小さな脳から、広がる可能性。
好奇心の、その先へ。
ハエの脳の配線図から、シミュレーション、ツール、楽しい実験まで。研究者も、つくる人も、はじめての人も。出典を確認した世界中のプロジェクトを探索できます。
flybody、シミュレーション、気になるゲームから。
脳の配線図から、遊び心あふれる実験まで。
次のアイデアにつながる発見を。
brandoncho369
デモのブームがおおむね飛ばしてきた問い、すなわち「そのシミュレーションのハエは、実際のハエが行うと分かっている振る舞いを今も示すのか」を測るための反射ベンチマーク。文献引用付きの行動課題群、参照実装の leaky integrate-and-fire シミュレータ、採点用ハーネスを備え、任意のモデルパラメータ設定に比較可能な数値を与える。「Minecraft や Doom のデモはどれもシナプス重み・全体ゲイン・抑制の扱いを推測で決め、それらしく見えるまで手で調整するしかなかった」という問題意識を明示している。
Evan Sinclair Smith (@evnsnclr), Georgia Institute of Technology
MaleCNS グラフ全体（16万6,700ニューロン・2,558万2,938本の有向結合）でマインクラフト内のハエを動かすプロジェクト。プレイヤーの接近・周囲の mob・ブラッシング・攻撃・食べ物・光という宣言済みの 6 入力をモデルに流し、選んだ読み出しがスクリプト化された身体動作を選択する。リポジトリは現時点で紹介ページとロードマップのみで、録画デモは存在するが Fabric MOD と実装コードは未公開。README は「対応付けを可視化・検証可能にしたもので、ハエの生理を再現したものではない」と明言している。
Harvard Medical School (Lee & Wilson labs), Princeton University (Murthy lab), Harvard (Drugowitsch lab)
ハーバード医学部のLee研・Wilson研とプリンストン大学Murthy研などが中心となり、成体メスのショウジョウバエ1個体を4nm解像度の連続切片EMで撮像し、脳と腹部神経索を同じ個体でひとつながりにシナプス解像度で再構成したコネクトーム（同一個体で両方を扱うのはこれが初）。READMEによると約188,000ニューロン・約1億9,900万の予測シナプスを含み、解析コード（主にR）とデータはいずれもCC BY 4.0で公開。論文は2026年にNature誌にオープンアクセスで掲載された。
DenisSergeevitch
macOS のデスクトップ上を歩き回る 3D ショウジョウバエ（Windows 向け Electron 移植版あり）。FlyWire 由来の 668 ニューロン回路（感覚・逃避・意思決定）と、MaleCNS 由来の 1,045 ニューロン回路（下行ニューロンから 220 個の脚運動ニューロンまで）を 1 kHz の LIF モデルで動かして行動を決める。ウィンドウの縁を地形、ウィンドウ移動を脅威、クリックを振動として知覚し、別ウィンドウで 23,210 ニューロンの発火をリアルタイム表示する。筋肉の力学は生物学的に較正されていないモデルであることを README で明記。コードは MIT、FlyWire データは CC BY-NC 4.0、MaleCNS は CC BY 4.0。
nftechie (Alex Wormuth)
MaleCNS v1.0 のスパイキングシミュレーションを Doom のアリーナにつないだ実験。各フレームが視覚入力ニューロンを刺激し、166,700 ニューロンを信号が伝播して、運動出力を移動と射撃に変換する。README は「学習による生存はまだ実証していない」と明記している。
Eon Systems PBC
Eon Systems が公開した、Shiu らの Nature 2024 論文に基づく漏れ積分発火型の全脳モデルの再実装。FlyWire v783 の約 13.8 万ニューロンと約 500 万シナプスを対象に、Brian2（CPU/CUDA）・PyTorch・NEST GPU・GeNN の各バックエンドで動かせ、任意の集団を刺激・抑制して活動の伝播を観察できる。2026 年 3 月 10 日の同社アップデートでは、この脳を MuJoCo 上の NeuroMechFly v2 の身体と結合し、グルーミングや摂食・採餌といった行動が閉ループから生じたと報告しており、同社はこれを「初の身体化されたハエのアップロード」と呼んでいる。
