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TEDxZurich 2013

Nicolas Perony: Puppies! Now that I’ve got your attention, complexity theory

ニコラ・ペロニー: 子犬たち!さあ 複合性理論だよ!

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動物の行動はややこしくはありませんが 複合的なものです。ニコラ・ペロニーは個々の動物たち―スコットランドテリア、コウモリやミーアキャットが、集合として大きな行動パターンを作りだすような単純なルールにどのように従うのか、そして単純性から生じたこの複合性が、どのように新たな環境への適応役立つのかを研究しています。

- Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society? Full bio

Science,
科学
00:15
science has allowed us to know so much
科学は私たちにとてつもなく多くのことを
00:16
about the far reaches of the universe,
広大な万物について教えてくれます
00:19
which is at the same time tremendously important
それは 同時にとてつもなく重要で
00:22
and extremely remote,
遥か遠く
00:26
and yet much, much closer,
しかしながら 実はとても身近で
00:28
much more directly related to us,
実際には 私たちが本当には理解していない多くの事よりも
00:30
there are many things we don't really understand.
ずっと私たちに直接的に関わっています
00:32
And one of them is the extraordinary
そしてその中の1つである
00:35
social complexity of the animals around us,
身近にいる動物達の社会の驚くべき複合性について
00:37
and today I want to tell you a few stories
今日は 私はいくつかの
00:40
of animal complexity.
動物の複合性についてお話をしたいと思います
00:42
But first, what do we call complexity?
さて まず私たちは何を「複合性」と言うのでしょうか?
00:44
What is complex?
「複合」とは何でしょうか?
00:48
Well, complex is not complicated.
「複合」は「ややこしく」はありません
00:49
Something complicated comprises many small parts,
ややこしいものは多くの小さい要素から成り立っています
00:53
all different, and each of them
全て違うもので 各々が
00:56
has its own precise role in the machinery.
その組織の中で 明確な役割を持っています
00:58
On the opposite, a complex system
その反対に 複合システムは
01:02
is made of many, many similar parts,
とても多くの同じような要素で作られています
01:04
and it is their interaction
そして それはそれらの全体的に筋の通った
01:07
that produces a globally coherent behavior.
相互作用を生み出します
01:09
Complex systems have many interacting parts
複合システムは互いに影響し合う多くの要素を持ち
01:12
which behave according to simple, individual rules,
それらはシンプルな個々のルールに従って
動作し
01:16
and this results in emergent properties.
そして 創発に行き着きます
01:20
The behavior of the system as a whole
全体としてのシステムの挙動は
01:23
cannot be predicted
個々のルールからのみでは
01:25
from the individual rules only.
予測することはできません
01:26
As Aristotle wrote,
アリストテレスが書いたように
01:29
the whole is greater than the sum of its parts.
全体は部分の総和よりも勝るのです
01:30
But from Aristotle, let's move onto
しかし アリストテレスはさておき
01:33
a more concrete example of complex systems.
複合システムのより具体的な例を
01:36
These are Scottish terriers.
スコットランド テリアがいます
01:40
In the beginning, the system is disorganized.
最初 システムは無秩序です
01:42
Then comes a perturbation: milk.
そして小さな力が生じます
ミルクです
01:45
Every individual starts pushing in one direction
誰もが ある方向に向かい始めると
01:49
and this is what happens.
こんなふうになります
01:53
The pinwheel is an emergent property
子犬たちの相互作用によって
01:56
of the interactions between puppies
風車が生じるのです
01:59
whose only rule is to try to keep access to the milk
ミルクから離れないように
02:01
and therefore to push in a random direction.
どんな向きでも押していくことだけがルールです
02:05
So it's all about finding the simple rules
だから 複合性が立ち現れる所から
02:09
from which complexity emerges.
単純なルールを見つけることが全てなのです
02:13
I call this simplifying complexity,
私はこれを複合性の簡素化と呼んでおり
02:15
and it's what we do at the chair of systems design
私たちはチューリッヒのスイス連邦工科大学の
02:18
at ETH Zurich.
システム・デザイン講座で取り組んでいます
02:20
We collect data on animal populations,
動物の個体数に関するデータを収集し
02:22
analyze complex patterns, try to explain them.
複合したパターンを分析し それらを説明しようとします
02:26
It requires physicists who work with biologists,
それには生物学者 数学者 コンピューター科学者と
02:30
with mathematicians and computer scientists,
