ABOUT THE SPEAKER
Michael Dickinson - Biologist
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder.

Why you should listen

Some things are so commonplace that they barely register our attention. Michael Dickinson has dedicated much of his research to one such thing -- the flight of the fly. Dickinson aims to understand how a fly's nervous system allows it to accomplish such incredible aerodynamic feats. Affectionately dubbed the "Fly Guy" by The Scientist, Dickinson's research brings together zoology, neuroscience and fluid mechanics.

Dickinson was named a MacArthur Fellow in 2001. He is now a professor of biology at the University of Washington, where he heads The Dickinson Lab. The lab conducts research into insect flight control, animal brain recordings, animal/robot interactions and animal visual navigation and welcomes students with an interest in studying insect flight, behavior and evolution from an interdisciplinary approach perspective. 

More profile about the speaker
Michael Dickinson | Speaker | TED.com
TEDxCaltech

Michael Dickinson: How a fly flies

Michael Dickinson: Como uma mosca voa

Filmed:
1,787,704 views

A habilidade de um inseto de voar é talvez um dos maiores feitos da evolução. Michael Dickinson aborda como uma mosca doméstica comum consegue voar com asas tão delicadas, graças a movimentos inteligentes de batidas de asa e músculos de vôo que são poderosos e ágeis. Mas o ingrediente secreto: O incrível cérebro da mosca. (Filmado em TEDxCaltech.)
- Biologist
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder. Full bio

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00:16
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
0
545
3532
Eu cresci assistindo a Star Trek. Eu amo Star Trek.
00:19
Star Trek made me want to see alien creatures,
1
4077
4462
Star Trek fez com que eu quisesse ver criaturas alienígenas.
00:24
creatures from a far-distant world.
2
8539
2303
criaturas de um mundo distante.
00:26
But basically, I figured out that I could find
3
10842
2787
Mas, basicamente, eu percebi que eu poderia achar
00:29
those alien creatures right on Earth.
4
13629
2977
aquelas criaturas alieníginas aqui mesmo na Terra.
00:32
And what I do is I study insects.
5
16606
2653
E o que eu faço é estudar insetos.
00:35
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
6
19259
3256
Eu sou obcecado com insetos, principalmente pelo vôo dos insetos.
00:38
I think the evolution of insect flight is perhaps
7
22515
3141
Eu acredito que a evolução dos insetos é talvez
00:41
one of the most important events in the history of life.
8
25656
2742
um dos eventos mais importantes da história da vida.
00:44
Without insects, there'd be no flowering plants.
9
28398
2237
Sem insetos, não haveriam plantas com flores.
00:46
Without flowering plants, there would be no
10
30635
1916
Sem plantas com flores, não haveriam
00:48
clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
11
32551
3137
primatas inteligentes e comedores de frutas dando palestras no TED.
00:51
(Laughter)
12
35688
2300
(Risos)
00:53
Now,
13
37988
1987
Agora,
00:55
David and Hidehiko and Ketaki
14
39975
3039
David e Hidehiko e Ketaki
00:58
gave a very compelling story about
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43014
3445
apresentaram uma história muito convincente
01:02
the similarities between fruit flies and humans,
16
46459
2805
sobre as semelhanças entre moscas-da-fruta e humanos,
01:05
and there are many similarities,
17
49264
1489
e há várias semelhanças,
01:06
and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
18
50753
3002
e então você deve pensar que se os humanos são parecidos com moscas-da-fruta,
01:09
the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
19
53755
3797
o comportamento favorito de uma mosca-da-fruta deve ser esse, por exemplo
01:13
(Laughter)
20
57552
2282
(Risos)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities
21
59834
3191
mas na minha palestra, eu não quero enfatizar as semelhanças
01:18
between humans and fruit flies, but rather the differences,
22
63025
3067
entre humanos e moscas-da-fruta, mas sim as diferenças,
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
23
66092
5287
e focar nos comportamentos em que as moscas-da-fruta se sobressaem.
01:27
And so I want to show you a high-speed video sequence
24
71379
2856
E então eu gostaria de mostrar a vocês uma sequência acelerada de vídeos
01:30
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
25
74235
3935
de uma mosca filmada a 7.000 quadros por segundo sob irradiação infravermelha.
01:34
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
26
78170
4210
e à direita, fora da tela, está um predator eletrônico iminente
01:38
that is going to go at the fly.
27
82380
1435
que irá em direção à mosca.
01:39
The fly is going to sense this predator.
