TED2017
Greg Gage: Electrical experiments with plants that count and communicate
ग्रेग गैज: विद्युत प्रयोग पोधों के साथ जो गिनती और संवाद करते हैं
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न्यूरोसायटिस्ट ग्रेग गैज ग्रेजुएट स्तर की प्रयोगशालाओं से मस्तिष्क का अध्ययन करने के लिए परिष्कृत उपकरण लेते हैं और उन्हें मध्यम और उच्च विद्यालय के कक्षाओं (और कभी-कभी, टेड की स्टेज में) लाते हैं।) आश्चर्यचकित होने के लिए तैयार करें क्योंकि वह मिमोसा पुडिका को हुक करता है , एक पौधा जिनकी पत्तियों को छुआ जाने पर बंद हो जाता है, और वेनस फ्लाईट्रैप एक ईकेजी से दिखाता है कि कैसे सूचनाएं, आंदोलन और यहां तक कि गिनती करने के लिए पौधे विद्युत संकेतों का उपयोग करते हैं।
Greg Gage - Neuroscientist
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
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00:12
I'm a neuroscientist,
0
760
1256
में एक न्यूरोसाइंटिस्ट हूँ
00:14
and I'm the co-founder of Backyard Brains,
1
2040
2296
मै बैकयार्ड ब्रेन्स का सह-संस्थापक हूँ,
00:16
and our mission is to train
the next generation of neuroscientists
the next generation of neuroscientists
2
4360
3856
हमारा मिशन न्यूरो-साइंटिस्ट्स
की अगली पीढी को ट्रेन करना है
की अगली पीढी को ट्रेन करना है
00:20
by taking graduate-level
neuroscience research equipment
neuroscience research equipment
3
8240
3016
ग्रेजुएट लेवल के न्यूरोसाइंस
अनुसन्धान उपकरण
अनुसन्धान उपकरण
00:23
and making it available for kids
in middle schools and high schools.
in middle schools and high schools.
4
11280
3440
को मध्यम व् उच्च विद्यालयओं के
बचों को उपलब्ध कर.
बचों को उपलब्ध कर.
00:27
And so when we go into the classroom,
5
15520
1856
ताकि जब हम कक्षा में जाएँ,
00:29
one way to get them thinking
about the brain, which is very complex,
about the brain, which is very complex,
6
17400
3896
उन्हें मस्तिष्क के बारे में, जो बहुत जटिल है,
सोचने के लिए
सोचने के लिए
00:33
is to ask them a very simple
question about neuroscience,
question about neuroscience,
7
21320
2936
उन्हें एक सरल प्रशन पूंछे
न्यूरोसाइंस के बारे में
न्यूरोसाइंस के बारे में
00:36
and that is, "What has a brain?"
8
24280
2040
और वो है " मस्तिष्क किस्मे है?"
00:39
When we ask that,
9
27040
1256
जब हम ये सवाल पूछेंगे
00:40
students will instantly tell you
that their cat or dog has a brain,
that their cat or dog has a brain,
10
28320
4055
छात्र तुरंत बतायेंगे कि उनकी
बिल्ली या कुत्ते में एक मस्तिष्क है,
बिल्ली या कुत्ते में एक मस्तिष्क है,
00:44
and most will say that a mouse
or even a small insect has a brain,
or even a small insect has a brain,
11
32400
4576
और ज्यादातर कहेंगे की चूहे
या एक छोटी कीड़े में भी एक मस्तिष्क है,
या एक छोटी कीड़े में भी एक मस्तिष्क है,
00:49
but almost nobody says
that a plant or a tree
that a plant or a tree
12
37000
2816
पर ये कोई नहीं कहता की पोधा या पेड़
00:51
or a shrub has a brain.
13
39840
2176
या एक झाड़ी में एक मस्तिष्क है।
00:54
And so when you push --
14
42040
2496
और इसलिए जब आप जोर देते हैं -
00:56
because this could actually
help describe a little bit
help describe a little bit
15
44560
2576
क्योंकि यह वर्णन करने में मदद कर सकता है
00:59
how the brain actually functions --
16
47160
2176
की वास्तव में मस्तिष्क कैसे काम करता है
01:01
so you push and say,
17
49360
1216
तो आप जोर दे और कहे
01:02
"Well, what is it that makes
living things have brains versus not?"
living things have brains versus not?"
18
50600
3536
"ठीक है, वह क्या कारन है की
जीवित चीजों में मस्तिष्क है या नहीं है "
जीवित चीजों में मस्तिष्क है या नहीं है "
01:06
And often they'll come back
with the classification
with the classification
19
54160
2456
और अक्सर वे वापस
वर्गीकरण करेंगे
वर्गीकरण करेंगे
01:08
that things that move tend to have brains.
20
56640
3776
कि जो चीजें चलती हैं उनमें मस्तिष्क होते हैं।
01:12
And that's absolutely correct.
