El programador de la bolsa de criptomonedas Coinbase, Alex Wormuth, conectó una simulación del sistema nervioso de la mosca de la fruta Drosophila a un terminal de comercio y la enseñó a tomar decisiones basadas en datos del mercado. El experimento utiliza el mapa cerebral Drosophila MaleCNS v1.0, que incluye 166,700 neuronas y aproximadamente 25.6 millones de conexiones sinápticas. Las cotizaciones del par BTC-USDC de Coinbase se convierten en una imagen RGB y se introducen en la red neuronal a través de 3,335 canales de brillo y 811 entradas de color R8. La compra se codifica como un estímulo positivo y la venta como uno negativo. Después de procesar la actividad, un lector fijo genera uno de tres comandos: comprar, vender o mantener el activo. Un intermediario entre el modelo y el sistema de comercio verifica las restricciones establecidas y, si es necesario, envía una orden al contado a través de Coinbase Advanced.
Actualmente, el proyecto solo funciona en un entorno seguro y no utiliza fondos reales. Para el experimento se utilizan precios actuales de BTC-USDC, sin embargo, el portafolio de la mosca es de $100 virtuales. Según el desarrollador, un experimento similar se puede ejecutar con dinero real, creando una cuenta separada con un máximo de 100 USDC y una clave API con permisos para ver y comerciar sin posibilidad de retirar fondos. Para la neuro-mosca se establece un conjunto adicional de restricciones: el tamaño de cada operación junto con la comisión no debe exceder los $10, y el número de operaciones está limitado a 24 por día. El sistema no admite apalancamiento ni posiciones cortas, y después de una disminución del valor del portafolio en $20, las nuevas órdenes se bloquean automáticamente. Esta arquitectura debería limitar las posibles pérdidas durante el experimento.
El comportamiento del modelo también implica un mecanismo de aprendizaje a través del cambio de actividad de neuronas individuales. Si el portafolio muestra un resultado positivo, se estimulan 15 neuronas dopaminérgicas PAM11. Las operaciones con pérdidas activan dos neuronas aversivas PPL101, formando una reacción para evitar acciones similares. Sin embargo, Wormuth enfatiza que el experimento aún no ha demostrado la capacidad del cerebro de la mosca para desarrollar de manera independiente una estrategia comercial rentable. El mero hecho de los cambios sinápticos no significa que el modelo haya aprendido a ganar de manera constante en el mercado. Por lo tanto, el proyecto sigue siendo un experimento de investigación, no un sistema listo para el comercio. Anteriormente, en otro experimento, un bot en Solana convirtió 0.227 USDC en aproximadamente $696,000 en cuestión de segundos en medio de una caída abrupta del valor del memecoin ANB.