28
83815
1838
A mosca sentirá a presença deste predador.
01:41
It is going to extend its legs out.
29
85653
2455
Ela irá estender suas pernas.
01:44
It's going to sashay away
30
88108
1613
Ela irá se contorcer para escapar
01:45
to live to fly another day.
31
89721
2565
e viver para voar mais um dia.
01:48
Now I have carefully cropped this sequence
32
92286
2362
Agora eu combinei essa sequência
01:50
to be exactly the duration of a human eye blink,
33
94648
3160
para durar exatamente o mesmo que uma piscada humana.
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
34
97808
2834
então, no tempo que vocês levam para piscar,
01:56
the fly has seen this looming predator,
35
100642
3265
a mosca viu o predador iminente,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
36
103907
6168
estimou sua localização, iniciou um padrão motor para escapar,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
37
110075
4464
batendo suas asas 220 vezes por segundo, como ela faz.
02:10
I think this is a fascinating behavior
38
114539
1973
Eu acho que isso é um comportamento fascinante
02:12
that shows how fast the fly's brain can process information.
39
116512
3921
que mostra quão rápido o cérebro da mosca processa informações.
02:16
Now, flight -- what does it take to fly?
40
120433
2842
Agora, vôo -- o que é preciso para voar?
02:19
Well, in order to fly, just as in a human aircraft,
41
123275
2864
Bem, para voar, assim como para uma aeronave,
02:22
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
42
126139
2735
você precisa de asas que gerem forças aerodinâmicas suficientes.
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
43
128874
3546
você precisa de um motor suficiente para gerar a força exigida no vôo,
02:28
and you need a controller,
44
132420
1709
e você precisa de um controlador,
02:30
and in the first human aircraft, the controller was basically
45
134129
2626
e na primeira aeronave, o controlador era basicamente
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
46
136755
4312
o cérebro de Orville e Willbur sentados na cabine.
02:36
Now, how does this compare to a fly?
47
141067
2753
Agora, como isso se compara com a mosca?
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
48
143820
3251
Bem, eu passei boa parte da minha carreira tentando entender
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
49
147071
4336
como asas de inseto geram força suficiente para manter as moscas no ar.
02:47
And you might have heard how engineers proved
50
151407
1610
E você deve ter ouvido como engenheiros provaram
02:48
that bumblebees couldn't fly.
51
153017
2634
que abelhões não poderiam voar.
02:51
Well, the problem was in thinking that the insect wings
52
155651
2620
Bem, o problema está em pensar que asas de inseto
02:54
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
53
158271
3119
funcionam do mesmo modo que asas de aeronaves. Mas elas não funcionam.
02:57
And we tackle this problem by building giant,
54
161390
2854
E nós lidamos com esse problema construindo gigantes,
03:00
dynamically scaled model robot insects
55
164244
3432
modelos dinamicamente magnificados de insetos robôs
03:03
that would flap in giant pools of mineral oil
56
167676
3336
que bateriam as asas em piscinas gigantes de óleo mineral
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
57
171012
2274
nas quais poderíamos estudar as forças aerodinâmicas
03:09
And it turns out that the insects flap their wings
58
173286
2158
e parece que os insetos batem suas asas
03:11
in a very clever way, at a very high angle of attack
59
175444
2592
de modo muito inteligente, a um ângulo alto de ataque
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
60
178036
3121
que cria uma estrutura na borda de ataque da asa,
03:17
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
61
181157
3199
uma pequena estrutura parecida com um tornado chamada borda de ataque vórtex,
03:20
and it's that vortex that actually enables the wings
62
184356
2954
e é esse vórtex que permite que as asas
03:23
to make enough force for the animal to stay in the air.
63
187310
3359
façam força o suficiente para que o animal fique no ar.
03:26
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
64
190669
2428
Mas a coisa que é na verdade mais -- então, o que é fascinante
03:28
is not so much that the wing has some interesting morphology.
65
193097
2975
não é tanto que a asa tenha uma morfologia interessante.
03:31
What's clever is the way the fly flaps it,
66
196072
3645
O que é inteligente é o modo com que a mosca bate as asas,
03:35
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
67
199717
3136
que logicamente é basicamente controlado pelo sistema nervoso,
03:38
and this is what enables flies to perform
68
202853
2647
e é isso que permite que moscas façam
03:41
these remarkable aerial maneuvers.
69
205500
2807
essas notáveis manobras aéreas.
03:44
Now, what about the engine?
70
208307
2097
Então, e quanto ao motor?
