TEDxCaltech
Michael Dickinson: How a fly flies
Michael Dickinson: Como voa uma mosca
Filmed:
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A capacidade de voar de um inseto é talvez um dos maiores feitos da evolução. Michael Dickinson aborda como uma mosca comum voa com asas tão delicadas, graças a um engenhoso movimento de bater de asas e de músculos de voo que são poderosos e ágeis. O ingrediente secreto: o incrível cérebro da mosca. (Filmado na TEDxCaltech.)
Michael Dickinson - Biologist
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder. Full bio
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder. Full bio
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00:16
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
0
545
3532
Cresci a ver o Caminho das Estrelas.
Adoro o Caminho das Estrelas.
Adoro o Caminho das Estrelas.
00:19
Star Trek made me want to see alien creatures,
1
4077
4462
O Caminho das Estrelas fez-me
querer ver extraterrestres,
querer ver extraterrestres,
00:24
creatures from a far-distant world.
2
8539
2303
criaturas de um mundo distante.
00:26
But basically, I figured out that I could find
3
10842
2787
No entanto, percebi que podia encontrar
00:29
those alien creatures right on Earth.
4
13629
2977
essas criaturas estranhas aqui na Terra.
00:32
And what I do is I study insects.
5
16606
2653
Eu estudo insetos.
00:35
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
6
19259
3256
Sou obcecado com insetos,
particularmente os voadores.
particularmente os voadores.
00:38
I think the evolution of insect flight is perhaps
7
22515
3141
Penso que a evolução
dos insetos voadores é talvez
dos insetos voadores é talvez
00:41
one of the most important events in the history of life.
8
25656
2742
um dos mais importantes
eventos da História da Vida.
eventos da História da Vida.
00:44
Without insects, there'd be no flowering plants.
9
28398
2237
Sem insetos, não haveria plantas com flor.
00:46
Without flowering plants, there would be no
10
30635
1916
Sem plantas com flor,
não haveria espertos primatas frugívoros
não haveria espertos primatas frugívoros
00:48
clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
11
32551
3137
a fazer palestras TED.
00:51
(Laughter)
12
35688
2300
(Risos)
00:53
Now,
13
37988
1987
Ora bem,
00:55
David and Hidehiko and Ketaki
14
39975
3039
David, Hidehiko e Ketaki
00:58
gave a very compelling story about
15
43014
3445
contaram uma história convincente
01:02
the similarities between fruit flies and humans,
16
46459
2805
sobre as parecenças
entre moscas da fruta e humanos,
entre moscas da fruta e humanos,
01:05
and there are many similarities,
17
49264
1489
e há muitas parecenças.
01:06
and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
18
50753
3002
Podíamos pensar que, se os humanos
fossem semelhantes às moscas da fruta,
fossem semelhantes às moscas da fruta,
01:09
the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
19
53755
3797
o comportamento favorito
das moscas da fruta podia ser este.
das moscas da fruta podia ser este.
01:13
(Laughter)
20
57552
2282
(Risos)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities
21
59834
3191
Na minha palestra,
não quero enfatizar as parecenças
não quero enfatizar as parecenças
01:18
between humans and fruit flies, but rather the differences,
22
63025
3067
entre humanos e moscas da fruta,
mas antes as diferenças
mas antes as diferenças
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
23
66092
5287
e focar os comportamentos
em que as moscas da fruta são excelentes.
em que as moscas da fruta são excelentes.
01:27
And so I want to show you a high-speed video sequence
24
71379
2856
Quero mostrar-vos uma sequência,
a alta velocidade,
a alta velocidade,
01:30
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
25
74235
3935
de uma mosca a 7000 "frames" por segundo,
sob uma luz infravermelha.
sob uma luz infravermelha.
01:34
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
26
78170
4210
À direita, fora do ecrã, está à espreita
um predador eletrónico
um predador eletrónico
01:38
that is going to go at the fly.
27
82380
1435
na direção da mosca.
01:39
The fly is going to sense this predator.
28
83815
1838
A mosca vai sentir este predador.
01:41
It is going to extend its legs out.
29
85653
2455
Vai estender as pernas.
01:44
It's going to sashay away
30
88108
1613
Vai fugir
01:45
to live to fly another day.
31
89721
2565
para viver e voar mais um dia.
01:48
Now I have carefully cropped this sequence
32
92286
2362
Editei cuidadosamente esta sequência
01:50
to be exactly the duration of a human eye blink,
33
94648
3160
para ter exatamente a duração
de um pestanejar.
de um pestanejar.
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
34
97808
2834
Assim, no tempo de um piscar de olhos,
01:56
the fly has seen this looming predator,
35
100642
3265
a mosca viu este predador à espreita,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
36
103907
6168
calculou a sua posição,
iniciou um padrão motor
iniciou um padrão motor
para voar para longe,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
37
110075
4464
batendo as asas 220 vezes por segundo.