21
60440
1616
और यह बिल्कुल सही है।
01:14
Our nervous system evolved
because it is electrical.
because it is electrical.
22
62080
2456
हमारा नर्वस सिस्टम विकसित हुआ
क्योंकि यह बिजली है।
क्योंकि यह बिजली है।
01:16
It's fast, so we can quickly respond
to stimuli in the world
to stimuli in the world
23
64560
3136
यह तेज़ है, इसलिए हम उत्तेजना का
तुरंत उत्तर दे सकते हैं
तुरंत उत्तर दे सकते हैं
01:19
and move if we need to.
24
67720
2216
और हिल सकते है अगर जरूरत है तो .
01:21
But you can go back
and push back on a student,
and push back on a student,
25
69960
2216
लेकिन आप उस छात्र से वापस
01:24
and say, "Well, you know,
you say that plants don't have brains,
you say that plants don't have brains,
26
72200
3056
कह सकते है
"अच्छा पौधों में दिमाग नहीं है,
"अच्छा पौधों में दिमाग नहीं है,
01:27
but plants do move."
27
75280
1456
लेकिन पौधे तो हिलते हैं। "
01:28
Anyone who has grown a plant
28
76760
1856
जिसने पोधा उगाया है
01:30
has noticed that the plant will move
29
78640
1976
उसने देखा होगा की पोधा घूमता है
01:32
and face the sun.
30
80640
1816
सूरज की और.
01:34
But they'll say,
"But that's a slow movement.
"But that's a slow movement.
31
82480
2136
पर वे कहेंगे,
"लेकिन यह एक धीमी चाल है।
"लेकिन यह एक धीमी चाल है।
01:36
You know, that doesn't count.
That could be a chemical process."
That could be a chemical process."
32
84640
3016
यह नहीं मान सकते ।
यह एक रासायनिक प्रक्रिया हो सकती है। "
यह एक रासायनिक प्रक्रिया हो सकती है। "
01:39
But what about fast-moving plants?
33
87680
2376
लेकिन तेज चलने वाले पौधों
के बारे में क्या?
के बारे में क्या?
01:42
Now, in 1760, Arthur Dobbs,
the Royal Governor of North Carolina,
the Royal Governor of North Carolina,
34
90080
5096
अब, 1760 में, आर्थर डॉब्स,
उत्तरी कैरोलिना के रॉयल गवर्नर,
उत्तरी कैरोलिना के रॉयल गवर्नर,
01:47
made a pretty fascinating discovery.
35
95200
2536
एक बहुत ही आकर्षक खोज करी.
01:49
In the swamps behind his house,
36
97760
2856
अपने घर के पीछे की दलदल में,
01:52
he found a plant that would spring shut
37
100640
3656
उसने एक पौधा पाया जो ख़त से बंद होता
01:56
every time a bug would fall in between it.
38
104320
2680
जब भी उसमे कोई कीड़ा गिरता .
01:59
He called this plant the flytrap,
39
107720
2936
उन्होंने इस पौधे को फ्लाईट्रैप कहा,
02:02
and within a decade,
it made its way over to Europe,
it made its way over to Europe,
40
110680
2936
और एक दशक में इसने यूरोप
के लिए अपना रास्ता बना लिया .
के लिए अपना रास्ता बना लिया .
02:05
where eventually the great Charles Darwin
got to study this plant,
got to study this plant,
41
113640
3536
जहाँ महान चार्ल्स डार्विन
इस पौधे का अध्ययन करने के लिए मिला
इस पौधे का अध्ययन करने के लिए मिला
02:09
and this plant absolutely blew him away.
42
117200
2016
और इस पौधे ने उसे पूरी तरह से चकित किया ।
02:11
He called it the most wonderful
plant in the world.
plant in the world.
43
119240
2536
उसने इसे दुनिया का सबसे अद्भुत पोधा कहा ।
02:13
This is a plant
that was an evolutionary wonder.
that was an evolutionary wonder.
44
121800
2256
यह पौधा एक
उत्क्रांति का आश्चर्य था।
उत्क्रांति का आश्चर्य था।
02:16
This is a plant that moves quickly,
45
124080
1976
यह पौधा जल्दी चलता है,
02:18
which is rare,
46
126080
1296
जो दुर्लभ है,
02:19
and it's carnivorous, which is also rare.
47
127400
1976
और यह मांसाहारी है, जो भी दुर्लभ है।
02:21
And this is in the same plant.
48
129400
1456
और यह एक ही पौधे में है।
02:22
But I'm here today to tell you
49
130880
1456
मैं आज यहां आपको यह बताने आया हूं
02:24
that's not even the coolest thing
about this plant.
about this plant.
50
132360
2416
यह भी सबसे अच्छी चीज नहीं है
इस पौधे के बारे में।
इस पौधे के बारे में।
02:26
The coolest thing
is that the plant can count.
is that the plant can count.