03:46
The engine of the fly is absolutely fascinating.
71
210404
2492
O motor da mosca é absolutamente fascinante.
03:48
They have two types of flight muscle:
72
212896
1898
Elas tem dois tipos de músculos para o vôo:
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
73
214794
2985
o chamado músculo de força, que é ativado por distensão,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
74
217779
3726
o que significa que ele se auto-ativa e não precisa ser controlado
03:57
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
75
221505
3339
pelo sistema nervoso, num regime de contração-a-contração.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
76
224844
4609
É especializado para gerar a força enorme exigida para o vôo,
04:05
and it fills the middle portion of the fly,
77
229453
2079
e preenche a porção central da mosca,
04:07
so when a fly hits your windshield,
78
231532
1547
então quando uma mosca bate no seu para-brisa,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
79
233079
2406
você está vendo basicamente o músculo
04:11
But attached to the base of the wing
80
235485
2146
Mas ligado à base da asa
04:13
is a set of little, tiny control muscles
81
237631
2638
há um conjunto de pequenos, minúsculos músculos de controle
04:16
that are not very powerful at all, but they're very fast,
82
240269
3301
que não são nem um pouco poderosos, mas são muito velozes,
04:19
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
83
243570
3206
e são capazes de reconfigurar a dobradiça da asa
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
84
246776
1762
de batida-a-batida,
04:24
and this is what enables the fly to change its wing
85
248538
3142
e é isso que permite a mosca a mudar sua asa
04:27
and generate the changes in aerodynamic forces
86
251680
2971
e gerar mudanças nas forças aerodinâmicas
04:30
which change its flight trajectory.
87
254651
2573
que mudam a trajetória de vôo.
04:33
And of course, the role of the nervous system is to control all this.
88
257224
3563
E claro, o papel do sistema nervoso é controlar tudo isso.
04:36
So let's look at the controller.
89
260787
1512
Então vamos olhar para o controlador.
04:38
Now flies excel in the sorts of sensors
90
262299
2647
Aqui, moscas se sobressaem nos tipos de sensores
04:40
that they carry to this problem.
91
264946
2284
que elas carregam para esse problema.
04:43
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
92
267230
4127
Elas têm antenas que sentem odores e detectam o vento.
04:47
They have a sophisticated eye which is
93
271357
1675
Elas têm um olho sofisticados que é
04:48
the fastest visual system on the planet.
94
273032
2456
o sistema visual mais rápido do planeta.
04:51
They have another set of eyes on the top of their head.
95
275488
2036
Elas têm outro conjunto de olhos no topo da cabeça.
04:53
We have no idea what they do.
96
277524
2052
Nós não temos nem ideia do que eles fazem,
04:55
They have sensors on their wing.
97
279576
2954
Elas tem sensores nas asas.
04:58
Their wing is covered with sensors, including sensors
98
282530
3760
As asas são cobertas de sensores, inclusive sensores
05:02
that sense deformation of the wing.
99
286290
2046
que sentem deformações na asa.
05:04
They can even taste with their wings.
100
288336
2109
Elas podem até sentir sabores com suas asas.
05:06
One of the most sophisticated sensors a fly has
101
290445
2555
Um dos sensores mais sofisticados que uma mosca tem
05:08
is a structure called the halteres.
102
293000
1807
é uma estrutura chamada de halteres.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
103
294807
1879
OS halteres são na verdade giroscópios.
05:12
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
104
296686
4449
Esses dispositivos batem pra frente e pra trás a 200 hertz durante o vôo,
05:17
and the animal can use them to sense its body rotation
105
301135
2673
e o animal pode usá-los para sentir o corpo em rotação
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
106
303808
3968
e iniciar manobras corretivas muito, muito rápido.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
107
307776
2329
Mas toda essa informação sensorial precisa ser processada
05:26
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
108
310105
3720
por um cérebro e sim, de fato, moscas têm um cérebro,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
109
313825
3159
um cérebro com cerca de 100.000 neurônios.
05:32
Now several people at this conference
110
316984
2193
Agora várias pessoas nessa conferência
05:35
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
111
319177
4808
já sugeriram que as moscas-da-fruta podem servir a neurociência
05:39
because they're a simple model of brain function.
112
323985
3247
porque elas representam um modelo simples da função cerebral.
05:43
And the basic punchline of my talk is,
113
327232
2077
a mensagem básica da minha palestra é,
05:45
I'd like to turn that over on its head.
114
329309
2658
eu gostaria de mudar isso completamente.