02:10
I think this is a fascinating behavior
38
114539
1973
Penso ser um comportamento fascinante
02:12
that shows how fast the fly's brain can process information.
39
116512
3921
que mostra a rapidez
com que o cérebro da mosca
com que o cérebro da mosca
pode processar informação.
02:16
Now, flight -- what does it take to fly?
40
120433
2842
O voo — o que é preciso para voar?
02:19
Well, in order to fly, just as in a human aircraft,
41
123275
2864
Bem, para voar, simplesmente,
um avião precisa de asas
02:22
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
42
126139
2735
que possam gerar
forças aerodinâmicas suficientes,
forças aerodinâmicas suficientes,
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
43
128874
3546
um motor com potência suficiente para voar
02:28
and you need a controller,
44
132420
1709
e precisa de um controlador.
02:30
and in the first human aircraft, the controller was basically
45
134129
2626
No primeiro avião,
o controlador era basicamente
o controlador era basicamente
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
46
136755
4312
os cérebros de Orville e Wilbur
sentados no "cockpit".
sentados no "cockpit".
02:36
Now, how does this compare to a fly?
47
141067
2753
Como se compara isto a uma mosca?
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
48
143820
3251
Passei o início da minha carreira
a tentar entender
a tentar entender
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
49
147071
4336
como podem as asas dos insetos gerar
força para manter as moscas no ar.
força para manter as moscas no ar.
02:47
And you might have heard how engineers proved
50
151407
1610
Devem ter ouvido
que os engenheiros provaram
que os engenheiros provaram
02:48
that bumblebees couldn't fly.
51
153017
2634
que os zângãos não voam.
02:51
Well, the problem was in thinking that the insect wings
52
155651
2620
O problema foi pensar
que as asas dos insetos
que as asas dos insetos
02:54
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
53
158271
3119
funcionam como as dos aviões,
mas não funcionam.
mas não funcionam.
02:57
And we tackle this problem by building giant,
54
161390
2854
Abordamos o problema construindo
gigantescos modelos dinâmicos
de insetos robôs, à escala
de insetos robôs, à escala
03:00
dynamically scaled model robot insects
55
164244
3432
03:03
that would flap in giant pools of mineral oil
56
167676
3336
que batiam as asas,
em piscinas gigantes de óleo mineral,
em piscinas gigantes de óleo mineral,
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
57
171012
2274
onde podíamos estudar
as forças aerodinâmicas.
as forças aerodinâmicas.
03:09
And it turns out that the insects flap their wings
58
173286
2158
Parece que os insetos batem as asas
03:11
in a very clever way, at a very high angle of attack
59
175444
2592
de forma inteligente,
com um elevado ângulo de ataque
com um elevado ângulo de ataque
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
60
178036
3121
que cria uma estrutura na ponta da asa,
03:17
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
61
181157
3199
uma estrutura tipo tornado
chamado vórtice de ponta.
chamado vórtice de ponta.
03:20
and it's that vortex that actually enables the wings
62
184356
2954
É esse vórtice que possibilita
03:23
to make enough force for the animal to stay in the air.
63
187310
3359
que as asas criem força suficiente
para o animal se manter no ar.
para o animal se manter no ar.
03:26
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
64
190669
2428
O que é fascinante
03:28
is not so much that the wing has some interesting morphology.
65
193097
2975
não é tanto que a asa tenha
uma morfologia interessante.
uma morfologia interessante.
03:31
What's clever is the way the fly flaps it,
66
196072
3645
O que é genial é a forma
como a mosca bate as asas,
como a mosca bate as asas,
03:35
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
67
199717
3136
o que é controlado pelo sistema nervosa.
03:38
and this is what enables flies to perform
68
202853
2647
É isto que permite às moscas
realizar estas manobras aéreas notáveis.
03:41
these remarkable aerial maneuvers.
69
205500
2807
03:44
Now, what about the engine?
70
208307
2097
E quanto ao motor?
03:46
The engine of the fly is absolutely fascinating.
71
210404
2492
O motor das moscas
é absolutamente fascinante.
é absolutamente fascinante.
03:48
They have two types of flight muscle:
72
212896
1898
Têm dois tipos de músculos de voo:
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
73
214794
2985
o chamado músculo de poder,
ativado por esticão,
ativado por esticão,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
74
217779
3726
o que significa que se ativa a si mesmo
e não precisa de ser controlado
e não precisa de ser controlado
03:57
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
75
221505
3339
numa base de contração sequencial
pelo sistema nervoso.
pelo sistema nervoso.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
76
224844
4609
Especializou-se para gerar
um poder enorme necessário ao voo
um poder enorme necessário ao voo
04:05
and it fills the middle portion of the fly,
77
229453
2079
e preenche a porção média da mosca.