共に協力する物理学者が必要です
02:32
and it is their interaction that produces
そして 彼らの相互作用が
02:35
cross-boundary competence
学際的な強みとなって
02:38
to solve these problems.
これらの問題を解決するのです
02:40
So again, the whole is greater
繰り返しますが 全体は部分の総和よりも
02:41
than the sum of the parts.
勝るのです
02:44
In a way, collaboration
コラボレーションという方法は
02:45
is another example of a complex system.
複合システムのもう一つの例です
02:47
And you may be asking yourself
このスピーカーは生物学と物理学の
02:51
which side I'm on, biology or physics?
どちら側なんだと
不思議に思ったかもしれません
02:52
In fact, it's a little different,
実際には 見方が違います
02:55
and to explain, I need to tell you
そして 説明する為に
02:57
a short story about myself.
私自身について少しお話する必要があります
02:59
When I was a child,
子供の頃
03:01
I loved to build stuff, to
create complicated machines.
私は複雑な機械を作るためにものを組み立てるのが好きでした
03:03
So I set out to study electrical engineering
だから 私は電気工学の研究に着手しました
03:07
and robotics,
それからロボット工学
03:10
and my end-of-studies project
そして 私の最後の研究プロジェクトは
03:11
was about building a robot called ER-1 --
ER-1 と呼ばれていたロボットの構築についてでした
03:14
it looked like this—
それはこんな風でしたー
03:16
that would collect information from its environment
周囲の状況から情報を収集し
03:18
and proceed to follow a white line on the ground.
そして地面の白い線に従い進みます
03:21
It was very, very complicated,
それは非常に 非常にややこしいものでしたが
03:24
but it worked beautifully in our test room,
テストルームでは完璧に動作しました
03:27
and on demo day, professors had
assembled to grade the project.
そしてデモ当日 教授がそのプロジェクトの評価をするために 集まりました
03:30
So we took ER-1 to the evaluation room.
そして私たちは評価室に ER-1 を持ち込みました
03:33
It turned out, the light in that room
すると こうなりました その部屋の明かりが
03:36
was slightly different.
やや異なっていたために
03:38
The robot's vision system got confused.
ロボットの視覚システムが混乱してしまったのです
03:40
At the first bend in the line,
最初の曲がり角で
03:42
it left its course, and crashed into a wall.
コースを外れ 壁に激突したのです
03:44
We had spent weeks building it,
結局は、部屋の光の色の
03:48
and all it took to destroy it
微妙な変化のせいだけで
03:50
was a subtle change in the color of the light
壊れてしまったそのロボットを
03:52
in the room.
作るためだけに数週間もかけたわけです
03:54
That's when I realized that
これが 私が気づいた時です
03:56
the more complicated you make a machine,
作るマシンがより複雑になればなるほど
03:57
the more likely that it will fail
より失敗する可能性が高くなると
04:00
due to something absolutely unexpected.
まったく予期していなかった何かのせいで
04:02
And I decided that, in fact,
そして 事実私ははっきりと分かりました
04:04
I didn't really want to create complicated stuff.
私は本当にややこしいものを作りたかったわけではなかったと
04:06
I wanted to understand complexity,
私は複合性を理解したかったのです
04:09
the complexity of the world around us
私たちの周りの世界の複合性
04:12
and especially in the animal kingdom.
特に動物の王国における複合性を
04:14
Which brings us to bats.
さて ここでコウモリの話をしましょう
04:17
Bechstein's bats are a common
species of European bats.
ベヒシュタインのコウモリは ヨーロッパのコウモリの一般的な種です
04:20
They are very social animals.
彼らは非常に社会的な動物です
04:23
Mostly they roost, or sleep, together.
大抵彼らはねぐらで一緒に眠ります
04:24
And they live in maternity colonies,
そして 彼らは母系群で生活しています
04:28
which means that every spring,
つまり毎年春になると
04:29
the females meet after the winter hibernation,
冬の冬眠後 メスたちは集い
04:31
and they stay together for about six months
そして 子供を育てるため
04:34
to rear their young,
約 6 ヶ月間一緒にとどまるのです
04:36
and they all carry a very small chip,
そしてコウモリ全てに 非常に小型のチップをつけ
04:39
which means that every time one of them
どの一匹でも 特別に用意された
04:42
enters one of these specially equipped bat boxes,
コウモリの巣箱に入る度に
04:43
we know where she is,
居場所がわかり
04:46
and more importantly,
さらに重要なことは
04:48
we know with whom she is.
どのコウモリと一緒なのかを
知ることが出来ます
04:49
So I study roosting associations in bats,