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
115
331967
2628
Eu não acho que elas são um modelo simples de nada.
05:50
And I think that flies are a great model.
116
334595
2477
E eu acho que moscas são um modelo ótimo.
05:52
They're a great model for flies.
117
337072
2516
Elas são um modelo ótimo de moscas.
05:55
(Laughter)
118
339588
2481
(Risos)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
119
342069
3003
E vamos explorar essa noção de simplicidade.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
120
345072
2431
Então eu acho que, infelizmente, muitos neurocientistas,
06:03
we're all somewhat narcissistic.
121
347503
1832
somos todos um pouco narcisistas.
06:05
When we think of brain, we of course imagine our own brain.
122
349335
3433
Quando pensamos em cérebro, claro que imaginamos nosso próprio cérebro.
06:08
But remember that this kind of brain,
123
352768
1960
Mas lembre-se que esse tipo de cérebro,
06:10
which is much, much smaller
124
354728
1768
que é muito, muito menor
06:12
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
125
356496
2678
- ao invés dos 100 bilhões de neurônios, tem apenas 100.000 neurônios -
06:15
but this is the most common form of brain on the planet
126
359174
2882
mas esse é o tipo de cérebro mais comum do planeta.
06:17
and has been for 400 million years.
127
362056
2904
e foi assim durante 400 milhões de anos.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
128
364960
2288
e então é justo dizer que é simples?
06:23
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
129
367248
2095
Bem, é simples no sentido de que tem menos neurônios,
06:25
but is that a fair metric?
130
369343
1754
mas isso é uma medida justa?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
131
371097
2276
E eu proponho que não é uma medida justa.
06:29
So let's sort of think about this. I think we have to compare --
132
373373
3100
Então vamos meio que pensar sobre isso. Eu acho que temos que comprarar --
06:32
(Laughter) —
133
376473
1559
(Risos)
06:33
we have to compare the size of the brain
134
378032
5121
nós temos que comparar o tamanho do cérebro
06:39
with what the brain can do.
135
383153
2030
com o que o cérebro pode fazer.
06:41
So I propose we have a Trump number,
136
385183
2881
Então eu proponho o número Trump,
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
137
388064
2865
e o número Trump é a razão entre o repertório comportamental
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
138
390929
3679
desse homem pela número de neurônios em seu cérebro.
06:50
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
139
394608
2668
Vamos calcular o número Trump para a mosca-da-fruta.
06:53
Now, how many people here think the Trump number
140
397276
2684
Agora, quantas pessoas aqui acham que o número Trump
06:55
is higher for the fruit fly?
141
399960
2489
é maior para a mosca-da-fruta?
06:58
(Applause)
142
402449
2431
(Aplausos)
07:00
It's a very smart, smart audience.
143
404880
3428
Essa é uma audiência muito, muito esperta.
07:04
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
144
408308
3327
Sim, a inequalidade vai nessa diração, ou eu assim proponho.
07:07
Now I realize that it is a little bit absurd
145
411635
2382
Eu sei que isso é um pouco absurdo
07:09
to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.
146
414017
3558
comparar o repertório comportamental de um humano com uma mosca.
07:13
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
147
417575
4143
Mas então vamos pegar outro animal, só como um exemplo. Aqui está um camundongo.
07:17
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
148
421718
4305
Um camundongo tem cerca de 1000 vezes mais neurônios que uma mosca.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
149
426023
2027
Eu costumava estudar camundongos. Quando eu estudava camundongos,
07:23
I used to talk really slowly.
150
428050
2837
Eu costumava falar bem devagar.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
151
430887
2576
E então algo aconteceu quando eu comecei a trabalhar com moscas.
07:29
(Laughter)
152
433463
2412
(Risos)
07:31
And I think if you compare the natural history of flies and mice,
153
435875
3460
Eu acho que se você comparar a história natural de moscas com camundongos,
07:35
it's really comparable. They have to forage for food.
154
439335
3313
é realmente comparável. Ambos tem que procurar por alimento.
07:38
They have to engage in courtship.
155
442648
2447
Ambos tem que se envolver no processo de corte.
07:40
They have sex. They hide from predators.
156
445095
3471
Ambos fazem sexo. Ambos se escondem
07:44
They do a lot of the similar things.
157
448566
1980
Eles fazem muitas coisas parecidas.
07:46
But I would argue that flies do more.
158
450546
1718
Mas eu argumentaria que moscas fazem mais.
