Hjernen til en bananflue våknet nettopp inne i en datamaskin. Eon Systems kopierte 125 000 nevroner og 50 millioner synaptiske forbindelser fra elektronmikroskopidata, plasserte dem i en MuJoCo-fysikksimulator, og fluen gikk, stelte og matet med 95 % atferdsnøyaktighet. Ingen treningsdata. Ingen gradientnedstigning. Ren connectome-dynamikk. Det naturlige spørsmålet: når gjør vi dette med en menneskehjerne? FlyWire-tilkoblingen tok 10 år og hundrevis av forskere fra Princeton, Cambridge, Janelia og Google å produsere. 7 000 tynne skiver av en enkelt hunnfluehjerne, avbildet med elektronmikroskopi, kommentert av AI, og deretter korrekturlest av mennesker. Det var 139 255 nevroner. En musehjerne har 70 millioner nevroner. Wellcome Trust anslo i 2023 at det å kartlegge bare museforbindelsen ville koste 200–300 millioner dollar kun for bildediagnostikk, pluss 7–21 milliarder dollar for menneskelig korrekturlesing. Tjue elektronmikroskoper i kontinuerlig drift i fem år. Sytten år med totalt arbeid. NIHs BRAINS CONNECT-prosjekt har som mål å skanne 1/30 av en musehjerne innen 2028. En menneskehjerne har 86 milliarder nevroner koblet sammen av 100 billioner synapser. Kostnaden per nevron for connectome-rekonstruksjon har falt siden det første C. elegans-kartet i 1986. Men for å gjøre en hel menneskehjerne-tilkobling økonomisk levedyktig, må kostnaden falle til 0,01 dollar per nevron. For mus må det nå 10 dollar. Dagens korrekturlesing av gnagerdyr koster omtrent 1 000 dollar per nevron. Så den faktiske skaleringsveien: fly (ferdig) → mus (estimert 1 milliard dollar+, tidslinje over ti år) → menneske (for øyeblikket umulig uansett prisnivå). Eon beviste at konnektomstrukturen alene kan generere atferd. Det er et dyptgripende resultat. Simuleringssiden skalerer med beregning. Bildbehandlingsdelen skalerer med mikroskoptimer og doktorgradsstudenter. Og det gapet blir bare større.