TED2017
Greg Gage: Electrical experiments with plants that count and communicate
Greg Gage: Eksperymenty elektryczne z roślinami, które potrafią liczyć i porozumiewać się
Filmed:
Readability: 3.3
3,342,326 views
Neurobiolog Greg Gage używa wysokiej klasy urządzeń do badania mózgu stosowanych w laboratoriach uczelni wyższych i udostępnia je uczniom gimnazjów i liceów (a czasami też na podium TED). Przygotujcie się na zdumiewający pokaz zachowania roślin. Po podłączeniu elektrod EKG do mimozy wstydliwej, której liście zwijają się pod wpływem dotyku, i muchołówki, Greg Gage pokazuje, jak rośliny używają sygnałów elektrycznych do przekazania informacji, wykonania ruchu, a nawet liczenia.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm a neuroscientist,
0
760
1256
Jestem neurobiologiem
00:14
and I'm the co-founder of Backyard Brains,
1
2040
2296
i współzałożycielem Backyard Brains.
00:16
and our mission is to train
the next generation of neuroscientists
the next generation of neuroscientists
2
4360
3856
Naszym celem jest wykształcenie
następnej generacji neurobiologów.
następnej generacji neurobiologów.
Bierzemy sprzęt używany na studiach
00:20
by taking graduate-level
neuroscience research equipment
neuroscience research equipment
3
8240
3016
i udostępniamy go uczniom
w gimnazjach i liceach.
w gimnazjach i liceach.
00:23
and making it available for kids
in middle schools and high schools.
in middle schools and high schools.
4
11280
3440
00:27
And so when we go into the classroom,
5
15520
1856
Podczas prezentacji w klasie,
żeby pobudzić ich do myślenia o mózgu,
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
który jest skomplikowany,
00:33
is to ask them a very simple
question about neuroscience,
question about neuroscience,
7
21320
2936
zadajemy proste pytanie z neurobiologii:
00:36
and that is, "What has a brain?"
8
24280
2040
"Co ma mózg?".
00:39
When we ask that,
9
27040
1256
Kiedy o to pytamy,
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
uczniowie natychmiast odpowiadają,
że kot albo pies ma mózg.
że kot albo pies ma mózg.
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
Większość odpowie,
że nawet mysz lub insekt ma mózg.
że nawet mysz lub insekt ma mózg.
00:49
but almost nobody says
that a plant or a tree
that a plant or a tree
12
37000
2816
Prawie nikt nie powie,
że roślina, drzewo
że roślina, drzewo
00:51
or a shrub has a brain.
13
39840
2176
czy krzak ma mózg.
00:54
And so when you push --
14
42040
2496
Wtedy zaczynamy drążyć.
00:56
because this could actually
help describe a little bit
help describe a little bit
15
44560
2576
Pomaga to pokazać,
00:59
how the brain actually functions --
16
47160
2176
jak działa mózg.
Drążymy więc.
01:01
so you push and say,
17
49360
1216
"Dlaczego pewne organizmy
mają mózg, a inne nie?"
mają mózg, a inne nie?"
01:02
"Well, what is it that makes
living things have brains versus not?"
living things have brains versus not?"
18
50600
3536
01:06
And often they'll come back
with the classification
with the classification
19
54160
2456
Wtedy często jako kryterium
posiadania mózgu
posiadania mózgu
01:08
that things that move tend to have brains.
20
56640
3776
podają zdolność poruszania się.
To się oczywiście zgadza.
01:12
And that's absolutely correct.
21
60440
1616
Układ nerwowy wyewoluował,
01:14
Our nervous system evolved
because it is electrical.
because it is electrical.
22
62080
2456
bo bazuje na impulsach elektrycznych.
01:16
It's fast, so we can quickly respond
to stimuli in the world
to stimuli in the world
23
64560
3136
Jest szybki, żebyśmy mogli szybko
odpowiadać na bodźce
i wykonać ruch, jeśli to konieczne.
i wykonać ruch, jeśli to konieczne.