07:48
So for example, I'm going to show you a sequence,
159
452264
3378
Então, por exemplo, eu vou mostrar-lhes uma sequência,
07:51
and I have to say, some of my funding comes from the military,
160
455642
4205
e eu devo dizer que parte dos meus fundos vem dos militares
07:55
so I'm showing this classified sequence
161
459847
2072
então eu estou mostrando informação confidencial
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
162
461919
4093
e vocês não podem discuti-la fora desta sala. Tudo bem?
08:01
So I want you to look at the payload
163
466012
1908
Então eu quero que você olhe para a matriz de choque
08:03
at the tail of the fruit fly.
164
467920
3026
na cauda da mosca-da-fruta.
08:06
Watch it very closely,
165
470946
2101
Observe atentamente,
08:08
and you'll see why my six-year-old son
166
473047
4297
e você verá porque meu filho de seis anos
08:13
now wants to be a neuroscientist.
167
477344
4729
quer ser um neurocientista agora.
08:17
Wait for it.
168
482073
1179
Esperem.
08:19
Pshhew.
169
483252
1569
Phew.
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
170
484821
3084
Então pelo menos você vai admitir que moscas-da-fruta não são tão inteligentes quanto camundongos,
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
171
487905
4916
elas são pelo menos tão inteligentes quanto pombos. (Risos)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
172
492821
3967
Eu quero passar a mensagem que não é só uma questão de números
08:32
but also the challenge for a fly to compute
173
496788
2598
mas também o desafio para uma mosca computar
08:35
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
174
499386
2849
tudo que seu cérebro precisa computar com neurônios tão pequenos.
08:38
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
175
502235
2988
Essa é uma bela imagem de um interneurônio visual de um camundongo
08:41
that came from Jeff Lichtman's lab,
176
505223
2768
que veio do laboratório de Jeff Lichtman.
08:43
and you can see the wonderful images of brains
177
507991
3247
e você pode ver as imagens maravilhosas dos cérebros
08:47
that he showed in his talk.
178
511238
3193
que ele mostrou em sua palestra.
08:50
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
179
514431
2368
Mas lá no canto, no canto direito, você verá,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
180
516799
4112
na mesma escala, um interneurônio visual de uma mosca.
08:56
And I'll expand this up.
181
520911
1841
E eu vou magnificar isso.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
182
522752
2170
E é um neurônio lindamente complexo.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
183
524922
3485
É apenas muito, muito pequeno e tem vários desafios biofísicos
09:04
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
184
528407
3623
ao tentar computar toda a informação com neurônios tão pequenininhos.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
185
532030
3537
Quão pequenos neurônios podem ficar? Bem, veja este interessante inseto.
09:11
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
186
535567
2212
Parece um pouco com uma mosca. Tem asas e olhos,
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
187
537779
2799
tem antena, pernas, história de vida complicada,
09:16
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
188
540578
3096
é um parasita, tem que voar por aí e achar lagartas
09:19
to parasatize,
189
543674
1382
para parasitar,
09:20
but not only is its brain the size of a salt grain,
190
545056
4115
mas não só o cérebro é do tamanho de um grão de sal,
09:25
which is comparable for a fruit fly,
191
549171
1969
que é comparável ao da mosca-da-fruta,
09:27
it is the size of a salt grain.
192
551140
2926
é do tamanho de um grão de sal.
09:29
So here's some other organisms at the similar scale.
193
554066
3635
Aqui estão outros organismos numa escala similar.
09:33
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
194
557701
4130
Este animal é do tamanho de um paramécio e uma ameba,
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
195
561831
3880
e tem um cérebro de 7.000 neurônios que é tão pequeno--
09:41
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
196
565711
2456
vocês sabem dessas coisas chamadas de corpos celulares que vocês têm ouvido,
09:44
where the nucleus of the neuron is?
197
568167
1651
aonde o núcleo do neurônio está?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
198
569818
3460
Este animal se livra deles porque eles ocupam muito espaço.
09:49
So this is a session on frontiers in neuroscience.
199
573278
2473
Essa é uma sessão de fronteiras na neurociência.
09:51
I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
200
575751
5360
Eu proponho que uma fronteira da neurociência é descobrir como o cérebro de uma coisa dessas funciona.
09:57
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
201
581111
5633
Mas vamos pensar sobre isso. Como você poderia fazer um número pequeno de neurônios fazer muito?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
202
586744
2522
E eu acho que de uma perspectiva da engenharia,
10:05
you think of multiplexing.
203
589266
1729
você pensa em "multiplexing".