そうやって
コウモリのねぐらの関係を調査します
04:52
and this is what it looks like.
これはこのようなものです
04:56
During the day, the bats roost
日中は コウモリはねぐらにいます
04:58
in a number of sub-groups in different boxes.
多くの小グループにわかれ
別々の巣箱に入ります
05:00
It could be that on one day,
たとえばある日
05:03
the colony is split between two boxes,
群れは2 つの巣箱に分かれ
05:05
but on another day,
しかし 別の日には
05:07
it could be together in a single box,
一緒に1 つの巣箱に入ったり
05:08
or split between three or more boxes,
3 つやそれ以上の巣箱に分かれることもあり
05:10
and that all seems rather erratic, really.
実に一貫性がないように思えます
05:13
It's called fission-fusion dynamics,
しかし これは分裂融合ダイナミクスと呼ばれ
05:16
the property for an animal group
別のサブグループへと
05:19
of regularly splitting and merging
定期的に分裂し 統合される
05:21
into different subgroups.
動物のグループの特性なのです
05:23
So what we do is take all these data
だから私たちがすることは 別々の日の
05:24
from all these different days
すべてのこれらのデータを取り
05:27
and pool them together
それらを一緒に出し合うのです
05:29
to extract a long-term association pattern
ネットワーク分析の技法を適用することによって
05:30
by applying techniques with network analysis
長期的な関係のパターンを抽出し
05:33
to get a complete picture
群れの社会構造の
05:35
of the social structure of the colony.
完全な状況を得るためです
05:37
Okay? So that's what this picture looks like.
いいですか?
するとこんな絵ができてきます
05:39
In this network, all the circles
このネットワークでは すべての円は
05:44
are nodes, individual bats,
ノード すなわち一匹のコウモリを表し
05:46
and the lines between them
そしてそれらの間の線は
05:49
are social bonds, associations between individuals.
社会的な結束 個体間の関連付けとなります
05:50
It turns out this is a very interesting picture.
結局 これは非常に興味深い図となりました
05:54
This bat colony is organized
2 つの異なるコミュニティが
05:57
in two different communities
この群れを構成しているのです
05:59
which cannot be predicted
日々の分裂融合の動きからは
06:01
from the daily fission-fusion dynamics.
予測できないものでした
06:02
We call them cryptic social units.
私たちはそれらを不可解な社会単位と呼んでいます
06:05
Even more interesting, in fact:
さらに興味深いことがあります
06:08
Every year, around October,
毎年10 月頃
06:10
the colony splits up,
群れは分裂し
06:12
and all bats hibernate separately,
そしてすべてのコウモリは別々に冬眠に入ります
06:14
but year after year,
しかし 年々
06:17
when the bats come together again in the spring,
春にコウモリが再び一緒に集まると
06:18
the communities stay the same.
コミュニティは同じままなのです
06:21
So these bats remember their friends
だからこれらのコウモリは友人を覚えています
06:24
for a really long time.
本当に長い間
06:26
With a brain the size of a peanut,
ピーナツ大の脳で
06:28
they maintain individualized,
彼らは個々の
06:31
long-term social bonds,
長期的な社会的結束を維持するのです
06:33
We didn't know that was possible.
そんなことが出来るとは知りませんでした
06:35
We knew that primates
霊長類とゾウと
06:37
and elephants and dolphins could do that,
イルカが維持できることは知っていましたが
06:38
but compared to bats, they have huge brains.
コウモリと比べると 彼らの脳は巨大です
06:41
So how could it be
ですから どのようにして
06:44
that the bats maintain this complex,
コウモリたちはこの複合の
06:46
stable social structure
安定した社会構造を
06:48
with such limited cognitive abilities?
このような限られた認知能力で維持するのでしょうか?
06:50
And this is where complexity brings an answer.
そして これは複合性が答えをもたらすところです
06:53
To understand this system,
このシステムを理解するために
06:56
we built a computer model of roosting,
一匹ごとの簡単なルールに基づいて
06:58
based on simple, individual rules,
ねぐらのコンピューター・モデルを作りました
07:01
and simulated thousands and thousands of days
そして何千日分も
07:03
in the virtual bat colony.
仮想のコウモリの群れでテストしました
07:05
It's a mathematical model,
それは数理的なモデルであるのですが
07:07
but it's not complicated.
ややこしくはないのです。
07:10
What the model told us is that, in a nutshell,
このモデルから分かったことを
要約します
07:12
each bat knows a few other colony members
それぞれのコウモリは 友人として
07:15