01:19
and move if we need to.
24
67720
2216
01:21
But you can go back
and push back on a student,
and push back on a student,
25
69960
2216
Żeby drążyć głębiej, mówimy uczniom:
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
"Powiedzieliście,
że rośliny nie mają mózgu,
że rośliny nie mają mózgu,
ale przecież się poruszają".
01:27
but plants do move."
27
75280
1456
01:28
Anyone who has grown a plant
28
76760
1856
Każdy, kto ma roślinę,
01:30
has noticed that the plant will move
29
78640
1976
wie, że rośliny się poruszają
01:32
and face the sun.
30
80640
1816
i kierują w stronę słońca.
01:34
But they'll say,
"But that's a slow movement.
"But that's a slow movement.
31
82480
2136
Słyszymy: "Tak, ale poruszają się powoli.
To się nie liczy.
01:36
You know, that doesn't count.
That could be a chemical process."
That could be a chemical process."
32
84640
3016
Może to być proces chemiczny".
Ale co z szybko
poruszającymi się roślinami?
poruszającymi się roślinami?
01:39
But what about fast-moving plants?
33
87680
2376
01:42
Now, in 1760, Arthur Dobbs,
the Royal Governor of North Carolina,
the Royal Governor of North Carolina,
34
90080
5096
W 1760 roku Arthur Dobbs,
gubernator Karoliny Północnej,
gubernator Karoliny Północnej,
01:47
made a pretty fascinating discovery.
35
95200
2536
dokonał fascynującego odkrycia.
01:49
In the swamps behind his house,
36
97760
2856
Na bagnach za domem
01:52
he found a plant that would spring shut
37
100640
3656
znalazł roślinę,
która zamykała się błyskawicznie,
która zamykała się błyskawicznie,
01:56
every time a bug would fall in between it.
38
104320
2680
kiedy owad wpadł między jej blaszki.
01:59
He called this plant the flytrap,
39
107720
2936
Nazwał ją muchołówką.
02:02
and within a decade,
it made its way over to Europe,
it made its way over to Europe,
40
110680
2936
W ciągu dekady zawędrowała do Europy,
02:05
where eventually the great Charles Darwin
got to study this plant,
got to study this plant,
41
113640
3536
gdzie badał ją Charles Darwin.
02:09
and this plant absolutely blew him away.
42
117200
2016
Był nią zafascynowany.
02:11
He called it the most wonderful
plant in the world.
plant in the world.
43
119240
2536
Nazwał ją najwspanialszą rośliną na ziemi.
02:13
This is a plant
that was an evolutionary wonder.
that was an evolutionary wonder.
44
121800
2256
To był ewolucyjny cud.
02:16
This is a plant that moves quickly,
45
124080
1976
Roślina, która porusza się szybko,
02:18
which is rare,
46
126080
1296
jest rzadkością.
02:19
and it's carnivorous, which is also rare.
47
127400
1976
Jest mięsożerna, co jest równie rzadkie.
02:21
And this is in the same plant.
48
129400
1456
To ta sama roślina.
Jestem tutaj, żeby pokazać
02:22
But I'm here today to tell you
49
130880
1456
02:24
that's not even the coolest thing
about this plant.
about this plant.
50
132360
2416
coś znacznie bardziej zadziwiającego.
02:26
The coolest thing
is that the plant can count.
is that the plant can count.
51
134800
2520
Najwspanialsze jest to,
że ta roślina potrafi liczyć.
że ta roślina potrafi liczyć.
02:30
So in order to show that,
52
138560
1376
Żeby to pokazać,
02:31
we have to get some vocabulary
out of the way.
out of the way.
53
139960
2176
najpierw wyjaśnimy kilka pojęć.
02:34
So I'm going to do what we do
in the classroom with students.
in the classroom with students.
