ABOUT THE SPEAKER
Stefano Mancuso - Plant neurobiologist
Stefano Mancuso is a founder of the study of plant neurobiology, which explores signaling and communication at all levels of biological organization, from genetics to molecules, cells and ecological communities.

Why you should listen

Does the Boston fern you're dutifully misting each morning appreciate your care? Or can the spreading oak in your local park take umbrage at the kids climbing its knotted branches? Not likely, says Italian researcher Stefano Mancuso, but that doesn't mean that these same living organisms aren't capable of incredibly sophisticated and dynamic forms of awareness and communication.

From his laboratory near Florence, Mancuso and his team explore how plants communicate, or "signal," with each other, using a complex internal analysis system to find nutrients, spread their species and even defend themselves against predators. Their research continues to transform our view of plants from simple organisms to complex ecological structures and communities that can gather, process and -- most incredibly -- share important information.

More profile about the speaker
Stefano Mancuso | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Stefano Mancuso: The roots of plant intelligence

Stefano Mancuso: A raíz da inteligência das plantas

Filmed:
1,305,118 views

Plantas se comportam de maneira surpreendentemente inteligente: lutam com predadores, maximizam oportunidades de encontrar alimento... Mas podemos pensar que as plantas também possuem sua forma de inteligência? O botânico Stefano Mancuso apresenta intrigantes evidências a favor.
- Plant neurobiologist
Stefano Mancuso is a founder of the study of plant neurobiology, which explores signaling and communication at all levels of biological organization, from genetics to molecules, cells and ecological communities. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Sometimes I go browsing
0
0
3000
As vezes folheio
00:18
[through] a very old magazine.
1
3000
2000
revistas muito antigas.
00:20
I found this observation test
2
5000
3000
Encontrei este teste de observação
00:23
about the story of the ark.
3
8000
3000
sobre a estória da arca.
00:26
And the artist that drew this observation test
4
11000
3000
E o artista que desenhou isso
00:29
did some errors, had some mistakes --
5
14000
2000
cometeu erros, tem alguns enganos.
00:31
there are more or less 12 mistakes.
6
16000
2000
Algo em torno de 12 erros.
00:33
Some of them are very easy.
7
18000
2000
Alguns são muito simples.
00:35
There is a funnel, an aerial part,
8
20000
3000
Há uma chaminé, uma parte aérea,
00:38
a lamp and clockwork key on the ark.
9
23000
2000
uma lâmpada e um mecanismo de corda na arca.
00:40
Some of them are about the animals, the number.
10
25000
3000
Alguns erros são sobre os animais, o número.
00:43
But there is a much more fundamental mistake
11
28000
3000
Mas há um erro muito mais fundamental
00:46
in the overall story of the ark
12
31000
3000
na estória toda da arca
00:49
that's not reported here.
13
34000
2000
que não aparece aqui.
00:51
And this problem is: where are the plants?
14
36000
3000
E o problema é: onde estão as plantas?
00:54
So now we have God
15
39000
2000
Então agora temos Deus
00:56
that is going to submerge Earth permanently
16
41000
3000
que irá submergir a Terra permanentemente,
00:59
or at least for a very long period,
17
44000
3000
ou pelo menos por um período bem longo,
01:02
and no one is taking care of plants.
18
47000
3000
e ninguém está cuidando das plantas.
01:05
Noah needed to take two of every kind of bird,
19
50000
2000
Noé tinha que levar dois de cada tipo de pássaro
01:07
of every kind of animal,
20
52000
2000
de cada tipo de animal,
01:09
of every kind of creature that moves,
21
54000
2000
de cada tipo de criatura que se move,
01:11
but no mention about plants.
22
56000
3000
mas não há qualquer menção sobre plantas.
01:14
Why?
23
59000
2000
Porquê?
01:16
In another part of the same story,
24
61000
2000
Em outra parte da mesma estória,
01:18
all the living creatures
25
63000
2000
todas as criaturas vivas
01:20
are just the living creatures
26
65000
2000
são apenas aquelas
01:22
that came out from the ark,
27
67000
2000
que saíram da arca,
01:24
so birds, livestock and wild animals.
