ABOUT THE SPEAKER
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.

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. 

More profile about the speaker
Michael Dickinson | Speaker | TED.com
TEDxCaltech

Michael Dickinson: How a fly flies

Michael Dickinson: Cum zboară o muscă

Filmed:
1,787,704 views

Capacitatea de a zbura a unei insecte e una dintre cele mai mari realizări ale evoluţiei vieţii. Michael Dickinson arată cum poate zbura o simplă muscă, cu nişte aripi atât de delicate, datorită mişcării inteligente a aripilor şi a muşchilor puternici şi agili. Ingredientul secret constă însă în creierul incredibil al insectei. (Filmat la TEDxCaltech)
- 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

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

00:16
I grewcrescut up watchingvizionarea StarStar TrekStar Trek. I love StarStar TrekStar Trek.
0
545
3532
Am crescut uitându-mă la Star Trek. Ador Star Trek.
00:19
StarStar TrekStar Trek madefăcut me want to see alienstrăin creaturescreaturi,
1
4077
4462
Star Trek m-a făcut să-mi doresc
să văd creaturi extraterestre,
00:24
creaturescreaturi from a far-distantdeparte de îndepărtat worldlume.
2
8539
2303
dintr-o altă lume.
00:26
But basicallype scurt, I figuredimaginat out that I could find
3
10842
2787
Dar mi-am dat seama, până la urmă,
00:29
those alienstrăin creaturescreaturi right on EarthPământ.
4
13629
2977
că pot găsi aceste creaturi
şi aici, pe Pământ,
00:32
And what I do is I studystudiu insectsinsecte.
5
16606
2653
studiind insectele.
00:35
I'm obsessedobsedat with insectsinsecte, particularlyîn special insectinsectă flightzbor.
6
19259
3256
Sunt obsedat de insecte; mai exact de zborul lor.
00:38
I think the evolutionevoluţie of insectinsectă flightzbor is perhapspoate
7
22515
3141
Cred că evoluţia zborului lor e, poate,
00:41
one of the mostcel mai importantimportant eventsevenimente in the historyistorie of life.
8
25656
2742
unul dintre cele mai însemnate
evenimente din istoria vieţii.
00:44
WithoutFără insectsinsecte, there'droșu be no floweringînflorire plantsplante.
9
28398
2237
Fără insecte nu ar fi plante cu flori.
00:46
WithoutFără floweringînflorire plantsplante, there would be no
10
30635
1916
Fără plantele cu flori, n-ar mai exista primatele deştepte,
00:48
cleverinteligent, fruit-eatingconsumul de fructe primatesprimate givingoferindu- TEDTED TalksDiscuţii.
11
32551
3137
frugivore, care să ţină discursuri TED.
00:51
(LaughterRâs)
12
35688
2300
(Râsete)
00:53
Now,
13
37988
1987
Acum,
00:55
DavidDavid and HidehikoHidehiko and KetakiApetroaei
14
39975
3039
David şi Hidehiko şi Ketaki
00:58
gavea dat a very compellingconvingătoare storypoveste about
15
43014
3445
au propus o teorie foarte convingătoare
01:02
the similaritiessimilarități betweenîntre fruitfruct fliesmuste and humansoameni,
16
46459
2805
privind asemănările dintre musculiţele-de-oţet şi oameni
01:05
and there are manymulți similaritiessimilarități,
17
49264
1489
şi sunt foarte multe asemănări,
01:06
and so you mightar putea think that if humansoameni are similarasemănător to fruitfruct fliesmuste,
18
50753
3002
ceea ce te face să te gândeşti că,
dacă oamenii se aseamănă cu musculițele,
01:09
the favoritefavorit behaviorcomportament of a fruitfruct flya zbura mightar putea be this, for exampleexemplu --
19
53755
3797
activitatea favorită a zburătoarelor
ar putea fi aceasta, de exemplu...