04:07
so when a fly hits your windshield,
78
231532
1547
Quando uma mosca atinge um parabrisas,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
79
233079
2406
é basicamente o músculo de poder
que se vê.
que se vê.
04:11
But attached to the base of the wing
80
235485
2146
Mas, agarrado à base da asa,
04:13
is a set of little, tiny control muscles
81
237631
2638
há um conjunto de pequenos
músculos de controlo
músculos de controlo
04:16
that are not very powerful at all, but they're very fast,
82
240269
3301
nada poderosos, mas muito rápidos,
04:19
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
83
243570
3206
capazes de reconfigurar
a extremidade da asa
a extremidade da asa
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
84
246776
1762
numa base de batidas sequenciais.
04:24
and this is what enables the fly to change its wing
85
248538
3142
É isto que capacita a mosca a mudar a asa,
04:27
and generate the changes in aerodynamic forces
86
251680
2971
e a gerar as mudanças
nas forças aerodinâmicas
nas forças aerodinâmicas
04:30
which change its flight trajectory.
87
254651
2573
que mudam a sua trajetória de voo.
04:33
And of course, the role of the nervous system is to control all this.
88
257224
3563
E, claro, o papel do sistema nervoso
é controlar tudo isto.
é controlar tudo isto.
04:36
So let's look at the controller.
89
260787
1512
Vamos então ao controlador.
04:38
Now flies excel in the sorts of sensors
90
262299
2647
As moscas são excelentes
nos tipos de sensores
nos tipos de sensores
04:40
that they carry to this problem.
91
264946
2284
que trazem para este problema.
04:43
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
92
267230
4127
Têm antenas que detetam odores
e detetam a direção do vento.
e detetam a direção do vento.
04:47
They have a sophisticated eye which is
93
271357
1675
Têm olhos sofisticados
04:48
the fastest visual system on the planet.
94
273032
2456
que são os sistemas visuais
mais rápidos do planeta.
mais rápidos do planeta.
04:51
They have another set of eyes on the top of their head.
95
275488
2036
Têm outro conjunto de olhos
no topo da cabeça.
no topo da cabeça.
04:53
We have no idea what they do.
96
277524
2052
Não temos ideia do que fazem.
04:55
They have sensors on their wing.
97
279576
2954
Têm sensores nas asas.
04:58
Their wing is covered with sensors, including sensors
98
282530
3760
As asas estão cobertas de sensores,
incluindo uns que sentem
a deformação da asa.
a deformação da asa.
05:02
that sense deformation of the wing.
99
286290
2046
05:04
They can even taste with their wings.
100
288336
2109
Podem até saborear com as suas asas.
05:06
One of the most sophisticated sensors a fly has
101
290445
2555
Um dos mais sofisticados
sensores duma mosca
sensores duma mosca
05:08
is a structure called the halteres.
102
293000
1807
é uma estrutura chamada halteres.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
103
294807
1879
Os halteres são giroscópios.
05:12
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
104
296686
4449
Estes mecanismos batem
a cerca de 200 hertz durante o voo.
a cerca de 200 hertz durante o voo.
05:17
and the animal can use them to sense its body rotation
105
301135
2673
O animal pode usá-los para sentir
a sua rotação corporal
a sua rotação corporal
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
106
303808
3968
e iniciar manobras evasivas
muito, muito rápidas.
muito, muito rápidas.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
107
307776
2329
Mas toda esta informação sensorial
tem de ser processada por um cérebro.
tem de ser processada por um cérebro.
05:26
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
108
310105
3720
Sim, as moscas têm cérebro,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
109
313825
3159
com cerca de 100 000 neurónios.
05:32
Now several people at this conference
110
316984
2193
Várias pessoas, nesta conferência,
05:35
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
111
319177
4808
sugeriram já que as moscas da fruta
podem servir a neurociência
podem servir a neurociência
05:39
because they're a simple model of brain function.
112
323985
3247
porque são um modelo simples
do funcionamento do cérebro.
do funcionamento do cérebro.
05:43
And the basic punchline of my talk is,
113
327232
2077
A piada da minha palestra é que
05:45
I'd like to turn that over on its head.
114
329309
2658
gostaria de desmentir isso.
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
115
331967
2628
Penso que não são nenhum modelo simples.
05:50
And I think that flies are a great model.
116
334595
2477
Penso que são um grande modelo.
05:52
They're a great model for flies.
117
337072
2516
São um grande modelo para as moscas.
05:55
(Laughter)
118
339588
2481
(Risos)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
119
342069
3003
Exploremos esta noção de simplicidade.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
120
345072
2431
Penso, infelizmente, que
muitos de nós, neurocientistas,
muitos de nós, neurocientistas,
06:03
we're all somewhat narcissistic.
121
347503
1832
somos todos um pouco narcisistas.