28
69000
3000
então pássaros, gado e animais selvagens.
01:27
Plants are not living creatures --
29
72000
2000
Plantas não são criaturas vivas.
01:29
this is the point.
30
74000
2000
Este é o ponto.
01:31
That is a point that is not
31
76000
2000
Este é um argumento que não
01:33
coming out from the Bible,
32
78000
2000
saiu da Bíblia,
01:35
but it's something that
33
80000
2000
mas é algo que
01:37
really accompanied humanity.
34
82000
3000
sempre acompanhou a humanidade.
01:40
Let's have a look at this nice code
35
85000
3000
Vamos ver este belo código
01:43
that is coming from a Renaissance book.
36
88000
3000
presente em um livro da Renascença.
01:46
Here we have the description
37
91000
2000
Aqui temos a descrição
01:48
of the order of nature.
38
93000
2000
da ordem da natureza.
01:50
It's a nice description because it's starting from left --
39
95000
3000
É bacana por que começa da esquerda --
01:53
you have the stones --
40
98000
2000
temos as pedras --
01:55
immediately after the stones, the plants
41
100000
2000
imediatamente depois as pedras, as plantas
01:57
that are just able to live.
42
102000
3000
que são apenas capazes de viver.
02:00
We have the animals that are able to live and to sense,
43
105000
3000
Depois os animais, que vivem mas também sentem,
02:03
and on the top of the pyramid,
44
108000
2000
e, no topo da pirâmide,
02:05
there is the man.
45
110000
2000
temos o homem.
02:07
This is not the common man.
46
112000
2000
Este não é o homem comum.
02:09
The "Homo studiosus" -- the studying man.
47
114000
3000
É o "homo estudiosus" - o homem estudioso.
02:12
This is quite comforting
48
117000
3000
Isto é bem reconfortante
02:15
for people like me -- I'm a professor --
49
120000
3000
para pessoas como eu -- Sou um professor --
02:18
this to be over there on the top of creation.
50
123000
3000
isto deveria estar encerrado ali, no topo da criação.
02:21
But it's something completely wrong.
51
126000
3000
Mas é algo completamente errado.
02:24
You know very well about professors.
52
129000
3000
Vocês conhecem muito bem sobre professores.
02:27
But it's also wrong about plants,
53
132000
3000
Mas também está errado sobre plantas,
02:30
because plants are not just able to live;
54
135000
2000
por que as plantas não são capazes apenas de viver;
02:32
they are able to sense.
55
137000
2000
elas são capazes de sentir.
02:34
They are much more sophisticated
56
139000
2000
São muito mais sofisticadas
02:36
in sensing than animals.
57
141000
2000
em perceber que os animais.
02:38
Just to give you an example,
58
143000
2000
Apenas para dar um exemplo,
02:40
every single root apex
59
145000
2000
todo ápice de raiz
02:42
is able to detect and to monitor
60
147000
3000
é capaz de detectar e monitorar
02:45
concurrently and continuously
61
150000
2000
simultânea e continuamente
02:47
at least 15 different chemical
62
152000
2000
pelo menos 15 parâmetros
02:49
and physical parameters.
63
154000
3000
químicos e físicos.
02:52
And they also are able to show and to exhibit
64
157000
3000
E também são capazes de realizar
02:55
such a wonderful and complex behavior
65
160000
3000
comportamentos maravilhosos e complexos
02:58
that can be described just with the term of intelligence.
66
163000
3000
que podem ser descritos apenas com o termo inteligência.
03:01
Well, but this is something --
67
166000
3000
Bem, mas isto é algo --
03:04
this underestimation of plants is something
68
169000
2000
esta subestimação das plantas é algo
03:06
that is always with us.
69
171000
3000
que sempre esteve conosco.
03:09
Let's have a look at this short movie now.
70
174000
3000
Vamos ver este pequeno filme agora.