01:13
(LaughterRâs)
20
57552
2282
(Râsete)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasizescoate in evidenta on the similaritiessimilarități
21
59834
3191
Nu vreau însă să mă axez pe similarităţile
01:18
betweenîntre humansoameni and fruitfruct fliesmuste, but rathermai degraba the differencesdiferențele,
22
63025
3067
dintre cele două specii, ci, mai degrabă,
pe deosebirile dintre ele
01:21
and focusconcentra on the behaviorscomportamente that I think fruitfruct fliesmuste excelexcela at doing.
23
66092
5287
şi să scot în evidenţă comportamentele
în care musculițele excelează.
01:27
And so I want to showspectacol you a high-speedviteza mare videovideo sequencesecvenţă
24
71379
2856
Aşadar, vreau să vă arăt o secvenţă cu o musculiță,
01:30
of a flya zbura shotlovitură at 7,000 framesrame perpe secondal doilea in infraredinfraroşu lightingiluminat,
25
74235
3935
filmată la 7.000 de cadre pe secundă, în infraroşu.
01:34
and to the right, off-screenoff-ecran, is an electronicelectronic loomingse prefigurează predatorprădător
26
78170
4210
În dreapta, în afara ecranului,
amenință un prădător electronic
01:38
that is going to go at the flya zbura.
27
82380
1435
care se îndreaptă spre muscă.
01:39
The flya zbura is going to sensesens this predatorprădător.
28
83815
1838
Musca simte atacatorul,
01:41
It is going to extendextinde its legspicioare out.
29
85653
2455
îşi întinde picioarele,
01:44
It's going to sashaymerg away
30
88108
1613
şi o şterge
01:45
to livetrăi to flya zbura anothero alta day.
31
89721
2565
pentru încă o zi de viaţă.
01:48
Now I have carefullycu grija croppedtrunchiate this sequencesecvenţă
32
92286
2362
Am decupat cu grijă secvenţa
01:50
to be exactlyexact the durationdurată of a humanuman eyeochi blinkclipi din ochi,
33
94648
3160
la durata exactă a unei clipiri.
01:53
so in the time that it would take you to blinkclipi din ochi your eyeochi,
34
97808
2834
În timpul cât îţi ia să clipeşti,
01:56
the flya zbura has seenvăzut this loomingse prefigurează predatorprădător,
35
100642
3265
musca a observat atacatorul,
01:59
estimatedestimativ its positionpoziţie, initiatediniţiat a motormotor patternmodel to flya zbura it away,
36
103907
6168
a estimat poziţia lui şi s-a pus în mişcare,
02:05
beatingbătaie its wingsaripi at 220 timesori a secondal doilea as it does so.
37
110075
4464
bătând în retragere de 220 de ori pe secundă.
02:10
I think this is a fascinatingfascinant behaviorcomportament
38
114539
1973
Cred că e o reacţie fascinantă,
02:12
that showsspectacole how fastrapid the fly'sFly pe braincreier can processproces informationinformație.
39
116512
3921
care arată cât de repede procesează
informaţia creierul unei muşte.
02:16
Now, flightzbor -- what does it take to flya zbura?
40
120433
2842
Acum, zborul. Ce implică el ?
02:19
Well, in orderOrdin to flya zbura, just as in a humanuman aircraftavioane,
41
123275
2864
Pentru a zbura, exact ca în cazul avioanelor,
02:22
you need wingsaripi that can generateGenera sufficientsuficiente aerodynamicaerodinamic forcesforţele,
42
126139
2735
e nevoie de aripi care să genereze
suficientă forţă aerodinamică,
02:24
you need an enginemotor sufficientsuficiente to generateGenera the powerputere requirednecesar for flightzbor,
43
128874
3546
un motor care să genereze
puterea necesară zborului,
02:28
and you need a controllercontroler,
44
132420
1709
şi un punct de control.
02:30
and in the first humanuman aircraftavioane, the controllercontroler was basicallype scurt
45
134129
2626
În cazul primului avion,
comanda a fost asigurată
02:32
the braincreier of OrvilleOrville and WilburWilbur sittingședință in the cockpitcarlingă.