as her friends, and is just slightly more likely
群れのメンバーの何人かを知っていて
07:18
to roost in a box with them.
知り合いと同じ巣箱を選びがちなのです
07:20
Simple, individual rules.
一匹ごとの簡単なルールです
07:23
This is all it takes to explain
これだけのことで これらのコウモリの
07:25
the social complexity of these bats.
社会的な複合性を説明できるのです
07:27
But it gets better.
さらに良いことがあるのです
07:29
Between 2010 and 2011,
2010 年と 2011 年にかけて
07:31
the colony lost more than two thirds of its members,
群れがメンバーの 3 分の 2 以上を失いました
07:34
probably due to the very cold winter.
おそらく非常に寒い冬だったせいです
07:37
The next spring, it didn't form two communities
次の春 コミュニティは例年のような2つの群れには
07:40
like every year,
なりませんでした
07:44
which may have led the whole colony to die
そんなことをしたら
群れは小さくなりすぎて
07:45
because it had become too small.
全滅していたかもしれません
07:47
Instead, it formed a single, cohesive social unit,
代わりに 1つにまとまった社会を形成しました
07:49
which allowed the colony to survive that season
こうして そのシーズンを生き残り
07:54
and thrive again in the next two years.
そのあと2年で再び繁栄できたのです
07:57
What we know is that the bats
こんなことが分かりました
08:00
are not aware that their colony is doing this.
自分たちの群れのこんな動きに
コウモリは気づいていません
08:02
All they do is follow simple association rules,
コウモリたちはただ
簡単な交友のルールに従うだけです
08:05
and from this simplicity
そしてこのシンプルさから
08:09
emerges social complexity
社会的な(複合さ)が生じて
08:10
which allows the colony to be resilient
人口構造の劇的な変化に対して
08:12
against dramatic changes
in the population structure.
群れが耐えられるようになるのです
08:15
And I find this incredible.
驚くべき結果です
08:18
Now I want to tell you another story,
さて ちょっと別の話をしたいのですが
08:21
but for this we have to travel from Europe
そのためには私たちはヨーロッパから
08:23
to the Kalahari Desert in South Africa.
南アフリカ共和国のカラハリ砂漠に移らなければなりません
08:24
This is where meerkats live.
ミーアキャットはここで生息しています
08:28
I'm sure you know meerkats.
皆さんはミーアキャットを勿論ご存知ですよね?
08:30
They're fascinating creatures.
彼らは魅力的な生き物で
08:31
They live in groups with a
very strict social hierarchy.
非常に厳格な社会的な階層を備えたグループで生活しています
08:33
There is one dominant pair,
1 つの群れを率いるペアと
08:36
and many subordinates,
多くの下層群がおり
08:38
some acting as sentinels,
番人として行動するものもあれば
08:39
some acting as babysitters,
ベビーシッターとして行動するものもあり
08:41
some teaching pups, and so on.
子供に教えるものなど等 がいます
08:42
What we do is put very small GPS collars
そこで私たちは この生き物に
小さなGPSを首輪にして
08:44
on these animals
付けることにしました
08:47
to study how they move together,
彼らはどのように共に移動し それが 彼らの社会構造に
08:49
and what this has to do with their social structure.
どのような意味を持つのか を調べるために
08:51
And there's a very interesting example
そして ここにミーアキャットの集団的な運動に関する
08:54
of collective movement in meerkats.
非常に興味深い例があります
08:56
In the middle of the reserve which they live in
彼らが生息する保護指定区域の真ん中に
08:59
lies a road.
1本の道路があります
09:01
On this road there are cars, so it's dangerous.
この道路には車が通っており 危険です
09:02
But the meerkats have to cross it
でも ミーアキャットはそこを渡らなければなりません
09:05
to get from one feeding place to another.
餌場から餌場へと移動するために
09:08
So we asked, how exactly do they do this?
そこで どのようにして道を渡るのか
私達は調べることにしました
09:10
We found that the dominant female
たいていはメスのボスが
09:15
is mostly the one who leads the group to the road,
群れを道路まで連れて行きます
09:17
but when it comes to crossing it, crossing the road,
しかし 道路を横断する段になると
09:19
she gives way to the subordinates,
ボスは部下に任せるのです
09:23
a manner of saying,
あたかもこう言っているかのように
09:25
"Go ahead, tell me if it's safe."
「先に行って 安全かどうか教えて 」
09:27
What I didn't know, in fact,
実際 ミーアキャットが どんな行動ルールに従うと
09:30
was what rules in their behavior the meerkats follow
グループが境界線でこういう変化を示すのか
09:31
for this change at the edge of the group to happen
それは単純なルールで十分説明できるのか