03:12
We have David Attenborough.
71
177000
2000
Com David Attenborough.
03:14
Now David Attenborough is really a plant lover;
72
179000
2000
Ele é realmente um amante das plantas.
03:16
he did some of the most beautiful movies
73
181000
3000
Fez alguns dos mais belos filmes
03:19
about plant behavior.
74
184000
2000
sobre comportamento das plantas.
03:21
Now, when he speaks about plants,
75
186000
2000
Quando ele fala sobre plantas,
03:23
everything is correct.
76
188000
2000
tudo está em correto.
03:25
When he speaks about animals,
77
190000
2000
Quando fala de animais,
03:27
[he] tends to remove the fact
78
192000
2000
ele tende a esquecer o fato de que
03:29
that plants exist.
79
194000
2000
plantas existem.
03:31
The blue whale,
80
196000
2000
"A baleia azul,
03:33
the biggest creature that exists on the planet --
81
198000
2000
a maior criatura que existe no planeta."
03:35
that is wrong, completely wrong.
82
200000
3000
Isto está errado, totalmente errado.
03:38
The blue whale, it's a dwarf
83
203000
3000
A baleia azul é um anão
03:41
if compared with the real biggest creature
84
206000
2000
se comparado com a maior criatura de verdade
03:43
that exists on the planet --
85
208000
2000
que existe no planeta --
03:45
that is, this wonderful,
86
210000
2000
que é, essa maravilhosa,
03:47
magnificent Sequoiadendron giganteum.
87
212000
4000
magnífica Sequoiadendron giganteum (Sequóia gigante).
03:51
(Applause)
88
216000
2000
(Aplausos)
03:53
And this is a living organism
89
218000
3000
E isto é um organismo vivo
03:56
that has a mass of at least 2,000 tons.
90
221000
3000
que pesa pelo menos 2.000 toneladas.
03:59
Now, the story
91
224000
2000
Agora, a estória
04:01
that plants are some low-level organisms
92
226000
3000
de que plantas são organismos pouco desenvolvidos
04:04
has been formalized
93
229000
3000
foi formalizada
04:07
many times ago by Aristotle,
94
232000
3000
muito tempo atrás por Aristóteles,
04:10
that in "De Anima" --
95
235000
2000
que em "De Anima" --
04:12
that is a very influential book for the Western civilization --
96
237000
3000
um livro muito influente pra civilização ocidental --
04:15
wrote that the plants are on the edge
97
240000
3000
escreveu que as plantas estão no limiar
04:18
between living and not living.
98
243000
3000
entre o vivo e o não vivo.
04:21
They have just a kind of very low-level soul.
99
246000
3000
São apenas um tipo bem baixo de alma.
04:24
It's called the vegetative soul,
100
249000
3000
Se chama alma vegetativa,
04:27
because they lack movement,
101
252000
3000
porque não se movem,
04:30
and so they don't need to sense.
102
255000
2000
e então não precisam sentir.
04:32
Let's see.
103
257000
2000
Vejamos.
04:34
Okay, some of the movements of the plants are very well-known.
104
259000
3000
Ok, alguns movimentos das plantas são bem conhecidos.
04:37
This is a very fast movement.
105
262000
2000
Este é um movimento rápido.
04:39
This is a Dionaea, a Venus fly trap
106
264000
3000
Esta é Dionaea, uma Venus pega-mosca
04:42
hunting snails --
107
267000
2000
caçando lesmas.
04:44
sorry for the snail.
108
269000
2000
Pobre lesma.
04:46
This has been something that has been refused for centuries,
109
271000
3000
Isto foi negado por séculos,
04:49
despite the evidence.
110
274000
3000
apesar da evidência.
04:52
No one can say that the plants were able to eat an animal,
111
277000
3000
Ninguém podia dizer que uma planta poderia comer um animal,
04:55
because it was against the order of nature.
112
280000
3000
porque seria contra a ordem da natureza.
04:58
But plants are also able
113
283000
2000
Mas plantas também são capazes
05:00
to show a lot of movement.