46
136755
4312
de creierul lui Orville şi al lui Wilbur.
02:36
Now, how does this comparecomparaţie to a flya zbura?
47
141067
2753
Cum raportăm toate astea la o muscă ?
02:39
Well, I spenta petrecut a lot of my earlydin timp careerCarieră tryingîncercat to figurefigura out
48
143820
3251
Ei bine, mi-am petrecut prima parte a carierei
încercând să înţeleg
02:42
how insectinsectă wingsaripi generateGenera enoughdestul forceforta to keep the fliesmuste in the airaer.
49
147071
4336
cum generează aripile insectelor suficientă portanţă
pentru a le menţine în aer.
02:47
And you mightar putea have heardauzit how engineersingineri proveddemonstrat
50
151407
1610
Probabil aţi auzit de faptul că inginerii au dovedit
02:48
that bumblebeesbondari couldn'tnu a putut flya zbura.
51
153017
2634
că bondarii nu pot zbura.
02:51
Well, the problemproblemă was in thinkinggândire that the insectinsectă wingsaripi
52
155651
2620
Eroarea era asimilarea funcţionarii aripilor insectelor
02:54
functionfuncţie in the way that aircraftavioane wingsaripi work. But they don't.
53
158271
3119
cu cea a aripilor avioanelor.
Ele nu funcţionează la fel.
02:57
And we tackleaborda this problemproblemă by buildingclădire giantgigant,
54
161390
2854
Şi atacăm această chestiune construind
03:00
dynamicallydinamic scaledscalate modelmodel robotrobot insectsinsecte
55
164244
3432
la scară insecte robot imense ca model,
03:03
that would flapclapă in giantgigant poolspiscine of mineralmineral oilulei
56
167676
3336
care să dea din aripi în bălţi de ulei mineral,
03:06
where we could studystudiu the aerodynamicaerodinamic forcesforţele.
57
171012
2274
permiţându-ne să studiem forţele aerodinamice.
03:09
And it turnstransformă out that the insectsinsecte flapclapă theiral lor wingsaripi
58
173286
2158
S-a dovedit astfel ca insectele dau din aripi
03:11
in a very cleverinteligent way, at a very highînalt angleunghi of attackatac
59
175444
2592
într-un mod extrem de inteligent,
dintr-o poziţie de atac foarte ridicată,
03:13
that createscreează a structurestructura at the leadingconducere edgemargine of the wingaripă,
60
178036
3121
ce crează o structură la marginea
principală a aripii,
03:17
a little tornado-liketornadă-ca structurestructura calleddenumit a leadingconducere edgemargine vortexVortex,
61
181157
3199
o mică structură de tip tornadă,
numită vortexul marginii principale,
03:20
and it's that vortexVortex that actuallyde fapt enablespermite the wingsaripi
62
184356
2954
și acest vortex permite de fapt aripilor
03:23
to make enoughdestul forceforta for the animalanimal to staystau in the airaer.
63
187310
3359
să producă suficientă forţă pentru a ţine insecta în aer.
03:26
But the thing that's actuallyde fapt mostcel mai -- so, what's fascinatingfascinant
64
190669
2428
Dar ce este cel mai fascinant,
03:28
is not so much that the wingaripă has some interestinginteresant morphologymorfologie.
65
193097
2975
nu e atât morfologia aripilor,
03:31
What's cleverinteligent is the way the flya zbura flapsLambouri it,
66
196072
3645
cât, mai degrabă, modul în care insecta le mişcă,
03:35
whichcare of coursecurs ultimatelyîn cele din urmă is controlleddirijat by the nervousagitat systemsistem,
67
199717
3136
mod determinat, bineînţeles, de sistemul nervos,
03:38
and this is what enablespermite fliesmuste to performa executa
68
202853
2647
musca fiind astfel capabilă să efectueze
03:41
these remarkableremarcabil aerialaeriene maneuversmanevre.
