually beat a lot of day traders. >> Boom. Roasted. >> He also built a fly language model and connected three of them on a social media platform. Perhaps my favorite summary of all of this is Google, here’s a complete map of the fruit fly brain. Internet, can it play Minecraft? Internet 2 hours later, can it launch a meme coin? People even started feeling

[02:04] bad for this fly, so they built it its own heaven where it just has an open world full of grass and fruit where it can just fly around and eat whatever it wants. Now, naturally, I had to give this a go myself. So, this is a circuit of 80 real cells from that map, and we’ll get to what that map actually is in a second, but I’ve essentially pointed its eyes at this channel page, and every time the cursor lands on the subscribe button, we give it a reward signal which everyone on X is calling dopamine, and after about 200,000 attempts, the fly now has 100% success rate of subscribing to this channel, but I do hope it only takes you one try. So, all of those examples aside, what the

[02:36] hell is actually going on here? Well, what we’re actually talking about is called male CNS version 1, and it’s a connectome, a map of which neuron connects to which and how many synapses sit between them. Every dot you’re looking at is a real cell body, over 166,000 of them. Blue is the optic lobes, gray is the central brain, gold is the sending neurons heading down to the body, and between them, around 125 million synaptic connections. Now, the way you make one of these is a little bit crazy. You take one fly and you slice it 8 nanometers thick. This is one real section through the brain, and

[03:08] there are 134,000 of these, and you image everyone with an electron microscope, and if you zoom in 100 times, that dark bar is a single synapse. On one side is a looming detector, so a cell in the eye that fires when something gets bigger fast, like a hand coming at the fly, and on the other side is a giant fiber, which is the neuron that actually makes the fly jump. That’s the escape reflex. After this, Google’s team then use something called a flood filling network, which starts at a single pixel and grows outwards to find every other pixel that belongs to the same neuron

[03:38] through every one of those sections. These are 80 of the real trace cells from that escape circuit, and the gold one is the giant fiber. That one neuron alone has nearly 25,000 synapses landing on it from over 3,000 other cells. The red and orange ones are the looming detectors with nearly 6 and 1/2 thousand synapses between them. All of this work then ends up as a giant table detailing who connects to who, how many synapses there are, and a predicted transmitter, which all together is 125 million rows. All of that data is now public. There’s a web viewer called Neuroglancer, a query interface called Neuroprint with

[04:10] Python and R packages, and the raw image volumes and connectivity tables are all downloadable. But, as I mentioned with the demos earlier, there is a bit of an asterisk here. You obviously don’t download a sentient fly brain. The map just tells you which neurons are wired to which. It doesn’t tell you what happens when a signal goes down those wires. Think of it like having the wiring diagram for a house, but no idea what the switches actually do. In my subscribing fly example, I turn the screen into a few numbers based on where the button is. Those numbers then go into the fly’s wiring and then sent through it, but because the map doesn’t say how strong any connection is, I just

[04:41] made every single one of them the same. Then what comes out the other end just goes into a small translator that I made, and that essentially has 163 dials, and this translator then decides to move left, move right, or click. The training essentially just tries a load of random settings, sees if the cursor gets closer to the button, keeps the best ones, and then tries this over 200,000 times until it’s 100% accurate. So, technically my fly wasn’t a fly, and the same goes for every demo that you saw earlier. They all work the same way. Someone decides what the pixels mean, someone guesses how the cells behave,

[05:12] and a trained network on top does the actual playing. I mean, you probably already guessed that it wasn’t a sentient fly. If we were actually at the point where you could download a sentient brain off the internet, I’d probably move to a farm and disconnect from the grid entirely. This doesn’t mean that the map is useless though. Nico Christie switched off one type of neuron in the model, watched what happened to the courtship neurons, and got the same result from a real experiment on real flies from 2015. So, proper science is the real reason this data actually exists, not the fly slot that we have on Twitter, and we now actually have two complete fruit fly connectomes, one male, one female, and around 5% of that central brain is sex

[05:45] specific, and that’s where courtship and aggression live. So, where the two differ, you can actually study that, and where they’re the same, you can finally see how much wiring varies between two individuals of the same species, which no one has been able to do on this scale before. Janelia and Google are already working on a zebrafish brain, and then a mouse, and apparently the human brain with 86 billion neurons is still out of reach for now. What do you think of all of these crazy experiments, and have you tried any fly swap yourself? Let me know in the comments down below. Why not subscribe, and as always, see you in the next one. >> [music]