06:05
When we think of brain, we of course imagine our own brain.
122
349335
3433
Quando pensamos em cérebro,
pensamos logo no nosso cérebro.
pensamos logo no nosso cérebro.
06:08
But remember that this kind of brain,
123
352768
1960
Mas este tipo de cérebro,
06:10
which is much, much smaller
124
354728
1768
que é muito mais pequeno
06:12
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
125
356496
2678
— em vez de 100 mil milhões de neurónios,
tem 100 000 neurónios —
tem 100 000 neurónios —
06:15
but this is the most common form of brain on the planet
126
359174
2882
mas é o tipo de cérebro
mais comum do planeta
mais comum do planeta
06:17
and has been for 400 million years.
127
362056
2904
e já o era há 400 milhões de anos.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
128
364960
2288
Será justo dizer que é simples?
06:23
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
129
367248
2095
É simples no sentido
de que tem menos neurónios,
de que tem menos neurónios,
06:25
but is that a fair metric?
130
369343
1754
mas será essa uma medida justa?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
131
371097
2276
Proponho que não é uma medida justa.
06:29
So let's sort of think about this. I think we have to compare --
132
373373
3100
Pensemos então nisto. Penso que
temos de comparar...
temos de comparar...
06:32
(Laughter) —
133
376473
1559
(Risos)
06:33
we have to compare the size of the brain
134
378032
5121
... temos de comparar o tamanho do cérebro
06:39
with what the brain can do.
135
383153
2030
com o que o cérebro consegue fazer.
06:41
So I propose we have a Trump number,
136
385183
2881
Proponho que tenhamos um fator Trump.
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
137
388064
2865
O fator Trump é a razão entre
o repertório comportamental deste homem
o repertório comportamental deste homem
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
138
390929
3679
e o número de neurónios
no seu cérebro.
no seu cérebro.
06:50
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
139
394608
2668
Calculemos o fator Trump
para a mosca da fruta.
para a mosca da fruta.
06:53
Now, how many people here think the Trump number
140
397276
2684
Quantos aqui pensam que o fator Trump
06:55
is higher for the fruit fly?
141
399960
2489
é mais alto na mosca da fruta?
06:58
(Applause)
142
402449
2431
(Aplausos)
07:00
It's a very smart, smart audience.
143
404880
3428
São uma audiência esperta.
07:04
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
144
408308
3327
A desigualdade vai nessa direção,
ou assim o diria.
ou assim o diria.
Percebo que seja um pouco absurdo
07:07
Now I realize that it is a little bit absurd
145
411635
2382
07:09
to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.
146
414017
3558
comparar o repertório comportamental
de um homem com o da mosca.
de um homem com o da mosca.
07:13
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
147
417575
4143
Mas tomemos outro animal como exemplo.
Aqui está um rato.
Aqui está um rato.
07:17
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
148
421718
4305
Um rato tem cerca de 1000 vezes
mais neurónios que uma mosca.
mais neurónios que uma mosca.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
149
426023
2027
Eu estudava ratos.
Quando os estudava,
costumava falar muito lentamente.
costumava falar muito lentamente.
07:23
I used to talk really slowly.
150
428050
2837
Mas ocorreu uma coisa, quando
comecei a trabalhar com moscas.
comecei a trabalhar com moscas.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
151
430887
2576
07:29
(Laughter)
152
433463
2412
(Risos)
07:31
And I think if you compare the natural history of flies and mice,
153
435875
3460
Penso que, comparando a história natural
de moscas e ratos, eles são comparáveis.
de moscas e ratos, eles são comparáveis.
07:35
it's really comparable. They have to forage for food.
154
439335
3313
Têm de procurar alimento.
07:38
They have to engage in courtship.
155
442648
2447
Têm de realizar a corte sexual.
07:40
They have sex. They hide from predators.
156
445095
3471
Têm sexo. Escondem-se de predadores.
07:44
They do a lot of the similar things.
157
448566
1980
Têm bastantes parecenças.
07:46
But I would argue that flies do more.
158
450546
1718
Mas diria que as moscas fazem mais.
07:48
So for example, I'm going to show you a sequence,
159
452264
3378
Por exemplo, vou mostrar uma sequência,
07:51
and I have to say, some of my funding comes from the military,
160
455642
4205
— alguns dos meus fundos são militares,
07:55
so I'm showing this classified sequence
161
459847
2072
por isso, mostro uma sequência
confidencial
confidencial
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
162
461919
4093
e não a podem discutir
fora desta sala. Ok?
fora desta sala. Ok?
(Risos)
08:01
So I want you to look at the payload
163
466012
1908
Quero que vejam bem a carga
08:03
at the tail of the fruit fly.
164
467920
3026
na cauda da mosca da fruta.