69
205500
2807
aceste manevre remarcabile.
03:44
Now, what about the enginemotor?
70
208307
2097
În ceea ce priveşte motorul insectei,
03:46
The enginemotor of the flya zbura is absolutelyabsolut fascinatingfascinant.
71
210404
2492
acesta este unul absolut fascinant.
03:48
They have two typestipuri of flightzbor musclemuşchi:
72
212896
1898
Au două tipuri de muşchi pentru zbor:
03:50
so-calledașa-zisul powerputere musclemuşchi, whichcare is stretch-activatedstretch-activat,
73
214794
2985
un set de muşchi numiţi „de putere”,
activaţi prin extensie,
03:53
whichcare meansmijloace that it activatesactivează itselfîn sine and does not need to be controlleddirijat
74
217779
3726
ceea ce înseamnă că se activează singuri,
03:57
on a contraction-by-contractioncontracţia de contracţie basisbază by the nervousagitat systemsistem.
75
221505
3339
şi nu în urma unei contracţii la nivelul sistemului nervos.
04:00
It's specializedde specialitate to generateGenera the enormousenorm powerputere requirednecesar for flightzbor,
76
224844
4609
Au rolul de a genera puterea enormă
necesară pentru zbor
04:05
and it fillsumpleri the middlemijloc portionporţiune of the flya zbura,
77
229453
2079
şi ocupă porţiunea mediană a insectei,
04:07
so when a flya zbura hitshit-uri your windshieldparbriz,
78
231532
1547
aşa că, atunci când o insectă
se loveşte de parbrizul maşinii,
04:08
it's basicallype scurt the powerputere musclemuşchi that you're looking at.
79
233079
2406
ceea ce vedeţi e acest muşchi.
04:11
But attachedatașat to the basebaza of the wingaripă
80
235485
2146
La baza aripii, însă,
04:13
is a seta stabilit of little, tinyminuscul controlControl musclesmușchi
81
237631
2638
se află un set de muşchi mici de control,
04:16
that are not very powerfulputernic at all, but they're very fastrapid,
82
240269
3301
care nu sunt foarte puternici,
dar sunt foarte rapizi,
04:19
and they're ablecapabil to reconfigurereconfiguraţi the hingebalama of the wingaripă
83
243570
3206
fiind capabili să reconfigureze baza aripii,
04:22
on a stroke-by-strokeaccident vascular cerebral de contur basisbază,
84
246776
1762
prin fiecare mişcare,
04:24
and this is what enablespermite the flya zbura to changeSchimbare its wingaripă
85
248538
3142
dându-i insectei capacitatea de a-şi adapta aripa
04:27
and generateGenera the changesschimbări in aerodynamicaerodinamic forcesforţele
86
251680
2971
şi de a modifica forţa aerodinamică
04:30
whichcare changeSchimbare its flightzbor trajectorytraiectorie.
87
254651
2573
ceea ce îi schimbă traiectoria de zbor.
04:33
And of coursecurs, the rolerol of the nervousagitat systemsistem is to controlControl all this.
88
257224
3563
Bineînţeles, rolul sistemului nervos e
de a controla toate acestea.
04:36
So let's look at the controllercontroler.
89
260787
1512
Să vorbim, aşadar, despre control.
04:38
Now fliesmuste excelexcela in the sortsfelul of sensorssenzori
90
262299
2647
Musculițele excelează în senzorii
04:40
that they carrytransporta to this problemproblemă.
91
264946
2284
pe care îi posedă în acest sens.
04:43
They have antennaeantene that sensesens odorsMirosuri and detectdetecta windvânt detectiondetectare.
92
267230
4127
Au antene care detectează mirosul
şi stabilesc direcția vântului.
04:47
They have a sophisticatedsofisticat eyeochi whichcare is
93
271357
1675
Au un ochi foarte sofisticat,
04:48
the fastestcel mai rapid visualvizual systemsistem on the planetplanetă.
94
273032
2456
care e cel mai rapid sistem vizual de pe planetă.