114
285000
3000
de realizar muitos movimentos.
05:03
Some of them are very well known, like the flowering.
115
288000
3000
Alguns são bem conhecidos, como o florescimento.
05:06
It's just a question to use some techniques
116
291000
3000
É apenas uma questão de usar algumas técnicas
05:09
like the time lapse.
117
294000
2000
como acelerar vídeos.
05:11
Some of them are much more sophisticated.
118
296000
3000
Alguns são muito mais sofisticados.
05:14
Look at this young bean
119
299000
2000
Veja este jovem feijão
05:16
that is moving to catch the light every time.
120
301000
3000
que se move para captar luz o tempo todo.
05:19
And it's really so graceful;
121
304000
2000
E é tão gracioso.
05:21
it's like a dancing angel.
122
306000
3000
É como um anjo dançarino.
05:24
They are also able to play --
123
309000
3000
Elas também são capazes de brincar.
05:27
they are really playing.
124
312000
2000
Estão realmente brincando.
05:29
These are young sunflowers,
125
314000
3000
Estes são pequenos girassóis,
05:32
and what they are doing
126
317000
2000
e o que estão fazendo
05:34
cannot be described
127
319000
2000
não pode ser descrito
05:36
with any other terms than playing.
128
321000
2000
com nenhum outro termo além de brincadeira.
05:38
They are training themselves,
129
323000
2000
Eles estão realmente se treinando,
05:40
as many young animals do,
130
325000
2000
como muitos pequenos animais fazem,
05:42
to the adult life
131
327000
2000
para a vida adulta,
05:44
where they will be called to track the sun
132
329000
3000
quando serão capazes de rastrear o sol
05:47
all the day.
133
332000
2000
o dia todo.
05:49
They are able to respond to gravity, of course,
134
334000
3000
Elas são capazes de responder à gravidade, claro,
05:52
so the shoots are growing
135
337000
2000
então os brotos estão crescendo
05:54
against the vector of gravity
136
339000
2000
contra o vetor de gravidade
05:56
and the roots toward the vector of gravity.
137
341000
3000
e as raízes crescem a favor do vetor de gravidade.
05:59
But they are also able to sleep.
138
344000
3000
Mas elas também são capazes de dormir.
06:02
This is one, Mimosa pudica.
139
347000
2000
Esta é uma Mimosa pudica (Dormideira).
06:04
So during the night,
140
349000
2000
Então durante a noite,
06:06
they curl the leaves
141
351000
2000
elas dobram e fecham as folhas
06:08
and reduce the movement,
142
353000
2000
e reduzem o movimento,
06:10
and during the day, you have the opening of the leaves --
143
355000
2000
e durante o dia abrem as folhas --
06:12
there is much more movement.
144
357000
2000
há muito mais movimento.
06:14
This is interesting
145
359000
2000
Isto é interessante
06:16
because this sleeping machinery,
146
361000
2000
porque, esta maquinaria do sono,
06:18
it's perfectly conserved.
147
363000
2000
é perfeitamente conservada.
06:20
It's the same in plants, in insects
148
365000
2000
É a mesma nas plantas, em insetos
06:22
and in animals.
149
367000
2000
e em animais.
06:24
And so if you need to study this sleeping problem,
150
369000
3000
E então se você precisa estudar este problema do sono,
06:27
it's easy to study on plants, for example,
151
372000
3000
é mais fácil estudar em plantas, por exemplo,
06:30
than in animals
152
375000
2000
do que em animais,
06:32
and it's much more easy even ethically.
153
377000
3000
e é mais condizente com a ética.
06:35
It's a kind of vegetarian
154
380000
3000
É um tipo de experimento
06:38
experimentation.
155
383000
2000
vegetariano.
06:40
Plants are even able to communicate --
156
385000
3000
Plantas também são capazes de se comunicar.
06:43
they are extraordinary communicators.
157
388000
2000
São comunicadoras extraordinárias.
06:45
They communicate with other plants.