08:06
Watch it very closely,
165
470946
2101
Olhem com atenção
08:08
and you'll see why my six-year-old son
166
473047
4297
e verão porque é que o meu filho de 6 anos
08:13
now wants to be a neuroscientist.
167
477344
4729
agora quer ser um neurocientista.
08:17
Wait for it.
168
482073
1179
Esperem.
08:19
Pshhew.
169
483252
1569
Pshhiiiuuu...
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
170
484821
3084
Ao menos reconheçam que, se as moscas
não são tão espertas como os ratos,
não são tão espertas como os ratos,
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
171
487905
4916
são tão espertas como os pombos.
(Risos)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
172
492821
3967
Quero que percebam que não é só
uma questão de números
uma questão de números
08:32
but also the challenge for a fly to compute
173
496788
2598
mas um desafio para a mosca processar
08:35
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
174
499386
2849
tudo o que o seu cérebro processa
com neurónios tão pequenos.
com neurónios tão pequenos.
08:38
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
175
502235
2988
Esta é uma bonita imagem dum
interneurónio visual de um rato
interneurónio visual de um rato
08:41
that came from Jeff Lichtman's lab,
176
505223
2768
vindo do laboratório de Jeff Lichtman.
08:43
and you can see the wonderful images of brains
177
507991
3247
Podem ver as belas imagens de cérebros
08:47
that he showed in his talk.
178
511238
3193
que ele mostrou na sua palestra.
08:50
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
179
514431
2368
Mas no canto superior, à direita,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
180
516799
4112
verão, na mesma escala,
um interneurónio visual duma mosca.
um interneurónio visual duma mosca.
08:56
And I'll expand this up.
181
520911
1841
Vou aumentar isto.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
182
522752
2170
É um belo neurónio complexo.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
183
524922
3485
É muito pequeno, e existem
vários desafios biofísicos
vários desafios biofísicos
09:04
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
184
528407
3623
em tentar processar informações
com neurónios tão pequenos.
com neurónios tão pequenos.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
185
532030
3537
Quão pequenos podem ser?
Vejam este interessante inseto.
Vejam este interessante inseto.
09:11
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
186
535567
2212
Parece uma mosca.
Tem asas, tem olhos, tem antenas, pernas,
uma história de vida complicada.
uma história de vida complicada.
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
187
537779
2799
09:16
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
188
540578
3096
É um parasita, tem de voar
e encontrar lagartas
e encontrar lagartas
09:19
to parasatize,
189
543674
1382
para parasitar.
09:20
but not only is its brain the size of a salt grain,
190
545056
4115
Mas não apenas o seu cérebro
do tamanho de um grão de sal,
do tamanho de um grão de sal,
09:25
which is comparable for a fruit fly,
191
549171
1969
o que é comparável à mosca da fruta,
09:27
it is the size of a salt grain.
192
551140
2926
ele é do tamanho de um grão de sal.
09:29
So here's some other organisms at the similar scale.
193
554066
3635
Aqui estão outros organismos
de escala semelhante.
de escala semelhante.
09:33
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
194
557701
4130
Este animal é do tamanho
duma paramécia e duma ameba.
duma paramécia e duma ameba.
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
195
561831
3880
Tem um cérebro com 7000 neurónios,
é tão pequeno.
é tão pequeno.
Nestas coisas chamadas corpos celulares,
de que têm ouvido falar,
de que têm ouvido falar,
09:41
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
196
565711
2456
09:44
where the nucleus of the neuron is?
197
568167
1651
onde fica o núcleo do neurónio?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
198
569818
3460
Este animal livra-se dele
porque ocupa muito espaço.
porque ocupa muito espaço.
09:49
So this is a session on frontiers in neuroscience.
199
573278
2473
Esta é uma sessão sobre
as fronteiras da neurociência.
as fronteiras da neurociência.
09:51
I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
200
575751
5360
Afirmo que uma fronteira da neurociência
é perceber como funciona
o cérebro daquela coisa.
o cérebro daquela coisa.
09:57
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
201
581111
5633
Pensem no seguinte:
Como se pode levar um pequeno número
de neurónios a fazer muito?
de neurónios a fazer muito?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
202
586744
2522
Penso que, da perspetiva de engenharia,
10:05
you think of multiplexing.
203
589266
1729
se pensa em multiplicação.
10:06
You can take a hardware and have that hardware
204
590995
2703
Podemos levar um equipamento
a fazer diferentes coisas
em momentos diferentes,
em momentos diferentes,
10:09
do different things at different times,
205
593698
1613
10:11
or have different parts of the hardware doing different things.
206
595311
2995
ou diferentes partes do equipamento
a fazer coisas diferentes.
a fazer coisas diferentes.
10:14
And these are the two concepts I'd like to explore.
207
598306
3271
São dois conceitos
que gostaria de explorar.
que gostaria de explorar.