04:51
They have anothero alta seta stabilit of eyesochi on the toptop of theiral lor headcap.
95
275488
2036
Mai au un set de ochi pe vârful capului.
04:53
We have no ideaidee what they do.
96
277524
2052
Habar n-avem care e rolul lor.
04:55
They have sensorssenzori on theiral lor wingaripă.
97
279576
2954
Au senzori la nivelul aripilor.
04:58
TheirLor wingaripă is coveredacoperit with sensorssenzori, includinginclusiv sensorssenzori
98
282530
3760
Aripa e acoperită cu senzori,
05:02
that sensesens deformationdeformare of the wingaripă.
99
286290
2046
inclusiv unii care simt eventuala deformare a aripii.
05:04
They can even tastegust with theiral lor wingsaripi.
100
288336
2109
Pot chiar să guste cu ajutorul aripilor.
05:06
One of the mostcel mai sophisticatedsofisticat sensorssenzori a flya zbura has
101
290445
2555
Unii dintre cei mai sofisticaţi senzori ai insectei
05:08
is a structurestructura calleddenumit the haltereshaltere.
102
293000
1807
sunt structurile numite haltere.
05:10
The haltereshaltere are actuallyde fapt gyroscopesgiroscoape.
103
294807
1879
Acestea sunt de fapt niște giroscoape.
05:12
These devicesdispozitive beatbate back and forthmai departe about 200 hertzHertz duringpe parcursul flightzbor,
104
296686
4449
Ele se deplasează înainte şi înapoi
la circa 200 de herţi, în timpul zborului,
05:17
and the animalanimal can use them to sensesens its bodycorp rotationrotaţie
105
301135
2673
iar insecta poate, prin intermediul lor,
să simtă rotirea corpului
05:19
and initiateiniţia very, very fastrapid correctivecorective maneuversmanevre.
106
303808
3968
şi să iniţieze, foarte rapid, manevre de corectare.
05:23
But all of this sensorysenzorial informationinformație has to be processedprelucrate
107
307776
2329
Dar toată această informaţie senzorială
trebuie procesată
05:26
by a braincreier, and yes, indeedintr-adevar, fliesmuste have a braincreier,
108
310105
3720
de un creier şi, da, musculițele chiar au creier,
05:29
a braincreier of about 100,000 neuronsneuroni.
109
313825
3159
unul cu vreo 100.000 de neuroni.
05:32
Now severalmai mulți people at this conferenceconferinţă
110
316984
2193
Mulţi participanţi la conferinţă
05:35
have alreadydeja suggestedsugerat that fruitfruct fliesmuste could serveservi neuroscienceneurostiintele
111
319177
4808
au sugerat că musculița-de-oțet
ar putea fi de folos neurologiei
05:39
because they're a simplesimplu modelmodel of braincreier functionfuncţie.
112
323985
3247
deoarece sunt un model simplu
de funcţionare a creierului,
05:43
And the basicde bază punchlinepunchline of my talk is,
113
327232
2077
dar eu aş vrea, prin acest discurs,
05:45
I'd like to turnviraj that over on its headcap.
114
329309
2658
să răstorn această idee.
05:47
I don't think they're a simplesimplu modelmodel of anything.
115
331967
2628
Nu cred că sunt un model simplu pentru nimic,
05:50
And I think that fliesmuste are a great modelmodel.
116
334595
2477
ci unul foarte bun,
05:52
They're a great modelmodel for fliesmuste.
117
337072
2516
dar pentru muşte.
05:55
(LaughterRâs)
118
339588
2481
(Râsete)
05:57
And let's exploreexplora this notionnoţiune of simplicitysimplitate.
119
342069
3003
Haideţi să explorăm această noțiune de simplitate.
06:00
So I think, unfortunatelydin pacate, a lot of neuroscientistsNeurologii,
120
345072
2431
Cred că, din păcate, noi, cercetătorii în neuroştiinţă,
06:03
we're all somewhatoarecum narcissisticnarcisist.