54
142160
3256
Tak samo jak podczas lekcji.
02:37
We're going to do
an experiment on electrophysiology,
an experiment on electrophysiology,
55
145440
3856
Przeprowadzimy eksperyment
z elektrofizjologii,
z elektrofizjologii,
02:41
which is the recording
of the body's electrical signal,
of the body's electrical signal,
56
149320
3136
czyli zrobimy zapis impulsu elektrycznego
02:44
either coming from neurons
or from muscles.
or from muscles.
57
152480
2296
wysłanego przez neurony albo mięśnie.
Podłączam elektrody do nadgarstków.
02:46
And I'm putting some electrodes
here on my wrists.
here on my wrists.
58
154800
2336
Kiedy je podłączę,
02:49
As I hook them up,
59
157160
1336
na ekranie pojawi się sygnał.
02:50
we're going to be able to see a signal
60
158520
2176
02:52
on the screen here.
61
160720
1456
02:54
And this signal may be familiar to you.
62
162200
1896
Pewnie go znacie.
Nazywamy go EKG
albo elektrokardiogramem.
albo elektrokardiogramem.
02:56
It's called the EKG,
or the electrocardiogram.
or the electrocardiogram.
63
164120
2176
02:58
And this is coming
from neurons in my heart
from neurons in my heart
64
166320
2456
Pochodzi z neuronów w sercu
przewodzących potencjały czynnościowe.
03:00
that are firing
what's called action potentials,
what's called action potentials,
65
168800
2536
03:03
potential meaning voltage and action
meaning it moves quickly up and down,
meaning it moves quickly up and down,
66
171360
3856
Potencjał oznacza napięcie,
a czynność - to ruch w górę i w dół,
a czynność - to ruch w górę i w dół,
który pobudza reakcję serca
03:07
which causes my heart to fire,
67
175240
1456
03:08
which then causes
the signal that you see here.
the signal that you see here.
68
176720
2816
widoczną jako sygnał.
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
Zapamiętajcie kształt,
na który będziemy patrzeć,
na który będziemy patrzeć,
03:15
because this is going to be important.
70
183320
1856
bo to ważne.
W ten sposób mózg koduje informacje,
03:17
This is a way that the brain
encodes information
encodes information
71
185200
2416
03:19
in the form of an action potential.
72
187640
1696
jako potencjał czynnościowy.
Przetestujmy rośliny.
03:21
So now let's turn to some plants.
73
189360
2320
03:24
So I'm going to first
introduce you to the mimosa,
introduce you to the mimosa,
74
192920
3536
Zaczniemy od mimozy.
03:28
not the drink, but the Mimosa pudica,
75
196480
3216
Nie koktajlu, ale rośliny Mimosa pudica.
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
Pochodzi z Ameryki
Centralnej i Południowej
Centralnej i Południowej
i zachowuje się ciekawie.
03:35
and it has behaviors.
77
203080
1976
03:37
And the first behavior
I'm going to show you
I'm going to show you
78
205080
2096
Pierwsze zachowanie, które pokażę,
jest reakcją liści na dotyk.
03:39
is if I touch the leaves here,
79
207200
2096
03:41
you get to see that the leaves
tend to curl up.
tend to curl up.
80
209320
2200
Widzimy, że się zamykają.
03:45
And then the second behavior is,
81
213280
2256
Drugie zachowanie,
03:47
if I tap the leaf,
82
215560
2176
gdy lekko uderzę w liść, gałązka opada.
03:49
the entire branch seems to fall down.
83
217760
1816
03:51
So why does it do that?
84
219600
1536
Dlaczego tak reaguje?
03:53
It's not really known to science.
85
221160
1616
Naukowcy nie wiedzą.
Jednym z powodów może być
zamiar odstraszenia owadów
zamiar odstraszenia owadów
03:54
One of the reasons why
could be that it scares away insects
could be that it scares away insects
86
222800
3216
lub mniej atrakcyjny wygląd
dla roślinożerców.
dla roślinożerców.
