概要
- DesktopFly は、macOSデスクトップ上で動作する3Dフルーツフライのシミュレーションアプリ
- FlyWire connectome に基づいた実際の神経回路ネットワークを模倣
- 神経活動がリアルタイムで可視化され、ユーザー操作で刺激も可能
- インストールや操作は簡単で、追加権限不要
- 学術的にも価値があり、ライセンスと引用情報も明示
DesktopFly 🪰とは
- macOSデスクトップ 上で3Dのフルーツフライが生活するシミュレーションアプリ
- FlyWire connectome のライブスパイキングシミュレーションによる挙動再現
- ウィンドウを歩き、手入れ、睡眠、カーソルから逃避など実際の神経回路に基づく挙動
- 23,210個 の実神経細胞体位置をFlyWire v783から取得し、ライブスパイクを可視化
- Giant Fiber (逃避指令ニューロン)を含む重要部位をマーカー表示
- 任意の脳領域をクリックで刺激可能、ネットワークの自然な反応を観察
脳モデル・回路構成
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668ニューロン、約19,000シナプスの回路を1kHzでLIFシミュレーション
- LC4(104)、LPLC2(210):視覚のlooming検知
- DNp01/Giant Fiber(2):逃避指令
- DNa01/DNa02(4):旋回制御
- DNp09(2):前進歩行
- DNg11(6):手入れ
- MDN(4):後退歩行
- DNp02/04/11(6):逃避動作(羽ばたき)
- 330強力パートナー(感覚・固有受容ニューロン含む)
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逃避行動 はスクリプト化されず、実際の神経ネットワークで決定
- カーソル接近がlooming入力→LC4/LPLC2活性→Giant Fiber発火で逃避
- 約1,200シナプスの抑制で遅い接近は許容、速い接近は4msで逃避
身体・行動の特徴
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プロシージャル生成 の体(FlyWireは脳のコネクトームのみ提供)
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三脚歩行、羽ばたき、高度スケール飛行、手入れ、睡眠姿勢など再現
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行動は各ニューロンの発火率で制御
- Giant Fiber発火:逃避離陸
- DNp09:歩行速度
- DNa01/02:旋回
- DNg11:手入れ
- MDN:後退
- LC4/LPLC2:羽ばたき、脅威検知
- DNp02/04/11:自発離陸・覚醒
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身体→脳 のループも実装
- 歩行リズムが固有受容ニューロンを刺激
- カーソル高速移動で風感覚ニューロン活性化
デスクトップ生態系・環境適応
- ウィンドウ地形 :ウィンドウ上端が足場、移動・乗車・閉じると驚き反応
- ウィンドウlooming :ウィンドウ出現が逃避経路に入力
- クリック :風経路経由で驚き反応
- キーボード入力 :振動(アイドルAPI経由、キー内容は取得せず)
- 概日リズム :夜間休眠、昼寝、活動ピーク
- 睡眠 :夜間アイドルで休眠、覚醒後手入れ
- 温度 :Macの温度が高いほど動きが速い
インストールと操作
- macOS 13+、Xcode Command Line Tools(Swift 5.9+) が必要
- 権限・認証不要、全てpermission-free API利用
- インストール手順
git clone https://github.com/DenisSergeevitch/desktop-fly.gitcd desktop-fly./build.sh./DesktopFly
- メニューバーに🪰アイコンが表示、そこから終了可能
- デスクトップ上に透明・クリックスルーのオーバーレイで表示
- マウス・キーボード入力を妨げない設計
メニュー・操作一覧
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Pause / Resume :世界の一時停止・再開
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Show/Hide Brain :ライブ脳ウィンドウの表示切替
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Escape Test (loom) :逃避経路への刺激
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Move to Next Display :複数ディスプレイ間の移動
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Add / Remove Fly :フライの追加・削除(#1のみ脳を持つ)
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Scare Flies :全フライを驚かせる
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脳ウィンドウはインタラクティブ
- ホバーで回転停止、クリックで周辺60ニューロン400ms刺激
- Giant Fiberクリックで逃避、DNg11で手入れ、DNa01/02片側で旋回
データ再生成・診断
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data/ 配下にコンパクトな派生ファイル同梱
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生データから再生成するには約60MBダウンロードとスクリプト実行
mkdir -p /tmp/flywire && cd /tmp/flywirecurlコマンドでデータ取得python3 etl.py /tmp/flywireで変換
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診断コマンド
./DesktopFly --simtest:回路の不変性チェック./DesktopFly --behaviortest:17種のエンドツーエンドテスト./DesktopFly --snapshot f.png:オフスクリーンのフライ描画./DesktopFly --brainshot b.png:オフスクリーンの脳描画
モデルの現実性と限界
- コネクトームは配線情報のみ で生理学的データは未反映
- LIFダイナミクス、神経伝達物質予測(ACh+, GABA−, Glu−)、ギャップ結合、シナプス遅延、センサ入力変換は標準モデル
- 感覚ニューロン以降の接続・強度はFlyWireデータに忠実
ライセンス・引用情報
- コード:MITライセンス
- data/ 配下ファイル:FlyWire(FAFB v783)由来、CC BY-NC 4.0
- 利用時は以下文献を引用
- Dorkenwald, S. et al. Neuronal wiring diagram of an adult brain. Nature 634, 124–138 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07558-y
- Schlegel, P. et al. Whole-brain annotation and multi-connectome cell typing of Drosophila. Nature 634, 139–152 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07686-5