121
347503
1832
suntem oarecum narcisişti, mulţi dintre noi.
06:05
When we think of braincreier, we of coursecurs imagineimagina our ownpropriu braincreier.
122
349335
3433
Când ne gândim la creier, ne imaginăm,
desigur, creierul nostru.
06:08
But remembertine minte that this kinddrăguț of braincreier,
123
352768
1960
Dar luați aminte, acest creier,
06:10
whichcare is much, much smallermai mic
124
354728
1768
care e cu mult mai mic
06:12
insteadin schimb of 100 billionmiliard neuronsneuroni, it has 100,000 neuronsneuroni
125
356496
2678
— în loc de 100 de miliarde,
are 100.000 de neuroni —
06:15
but this is the mostcel mai commoncomun formformă of braincreier on the planetplanetă
126
359174
2882
e cel mai răspândit tip de creier de pe planetă
06:17
and has been for 400 millionmilion yearsani.
127
362056
2904
şi a fost aşa, timp de 400 de milioane de ani.
06:20
And is it fairechitabil to say that it's simplesimplu?
128
364960
2288
Ştiind acestea, e oare corect să spui
că e un simplu ?
06:23
Well, it's simplesimplu in the sensesens that it has fewermai putine neuronsneuroni,
129
367248
2095
Da, e simplu în sensul că are mai puțini neuroni,
06:25
but is that a fairechitabil metricmetric?
130
369343
1754
dar e acesta un criteriu corect ?
06:26
And I would proposepropune it's not a fairechitabil metricmetric.
131
371097
2276
Eu spun că nu.
06:29
So let's sortfel of think about this. I think we have to comparecomparaţie --
132
373373
3100
Să ne gândim puţin şi să comparăm...
06:32
(LaughterRâs) —
133
376473
1559
(Râsete) —
06:33
we have to comparecomparaţie the sizemărimea of the braincreier
134
378032
5121
să comparăm dimensiunea creierului
06:39
with what the braincreier can do.
135
383153
2030
cu funcţiile pe care le are.
06:41
So I proposepropune we have a TrumpTrump numbernumăr,
136
385183
2881
Să stabilim un număr de raportare
06:43
and the TrumpTrump numbernumăr is the ratioraportul of this man'somului
137
388064
2865
rezultat din raportul dintre repertoriul
comportamentelor acestui bărbat
06:46
behavioralcomportamentale repertoirerepertoriu to the numbernumăr of neuronsneuroni in his braincreier.
138
390929
3679
şi numărul de neuroni din creierul său.
06:50
We'llVom calculatecalculati the TrumpTrump numbernumăr for the fruitfruct flya zbura.
139
394608
2668
Vom calcula acest număr şi pentru musculiță.
06:53
Now, how manymulți people here think the TrumpTrump numbernumăr
140
397276
2684
Câţi dintre dvs. cred că numărul
06:55
is highersuperior for the fruitfruct flya zbura?
141
399960
2489
e mai mare în cazul insectei ?
06:58
(ApplauseAplauze)
142
402449
2431
(Aplauze)
07:00
It's a very smartinteligent, smartinteligent audiencepublic.
143
404880
3428
Sunteţi o audienţă foarte inteligentă.
07:04
Yes, the inequalityinegalitate goesmerge in this directiondirecţie, or I would positpostulează it.
144
408308
3327
Într-adevăr, balanţa înclină în această direcţie,
afirm asta.
07:07
Now I realizerealiza that it is a little bitpic absurdabsurd
145
411635
2382
Îmi dau seama că e puţin absurd
07:09
to comparecomparaţie the behavioralcomportamentale repertoirerepertoriu of a humanuman to a flya zbura.
146
414017
3558
să compari comportamentul unui om
cu cel al unei musculițe.
07:13
But let's take anothero alta animalanimal just as an exampleexemplu. Here'sAici este a mousemouse.
147
417575
4143
Să luăm un alt animal în comparație.
Un şoarece, de exemplu.