blendi-remade
Minecraft 1.21.1 向けの Fabric MOD。neuPrint の male-cns v1.0 コネクトーム（約17.6万ニューロン、シナプス5個以上の結合629万本）を LIF ニューロンとしてハエ Mob の中で丸ごと動かす（ハエ1匹につき1スレッド）。ゲーム内の視覚・嗅覚・味覚・接触刺激を感覚ニューロンに入力し、復号した運動出力で摂食・グルーミング・逃避ジャンプ・歩行・飛行を制御する。脳活動のライブ表示や発火率 HUD、56 本の JUnit テストを備え、コードは MIT、データは CC BY 4.0。
Google DeepMind / HHMI Janelia (Turaga Lab)
MuJoCo 物理エンジン向けの解剖学的に精密なショウジョウバエの身体モデル。脚・翅の関節、脚の吸着、歩行模倣・自由飛行・視覚誘導飛行の強化学習タスクが同梱される。2025 年に Nature に掲載され、Apache-2.0 で公開。
Princeton University (Murthy & Seung labs) with the FlyWire consortium
プリンストン大学が主導し、成体メスのショウジョウバエ全脳をFAFB電子顕微鏡画像からAIで再構成し、世界中の研究者による校正で仕上げたコネクトーム。v783にはCodex上で139,255個の校正済みニューロンと数千万のシナプス（神経伝達物質予測付き）が収録され、2024年にNature誌で主要論文が公開された。
University of Cambridge (Michael Winding et al.)
Michael Winding（ケンブリッジ大学）を筆頭とする研究チームが2023年3月にScience誌で発表した、昆虫の脳全体を対象とする完全なシナプス配線図。1齢幼虫のショウジョウバエ脳を対象に3,016ニューロン・約548,000シナプスを再構成し、多感覚統合や左右半球間の連絡、再帰的な回路構造が広く見られることを示した。
HHMI Janelia FlyEM / University of Cambridge / MRC LMB / Google Research
オスのショウジョウバエ成虫の中枢神経系（脳・視葉・腹側神経索）をひとつの体積として再構成した初の全配線図。16 万以上のニューロンを含み、CC-BY で公開されている。2026 年 9 月のハエ脳デモの波はこのデータから始まった。
navis-org (Fly Connectomics group, Cambridge)
ニューロンのスケルトン・メッシュ・dotprops・画像ボリュームを統一的に扱う Python ライブラリ。2D/3D 描画、形態計測、NBLAST による類似度比較、テンプレート脳間の座標変換を備える。ケンブリッジのハエ・コネクトミクス界隈で R の natverse と対をなす形で開発され、neuPrint や（fafbseg 経由で）FlyWire/FAFB と連携する。重い処理は navis-fastcore として Rust 化されている。
Neuroengineering Laboratory (NeLy), EPFL
EPFL の Neuroengineering Laboratory（NeLy）が開発する成虫ショウジョウバエのデジタルツイン。マイクロ CT から起こした身体モデルを MuJoCo 上で動かし、複眼視覚・嗅覚・脚の吸着・機械感覚フィードバック、脳と VNC の階層的制御を備える。NeuroMechFly v2 は 2024 年 11 月に Nature Methods で発表され、2026 年 4 月公開の FlyGym 2.0 では CPU で約 10 倍、Warp/MJWarp を使う GPU で約 300 倍の高速化を実現した。Eon や Rojas の身体化全脳シミュレーションでも身体側として採用されている。
新しく仲間入りしたプロジェクト。
annel0