03:58
or it looks less appealing to herbivores.
87
226040
2176
04:00
But how does it do that?
Now, that's interesting.
Now, that's interesting.
88
228240
2496
Jak ona to robi?
To ciekawe.
04:02
We can do an experiment to find out.
89
230760
2136
Przeprowadzimy eksperyment,
żeby to zbadać.
żeby to zbadać.
04:04
So what we're going to do now,
90
232920
1456
Tak jak zarejestrowaliśmy
potencjały elektryczne w moim ciele,
potencjały elektryczne w moim ciele,
04:06
just like I recorded
the electrical potential from my body,
the electrical potential from my body,
91
234400
3416
04:09
we're going to record the electrical
potential from this plant, this mimosa.
potential from this plant, this mimosa.
92
237840
3816
zarejestrujemy potencjały elektryczne
u tej rośliny, mimozy.
u tej rośliny, mimozy.
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
Mam przewód owinięty wokół łodygi.
04:19
and I've got the ground electrode where?
94
247200
2080
Gdzie będzie uziemiony?
04:22
In the ground. It's an electrical
engineering joke. Alright.
engineering joke. Alright.
95
250360
2936
W ziemi - to taki dowcip elektryków.
04:25
(Laughter)
96
253320
1336
(Śmiech)
04:26
Alright. So I'm going to go ahead
and tap the leaf here,
and tap the leaf here,
97
254680
2736
Zacznę od lekkiego stuknięcia w liść.
Spójrzmy na elektryczny zapis tego,
co dzieje się wewnątrz rośliny.
co dzieje się wewnątrz rośliny.
04:29
and I want you to look
at the electrical recording
at the electrical recording
98
257440
2375
04:31
that we're going to see inside the plant.
99
259839
1961
04:34
Whoa. It is so big,
I've got to scale it down.
I've got to scale it down.
100
262520
2896
Tak duży skok, że muszę to zmniejszyć.
04:37
Alright. So what is that?
101
265440
1416
Co to jest?
04:38
That is an action potential
that is happening inside the plant.
that is happening inside the plant.
102
266880
2976
To potencjał czynnościowy
zarejestrowany w roślinie.
zarejestrowany w roślinie.
Skąd się wziął?
04:41
Why was it happening?
103
269880
1256
Bo roślina chciała się poruszyć.
04:43
Because it wanted to move. Right?
104
271160
1616
04:44
And so when I hit the touch receptors,
105
272800
3016
Kiedy uderzyłem w receptory dotyku,
napięcie wysłane do końca
łodygi wywołało ruch.
łodygi wywołało ruch.
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
04:51
which caused it to move.
107
279040
1256
My poruszylibyśmy mięśnie,
04:52
And now, in our arms,
we would move our muscles,
we would move our muscles,
108
280320
2256
ale rośliny ich nie mają.
04:54
but the plant doesn't have muscles.
109
282600
1696
04:56
What it has is water inside the cells
110
284320
2256
Rośliny mają w komórkach wodę.
Kiedy napięcie dociera do komórek,
otwierają się i uwalniają wodę.
otwierają się i uwalniają wodę.
04:58
and when the voltage hits it,
it opens up, releases the water,
it opens up, releases the water,
111
286600
2936
To zmienia ich kształt i liść opada.
05:01
changes the shape of the cells,
and the leaf falls.
and the leaf falls.
112
289560
2434
05:04
OK. So here we see an action potential
encoding information to move. Alright?
encoding information to move. Alright?
113
292480
4936
Tak wygląda potencjał czynnościowy
kodujący informację o ruchu.
kodujący informację o ruchu.
05:09
But can it do more?
114
297440
1496
Czy możemy zrobić coś więcej?
05:10
So let's go to find out.
115
298960
1256
Sprawdźmy.