10:17
And they're not concepts that I've come up with,
208
601577
1658
E não são conceitos inventados por mim,
10:19
but concepts that have been proposed by others in the past.
209
603235
4545
mas conceitos propostos
por outros, no passado.
por outros, no passado.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
210
607780
3075
Uma ideia vem de lições tiradas
da mastigação dos caranguejos.
da mastigação dos caranguejos.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
211
610855
1867
Não quero dizer mastigar os caranguejos.
10:28
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
212
612722
3599
Cresci em Baltimore,
e mastigo caranguejos muito bem.
e mastigo caranguejos muito bem.
10:32
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
213
616321
2857
Mas falo dos caranguejos a mastigar.
10:35
Crab chewing is actually really fascinating.
214
619178
2030
A mastigação dos caranguejos
é mesmo fascinante.
é mesmo fascinante.
10:37
Crabs have this complicated structure under their carapace
215
621208
3259
Os caranguejos têm uma estrutura
complicada debaixo da carapaça,
complicada debaixo da carapaça,
10:40
called the gastric mill
216
624467
1310
chamada raspador gástrico,
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
217
625777
2430
que mói a comida numa série
de formas diferentes.
de formas diferentes.
10:44
And here's an endoscopic movie of this structure.
218
628207
5259
Aqui está uma endoscopia
filmada dessa estrutura.
filmada dessa estrutura.
10:49
The amazing thing about this is that it's controlled
219
633466
2560
O espantoso sobre isto é que é controlado
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
220
636026
3432
por um pequeno conjunto de neurónios
— cerca de 12 neurónios —
— cerca de 12 neurónios —
10:55
that can produce a vast variety of different motor patterns,
221
639458
4963
que podem produzir uma grande variedade
de diferentes padrões motores.
de diferentes padrões motores.
11:00
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
222
644421
4347
A razão desta capacidade
é que este pequeno gânglio do caranguejo
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
223
648768
4184
está inundado por muitos neuromoduladores.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
224
652952
2141
Já ouviram falar de neuromoduladores.
11:10
There are more neuromodulators
225
655093
2225
Há mais neuromoduladores
que alteram, que inervam esta estrutura
que alteram, que inervam esta estrutura
11:13
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
226
657318
5485
do que neurónios na estrutura.
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
227
662803
4242
E são capazes de gerar
um complicado conjunto de padrões.
um complicado conjunto de padrões.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
228
667045
3441
Este é o trabalho
de Eve Marder e seus colegas,
de Eve Marder e seus colegas,
11:26
who've been studying this fascinating system
229
670486
2295
que têm estudado este fascinante sistema,
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
230
672781
2152
que mostra como
um pequeno grupo de neurónios
um pequeno grupo de neurónios
11:30
can do many, many, many things
231
674933
1825
pode fazer muitas coisas
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
232
676758
4856
por causa da neuromodulação
que pode ocorrer momento-a-momento.
que pode ocorrer momento-a-momento.
11:37
So this is basically multiplexing in time.
233
681614
2439
Isto é basicamente multiplicação no tempo.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
234
684053
2785
Imaginem uma rede de neurónios
com um neuromodulador.
com um neuromodulador.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
235
686838
3478
Escolhem um grupo de células
para realizar um tipo de comportamento,
para realizar um tipo de comportamento,
11:46
another neuromodulator, another set of cells,
236
690316
2618
outro modulador, outro grupo de células,
11:48
a different pattern, and you can imagine
237
692934
1713
um padrão diferente.
Podem imaginar que se pode extrapolar
para um sistema muito complicado.
para um sistema muito complicado.
11:50
you could extrapolate to a very, very complicated system.
238
694647
3878
11:54
Is there any evidence that flies do this?
239
698525
2094
Existem provas que as moscas o fazem.
11:56
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
240
700619
3375
Durante muitos anos,
no meu e noutros laboratórios no mundo,
no meu e noutros laboratórios no mundo,
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
241
703994
2648
estudámos comportamentos de moscas,
em simuladores de voo.
em simuladores de voo.
12:02
You can tether a fly to a little stick.
242
706642
1706
Pode-se prender uma mosca a um pauzinho.
12:04
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
243
708348
2501
Pode-se medir as forças
aerodinâmicas que cria.
aerodinâmicas que cria.
12:06
You can let the fly play a little video game
244
710849
2546
Pode-se deixar a mosca jogar
um pequeno jogo vídeo,
um pequeno jogo vídeo,
12:09
by letting it fly around in a visual display.
245
713395
3878
deixando-a voar à vontade num monitor.
12:13
So let me show you a little tiny sequence of this.
246
717273
2337
Deixem mostrar-vos
uma pequena sequência disto.
uma pequena sequência disto.
12:15
Here's a fly
247
719610
1227
Aqui está uma mosca
12:16
and a large infrared view of the fly in the flight simulator,
248
720837
3437
e uma grande imagem em infravermelho
da mosca num simulador de voo.
da mosca num simulador de voo.