51
134800
2520
सबसे अच्छी बात है
यह है कि पौधे गिन सकते हैं।
यह है कि पौधे गिन सकते हैं।
02:30
So in order to show that,
52
138560
1376
तो यह दिखाने के लिए,
02:31
we have to get some vocabulary
out of the way.
out of the way.
53
139960
2176
हमें कुछ शब्दावली ठीक करनी होगी .
02:34
So I'm going to do what we do
in the classroom with students.
in the classroom with students.
54
142160
3256
तो मैं वह करूँगा जो हम
छात्रों के साथ कक्षा मेंकरते हैं।
छात्रों के साथ कक्षा मेंकरते हैं।
02:37
We're going to do
an experiment on electrophysiology,
an experiment on electrophysiology,
55
145440
3856
हम इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी का एक प्रयोग करेंगे,
02:41
which is the recording
of the body's electrical signal,
of the body's electrical signal,
56
149320
3136
जो रिकॉर्डिंग है
शरीर के विद्युत संकेत के,
शरीर के विद्युत संकेत के,
02:44
either coming from neurons
or from muscles.
or from muscles.
57
152480
2296
या तो न्यूरॉन्स से आ रहा है
या मांसपेशियों से।
या मांसपेशियों से।
02:46
And I'm putting some electrodes
here on my wrists.
here on my wrists.
58
154800
2336
और मैं कुछ इलेक्ट्रोड
अपनी कलाई पर डाल रहा हूँ
अपनी कलाई पर डाल रहा हूँ
02:49
As I hook them up,
59
157160
1336
जैसे ही मैं उन्हें जोड़ता हूं,
02:50
we're going to be able to see a signal
60
158520
2176
हम एक संकेत देखेंगे
02:52
on the screen here.
61
160720
1456
यहां स्क्रीन पर।
02:54
And this signal may be familiar to you.
62
162200
1896
और यह संकेत आपको परिचित हो सकता है।
02:56
It's called the EKG,
or the electrocardiogram.
or the electrocardiogram.
63
164120
2176
इसे ईकेजी या इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम
कहते है।
कहते है।
02:58
And this is coming
from neurons in my heart
from neurons in my heart
64
166320
2456
और यह मेरे दिल के
न्यूरॉन्स सेआ रहा है
न्यूरॉन्स सेआ रहा है
03:00
that are firing
what's called action potentials,
what's called action potentials,
65
168800
2536
जो फायरिंग कर रहे हैं यह
एक्शन पोटेंशियल कहलाता है,
एक्शन पोटेंशियल कहलाता है,
03:03
potential meaning voltage and action
meaning it moves quickly up and down,
meaning it moves quickly up and down,
66
171360
3856
पोटेंशियल यानि वोल्टेज और एक्शन
का अर्थ है तेजी से ऊपर और नीचे चलना,
का अर्थ है तेजी से ऊपर और नीचे चलना,
03:07
which causes my heart to fire,
67
175240
1456
जो मेरे दिल को आग लगने
का कारण बनता है,
का कारण बनता है,
03:08
which then causes
the signal that you see here.
the signal that you see here.
68
176720
2816
जो सिग्नल उत्पन्न करता है
जो आप यहां देखते हैं।
जो आप यहां देखते हैं।
03:11
And so I want you to remember the shape
of what we'll be looking at right here,
of what we'll be looking at right here,
69
179560
3736
और मैं चाहूँगा कि आप
यह आकार को याद रखे
यह आकार को याद रखे
03:15
because this is going to be important.
70
183320
1856
क्योंकि यह महत्वपूर्ण होने जा रहा है।
03:17
This is a way that the brain
encodes information
encodes information
71
185200
2416
इस तरह मस्तिष्क जानकारी
एन्कोड करता है
एन्कोड करता है
03:19
in the form of an action potential.
72
187640
1696
एक एक्शन पोटेंशियल के रूप में।
03:21
So now let's turn to some plants.
73
189360
2320
तो अब कुछ पौधों की और चलते हैं ।
03:24
So I'm going to first
introduce you to the mimosa,
introduce you to the mimosa,
74
192920
3536
तो मैं पहले आपको मिमोसा
से परिचय करवाता हूँ,
से परिचय करवाता हूँ,
03:28
not the drink, but the Mimosa pudica,
75
196480
3216
पेय नहीं, लेकिन
मिमोसा पुडिका,
मिमोसा पुडिका,
03:31
and this is a plant that's found
in Central America and South America,
in Central America and South America,
76
199720
3336
और यह पौधा मध्य अमेरिका
और दक्षिण अमेरिका में पाया जाता है
और दक्षिण अमेरिका में पाया जाता है
03:35
and it has behaviors.
77
203080
1976
और इसका व्यवहार है।
03:37
And the first behavior
I'm going to show you
I'm going to show you
78
205080
2096
और पहला व्यवहार मैं
तुम्हें दिखाऊंगा
तुम्हें दिखाऊंगा
03:39
is if I touch the leaves here,
79
207200
2096
अगर मैं यहां पत्तियों को छूता हूं,
03:41
you get to see that the leaves
tend to curl up.
tend to curl up.