ショウジョウバエ中枢神経系の、コネクトームに束縛されたスパイキングモデルを回す高速な GPU シミュレータ。同時に「確かめられなかったこと」の記録でもある。出発点はバイラルの波が飛ばした問い——みんな脳を読むばかりで、誰も書き換えない。ニューロンを足したらどうなるのか——で、最後にはその問いに今は誠実に答えられない理由が計測に基づいて並ぶ。MaleCNS v1.0 を CSR グラフとして取り込み、他人の公開済み予測を再現するために FlyWire 783 をそのまま読み込んだ結果、13 ニューロンで中央値比 1.01・相関 0.970 の一致を得ている。README は英語とロシア語。
kevinlinxc
Bad Apple の映像を MaleCNS v1.0 のコネクトームに流し込み、身体モデルがどう反応するかを見せるデモ。片方のペインはニューロンの活動を soma の位置に投影し、もう片方は MuJoCo 上の NeuroMechFly の身体を動かす。README は冒頭で「これは本物の脳シミュレーションではない」と断る。配線は本物だが、ニューロンは計測された生物物理ではなくパラメータを適当に決めた leaky integrate-and-fire にすぎず、映像はハエが見ているものではなく soma 位置への空間的な刺激パターン、感覚フィードバックも飛翔の空力もなく、身体は公開されている雌の標本に雄の神経データを組み合わせている。
BruceLanLan
looming（迫ってくる物体）に対する逃避、それも巨大線維が門番をする反応ひとつだけを取り上げ、MaleCNS v1.0 の配線から、明示した教師モデル、16 ビット入力の全 65,536 行を尽くした決定表、そして NAND 173 個とラッチ 6 個のネットリストへと落としていく。決定表との等価性は網羅的に確かめられている。問いは「配線が形づくる振る舞いを再現する決定論的な機械はどこまで小さくできて、そのうちどこまでを信頼ではなく証明で済ませられるか」。ブラウザ上の実験台では迫る物体をハエに撃ち込み、5ms ごとにネットリストをセル単位で評価し、読み込み時に SHA-256 を照合する。
PtPavloTkachenko
Snap Spectacles（2024）越しに実際の部屋へ置かれるホログラムのハエ。1 匹ごとに MaleCNS v1.0 のコネクトーム（166,700 ニューロン・2,560 万シナプス）を、Shiu ら 2024 の leaky integrate-and-fire モデルとして丸ごと走らせる。脳は Mac の Metal GPU カーネル上で動き、グラス側が部屋を視覚・ワールドメッシュ・手・頭といった感覚に変えて送り、返ってきた下行ニューロンと運動ニューロンが翅・脚・頭を動かす。選択中の個体の脳は 16,000 ニューロンの点群として実時間で表示される。計測ではなく設計した部分は決定記録の文書に列挙されている。
franciscocarloserra
MaleCNS のコネクトーム全体（16.5 万ニューロン・2,450 万シナプス）を進める、イベント駆動の Triton カーネル。RTX 3090 一枚で 3,455 Hz。膜の時間刻みが 1ms なので、ハエの 1 秒を実時間 0.29 秒で回す計算になり、実時間の約 3.5 倍速にあたる。torch.sparse の COO は毎秒 708 ステップなので 4.9 倍。16 匹・64 匹とバッチにすると 1 匹あたりの遅延と引き換えにスループットが伸び、毎秒 51,159 fly-step に達する。同じ入力なら torch.sparse の参照実装と同じスパイクが出ることを README が明記している。
ashemag
公開された MaleCNS のジオメトリから作った、成体雄のハエ脳の対話型 3D アトラス。80 の脳領域を元データの 7,270,902 三角形のまま持ち、分解表示や左右対応領域の強調ができる。追跡済みニューロン 1,712 本（2,180,126 セグメント）に加え、完全なニューロンメッシュ 8 本を必要に応じて読み込む。ジオメトリはローカル配信で、実行時に API トークンは要らない。全アセットに取得元 URL と SHA-256 が帰属マニフェストとして付き、細胞表示は母集団全体ではなく形態を示すための選抜だと明記されている。
好奇心の、その先へ。
ハエの脳から生まれた研究や作品を教えてください。世界中の好奇心とつながる入口になります。
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