05:12
We're going to go to our good friend,
the Venus flytrap here,
the Venus flytrap here,
116
300240
3056
Zajmiemy się muchołówką.
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
Popatrzmy, co dzieje się wewnątrz liścia,
05:19
when a fly lands on here.
118
307760
1936
kiedy ląduje na nim mucha.
05:21
So I'm going to pretend
to be a fly right now.
to be a fly right now.
119
309720
2696
Będę udawał muchę.
05:24
And now here's my Venus flytrap,
120
312440
1656
To jest muchołówka.
Na liściu widzimy trzy małe włoski.
05:26
and inside the leaf,
you're going to notice
you're going to notice
121
314120
2016
05:28
that there are three little hairs here,
and those are trigger hairs.
and those are trigger hairs.
122
316160
3216
To są włoski czuciowe.
Kiedy mucha ląduje...
05:31
And so when a fly lands --
123
319400
1376
05:32
I'm going to touch
one of the hairs right now.
one of the hairs right now.
124
320800
2496
Dotknę teraz jednego z włosków.
05:35
Ready? One, two, three.
125
323320
1440
Gotowi?
Raz, dwa, trzy.
Co się stało?
05:39
What do we get? We get
a beautiful action potential.
a beautiful action potential.
126
327000
2456
Wywołaliśmy potencjał czynnościowy.
05:41
However, the flytrap doesn't close.
127
329480
2520
Jednak muchołówka się nie zamyka.
05:44
And to understand why that is,
128
332640
1456
Żeby zrozumieć dlaczego,
musimy wiedzieć więcej
o zachowaniu muchołówki.
o zachowaniu muchołówki.
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
Po pierwsze,
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
ponowne otworzenie blaszek
zabiera dużo czasu.
zabiera dużo czasu.
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
Około 24 do 48 godzin,
jeśli nie ma tam muchy.
jeśli nie ma tam muchy.
05:56
And so it takes a lot of energy.
132
344880
1696
Kosztuje to dużo energii.
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
Po drugie, nie musi jeść
wielu much w ciągu roku.
wielu much w ciągu roku.
06:01
Only a handful. It gets
most of its energy from the sun.
most of its energy from the sun.
134
349840
2656
Tylko kilka, a większość energii
czerpie ze słońca.
czerpie ze słońca.
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
Muchy dostarczają składników odżywczych
nieobecnych w glebie.
nieobecnych w glebie.
Po trzecie, jej blaszki otwierają
i zamykają się tylko kilka razy,
i zamykają się tylko kilka razy,
06:07
And the third thing is,
136
355760
1256
06:09
it only opens then closes the traps
a handful of times
a handful of times
137
357040
2976
06:12
until that trap dies.
138
360040
1640
dopóki pułapka nie obumrze.
06:14
So therefore, it wants
to make really darn sure
to make really darn sure
139
362120
2696
Dlatego chce być pewna,
06:16
that there's a meal inside of it
before the flytrap snaps shut.
before the flytrap snaps shut.
140
364840
4416
że w pułapce znajduje się "posiłek",
zanim zamknie blaszki.
zanim zamknie blaszki.
06:21
So how does it do that?
141
369280
1200
Skąd to wie?
06:23
It counts the number of seconds
142
371280
2616
Liczy sekundy
06:25
between successive
touching of those hairs.
touching of those hairs.
143
373920
3216
między kolejnymi dotknięciami włosków.
06:29
And so the idea is
that there's a high probability,
that there's a high probability,
144
377160
2416
Kiedy ma pewność,
że w środku jest mucha,
chce poruszyć się szybko.
chce poruszyć się szybko.
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
Od pierwszego potencjału czynnościowego
06:35
and so when it gets the first
action potential,
action potential,
146
383080
2216
zaczyna liczyć: jeden, dwa,
06:37
it starts counting, one, two,
147
385320
1416
jak dojdzie do 20 i nie pojawi się sygnał,
06:38
and if it gets to 20
and it doesn't fire again,
and it doesn't fire again,
148
386760
2216
wtedy nie zamyka blaszek.
