Чтобы понять принципы работы мозга, необходимо детально знать схему соединений нейронов — так называемый коннектом. Традиционный подход напоминает попытку выяснить устройство огромной системы полива в саду, по очереди открывая каждый кран и наблюдая, куда потечёт вода. В экспериментах это означает стимуляцию нейронов светом по одному: метод трудоёмкий, требует миллионов попыток и вдобавок рискует повредить живую ткань из-за длительного воздействия.

Алгоритм OPhELIA действует иначе — как опытный садовник, который, включив воду лишь в нескольких стратегически выбранных точках, по появившимся струям и брызгам мысленно достраивает всю схему полива. В основе его «интуиции» лежит понятие энтропии — меры неопределённости или недостатка информации о системе. Алгоритм целенаправленно выбирает для стимуляции те нейроны, которые, согласно расчётам, принесут максимум новой информации о структуре связей, последовательно уменьшая энтропию модели коннектома. Он учитывает даже спонтанную активность нейронов — аналог случайных «подтеканий» в садовой аналогии, — извлекая из неё дополнительные данные.

Такой подход позволил на примере рыбок данио, простимулировав всего около 5% нейронов, восстановить почти полную карту их связей — примерно в 20 раз быстрее по сравнению с традиционным перебором. Это напоминает методы, которыми астрономы, не видя напрямую тёмную материю, судят о её распределении по движению видимых звёзд и галактик, и даёт своего рода стандартную модель — надёжный, воспроизводимый фундамент для дальнейших исследований нейронных сетей.