07:17
A mousemouse has about 1,000 timesori as manymulți neuronsneuroni as a flya zbura.
148
421718
4305
Un şoarece are de o mie de ori mai mulţi neuroni
decât o musculiță.
07:21
I used to studystudiu micesoareci. When I studiedstudiat micesoareci,
149
426023
2027
Am studiat şoarecii şi, când studiam acest animal,
07:23
I used to talk really slowlyîncet.
150
428050
2837
obişnuiam să vorbesc foarte încet.
07:26
And then something happeneds-a întâmplat when I starteda început to work on fliesmuste.
151
430887
2576
Ceva s-a întâmplat însă când am început
să studiez muştele.
07:29
(LaughterRâs)
152
433463
2412
(Râsete)
07:31
And I think if you comparecomparaţie the naturalnatural historyistorie of fliesmuste and micesoareci,
153
435875
3460
Cred că dacă analizăm istoria musculițelor
şi cea a şoarecilor,
07:35
it's really comparablecomparabil. They have to forageplante furajere for foodalimente.
154
439335
3313
acestea sunt cu adevărat asemănătoare.
Ambele specii trebuie să caute hrană,
07:38
They have to engageangaja in courtshipcurte.
155
442648
2447
ambele curtează,
07:40
They have sexsex. They hideascunde from predatorsprădători.
156
445095
3471
fac sex, se ascund de prădători.
07:44
They do a lot of the similarasemănător things.
157
448566
1980
Fac o grămadă de lucruri similare.
07:46
But I would argueargumenta that fliesmuste do more.
158
450546
1718
Dar aș zice că muştele fac mai mult.
07:48
So for exampleexemplu, I'm going to showspectacol you a sequencesecvenţă,
159
452264
3378
De exemplu, o să vă arăt o secvenţă,
07:51
and I have to say, some of my fundingfinanțarea comesvine from the militarymilitar,
160
455642
4205
dar să ştiţi că parte din finanțarea mea e de la armată,
07:55
so I'm showingarătând this classifiedclasificate sequencesecvenţă
161
459847
2072
aşa că sunt informaţii secrete
07:57
and you cannotnu poti discussdiscuta it outsidein afara of this roomcameră. Okay?
162
461919
4093
şi nu puteţi să le discutaţi cu nimeni
în afara acestei săli, da ?
08:01
So I want you to look at the payloadîncărcătură utilă
163
466012
1908
Vreau să vă uitaţi la greutatea
08:03
at the tailcoadă of the fruitfruct flya zbura.
164
467920
3026
de la coada insectei.
08:06
Watch it very closelyîndeaproape,
165
470946
2101
Urmăriţi-o atent
08:08
and you'llveți see why my six-year-oldde șase ani sonfiu
166
473047
4297
şi veţi vedea de ce fiul meu, de şase ani,
08:13
now wants to be a neuroscientistneurolog.
167
477344
4729
vrea să devină cercetător în neuroştiinţă.
08:17
Wait for it.
168
482073
1179
Aşteptaţi...
08:19
PshhewPshhew.
169
483252
1569
Hopa !
08:20
So at leastcel mai puţin you'llveți admitadmite that if fruitfruct fliesmuste are not as cleverinteligent as micesoareci,
170
484821
3084
Trebuie să recunoaşteţi cel puţin că, chiar dacă
nu sunt la fel de deştepte ca şoarecii,
08:23
they're at leastcel mai puţin as cleverinteligent as pigeonsporumbei. (LaughterRâs)
171
487905
4916
musculițele sunt cel puţin tot atât de deştepte
ca porumbeii.
08:28
Now, I want to get acrosspeste that it's not just a mattermaterie of numbersnumerele
172
492821
3967
Deci, nu e doar o chestiune de numere,
08:32
but alsode asemenea the challengeprovocare for a flya zbura to computecalcula
173
496788
2598
ci şi una de capacitate de procesare
08:35
everything its braincreier has to computecalcula with suchastfel de tinyminuscul neuronsneuroni.