09:34
and if simple rules were sufficient to explain it.
ということがよく分かりませんでした
09:37
So I built a model, a model of simulated meerkats
そこで道路を渡るミーアキャットの群れの
シミュレーションモデルを
09:41
crossing a simulated road.
開発しました
09:45
It's a simplistic model.
単純化したモデルです
09:47
Moving meerkats are like random particles
動くミーアキャットはまるでランダムなかけらのようで
09:49
whose unique rule is one of alignment.
その独特のルールは向きがそろうことです
09:52
They simply move together.
彼らは単に一緒に移動します
09:54
When these particles get to the road,
これらのかけらが道路に到着すると
09:56
they sense some kind of obstacle,
彼らはある種の障害を感じ
10:00
and they bounce against it.
それに対して 飛び跳ねます
10:01
The only difference
他の個体と
10:04
between the dominant female, here in red,
この赤い 群れを率いるメスとの
10:05
and the other individuals,
唯一の違いは
10:07
is that for her, the height of the obstacle,
彼女に対する障害物の高さ
10:08
which is in fact the risk perceived from the road,
すなわち 道路から知覚されるリスクで
10:11
is just slightly higher,
わずかに高く
10:13
and this tiny difference
そして個々 の移動のルールにおける
10:15
in the individual's rule of movement
この小さな差が
10:17
is sufficient to explain what we observe,
我々 が観察している
10:19
that the dominant female
群れを率いるメスが
10:21
leads her group to the road
彼女のグループを道路へと導き
10:24
and then gives way to the others
最初に道路を横断させるため
10:25
for them to cross first.
他の個体に道を譲る という現象を説明するに足るものです
10:27
George Box, who was an English statistician,
イギリスの統計学者 ジョージ ・ ボックスという人がいますが
10:30
once wrote, "All models are false,
”全てのモデルは誤りではあるが
10:33
but some models are useful."
役に立つものもある""と述べました
10:36
And in fact, this model is obviously false,
そして事実 このモデルは明らかに間違っています
10:38
because in reality, meerkats are
anything but random particles.
なぜなら 現実には ミーアキャットはランダムなかけらではないのです
10:42
But it's also useful,
しかし役にも立ちます
10:46
because it tells us that extreme simplicity
なぜなら それは私たちに
10:47
in movement rules at the individual level
個々 のレベルでの運動規則の極端なシンプルさが
10:50
can result in a great deal of complexity
グループレベルにおいては複雑さを大量に発生するようになる
10:53
at the level of the group.
ということを教えてくれます
10:56
So again, that's simplifying complexity.
繰り返しますが それは複雑さを簡素化します
10:58
I would like to conclude
まとめたいと思います
11:02
on what this means for the whole species.
これが 全体の種にどのように意味するかを
11:03
When the dominant female
群れを率いるメスが
11:06
gives way to a subordinate,
部下に道を譲る時というのは
11:08
it's not out of courtesy.
それは礼儀正しさからではないのです
11:09
In fact, the dominant female
実際には 群れを率いるメスは
11:11
is extremely important for the cohesion of the group.
グループの結束にとっては非常に重要なので
11:13
If she dies on the road, the whole group is at risk.
もし彼女が道路で死んでしまうと グループ全体が危機に晒されます
11:15
So this behavior of risk avoidance
だからこのリスク回避の行動は
11:19
is a very old evolutionary response.
非常に古くからの進化論的な反応です
11:21
These meerkats are replicating an evolved tactic
これらのミーアキャットは古く何千もの世代を通じて
11:24
that is thousands of generations old,
進化した戦術を再現し
11:28
and they're adapting it to a modern risk,
現代のリスク この場合人間によって作られた道路に
11:30
in this case a road built by humans.
適応させているのです
11:32
They adapt very simple rules,
彼らは非常に単純なルールを用い
11:36
and the resulting complex behavior
そして 結果的に複合した振る舞いで
11:38
allows them to resist human encroachment
自然の生息地への人間の介入に
11:40
into their natural habitat.
抵抗することができるようになるのです
11:43
In the end,
最終的には
11:46
it may be bats which change their social structure
それは 彼らの社会構造を変化させ
11:48
in response to a population crash,
人口減少に対応するコウモリであるかもしれませんし
11:50
or it may be meerkats
人類の作った道に新しい適応を見せた
11:53
who show a novel adaptation to a human road,
ミーアキャットかもしれませんし
11:54
or it may be another species.
他の生き物かもしれません
11:57
My message here -- and it's not a complicated one,