158
390000
2000
Se comunicam com outras plantas.
06:47
They are able to distinguish kin and non-kin.
159
392000
3000
Podem distinguir as que são semelhantes ou não.
06:50
They communicate
160
395000
2000
Elas se comunicam
06:52
with plants of other species
161
397000
2000
com plantas e outras espécies,
06:54
and they communicate with animals
162
399000
2000
e também com animais
06:56
by producing chemical volatiles,
163
401000
3000
produzindo voláteis químicas,
06:59
for example, during the pollination.
164
404000
2000
por exemplo, durante a polinização.
07:01
Now with the pollination, it's a very serious issue for plants,
165
406000
3000
Polinização é um assunto muito sério para as plantas,
07:04
because they move the pollen from one flower to the other,
166
409000
3000
porque move o pólen de uma flor para outra,
07:07
yet they cannot move from one flower to the other.
167
412000
2000
entretanto, elas não podem mover este pólem entre suas flores.
07:09
So they need a vector --
168
414000
2000
Então precisam de um vetor,
07:11
and this vector,
169
416000
2000
e este vetor,
07:13
it's normally an animal.
170
418000
2000
normalmente é um animal.
07:15
Many insects
171
420000
2000
Muitos insetos
07:17
have been used by plants as vectors
172
422000
3000
foram usados pelas plantas como vetores
07:20
for the transport of the pollination,
173
425000
2000
para o transporte de pólen,
07:22
but not just insects; even birds, reptiles,
174
427000
3000
mas não apenas insetos; até pássaros, répteis,
07:25
and mammals like bats rats
175
430000
3000
e mamíferos como ratos e morcegos
07:28
are normally used for the transportation of the pollen.
176
433000
3000
são normalmente usados para transportar pólen.
07:31
This is a serious business.
177
436000
2000
É um negócio sério.
07:33
We have the plants that are giving to the animals
178
438000
3000
As plantas fornecem aos animais
07:36
a kind of sweet substance --
179
441000
3000
um tipo de substância doce --
07:39
very energizing --
180
444000
2000
muito energética --
07:41
having in change this transportation of the pollen.
181
446000
3000
ganhando em troca o transporte de pólen.
07:44
But some plants are manipulating animals,
182
449000
3000
Mas algumas plantas estão manipulando animais,
07:47
like in the case of orchids
183
452000
2000
como no caso das orquídeas
07:49
that promise sex and nectar
184
454000
2000
que prometem sexo e néctar
07:51
and give in change nothing
185
456000
2000
e não dão nada em troca
07:53
for the transportation of the pollen.
186
458000
3000
pelo transporte de pólen.
07:56
Now, there is a big problem
187
461000
3000
Mas há um grande problema
07:59
behind all this behavior that we have seen.
188
464000
3000
por trás de todo este comportamento que vimos.
08:02
How is it possible to do this without a brain?
189
467000
3000
Como é possível fazer isso sem cérebro?
08:05
We need to wait until 1880,
190
470000
3000
Tivemos de esperar até 1880,
08:08
when this big man,
191
473000
2000
quando este grande homem,
08:10
Charles Darwin,
192
475000
2000
Charles Darwin,
08:12
publishes a wonderful, astonishing book
193
477000
3000
publicou este maravilhoso, incrível livro
08:15
that starts a revolution.
194
480000
3000
que começou uma revolução.
08:18
The title is "The Power of Movement in Plants."
195
483000
3000
O título é "O Poder do Movimento em Plantas".
08:21
No one was allowed to speak about movement in plants
196
486000
2000
Ninguém podia falar de movimento em plantas
08:23
before Charles Darwin.
197
488000
2000
antes de Charles Darwin.
08:25
In his book,
198
490000
2000
Neste livro,
08:27
assisted by his son, Francis --
199
492000
2000
em colaboração com seu filho, Francis --
08:29
who was the first professor of plant physiology in the world, in Cambridge --
200
494000
3000
que foi o primeiro professor de fisiologia de plantas no mundo, em Cambridge --
08:32
they took into consideration every single movement
201
497000
3000
eles levaram em consideração cada movimento
08:35
for 500 pages.