10:06
You can take a hardware and have that hardware
204
590995
2703
Você pode pegar um disco rígido e fazer isso
10:09
do different things at different times,
205
593698
1613
fazer coisas diferentes em horas diferentes,
10:11
or have different parts of the hardware doing different things.
206
595311
2995
ou ter partes diferentes do disco rígido fazendo coisas diferentes.
10:14
And these are the two concepts I'd like to explore.
207
598306
3271
E esses são os dois conceitos que eu gostaria de explorar.
10:17
And they're not concepts that I've come up with,
208
601577
1658
E esses não são conceitos que eu inventei,
10:19
but concepts that have been proposed by others in the past.
209
603235
4545
mas sim conceitos que foram propostos por outros no passado.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
210
607780
3075
E uma ideia vem de lições de mastigação de caranguejos.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
211
610855
1867
E eu não quero dizer mastigando os caranguejos.
10:28
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
212
612722
3599
Eu cresci em Baltimore, e eu mastigo caranguejos muito, muito bem.
10:32
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
213
616321
2857
Mas eu estou falando dos caranguejos mesmo mastigando algo.
10:35
Crab chewing is actually really fascinating.
214
619178
2030
Mastigação de caranguejos é realmente fascinante.
10:37
Crabs have this complicated structure under their carapace
215
621208
3259
Caranguejos tem essa estrutura complicada debaixo de suas carapaças.
10:40
called the gastric mill
216
624467
1310
chamada de moinho gástrico
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
217
625777
2430
que tritura a comida numa variedade de modos.
10:44
And here's an endoscopic movie of this structure.
218
628207
5259
E aqui está um filme de uma endoscopia dessa estrutura.
10:49
The amazing thing about this is that it's controlled
219
633466
2560
O mais impressionante é que essa coisa é controlada
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
220
636026
3432
por um conjunto mínimo de neurônios, cerca de duas dúzias de neurônios
10:55
that can produce a vast variety of different motor patterns,
221
639458
4963
que podem produzir uma vasta variedade de padrões motores diferentes,
11:00
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
222
644421
4347
e o motivo pelo qual pode fazer isso é que este pequenino gânglio
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
223
648768
4184
no caranguejo é, na realidade, imundado por vários, vários neuromoduladores.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
224
652952
2141
Vocês ouviram sobre neuromoduladores antes.
11:10
There are more neuromodulators
225
655093
2225
Existem mais neuromoduladores
11:13
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
226
657318
5485
que alteram, que inervam essa estrutura do que os próprios neurônios dessa estrutura,
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
227
662803
4242
e eles são capazes de gerar um conjunto complicado de padrões.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
228
667045
3441
E este é o trabalho de Eve Marder e vários de seus colegas
11:26
who've been studying this fascinating system
229
670486
2295
que vêm estudando esse sistema fascinante
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
230
672781
2152
que mostram como um conjunto pequeno de neurônios
11:30
can do many, many, many things
231
674933
1825
podem fazer muitas, muitas coisas
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
232
676758
4856
por causa de neuromodulação que pode acontecer de momento a momento.
11:37
So this is basically multiplexing in time.
233
681614
2439
Então isso é basicamente "multiplexing" no tempo.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
234
684053
2785
Imagine uma rede de neurônios com um neuromodulador.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
235
686838
3478
Você seleciona um conjunto de células para realizar um tipo de comportamento,
11:46
another neuromodulator, another set of cells,
236
690316
2618
outro neuromodulador, outro conjunto de células,
11:48
a different pattern, and you can imagine
237
692934
1713
um padrão diferente, e você pode imaginar
11:50
you could extrapolate to a very, very complicated system.
238
694647
3878
você pode extrapolar para um sistema muito, muito complicado.
11:54
Is there any evidence that flies do this?
239
698525
2094
Existem alguma indicação que moscas fazem isso?
11:56
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
240
700619
3375
Bem, por muitos anos no meu laboratório e no laboratório de outros pelo mundo,
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
241
703994
2648
nós temos estudado comportamento de moscas em pequenos simuladores de vôo.
12:02
You can tether a fly to a little stick.
242
706642
1706
você pode amarrar uma mosca a um pequeno bastão.
12:04
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
243
708348
2501
Você pode medir as forças aerodinâmicas que a mosca está criando.
12:06
You can let the fly play a little video game
244
710849
2546
Você pode deixar a mosca jogar um video game.
12:09
by letting it fly around in a visual display.
245
713395
3878
ao deixar a mosca voar num display visual.