80
209320
2200
आप देखेंगे की पत्तियां
मुद जा रही हैं.
मुद जा रही हैं.
03:45
And then the second behavior is,
81
213280
2256
और फिर दूसरा व्यवहार है,
03:47
if I tap the leaf,
82
215560
2176
अगर मैं पत्ती को टैप करता हूं,
03:49
the entire branch seems to fall down.
83
217760
1816
पूरी शाखा गिरने लगती है।
03:51
So why does it do that?
84
219600
1536
तो ऐसा क्यों होता है ?
03:53
It's not really known to science.
85
221160
1616
विज्ञान इसे नहीं जनता है.
03:54
One of the reasons why
could be that it scares away insects
could be that it scares away insects
86
222800
3216
एक कारण यह भी हो सकता हा
कि यह कीड़ों को डराता है
कि यह कीड़ों को डराता है
03:58
or it looks less appealing to herbivores.
87
226040
2176
या यहशाकाहारियों को यह
कम आकर्षक लगता है।
कम आकर्षक लगता है।
04:00
But how does it do that?
Now, that's interesting.
Now, that's interesting.
88
228240
2496
लेकिन यह कैसे करता है?
अब, यह दिलचस्प है।
अब, यह दिलचस्प है।
04:02
We can do an experiment to find out.
89
230760
2136
पता लगाने के लिए हम
एक प्रयोग कर सकते हैं
एक प्रयोग कर सकते हैं
04:04
So what we're going to do now,
90
232920
1456
तो हम अब क्या करने जा रहे हैं,
04:06
just like I recorded
the electrical potential from my body,
the electrical potential from my body,
91
234400
3416
जैसे मैंने रिकॉर्ड किया
मेरे शरीर से विद्युत क्षमता,
मेरे शरीर से विद्युत क्षमता,
04:09
we're going to record the electrical
potential from this plant, this mimosa.
potential from this plant, this mimosa.
92
237840
3816
हम रिकॉर्ड करेंगे विद्युत् शमता
इस पौधे, मिमोसा की ।
इस पौधे, मिमोसा की ।
04:13
And so what we're going to do
is I've got a wire wrapped around the stem,
is I've got a wire wrapped around the stem,
93
241680
5496
और इसके लिए मैंने तने के
चारों ओर एक तार लपेट दिया है,
चारों ओर एक तार लपेट दिया है,
04:19
and I've got the ground electrode where?
94
247200
2080
और ग्राउंड इलेक्ट्रोड
मुझे कहाँ मिला है?
मुझे कहाँ मिला है?
04:22
In the ground. It's an electrical
engineering joke. Alright.
engineering joke. Alright.
95
250360
2936
जमीन में। यह एक इलेक्ट्रिकल
इंजीनियरिंग मजाक है .ठीक.
इंजीनियरिंग मजाक है .ठीक.
04:25
(Laughter)
96
253320
1336
(हंसी)
04:26
Alright. So I'm going to go ahead
and tap the leaf here,
and tap the leaf here,
97
254680
2736
ठीक है। तो मैं आगे बढता हूँ
और यहां पत्ते को टैप करता हूँ.
और यहां पत्ते को टैप करता हूँ.
04:29
and I want you to look
at the electrical recording
at the electrical recording
98
257440
2375
आप विद्युत रिकॉर्डिंग
देखें
देखें
04:31
that we're going to see inside the plant.
99
259839
1961
कि हम पौधे के अंदर देखने जा रहे हैं।
04:34
Whoa. It is so big,
I've got to scale it down.
I've got to scale it down.
100
262520
2896
वाह। यह बहुत बड़ा है,
मुझे इसे स्केल करना होगा।
मुझे इसे स्केल करना होगा।
04:37
Alright. So what is that?
101
265440
1416
ठीक है। तो वह क्या है?
04:38
That is an action potential
that is happening inside the plant.
that is happening inside the plant.
102
266880
2976
यह एक क्रिया क्षमता है
यह पौधे के अंदर हो रहा है।
यह पौधे के अंदर हो रहा है।
04:41
Why was it happening?
103
269880
1256
यह क्यों हो रहा था?
04:43
Because it wanted to move. Right?
104
271160
1616
क्योंकि यह हिलना चाहता था। सही?
04:44
And so when I hit the touch receptors,
105
272800
3016
और इसलिए जब मैंने टच रिसेप्टर्स को छुआ
04:47
it sent a voltage all the way down
to the end of the stem,
to the end of the stem,
106
275840
3176
इसने एक वोल्टेज भेजा
तने के अंत तक
तने के अंत तक
04:51
which caused it to move.