202
500000
2000
por 500 páginas.
08:37
And in the last paragraph of the book,
203
502000
3000
E no último parágrafo do livro,
08:40
it's a kind of stylistic mark,
204
505000
2000
como uma marca estilística,
08:42
because normally Charles Darwin stored,
205
507000
3000
porque normalmente Darwin reservava,
08:45
in the last paragraph of a book,
206
510000
2000
no último parágrafo de um livro,
08:47
the most important message.
207
512000
2000
a mensagem mais importante.
08:49
He wrote that,
208
514000
2000
Ele escreveu que,
08:51
"It's hardly an exaggeration
209
516000
2000
"Não é exagero
08:53
to say that the tip of the radical
210
518000
3000
dizer que a ponta da radícula
08:56
acts like the brain
211
521000
2000
atua como um cérebro
08:58
of one of the lower animals."
212
523000
2000
de um dos animais mais primitivos."
09:00
This is not a metaphor.
213
525000
2000
Isso não é uma metáfora.
09:02
He wrote some very interesting letters to one of his friends
214
527000
3000
Ele escreveu cartas muito interessantes a um amigo
09:05
who was J.D. Hooker, or at that time, president of the Royal Society,
215
530000
4000
que era presidente da Royal Society na época,
09:09
so the maximum scientific authority in Britain
216
534000
3000
portanto autoridade científica máxima na Inglaterra
09:12
speaking about the brain in the plants.
217
537000
3000
falando sobre o cérebro de plantas.
09:15
Now, this is a root apex
218
540000
2000
Então, esta é a ponta de uma radícula
09:17
growing against a slope.
219
542000
2000
crescendo em uma rampa.
09:19
So you can recognize this kind of movement,
220
544000
3000
Voce pode reconhecer este tipo de movimento,
09:22
the same movement that worms, snakes
221
547000
3000
o mesmo movimento que minhocas, cobras
09:25
and every animal
222
550000
2000
e qualquer animal
09:27
that are moving on the ground without legs
223
552000
3000
que se mova pelo chão sem pernas
09:30
is able to display.
224
555000
2000
é capaz de realizar.
09:32
And it's not an easy movement
225
557000
2000
E não é um movimento simples,
09:34
because, to have this kind of movement,
226
559000
3000
porque para realizá-lo,
09:37
you need to move different regions of the root
227
562000
3000
você precisa mover diferentes partes e regiões da raiz
09:40
and to synchronize these different regions
228
565000
2000
e sincronizá-las
09:42
without having a brain.
229
567000
2000
sem ter um cérebro.
09:44
So we studied the root apex
230
569000
3000
Então nós estudamos a ponta da radícula,
09:47
and we found that there is a specific region
231
572000
2000
e encontramos esta região específica
09:49
that is here, depicted in blue --
232
574000
3000
que está aqui, representada em azul --
09:52
that is called the "transition zone."
233
577000
2000
vamos chamá-la de zona de transição.
09:54
And this region, it's a very small region --
234
579000
3000
E esta região, é bem pequena.
09:57
it's less than one millimeter.
235
582000
3000
Menor que um milímetro.
10:00
And in this small region
236
585000
2000
Nessa pequena região acontece
10:02
you have the highest consumption
237
587000
2000
a maior taxa de consumo
10:04
of oxygen in the plants
238
589000
2000
de oxigênio nas plantas,
10:06
and more important,
239
591000
2000
e mais importante,
10:08
you have these kinds of signals here.
240
593000
2000
você tem este tipo de sinal aqui.
10:10
The signals that you are seeing here are action potential,
241
595000
3000
Os sinais que vocês estão vendo são potenciais de ação,
10:13
are the same signals
242
598000
2000
os mesmos sinais
10:15
that the neurons of my brain, of our brain,
243
600000
3000
que os neurônios do meu cérebro, do nosso cérebro,
10:18
use to exchange information.