12:13
So let me show you a little tiny sequence of this.
246
717273
2337
Então deixe-me mostrar pequenas sequências disso.
12:15
Here's a fly
247
719610
1227
Aqui está uma mosca
12:16
and a large infrared view of the fly in the flight simulator,
248
720837
3437
e uma visão infravermelha da mosca no simulador de vôo,
12:20
and this is a game the flies love to play.
249
724274
1955
e este é um jogo que moscas adoram jogar.
12:22
You allow them to steer towards the little stripe,
250
726229
2437
Você permite que elas conduzam em direção a pequena pista,
12:24
and they'll just steer towards that stripe forever.
251
728666
2825
e elas vão simplesmente em direção a pista para sempre.
12:27
It's part of their visual guidance system.
252
731491
3558
É parte da orientação de seu sistema visual.
12:30
But very, very recently, it's been possible
253
735049
2345
Mas muito, muito recentemente tem sido possível
12:33
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
254
737394
4940
modificar esses tipos de arenas comportamentais por fisiologias.
12:38
So this is the preparation that one of my former post-docs,
255
742334
2488
Então está é a preparação que um dos meus antigos pós-doutorandos,
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
256
744822
2443
Gaby Maimon, que está agora na Rockefeller, desenvolveu
12:43
and it's basically a flight simulator
257
747265
1686
e é basicamente um simulador de vôo
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
258
748951
3075
mas dentro de condições que você pode realmente colocar um eletrodo
12:47
in the brain of the fly and record
259
752026
2264
no cérebro da mosca e grava
12:50
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
260
754290
3656
de um neurônio geneticamente identificado no cérebro da mosca.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
261
757946
2298
E é assim que um desses experimentos se parece.
12:56
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
262
760244
2971
Foi uma sequência tirada por outra pós-doutoranda do laboratório,
12:59
Bettina Schnell.
263
763215
1199
Bettina Schnell.
13:00
The green trace at the bottom is the membrane potential
264
764414
3392
O traço verde no fundo é o potencial de membrana
13:03
of a neuron in the fly's brain,
265
767806
2030
de um neurônio do cérebro de uma mosca,
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
266
769836
2942
e você verá a mosca começando a voar, e o vôo é na verdade
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
267
772778
3279
controlar a rotação do próprio padrão visual
13:11
by its own wing motion,
268
776057
1479
pela sua própria movimentação da asa,
13:13
and you can see this visual interneuron
269
777536
2110
e você pode ver esse interneurônio visual
13:15
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
270
779646
3908
responder a um padrão de movimento de asa enquanto a mosca voa.
13:19
So for the first time we've actually been able to record
271
783554
2376
Então pela primeira vez nós fomos capazes de medir
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
272
785930
2908
neurônios no cérebro da mosca enquanto ela está
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
273
788838
4468
realizando comportamentos sofisticados como o vôo.
13:29
And one of the lessons we've been learning
274
793306
1855
E uma das lições que estamos aprendendo
13:31
is that the physiology of cells that we've been studying
275
795161
2420
é que a fisiologia das células que estamos estudando
13:33
for many years in quiescent flies
276
797581
2421
por vários anos em moscas dormentes
13:35
is not the same as the physiology of those cells
277
800002
2648
não é a mesma fisiologia das células
13:38
when the flies actually engage in active behaviors
278
802650
2736
quando a mosca está ativamente envolvida em comportamentos ativos
13:41
like flying and walking and so forth.
279
805386
2539
como voando ou andando e assim por diante.
13:43
And why is the physiology different?
280
807925
2925
e por que essa fisiologia é diferente?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
281
810850
2057
Bem o que observamos é que são esses neuromoduladores,
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
282
812907
3951
assim como os neuromoduladores naqueles pequenos gânglios do caranguejo.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
283
816858
2550
Então aqui está uma foto do sistema octopamina.
13:55
Octopamine is a neuromodulator
284
819408
1754
Octopamina é um neuromodulador
13:57
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
285
821162
4336
que parece desempenhar um papel importante no vôo e outros comportamentos.
14:01
But this is just one of many neuromodulators
286
825498
2472
Mas esse é apenas um de vários neuromoduladores
14:03
that's in the fly's brain.
287
827970
1071
que estão no cérebro da mosca.
14:04
So I really think that, as we learn more,
288
829041
2666
Então eu realmente acho, ao aprendermos mais,
14:07
it's going to turn out that the whole fly brain
289
831707
2527
veremos que o cérebro inteiro da mosca
14:10
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
290
834234
3089
é simplesmente como uma versão maior desse gânglio estomagástrico,
14:13
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
291
837323
4360
e esse é um dos motivos pelo qual pode fazer tanto com tão poucos neurônios.