06:41
then it's not going to close,
149
389000
1416
Gdy otrzyma drugi sygnał
w tym czasie, zamyka się.
w tym czasie, zamyka się.
06:42
but if it does it within there,
then the flytrap will close.
then the flytrap will close.
150
390440
2856
Wracamy do eksperymentu.
06:45
So we're going to go back now.
151
393320
1456
Ponownie dotknę muchołówki.
06:46
I'm going to touch
the Venus flytrap again.
the Venus flytrap again.
152
394800
2016
Mówiłem dłużej niż 20 sekund.
06:48
I've been talking
for more than 20 seconds.
for more than 20 seconds.
153
396840
2016
Zobaczmy, co się stanie,
kiedy dotknę włoska drugi raz.
kiedy dotknę włoska drugi raz.
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
Co się stało?
06:55
So what do we get?
We get a second action potential,
We get a second action potential,
155
403720
2456
Mamy drugi potencjał czynnościowy,
ale liść się nie zamknął.
06:58
but again, the leaf doesn't close.
156
406200
1896
07:00
So now if I go back in there
157
408120
1936
Kiedy dotknę znowu,
07:02
and if I'm a fly moving around,
158
410080
1896
a gdybym był muchą chodzącą po liściu,
07:04
I'm going to be touching
the leaf a few times.
the leaf a few times.
159
412000
2176
dotknąłbym włosków kilka razy.
Dotknę jeszcze kilka razy,
07:06
I'm going to go and brush it a few times.
160
414200
2416
07:08
And immediately,
161
416640
1416
Natychmiast muchołówka się zamyka.
07:10
the flytrap closes.
162
418080
1736
07:11
So here we are seeing the flytrap
actually doing a computation.
actually doing a computation.
163
419840
4136
Widzimy, że muchołówka dokonuje obliczeń.
07:16
It's determining
if there's a fly inside the trap,
if there's a fly inside the trap,
164
424000
2496
Próbuje określić,
czy mucha jest w pułapce,
czy mucha jest w pułapce,
07:18
and then it closes.
165
426520
1496
a potem się zamyka.
07:20
So let's go back to our original question.
166
428040
2400
Wróćmy do naszego pytania wyjściowego.
07:23
Do plants have brains?
167
431520
2296
Czy rośliny mają mózg?
07:25
Well, the answer is no.
168
433840
1576
Odpowiedź brzmi: nie.
07:27
There's no brains in here.
169
435440
1376
Nie mają mózgu.
07:28
There's no axons, no neurons.
170
436840
3576
Nie mają ani aksonów, ani neuronów.
07:32
It doesn't get depressed.
171
440440
1376
Nie zapadają na depresję.
07:33
It doesn't want to know
what the Tigers' score is.
what the Tigers' score is.
172
441840
2376
Nie chcą poznać wyniku meczu Tigersów.
Nie mają problemu z samorealizacją.
07:36
It doesn't have
self-actualization problems.
self-actualization problems.
173
444240
2096
Ale coś je z nami łączy.
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
07:41
which is the ability
to communicate using electricity.
to communicate using electricity.
175
449800
3056
Umiejętność porozumiewania się
przy pomocy elektryczności.
przy pomocy elektryczności.
07:44
It just uses slightly
different ions than we do,
different ions than we do,
176
452880
2256
Wykorzystują trochę inne jony,
ale funkcjonują tak samo.
07:47
but it's actually doing the same thing.
177
455160
2016
07:49
So just to show you
178
457200
2176
Zaprezentuję powszechność
potencjałów czynnościowych,
potencjałów czynnościowych,
07:51
the ubiquitous nature
of these action potentials,
of these action potentials,
179
459400
3296
07:54
we saw it in the Venus flytrap,
180
462720
2216
które zaobserwowaliśmy w muchołówce,
07:56
we've seen an action
potential in the mimosa.
potential in the mimosa.