12:20
and this is a game the flies love to play.
249
724274
1955
Este é um jogo que as moscas adoram jogar.
12:22
You allow them to steer towards the little stripe,
250
726229
2437
Se permitirmos que elas
se dirijam para a risca,
se dirijam para a risca,
12:24
and they'll just steer towards that stripe forever.
251
728666
2825
elas voltarão sempre a essa risca.
12:27
It's part of their visual guidance system.
252
731491
3558
Faz parte do seu sistema
de orientação visual.
de orientação visual.
12:30
But very, very recently, it's been possible
253
735049
2345
Mas muito recentemente, tem sido possível
12:33
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
254
737394
4940
modificar estas arenas comportamentais
para as fisiologias.
para as fisiologias.
12:38
So this is the preparation that one of my former post-docs,
255
742334
2488
Esta é a preparação desenvolvida
por um dos meus estudantes,
por um dos meus estudantes,
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
256
744822
2443
Gaby Maimon, que está em Rockefeller.
12:43
and it's basically a flight simulator
257
747265
1686
Basicamente, é um simulador de voo,
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
258
748951
3075
mas sob condições onde
se pode prender um elétrodo
se pode prender um elétrodo
12:47
in the brain of the fly and record
259
752026
2264
no cérebro da mosca e gravar
12:50
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
260
754290
3656
a partir do neurónio geneticamente
identificado no cérebro da mosca.
identificado no cérebro da mosca.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
261
757946
2298
Uma dessas experiências tem este aspeto.
12:56
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
262
760244
2971
Foi uma sequência gravada
por outra estudante, no laboratório,
por outra estudante, no laboratório,
12:59
Bettina Schnell.
263
763215
1199
Bettina Schnell.
13:00
The green trace at the bottom is the membrane potential
264
764414
3392
O traço verde no fundo
é o potencial de membrana
é o potencial de membrana
13:03
of a neuron in the fly's brain,
265
767806
2030
de um neurónio no cérebro da mosca.
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
266
769836
2942
Veem a mosca começar a voar.
Ela própria está a controlar
a rotação do padrão visual
a rotação do padrão visual
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
267
772778
3279
13:11
by its own wing motion,
268
776057
1479
pelo movimento das suas asas.
13:13
and you can see this visual interneuron
269
777536
2110
Veem este interneurónio visual
13:15
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
270
779646
3908
responder ao padrão
de movimento das asas, enquanto voa.
de movimento das asas, enquanto voa.
13:19
So for the first time we've actually been able to record
271
783554
2376
Pela primeira vez conseguimos gravar
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
272
785930
2908
os neurónios do cérebro da mosca,
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
273
788838
4468
enquanto ela realiza sofisticados
comportamentos como o voo.
comportamentos como o voo.
13:29
And one of the lessons we've been learning
274
793306
1855
Uma das lições que aprendemos
13:31
is that the physiology of cells that we've been studying
275
795161
2420
é que a fisiologia das células
que temos estudado
que temos estudado
13:33
for many years in quiescent flies
276
797581
2421
durante muitos anos, em moscas em repouso,
13:35
is not the same as the physiology of those cells
277
800002
2648
não é a mesma fisiologia
das mesmas células
das mesmas células
13:38
when the flies actually engage in active behaviors
278
802650
2736
quando as moscas realizam
comportamentos ativos,
comportamentos ativos,
13:41
like flying and walking and so forth.
279
805386
2539
como voar e andar e assim por diante.
13:43
And why is the physiology different?
280
807925
2925
E porque é a fisiologia diferente?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
281
810850
2057
Parece que é por causa
destes neuromoduladores,
destes neuromoduladores,
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
282
812907
3951
como os neuromoduladores
naquele pequeno gânglio dos caranguejos.
naquele pequeno gânglio dos caranguejos.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
283
816858
2550
Isto é uma imagem do sistema da octopamina.
13:55
Octopamine is a neuromodulator
284
819408
1754
A octopamina é um neuromodulador
13:57
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
285
821162
4336
que parece ter um papel importante
no voo e noutros comportamentos.
no voo e noutros comportamentos.
14:01
But this is just one of many neuromodulators
286
825498
2472
Mas este é apenas um dos
muitos neuromoduladores
muitos neuromoduladores
14:03
that's in the fly's brain.
287
827970
1071
no cérebro da mosca.
14:04
So I really think that, as we learn more,
288
829041
2666
Penso realmente que,
à medida que aprendermos,
à medida que aprendermos,
14:07
it's going to turn out that the whole fly brain
289
831707
2527
vamos vendo que todo o cérebro da mosca
14:10
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
290
834234
3089
é como uma versão alargada deste
gânglio estomatogástrico,
gânglio estomatogástrico,
14:13
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
291
837323
4360
e é uma das razões para ela ser capaz
de fazer tanto com tão poucos neurónios.
de fazer tanto com tão poucos neurónios.
