DesktopFly le da a macOS una mosca de la fruta impulsada por 668 neuronas mapeadas

Why it matters

DesktopFly shows how open scientific datasets and coding agents can turn research infrastructure into interactive software. It also draws a necessary line between connectome-based wiring and biological fidelity.

Denis Shiryaev (@literallydenis) lanzó DesktopFly el 18 de agosto, un juguete de macOS de código abierto que coloca una mosca de la fruta en 3D sobre las ventanas de las aplicaciones y usa una porción simulada del mapa cerebral de FlyWire para decidir cómo se mueve.

La mosca camina a lo largo de los bordes de las ventanas, se acicala, duerme y reacciona al cursor. Un acercamiento rápido puede hacerla volar, mientras que un movimiento lento puede dejarla sin alterar. DesktopFly también incluye un visor cerebral interactivo que permite a los usuarios estimular regiones del circuito simulado y observar el comportamiento resultante.

Shiryaev es group product manager trabajando en el AI Assistant de JetBrains y cofundador del servicio de IA generativa neural.love, según su perfil en X. Su trabajo público en GitHub se ha concentrado recientemente en agentes de código, flujos de trabajo de repositorios e instrucciones para desarrolladores de sistemas de IA. DesktopFly aplica ese enfoque de desarrollo asistido por agentes a un conjunto de datos científico en lugar de a otra utilidad de programación. (x.com)

A real wiring diagram, with modeled behavior

La palabra "real" necesita un límite aquí. DesktopFly no simula las 139,255 neuronas del cerebro adulto femenino de la mosca de la fruta mapeadas por el FlyWire consortium. Shiryaev extrajo un circuito de 668 neuronas que contiene aproximadamente 19,000 conexiones sinápticas del conjunto de datos FAFB v783 de FlyWire. El circuito cubre poblaciones asociadas con la detección de looming, la huida, el direccionamiento, la caminata, el acicalamiento y el movimiento hacia atrás. (github.com)

Otras 23,210 posiciones de neuronas aparecen en la visualización giratoria del cerebro del proyecto. Esos puntos proporcionan contexto anatómico; no todas participan en la simulación en vivo. El recurso completo de FlyWire contiene más de 50 millones de sinapsis distribuidas en aproximadamente 140,000 neuronas revisadas, producto del trabajo de cientos de científicos y correctores. (home.flywire.ai)

DesktopFly ejecuta su circuito reducido como una simulación leaky-integrate-and-fire a 1 kHz. El movimiento del cursor se convierte en entrada para las células detectores de looming LC4 y LPLC2. La actividad luego pasa por conexiones tomadas de FlyWire hacia las dos neuronas DNp01 de fibra gigante asociadas con la huida. Cuando la fibra gigante simulada genera un pico, el insecto renderizado despega.

Shiryaev dice que aproximadamente 1,200 sinapsis inhibitorias en el circuito seleccionado suprimen los acercamientos graduales, mientras que una entrada de looming abrupta puede producir un pico en la fibra gigante en alrededor de cuatro milisegundos. Ese tiempo es un resultado de la implementación de DesktopFly y de pruebas diagnósticas, más que una medición biológica independiente de la aplicación. El repositorio incluye pruebas de simulación y 17 comprobaciones de extremo a extremo que conectan la estimulación neuronal con acciones como acicalamiento, giros y huida. (github.com)

El repositorio es inusualmente explícito sobre dónde termina el conectoma y comienza la ingeniería de Shiryaev. FlyWire suministra identidades neuronales, posiciones, conexiones y recuentos de sinapsis. DesktopFly suministra la dinámica leaky-integrate-and-fire, la actividad de referencia, los retrasos sinápticos, los refuerzos de acoplamiento eléctrico y la conversión del movimiento del mouse en entrada sensorial. El cuerpo 3D de la mosca, su marcha, las alas y las posturas de sueño son procedurales porque FlyWire mapea el cerebro y no el cuerpo del animal. (github.com)

Esa separación evita que DesktopFly haga la afirmación mayor de que ha reproducido la mente de una mosca de la fruta. Es un modelo interactivo construido sobre anatomía medida, con lógica de comportamiento y fisiología sustanciales superpuestas.

A desktop pest with system APIs

DesktopFly usa la geometría de las ventanas de macOS como terreno. El insecto puede posarse en el borde superior de una ventana, caminar con ella cuando la ventana se mueve y reaccionar cuando su posadero desaparece. Las ventanas nuevas se convierten en objetos que se aproximan, los clics cercanos se convierten en toques en el sustrato y el movimiento rápido del cursor actúa como entrada de viento.

Shiryaev también vinculó la simulación con la hora del día y el estado térmico del Mac. La mosca tiene picos de actividad por la mañana y por la tarde, una desaceleración al mediodía y comportamiento de sueño nocturno. Un equipo más caliente produce una mosca más rápida, siguiendo la premisa general de que las moscas son ectotérmicas. Estas reglas ambientales son características de la aplicación más que salidas derivadas del grafo de FlyWire.

DesktopFly requiere macOS 13 o posterior y Swift 5.9. La instalación actualmente implica clonar el repositorio y compilarlo con el script de construcción incluido. La aplicación resultante se ejecuta como una superposición transparente que permite hacer clic a través de ella y agrega un control en la barra de menú para pausar la mosca, abrir el visor cerebral e inyectar un estímulo de looming de prueba. El proyecto indica que no requiere permisos de accesibilidad ni de monitorización de entrada.

El código está disponible bajo la licencia MIT. Los archivos de datos derivados de FlyWire llevan una licencia separada CC BY-NC 4.0, preservando los términos no comerciales del conjunto de datos de investigación.

Claude gets a co-author credit

El commit inicial de DesktopFly acredita a Claude Fable 5 como coautor, y el repositorio incluye un archivo detallado CLAUDE.md que documenta la arquitectura, los requisitos de prueba y fallas de simulación previas. Anthropic posiciona a Fable 5 como un modelo para trabajos de codificación de larga duración que puede planear, delegar y probar su salida. El repositorio no separa qué porciones fueron escritas por Shiryaev de las generadas por el modelo. (anthropic.com)

El resultado es una demostración compacta de dos recursos que recientemente se han vuelto más accesibles para desarrolladores individuales: un conectoma de calidad de investigación publicado como datos accesibles y un agente de codificación capaz de ensamblar la simulación circundante, la interfaz y las pruebas. La mosca sigue siendo un juguete de escritorio. Sus ingredientes subyacentes son considerablemente menos triviales.