107
279040
1256
जिस की वजह से ये हिला ।
04:52
And now, in our arms,
we would move our muscles,
we would move our muscles,
108
280320
2256
अब हम अपनी बाहों में,
अपनी मांसपेशियों को हिलाएंगे ,
अपनी मांसपेशियों को हिलाएंगे ,
04:54
but the plant doesn't have muscles.
109
282600
1696
लेकिन पौधे की
मांसपेशिया नहीं होती.
मांसपेशिया नहीं होती.
04:56
What it has is water inside the cells
110
284320
2256
कोशिकाओं के अंदर पानी क्या है
04:58
and when the voltage hits it,
it opens up, releases the water,
it opens up, releases the water,
111
286600
2936
और जब वोल्टेज इसे हिट करता है,
यह खुलता है, पानी जारी करता है,
यह खुलता है, पानी जारी करता है,
05:01
changes the shape of the cells,
and the leaf falls.
and the leaf falls.
112
289560
2434
कोशिकाओं के आकार में परिवर्तन,
और पत्ता गिरता है।
और पत्ता गिरता है।
05:04
OK. So here we see an action potential
encoding information to move. Alright?
encoding information to move. Alright?
113
292480
4936
ठीक। यहां हम एक एक्शन पोटेंशियल देखते हैं
हिलाने के लिए एन्कोडिंग जानकारी। ठीक है?
हिलाने के लिए एन्कोडिंग जानकारी। ठीक है?
05:09
But can it do more?
114
297440
1496
पर क्या यह और ज्यादा सकता है?
05:10
So let's go to find out.
115
298960
1256
तो चलो पता लगते हैं.
05:12
We're going to go to our good friend,
the Venus flytrap here,
the Venus flytrap here,
116
300240
3056
हम अपने अच्छे दोस्त के पास चलते हैं
वीनस फ्लाई ट्रैप
वीनस फ्लाई ट्रैप
05:15
and we're going to take a look
at what happens inside the leaf
at what happens inside the leaf
117
303320
4416
और हम एक नज़र डालेंगे की
पत्ते के अंदर क्या होता है
पत्ते के अंदर क्या होता है
05:19
when a fly lands on here.
118
307760
1936
जब एक फ्लाई यहां पर उतरती है।
05:21
So I'm going to pretend
to be a fly right now.
to be a fly right now.
119
309720
2696
तो मैं अभी एक फ्लाई की तरह बनता हूँ।
05:24
And now here's my Venus flytrap,
120
312440
1656
और यहाँ नेरी वीनस फ्लाई तर्प है,
05:26
and inside the leaf,
you're going to notice
you're going to notice
121
314120
2016
और पत्ते के अंदर,
आप नोटिस करने जा रहे हैं
आप नोटिस करने जा रहे हैं
05:28
that there are three little hairs here,
and those are trigger hairs.
and those are trigger hairs.
122
316160
3216
कि यहां तीन छोटे बाल हैं,
जो की ट्रिगर बाल हैं।
जो की ट्रिगर बाल हैं।
05:31
And so when a fly lands --
123
319400
1376
तो जब एक फ्लाई उतरती है -
05:32
I'm going to touch
one of the hairs right now.
one of the hairs right now.
124
320800
2496
मैं एक बाल छूने जा रहा हूँ
05:35
Ready? One, two, three.
125
323320
1440
तैयार? एक दो तीन।
05:39
What do we get? We get
a beautiful action potential.
a beautiful action potential.
126
327000
2456
हमें क्या मिलेगा ? हमें मिला
एक सुंदर एक्शन पोटेंशियल ।
एक सुंदर एक्शन पोटेंशियल ।
05:41
However, the flytrap doesn't close.
127
329480
2520
हालांकि, फ्लाईट्रैप बंद नहीं होता है।
05:44
And to understand why that is,
128
332640
1456
और समझने के लिए कि क्यों है,
05:46
we need to know a little bit more
about the behavior of the flytrap.
about the behavior of the flytrap.
129
334120
3216
हमें थोड़ा और जानने की जरूरत है
फ्लाईट्रैप के व्यवहार के बारे में।
फ्लाईट्रैप के व्यवहार के बारे में।
05:49
Number one is that it takes
a long time to open the traps back up --
a long time to open the traps back up --
130
337360
3296
नंबर एक- यह है कि यह लेता है
जाल वापस खोलने के लिए एक लंबा समय -
जाल वापस खोलने के लिए एक लंबा समय -
05:52
you know, about 24 to 48 hours
if there's no fly inside of it.
if there's no fly inside of it.
131
340680
4176
आप जानते हैं, लगभग 24 से 48 घंटे
अगर इसके अंदर कोई फ्लाई नहीं है।
अगर इसके अंदर कोई फ्लाई नहीं है।
05:56
And so it takes a lot of energy.
132
344880
1696
और इसमें बहुत सारी ऊर्जा लगती है।
05:58
And two, it doesn't need to eat
that many flies throughout the year.
that many flies throughout the year.