181
464960
2136
w mimozie
07:59
We've even seen
an action potential in a human.
an action potential in a human.
182
467120
2376
i u człowieka.
08:01
Now, this is the euro of the brain.
183
469520
3216
To waluta wykorzystywana przez mózg.
Sposób przekazywania informacji.
08:04
It's the way that all
information is passed.
information is passed.
184
472760
2136
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
Można wykorzystać potencjały czynnościowe
do przekazania informacji
08:09
to pass information
186
477760
1496
08:11
between species of plants.
187
479280
1736
między różnymi gatunkami roślin.
08:13
And so this is our interspecies
plant-to-plant communicator,
plant-to-plant communicator,
188
481040
4416
To jest międzygatunkowa
rozmowa między roślinami.
rozmowa między roślinami.
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
Zaprojektowaliśmy nowy eksperyment.
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
Zarejestrujemy potencjał czynnościowy
muchołówki amerykańskiej
muchołówki amerykańskiej
08:24
and we're going to send it
into the sensitive mimosa.
into the sensitive mimosa.
191
492240
2776
i wyślemy go do wrażliwej mimozy.
08:27
So I want you to recall what happens
192
495040
1736
Pamiętacie, co się stało
08:28
when we touch the leaves of the mimosa.
193
496800
1936
po dotknięciu liści mimozy?
08:30
It has touch receptors
that are sending that information
that are sending that information
194
498760
2656
Jej receptory dotyku przesyłają informacje
w formie potencjału czynnościowego.
08:33
back down in the form
of an action potential.
of an action potential.
195
501440
2096
08:35
And so what would happen
196
503560
1336
Co by się stało,
08:36
if we took the action potential
from the Venus flytrap
from the Venus flytrap
197
504920
3616
gdybyśmy wykorzystali
potencjał czynnościowy muchołówki
potencjał czynnościowy muchołówki
i przesłali go do łodyg mimozy?
08:40
and sent it into
all the stems of the mimosa?
all the stems of the mimosa?
198
508560
3080
08:44
We should be able to create
the behavior of the mimosas
the behavior of the mimosas
199
512440
3016
Powinniśmy wywołać reakcję
w mimozie bez dotykania jej.
w mimozie bez dotykania jej.
08:47
without actually touching it ourselves.
200
515480
1896
08:49
And so if you'll allow me,
201
517400
2016
Pozwólcie, że zacznę.
08:51
I'm going to go ahead
and trigger this mimosa right now
and trigger this mimosa right now
202
519440
3455
Pobudzę mimozę przez dotknięcie
08:54
by touching on the hairs
of the Venus flytrap.
of the Venus flytrap.
203
522919
3817
włosków w muchołówce.
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
Prześlemy informacje o dotyku
z jednej rośliny do drugiej
z jednej rośliny do drugiej
09:06
So there you see it.
205
534640
1696
Sami widzicie.
09:08
So --
206
536360
1216
09:09
(Applause)
207
537600
6016
(Brawa)
Mam nadzieję, że nauczyliście się
dzisiaj czegoś o roślinach.
dzisiaj czegoś o roślinach.
09:15
So I hope you learned a little bit,
something about plants today,
something about plants today,
208
543640
3056
I nie tylko.
09:18
and not only that.
209
546720
1216
Rozumiecie, że rośliny pomagają
w nauczaniu neurobiologii
w nauczaniu neurobiologii
09:19
You learned that plants could be used
to help teach neuroscience
to help teach neuroscience
210
547960
3016
a także neurorewolucji.
09:23
and bring along the neurorevolution.
211
551000
1736
Dziękuję.
09:24
Thank you.
212
552760
1216
(Brawa)
09:26
(Applause)
213
554000
2720
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