244
603000
3000
usam para trocar informações.
10:21
Now we know that a root apex
245
606000
3000
Agora sabemos que ápice da radícula
10:24
has just a few hundred cells
246
609000
2000
contém apenas algumas centenas de células
10:26
that show this kind of feature,
247
611000
2000
que possuem este tipo de característica,
10:28
but we know how big
248
613000
2000
mas sabemos quão grande
10:30
the root apparatus of a small plant, like a plant of rye.
249
615000
3000
é a quantidade de radículas numa planta, como um centeio por exemplo.
10:33
We have almost
250
618000
2000
Temos praticamente
10:35
14 million roots.
251
620000
2000
14 milhões de radículas.
10:37
We have 11 and a half million
252
622000
3000
Temos 11,5 milhões de
10:40
root apex
253
625000
2000
ápices de radículas
10:42
and a total length of 600 or more kilometers
254
627000
3000
e um comprimento total de 600 Km ou mais
10:45
and a very high surface area.
255
630000
2000
e uma área de superfície enorme.
10:47
Now let's imagine
256
632000
2000
Agora vamos imaginar
10:49
that each single root apex
257
634000
2000
que cada ápice de radícula
10:51
is working in network with all the others.
258
636000
3000
esteja trabalhando em rede com os demais.
10:54
Here were have on the left, the Internet
259
639000
3000
Temos, a esquerda, a internet
10:57
and on the right, the root apparatus.
260
642000
3000
e a direita, o aparato da raiz.
11:00
They work in the same way.
261
645000
2000
Trabalham da mesma maneira.
11:02
They are a network
262
647000
2000
São uma rede
11:04
of small computing machines,
263
649000
2000
de pequenas máquinas computacionais,
11:06
working in networks.
264
651000
2000
trabalhando em rede.
11:08
And why are they so similar?
265
653000
2000
E porque são tão similares?
11:10
Because they evolved
266
655000
2000
Porque evoluíram
11:12
for the same reason:
267
657000
2000
pela mesma razão:
11:14
to survive predation.
268
659000
3000
sobreviver a predação.
11:17
They work in the same way.
269
662000
2000
Trabalham do mesmo modo.
11:19
So you can remove 90 percent of the root apparatus
270
664000
3000
Então você pode remover 90% das raízes
11:22
and the plants [continue] to work.
271
667000
2000
e as plantas ainda continuam a trabalhar.
11:24
You can remove 90 percent of the Internet
272
669000
3000
Você pode remover 90% da internet
11:27
and it is [continuing] to work.
273
672000
3000
e ela continua a trabalhar.
11:30
So, a suggestion
274
675000
2000
Então, uma sugestão
11:32
for the people working with networks:
275
677000
3000
para as pessoas trabalhando com redes:
11:35
plants are able
276
680000
3000
plantas são capazes
11:38
to give you good suggestions
277
683000
2000
de dar boas sugestões
11:40
about how to evolve networks.
278
685000
3000
sobre como evoluir redes.
11:43
And another possibility
279
688000
3000
E outra possibilidade
11:46
is a technological possibility.
280
691000
3000
é tecnológica.
11:49
Let's imagine
281
694000
2000
Imaginem
11:51
that we can build robots
282
696000
2000
que podemos construir robôs
11:53
and robots that are inspired by plants.
283
698000
3000
inspirados por plantas.
11:56
Until now,
284
701000
2000
Até agora,
11:58
the man was inspired
285
703000
3000
o homem foi inspirado
12:01
just by man or the animals
286
706000
2000
apenas por ele mesmo e outros animais
12:03
in producing a robot.
287
708000
2000
para fazer robôs.
12:05
We have the animaloid --
288
710000
3000
Nós temos o animalóide --
12:08
and the normal robots inspired by animals,
289
713000
2000
os robôs típicos inspirado em animais,
12:10
insectoid, so on.
290
715000
2000
insetóides etc.
12:12
We have the androids
291
717000
2000
Temos os andróides
12:14
that are inspired by man.