133
346600
3216
और दो, इसे खाने की जरूरत नहीं है
कि साल भर कई मक्खियों।
कि साल भर कई मक्खियों।
06:01
Only a handful. It gets
most of its energy from the sun.
most of its energy from the sun.
134
349840
2656
केवल एक मुट्ठी भर पाया
सूर्य से इसकी अधिकांश ऊर्जा।
सूर्य से इसकी अधिकांश ऊर्जा।
06:04
It's just trying to replace
some nutrients in the ground with flies.
some nutrients in the ground with flies.
135
352520
3216
यह ज़मीन के कुछ पोषक तत्वों को
मक्खियों से बदल रहा है ।
मक्खियों से बदल रहा है ।
06:07
And the third thing is,
136
355760
1256
और तीसरी बात यह है कि,
06:09
it only opens then closes the traps
a handful of times
a handful of times
137
357040
2976
यह केवल तब खुलता है जब जाल बंद हो जाता है
कुछ हद तक
कुछ हद तक
06:12
until that trap dies.
138
360040
1640
जब तक कि जाल मर जाता है।
06:14
So therefore, it wants
to make really darn sure
to make really darn sure
139
362120
2696
तो, यह वास्तव में सुनिश्चित
करना चाहता है
करना चाहता है
06:16
that there's a meal inside of it
before the flytrap snaps shut.
before the flytrap snaps shut.
140
364840
4416
कि इसके अंदर एक भोजन है
फ्लाईट्रैप बंद होने से पहले।
फ्लाईट्रैप बंद होने से पहले।
06:21
So how does it do that?
141
369280
1200
तो यह कैसे करता है?
06:23
It counts the number of seconds
142
371280
2616
यह सेकंड की संख्या की गणना करता है
06:25
between successive
touching of those hairs.
touching of those hairs.
143
373920
3216
लगातार के बीच
उन बालों को छूना
उन बालों को छूना
06:29
And so the idea is
that there's a high probability,
that there's a high probability,
144
377160
2416
तो विचार ये है
कि एक उच्च संभावना है,
कि एक उच्च संभावना है,
06:31
if there's a fly inside of there,
that it's going to be clicked together,
that it's going to be clicked together,
145
379600
3456
अगर वहां के अंदर एक फ्लाई है,
वे एक साथ जल्दी होने जा रहे हैं,
वे एक साथ जल्दी होने जा रहे हैं,
06:35
and so when it gets the first
action potential,
action potential,
146
383080
2216
और इसलिए जब यह पहला हो जाता है
क्रिया सामर्थ्य,
क्रिया सामर्थ्य,
06:37
it starts counting, one, two,
147
385320
1416
यह गिनती करता है,
एक, दो,
एक, दो,
06:38
and if it gets to 20
and it doesn't fire again,
and it doesn't fire again,
148
386760
2216
और अगर यह 20 हो जाता है
और यह फिर से आग नहीं है,
और यह फिर से आग नहीं है,
06:41
then it's not going to close,
149
389000
1416
तो यह बंद नहीं होगा,
06:42
but if it does it within there,
then the flytrap will close.
then the flytrap will close.
150
390440
2856
लेकिन यदि यह उसके भीतर
करता है, तो फ्लाईट्रैप बंद हो जाएगा।
करता है, तो फ्लाईट्रैप बंद हो जाएगा।
06:45
So we're going to go back now.
151
393320
1456
तो हम अभी वापस जा रहे हैं।
06:46
I'm going to touch
the Venus flytrap again.
the Venus flytrap again.
152
394800
2016
मैं छूने जा रहा हूँ
वीनस फ्लाईट्रैप फिर से।
वीनस फ्लाईट्रैप फिर से।
06:48
I've been talking
for more than 20 seconds.
for more than 20 seconds.
153
396840
2016
मैं बात कर रहा हूँ
20 सेकंड से अधिक के लिए।
20 सेकंड से अधिक के लिए।
06:50
So we can see what happens
when I touch the hair a second time.
when I touch the hair a second time.
154
398880
2960
तो हम देखते हैं कि क्या होता है
जब मैं बालों को दूसरी बार छूता हूं।
जब मैं बालों को दूसरी बार छूता हूं।
06:55
So what do we get?
We get a second action potential,
We get a second action potential,
155
403720
2456
तो हमे क्या मिलता हैं?
हमें दूसरी एक्शन पोटेंशियल मिलती है,
हमें दूसरी एक्शन पोटेंशियल मिलती है,
06:58
but again, the leaf doesn't close.
156
406200
1896
लेकिन फिर, पत्ता बंद नहीं होता है।
07:00
So now if I go back in there
157
408120
1936
तो अब अगर मैं वहां वापस जाऊंगा
07:02
and if I'm a fly moving around,
158
410080
1896
यदि मैं एक फ्लाई हूँ
जो चारों ओर घूम रहा हूँ,
जो चारों ओर घूम रहा हूँ,
07:04
I'm going to be touching
the leaf a few times.
the leaf a few times.
