Fruchtfliegen-Hirn steuert Videospiel: 166.700 Neuronen im Test
Veröffentlicht am: 09.09.2026 um 12:53 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die Verknüpfung von biologischer Neurowissenschaft und digitaler Simulation hat in den letzten Monaten einen neuen Meilenstein erreicht. Im Zentrum dieser Entwicklung steht die Nutzung hochkomplexer Konnektome – vollständiger Pläne von Nervenverbindungen –, um das Verhalten biologischer Systeme in virtuellen Umgebungen nachzubilden.
Ein prominentes Beispiel für diese Forschung ist das Projekt DOOMFLY, bei dem das Nervensystem einer Fruchtfliege zur Steuerung des Spieleklassikers Doom eingesetzt wurde.
Die technologische Basis des Projekts DOOMFLY
Der Entwickler Alex Wormuth demonstrierte Anfang September 2026 die Leistungsfähigkeit neuronaler Simulationen, indem er ein digitales Modell eines Fliegenhirns zur Navigation in einer dreidimensionalen Spielumgebung nutzte. Das am 3. September 2026 veröffentlichte Projekt basiert auf dem Modell MaleCNS v1.0. Dieses Konnektom umfasst nach Angaben der beteiligten Forscher 166.700 Neuronen sowie etwa 125 Millionen Synapsen.
Für die technische Umsetzung nutzte Wormuth die Spielumgebung ViZDoom. Die Simulation verarbeitet dabei komplexe visuelle Reize: Pro Frame werden 3.335 Helligkeitssignale der Photorezeptoren R1-R6 sowie 811 Farbsignale der Photorezeptoren R8 verarbeitet.
Um ein biologisches Feedback-System zu imitieren, implementierte der Entwickler einen aversiven Eingang. Erlitten die Spielfigur oder das System im Spiel Schaden, löste dies einen 200 Millisekunden dauernden Stimulus in den dopaminergen Zellen PPL101 aus.
Wissenschaftliche Kartierung durch Google Research und HHMI Janelia
Die Datenbasis für diese Experimente resultiert aus einer langjährigen Kooperation zwischen Google Research und dem Howard Hughes Medical Institute (HHMI) Janelia. Über einen Zeitraum von zehn Jahren kartierten Wissenschaftler das vollständige Nervensystem einer männlichen Fruchtfliege. Die Ergebnisse dieser Arbeit, die unter anderem das Gehirn und den Nervenstrang umfassen, wurden in der Fachzeitschrift Cell veröffentlicht.
Das Projekt MaleCNS v1.0 wurde bereits im Juni 2026 zugänglich gemacht, während das zugehörige wissenschaftliche Paper im September 2026 erschien. Die Rekonstruktion der neuronalen Pfade erfolgte mithilfe künstlicher Intelligenz.
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Ein wesentlicher Aspekt dieser Forschung ist der Vergleich zwischen männlichen und weiblichen Konnektomen, der geschlechtsspezifische Unterschiede in der neuronalen Struktur aufzeigte. Während die Schätzungen zur genauen Anzahl der Verbindungen leicht variieren, gehen Experten von mindestens 166.000 Neuronen und bis zu 300 Millionen Synapsen im Gesamtsystem aus.
Herausforderungen bei der Simulation von Lernprozessen
Trotz der hohen strukturellen Detailtiefe zeigen die Experimente von Alex Wormuth die derzeitigen Grenzen der neuronalen Simulation auf. In den Versuchsreihen mit DOOMFLY konnte nach 3.000 Versuchen kein signifikanter Lerneffekt beobachtet werden. Auch spezifische Testläufe, wie der des Kandidaten v6, führten nicht zu einem erfolgreichen Bestehen der gestellten Aufgaben in der Spielwelt.
Parallel zu den komplexen Modellen wurden auch vereinfachte Systeme untersucht. So veröffentlichte Wormuth zusätzlich das Projekt DesktopFly, das lediglich 668 Neuronen und etwa 19.000 Synapsen umfasst. Dieser in der Programmiersprache Swift geschriebene Code steht unter der MIT-Lizenz zur Verfügung.
Auch andere Entwickler experimentierten mit den Daten der Fruchtfliege; Jessica Packett führte beispielsweise Tests mit Super Mario 64 durch, wobei der verwendete Code unter Zuhilfenahme von GPT Astra von OpenAI erstellt wurde.
Ausblick auf zukünftige Forschungsziele
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Die Kartierung der Fruchtfliege gilt in der Fachwelt als Grundlage für noch ambitioniertere Projekte. Google Research und HHMI Janelia haben angekündigt, als nächste Schritte die Nervensysteme von komplexeren Organismen wie Fischen und Mäusen zu kartieren.
Während aktuelle Demonstrationen in Videospielen vor allem die Herausforderungen bei der Simulation von Lernvorgängen verdeutlichen, dient die Bereitstellung dieser Datenmengen der Grundlagenforschung, um die Funktionsweise biologischer neuronaler Netzwerke besser zu verstehen und diese Erkenntnisse langfristig für die Entwicklung von KI-Systemen nutzbar zu machen.