ここで私が言いたいことは それはややこしいことではなく
12:00
but a simple one of wonder and hope --
驚くべきものと望みでできた分かり易いもの
12:03
my message here is that animals
それは動物たちが
12:06
show extraordinary social complexity,
特別な社会的な複合性を示し
12:09
and this allows them to adapt
そして このことによって
12:11
and respond to changes in their environment.
環境の変化に適合し 対応させるのだということ
12:13
In three words, in the animal kingdom,
3 つの言葉だけで表現すると動物の王国では
12:17
simplicity leads to complexity
シンプルさは複合性につながり
12:20
which leads to resilience.
複合性は回復力につながる
12:22
Thank you.
ありがとうございました
12:24
(Applause)
(拍手)
12:26
Dania Gerhardt: Thank you very much, Nicolas,
ダニア ・ゲルハルト: 本当にありがとうございます ニコラ
12:42
for this great start. Little bit nervous?
この素晴らしいスタート 少し緊張してますか?
12:44
Nicolas Perony: I'm okay, thanks.
ニコラ: 大丈夫 ありがとうございます
12:47
DG: Okay, great. I'm sure a
lot of people in the audience
ダニア: いいですね 私は会場の皆さんの多数が
12:49
somehow tried to make associations
何とか関連付けをしようとしたと思うのです
12:52
between the animals you were talking about --
お話に出てきた動物たち―
12:53
the bats, meerkats -- and humans.
コウモリやミーアキャット― と人間とをです
12:55
You brought some examples:
こんな例がありました
12:57
The females are the social ones,
メスは社会的な生き物で
12:58
the females are the dominant ones,
群れを率いるものだと
13:00
I'm not sure who thinks how.
いろいろな意見はありそうですが
13:02
But is it okay to do these associations?
しかし これらの関連付けを行っても大丈夫ですか?
13:04
Are there stereotypes you can confirm in this regard
この点についてすべての種を超えて
13:06
that can be valid across all species?
適用できるステレオタイプはありますか?
13:09
NP: Well, I would say there are also
ニコラ: そうですね 中には
13:13
counter-examples to these stereotypes.
これとは逆の例もあります
13:14
For examples, in sea horses or in koalas, in fact,
例えば タツノオトシゴやコアラでは
13:16
it is the males who take care of the young always.
いつもオスが子どもの世話をしています
13:19
And the lesson is that it's often difficult,
ここから分かることは
13:23
and sometimes even a bit dangerous,
人間と動物の間を比べることは
13:28
to draw parallels between humans and animals.
困難で時に少し危険だということ
13:30
So that's it.
以上です
13:32
DG: Okay. Thank you very much for this great start.
ダニア: わかりました この素晴らしいスタートを どうもありがとうございます
13:35
Thank you, Nicolas Perony.
ありがとう ニコラ・ペロニーでした
13:37
Translated by Masami Hisai
Reviewed by Alex Luff

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About the speaker:

Nicolas Perony - Animal scientist
Nicolas Perony models the movement of animal groups to understand: what is the individual behavior that guides the behavior of the larger society?

Why you should listen

Nicolas Perony started his career as a roboticist. But after one of his robots -- which was designed to follow a white line -- destroyed itself because of a lighting snafu on demo day, he realized that he was less interested in creating complicated robots and more interested in studying the complexity that already exists out there in the animal kingdom. He quickly changed course and is now a quantitative scientist at the Chair of Systems Design at ETH Zurich, where he studies the structure and dynamics of animal societies.

Perony conducts his research by placing GPS collars on animals like Bechstein's bats and meerkats, and studying the spacial data of the group. He creates models of the movement over time to see patterns. He then tries to ascertain at the simple rules that individuals in the animal group seem to be following that, when done en masse, result in the larger flow. In other words, he looks at the underlying mechanics that lead to the collective movement of animal groups.

More profile about the speaker
Nicolas Perony | Speaker | TED.com