159
412000
2176
तो मैं पते को कुछ बार छुंगा ।
07:06
I'm going to go and brush it a few times.
160
414200
2416
मैं इसे कुछ बार ब्रश कर रहा हूं।
07:08
And immediately,
161
416640
1416
और तुरंत,
07:10
the flytrap closes.
162
418080
1736
फ्लाईट्रैप बंद हो जाता है।
07:11
So here we are seeing the flytrap
actually doing a computation.
actually doing a computation.
163
419840
4136
तो यहां हम फ्लाईट्रैप देख रहे हैं
वास्तव में एक गणना कर रही है।
वास्तव में एक गणना कर रही है।
07:16
It's determining
if there's a fly inside the trap,
if there's a fly inside the trap,
164
424000
2496
यह निर्धारित है
अगर जाल के अंदर एक फ्लाई है,
अगर जाल के अंदर एक फ्लाई है,
07:18
and then it closes.
165
426520
1496
और फिर यह बंद हो जाता है।
07:20
So let's go back to our original question.
166
428040
2400
तो चलिए अपने मूल प्रश्न पर वापस जाएं।
07:23
Do plants have brains?
167
431520
2296
क्या पौधे मस्तिष्क करते हैं?
07:25
Well, the answer is no.
168
433840
1576
खैर, जवाब नहीं है।
07:27
There's no brains in here.
169
435440
1376
यहां कोई दिमाग नहीं है।
07:28
There's no axons, no neurons.
170
436840
3576
कोई अक्षांश नहीं, कोई न्यूरॉन्स नहीं है।
07:32
It doesn't get depressed.
171
440440
1376
यह उदास नहीं होता है।
07:33
It doesn't want to know
what the Tigers' score is.
what the Tigers' score is.
172
441840
2376
यह जानना नहीं चाहता
टाइगर्स का स्कोर क्या है।
टाइगर्स का स्कोर क्या है।
07:36
It doesn't have
self-actualization problems.
self-actualization problems.
173
444240
2096
यह नहीं है
आत्म-वास्तविकता की समस्याएं।
आत्म-वास्तविकता की समस्याएं।
07:38
But what it does have
is something that's very similar to us,
is something that's very similar to us,
174
446360
3416
पर उसके पास
ऐसा कुछ है जो हमारे जैसा ही है,
ऐसा कुछ है जो हमारे जैसा ही है,
07:41
which is the ability
to communicate using electricity.
to communicate using electricity.
175
449800
3056
जो की बिजली का उपयोग कर
संवाद करने की क्षमता।
संवाद करने की क्षमता।
07:44
It just uses slightly
different ions than we do,
different ions than we do,
176
452880
2256
यह सिर्फ थोड़ा उपयोग करता है
हम से अलग आयनों,
हम से अलग आयनों,
07:47
but it's actually doing the same thing.
177
455160
2016
लेकिन यह वास्तव में एक ही काम कर रहा है।
07:49
So just to show you
178
457200
2176
तो बस आपको दिखाने के लिए
07:51
the ubiquitous nature
of these action potentials,
of these action potentials,
179
459400
3296
सर्वव्यापी प्रकृति
इन एक्शन पोटेंशियल में से,
इन एक्शन पोटेंशियल में से,
07:54
we saw it in the Venus flytrap,
180
462720
2216
हमने इसे वीनस फ्लाईट्रैप में देखा,
07:56
we've seen an action
potential in the mimosa.
potential in the mimosa.
181
464960
2136
हमने देखा एक्शन पोटेंशियल
मिमोसा में .
मिमोसा में .
07:59
We've even seen
an action potential in a human.
an action potential in a human.
182
467120
2376
हमने देखा एक्शन पोटेंशियल
इन्सान में .
इन्सान में .
08:01
Now, this is the euro of the brain.
183
469520
3216
अब, यह मस्तिष्क का यूरो है।
08:04
It's the way that all
information is passed.
information is passed.
184
472760
2136
इस तरह से जानकारी पास होती है.
08:06
And so what we can do
is we can use those action potentials
is we can use those action potentials
185
474920
2816
और हम उस एक्शन पोटेंशियल
का उपयोग कर सकते हैं
का उपयोग कर सकते हैं
08:09
to pass information
186
477760
1496
जानकारी पास करने के लिए
08:11
between species of plants.
187
479280
1736
पौधों की प्रजातियों के बीच।
08:13
And so this is our interspecies
plant-to-plant communicator,
plant-to-plant communicator,
188
481040
4416
और इसलिए यह हमारी
पौधे से पौधे के संवाद का जरिया है ,
पौधे से पौधे के संवाद का जरिया है ,
08:17
and what we've done
is we've created a brand new experiment
is we've created a brand new experiment
189
485480
3176
और हमने यह एक नया प्रयोग बनाया है
08:20
where we're going to record
the action potential from a Venus flytrap,
the action potential from a Venus flytrap,
190
488680
3536
जहां हम रिकॉर्ड करने जा रहे हैं
वीनस फ्लाईट्रैप से एक्शन पोटेंशियल
वीनस फ्लाईट्रैप से एक्शन पोटेंशियल
08:24
and we're going to send it
into the sensitive mimosa.
into the sensitive mimosa.