14:17
Now, another idea, another way of multiplexing
292
841683
2787
Agora, outra idéia, outro jeito de "multiplexing"
14:20
is multiplexing in space,
293
844470
1656
é "multiplexing" no espaço,
14:22
having different parts of a neuron
294
846126
1694
tendo partes diferentes de um neurônio
14:23
do different things at the same time.
295
847820
2122
fazendo coisas diferentes ao mesmo tempo.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
296
849942
1833
Então aqui estão dois tipos de neurônios canônicos
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
297
851775
2285
de um vertebrado e de um invertebrado,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
298
854060
3250
um neurônio piramidal de Ramon y Cajal,
14:33
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
299
857310
4003
e outra célular à direita, um interneuron "non-spiking",
14:37
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
300
861313
4147
e esse é o trabalho de Alan Watson e Malcolm Burrows de muitos anos atrás,
14:41
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
301
865460
3075
e Malcom Burrows chegou a uma idéia muito interessante
14:44
based on the fact that this neuron from a locust
302
868535
2882
baseado no fato desse neurônio de um gafanhoto
14:47
does not fire action potentials.
303
871417
1959
não ativa potenciais de ação.
14:49
It's a non-spiking cell.
304
873376
1748
É uma célula "non-spiking".
14:51
So a typical cell, like the neurons in our brain,
305
875124
2780
Então uma célula típica, como os neurônios em nosso cérebro,
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
306
877904
2752
tem uma região chamada de dendritos que recebem "input",
14:56
and that input sums together
307
880656
2589
e esse "input" se soma
14:59
and will produce action potentials
308
883245
2296
e produz potenciais de ação
15:01
that run down the axon and then activate
309
885541
2331
que correm pelo axônio e então ativam
15:03
all the output regions of the neuron.
310
887872
2296
todas as regiões de "output" dos neurônios
15:06
But non-spiking neurons are actually quite complicated
311
890168
2876
Mas neurônios non-spiking são na verdade bem complicados
15:08
because they can have input synapses and output synapses
312
893044
3112
porque eles podem ter sinapses "input" ou sinapses "output"
15:12
all interdigitated, and there's no single action potential
313
896156
3663
todas interligadas, e não há um único potencial de ação
15:15
that drives all the outputs at the same time.
314
899819
3126
que aciona todos os "outputs" ao mesmo tempo.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
315
902945
3907
Então existe uma possibilidade que você tenha compartimentos computacionais
15:22
that allow the different parts of the neuron
316
906852
3978
que permitem partes diferentes de um neurônio
15:26
to do different things at the same time.
317
910830
2560
fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
15:29
So these basic concepts of multitasking in time
318
913390
4671
Então esses conceitos básicos de "multitasking" no tempo
15:33
and multitasking in space,
319
918061
2361
e "multitasking" no espaço,
15:36
I think these are things that are true in our brains as well,
320
920422
2832
Eu acho que essas são coisas que ocorrem nos nossos cérebros também,
15:39
but I think the insects are the true masters of this.
321
923254
2577
mas eu acho que insetos são verdadeiros mestres nisso.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
322
925831
3116
Então eu espero que você pense em insetos de um jeito diferente a próxima vez,
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
323
928947
2935
e como eu digo daqui, por favor pense antes de esmagá-los.
15:47
(Applause)
324
931882
2953
(Aplausos)
Translated by Paula Perin
Reviewed by Rafael Eufrasio

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ABOUT THE SPEAKER
Michael Dickinson - Biologist
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder.

Why you should listen

Some things are so commonplace that they barely register our attention. Michael Dickinson has dedicated much of his research to one such thing -- the flight of the fly. Dickinson aims to understand how a fly's nervous system allows it to accomplish such incredible aerodynamic feats. Affectionately dubbed the "Fly Guy" by The Scientist, Dickinson's research brings together zoology, neuroscience and fluid mechanics.

Dickinson was named a MacArthur Fellow in 2001. He is now a professor of biology at the University of Washington, where he heads The Dickinson Lab. The lab conducts research into insect flight control, animal brain recordings, animal/robot interactions and animal visual navigation and welcomes students with an interest in studying insect flight, behavior and evolution from an interdisciplinary approach perspective. 

More profile about the speaker
Michael Dickinson | Speaker | TED.com