14:17
Now, another idea, another way of multiplexing
292
841683
2787
Outra ideia, outra forma de multiplicar
14:20
is multiplexing in space,
293
844470
1656
é multiplicar no espaço,
14:22
having different parts of a neuron
294
846126
1694
tendo partes diferentes dum neurónio
14:23
do different things at the same time.
295
847820
2122
a fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
296
849942
1833
Aqui estão dois tipos
de neurónios canónicos,
de neurónios canónicos,
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
297
851775
2285
dum vertebrado e dum invertebrado,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
298
854060
3250
um neurónio piramidal humano
de Ramon e Cajal
de Ramon e Cajal
14:33
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
299
857310
4003
e outra célula à direita,
um interneurónio "sem picos",
um interneurónio "sem picos",
14:37
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
300
861313
4147
Isto é um trabalho de há muitos anos
de Alan Watson e Malcolm Burrows.
de Alan Watson e Malcolm Burrows.
14:41
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
301
865460
3075
Malcolm Burrows
teve uma ideia interessante
teve uma ideia interessante
14:44
based on the fact that this neuron from a locust
302
868535
2882
baseada no facto de
este neurónio dum gafanhoto
este neurónio dum gafanhoto
14:47
does not fire action potentials.
303
871417
1959
não emitir potenciais de ação.
14:49
It's a non-spiking cell.
304
873376
1748
É uma célula "sem picos".
14:51
So a typical cell, like the neurons in our brain,
305
875124
2780
É uma célula típica, como
os neurónios no nosso cérebro.
os neurónios no nosso cérebro.
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
306
877904
2752
Tem uma região chamada dendrites
que recebem impulsos.
que recebem impulsos.
14:56
and that input sums together
307
880656
2589
E esses impulsos conjugam-se
14:59
and will produce action potentials
308
883245
2296
e produzem potenciais de ação
15:01
that run down the axon and then activate
309
885541
2331
que percorrem os axónios
e vão ativar todas as regiões
de saída do neurónio.
de saída do neurónio.
15:03
all the output regions of the neuron.
310
887872
2296
15:06
But non-spiking neurons are actually quite complicated
311
890168
2876
Mas os neurónios "sem picos"
são bastante complicados
são bastante complicados
15:08
because they can have input synapses and output synapses
312
893044
3112
porque podem ter impulsos sinápticos
de entrada e de saída,
de entrada e de saída,
15:12
all interdigitated, and there's no single action potential
313
896156
3663
todos interdigitados, e não existe
um potencial de ação único
um potencial de ação único
15:15
that drives all the outputs at the same time.
314
899819
3126
que conduza todos os impulsos de saída
ao mesmo tempo.
ao mesmo tempo.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
315
902945
3907
Existe a possibilidade de ter
compartimentos computacionais
compartimentos computacionais
15:22
that allow the different parts of the neuron
316
906852
3978
que permitem às diferentes
partes do neurónio
partes do neurónio
fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
15:26
to do different things at the same time.
317
910830
2560
15:29
So these basic concepts of multitasking in time
318
913390
4671
Penso que estes conceitos básicos
de multitarefa no tempo
de multitarefa no tempo
(Risos)
15:33
and multitasking in space,
319
918061
2361
e multitarefa no espaço,
15:36
I think these are things that are true in our brains as well,
320
920422
2832
são coisas existentes também
no nosso cérebro.
no nosso cérebro.
15:39
but I think the insects are the true masters of this.
321
923254
2577
Mas penso que os insetos
são verdadeiros mestres nisto.
são verdadeiros mestres nisto.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
322
925831
3116
Espero que, para a próxima,
pensem nos insetos de forma diferente
pensem nos insetos de forma diferente
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
323
928947
2935
e, como costumo dizer,
por favor, pensem antes de os matarem.
por favor, pensem antes de os matarem.
15:47
(Applause)
324
931882
2953
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Dickinson - BiologistMost people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder.
Why you should listen
Some things are so commonplace that they barely register our attention. Michael Dickinson has dedicated much of his research to one such thing -- the flight of the fly. Dickinson aims to understand how a fly's nervous system allows it to accomplish such incredible aerodynamic feats. Affectionately dubbed the "Fly Guy" by The Scientist, Dickinson's research brings together zoology, neuroscience and fluid mechanics.
Dickinson was named a MacArthur Fellow in 2001. He is now a professor of biology at the University of Washington, where he heads The Dickinson Lab. The lab conducts research into insect flight control, animal brain recordings, animal/robot interactions and animal visual navigation and welcomes students with an interest in studying insect flight, behavior and evolution from an interdisciplinary approach perspective.
Michael Dickinson | Speaker | TED.com