191
492240
2776
और हम इसे भेजने जा रहे हैं
संवेदनशील मिमोसा में।
संवेदनशील मिमोसा में।
08:27
So I want you to recall what happens
192
495040
1736
तो आप याद करें की
क्या होता है
क्या होता है
08:28
when we touch the leaves of the mimosa.
193
496800
1936
जब हम मिमोसा की पत्तियों को छूते हैं।
08:30
It has touch receptors
that are sending that information
that are sending that information
194
498760
2656
इसमें टच रिसेप्टर्स हैं
जो वह जानकारी भेजते हैं
जो वह जानकारी भेजते हैं
08:33
back down in the form
of an action potential.
of an action potential.
195
501440
2096
वापस एक एक्शन पोटेंशियल के रूप में.
08:35
And so what would happen
196
503560
1336
और फिर क्या होगा
08:36
if we took the action potential
from the Venus flytrap
from the Venus flytrap
197
504920
3616
अगर हम कार्य क्षमता लेते हैं
वीनस फ्लाईट्रैप से
वीनस फ्लाईट्रैप से
08:40
and sent it into
all the stems of the mimosa?
all the stems of the mimosa?
198
508560
3080
और इसे भेज देते हैं
मिमोसा के सभी तनो में ?
मिमोसा के सभी तनो में ?
08:44
We should be able to create
the behavior of the mimosas
the behavior of the mimosas
199
512440
3016
हमें सक्षम होंगे मिमोसा
का व्यवहा बनाने में
का व्यवहा बनाने में
08:47
without actually touching it ourselves.
200
515480
1896
इसे खुद छूए बिना।
08:49
And so if you'll allow me,
201
517400
2016
और अब यदि आप मुझे अनुमति दें,
08:51
I'm going to go ahead
and trigger this mimosa right now
and trigger this mimosa right now
202
519440
3455
मैं अभी इस मिमोसा को ट्रिगर करूँगा
08:54
by touching on the hairs
of the Venus flytrap.
of the Venus flytrap.
203
522919
3817
इस वीनस फ्लाईट्रैप के बाल पर छूकर।
08:58
So we're going to send information
about touch from one plant to another.
about touch from one plant to another.
204
526760
3600
तो हम जानकारी भेज रहे हैं
एक पौधे से दूसरे में स्पर्श के बारे में।
एक पौधे से दूसरे में स्पर्श के बारे में।
09:06
So there you see it.
205
534640
1696
तो यहाँ आप देखते हैं।
09:08
So --
206
536360
1216
तो -
09:09
(Applause)
207
537600
6016
(तालियां)
09:15
So I hope you learned a little bit,
something about plants today,
something about plants today,
208
543640
3056
तो मुझे उम्मीद है कि आपने
आज पौधों के बारे में कुछ सीखा होगा ,
आज पौधों के बारे में कुछ सीखा होगा ,
09:18
and not only that.
209
546720
1216
और न केवल वह।
09:19
You learned that plants could be used
to help teach neuroscience
to help teach neuroscience
210
547960
3016
आपने सीखा कि पौधों का न्यूरोसाइंस
पढ़ाने में मदद ली सकती है
पढ़ाने में मदद ली सकती है
09:23
and bring along the neurorevolution.
211
551000
1736
और neurorevolution लाईजा सकती है।
09:24
Thank you.
212
552760
1216
धन्यवाद।
09:26
(Applause)
213
554000
2720
(तालियां)
ABOUT THE SPEAKER
Greg Gage - NeuroscientistTED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards.
Why you should listen
As half of Backyard Brains, neuroscientist and engineer Greg Gage builds the SpikerBox -- a small rig that helps kids understand the electrical impulses that control the nervous system. He's passionate about helping students understand (viscerally) how our brains and our neurons work, because, as he said onstage at TED2012, we still know very little about how the brain works -- and we need to start inspiring kids early to want to know more.
Before becoming a neuroscientist, Gage worked as an electrical engineer making touchscreens. As he told the Huffington Post: "Scientific equipment in general is pretty expensive, but it's silly because before [getting my PhD in neuroscience] I was an electrical engineer, and you could see that you could make it yourself. So we started as a way to have fun, to show off to our colleagues, but we were also going into classrooms around that time and we thought, wouldn't it be cool if you could bring these gadgets with us so the stuff we were doing in advanced Ph.D. programs in neuroscience, you could also do in fifth grade?" His latest pieces of gear: the Roboroach, a cockroach fitted with an electric backpack that makes it turn on command, and BYB SmartScope, a smartphone-powered microscope.
Greg Gage | Speaker | TED.com