292
719000
3000
que são inspirados no homem.
12:17
But why have we not any plantoid?
293
722000
3000
Por que não ter um plantóide?
12:20
Well, if you want to fly,
294
725000
2000
Se você quer voar,
12:22
it's good that you look at birds --
295
727000
2000
é bom olhar para os pássaros,
12:24
to be inspired by birds.
296
729000
2000
se inspirar em pássaros.
12:26
But if you want to explore soils,
297
731000
3000
Mas se você quer explorar solos,
12:29
or if you want to colonize
298
734000
3000
ou se quer colonizar
12:32
new territory,
299
737000
2000
novos territórios,
12:34
to best thing that you can do is to be inspired by plants
300
739000
3000
a melhor coisa que pode fazer é se inspirar em plantas
12:37
that are masters in doing this.
301
742000
3000
que são mestras em fazer isso.
12:40
We have another possibility
302
745000
2000
Temos ainda outra possibilidade
12:42
we are working [on] in our lab,
303
747000
2000
que estamos trabalhando em nosso laboratório,
12:44
[which] is to build hybrids.
304
749000
2000
que é construir híbridos.
12:46
It's much more easy to build hybrids.
305
751000
3000
é muito mais fácil construir híbridos.
12:49
Hybrid means it's something
306
754000
2000
Híbridos significa
12:51
that's half living and half machine.
307
756000
3000
algo metade vivo metade máquina.
12:54
It's much more easy to work with plants
308
759000
2000
É muito mais fácil trabalhar com plantas
12:56
than with animals.
309
761000
2000
do que com animais.
12:58
They have computing power,
310
763000
2000
Elas tem capacidade computacional.
13:00
they have electrical signals.
311
765000
2000
Tem sinais elétricos.
13:02
The connection with the machine is much more easy,
312
767000
3000
A conexão com a máquina é muito mais simples,
13:05
much more even ethically possible.
313
770000
4000
e mais éticamente possível.
13:10
And these are three possibilities
314
775000
2000
E estas são três possibilidades
13:12
that we are working on
315
777000
3000
que estamos trabalhando atualmente
13:15
to build hybrids,
316
780000
2000
para construir híbridos,
13:17
driven by algae
317
782000
2000
movidos por algas
13:19
or by the leaves at the end,
318
784000
3000
ou pelas folhas,
13:22
by the most, most powerful parts of the plants,
319
787000
2000
ou pela parte mais poderosa das plantas,
13:24
by the roots.
320
789000
2000
as raízes.
13:26
Well, thank you for your attention.
321
791000
2000
Bem, obrigado pela atenção.
13:28
And before I finish,
322
793000
3000
E antes de terminar,
13:31
I would like to reassure that no snails were harmed
323
796000
3000
Eu gostaria de assegurar que nenhuma lesma foi machucada
13:34
in making this presentation.
324
799000
2000
pra fazer esta apresentação.
13:36
Thank you.
325
801000
2000
Obrigado.
13:38
(Applause)
326
803000
5000
(Aplausos)
Translated by Eduardo Schenberg
Reviewed by Claudia Solano

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stefano Mancuso - Plant neurobiologist
Stefano Mancuso is a founder of the study of plant neurobiology, which explores signaling and communication at all levels of biological organization, from genetics to molecules, cells and ecological communities.

Why you should listen

Does the Boston fern you're dutifully misting each morning appreciate your care? Or can the spreading oak in your local park take umbrage at the kids climbing its knotted branches? Not likely, says Italian researcher Stefano Mancuso, but that doesn't mean that these same living organisms aren't capable of incredibly sophisticated and dynamic forms of awareness and communication.

From his laboratory near Florence, Mancuso and his team explore how plants communicate, or "signal," with each other, using a complex internal analysis system to find nutrients, spread their species and even defend themselves against predators. Their research continues to transform our view of plants from simple organisms to complex ecological structures and communities that can gather, process and -- most incredibly -- share important information.

More profile about the speaker
Stefano Mancuso | Speaker | TED.com