174
499386
2849
a informaţiei, cu nişte neuroni atât de mici.
08:38
So this is a beautifulfrumoasa imageimagine of a visualvizual interneuroninterneuron from a mousemouse
175
502235
2988
Aici e o imagine frumoasă
a unui interneuron vizual de şoarece,
08:41
that camea venit from JeffJeff Lichtman'sLichtman pe lablaborator,
176
505223
2768
din laboratorul lui Jeff Lichtman
08:43
and you can see the wonderfulminunat imagesimagini of brainscreier
177
507991
3247
şi puteţi observa imaginile minunate ale unor creiere
08:47
that he showeda arătat in his talk.
178
511238
3193
pe care le-a prezentat în discursul său.
08:50
But up in the cornercolţ, in the right cornercolţ, you'llveți see,
179
514431
2368
Sus, în colţul drept, veţi vedea,
08:52
at the samela fel scalescară, a visualvizual interneuroninterneuron from a flya zbura.
180
516799
4112
la aceeaşi scară, un interneuron vizual
al unei musculițe.
08:56
And I'll expandextinde this up.
181
520911
1841
Să vă explic.
08:58
And it's a beautifullyfrumos complexcomplex neuronneuron.
182
522752
2170
E un neuron foarte complex,
09:00
It's just very, very tinyminuscul, and there's lots of biophysicalbiofizică challengesprovocări
183
524922
3485
dar e, foarte, foarte mic şi există multe provocări biofizice
09:04
with tryingîncercat to computecalcula informationinformație with tinyminuscul, tinyminuscul neuronsneuroni.
184
528407
3623
în încercarea de a procesa informaţia cu aceşti neuroni atât de mici.
09:07
How smallmic can neuronsneuroni get? Well, look at this interestinginteresant insectinsectă.
185
532030
3537
Cât de mici pot să fie neuronii ? Ei bine,
priviţi aceasta insectă.
09:11
It looksarată sortfel of like a flya zbura. It has wingsaripi, it has eyesochi,
186
535567
2212
Arată cam ca şi o muscă. Are aripi şi ochi,
09:13
it has antennaeantene, its legspicioare, complicatedcomplicat life historyistorie,
187
537779
2799
antene, picioare, un istoric de viață complicat,
09:16
it's a parasiteparazit, it has to flya zbura around and find caterpillarsomizi
188
540578
3096
e un parazit, trebuie să zboare pentru a găsi omizile
09:19
to parasatizeparasatize,
189
543674
1382
pe care le parazitează,
09:20
but not only is its braincreier the sizemărimea of a saltsare graincereale,
190
545056
4115
dar nu numai creierul ei e de dimensiunea
unui bob de sare,
09:25
whichcare is comparablecomparabil for a fruitfruct flya zbura,
191
549171
1969
comparabil cu cel al unei musculițe,
09:27
it is the sizemărimea of a saltsare graincereale.
192
551140
2926
ci ea însăşi e de dimensiunea unui bob de sare.
09:29
So here'saici e some other organismsorganisme at the similarasemănător scalescară.
193
554066
3635
Iată şi alte organisme la aceeaşi scară.
09:33
This animalanimal is the sizemărimea of a parameciumparameci and an amoebaamibă,
194
557701
4130
Animalul acesta e cât un parameci sau o amibă
09:37
and it has a braincreier of 7,000 neuronsneuroni that's so smallmic --
195
561831
3880
şi are un creier cu 7000 de neuroni, atât de mic,
09:41
you know these things calleddenumit cellcelulă bodiesorganisme you've been hearingauz about,
196
565711
2456
încât corpul celular, despre care aţi tot auzit,
09:44
where the nucleusnucleul of the neuronneuron is?
197
568167
1651
în care se află nucleul neuronilor,
09:45
This animalanimal getsdevine ridscăpa of them because they take up too much spacespaţiu.
198
569818
3460
nu-i prezent la acest animal,
deoarece ocupă prea mult loc.
09:49
So this is a sessionsesiune on frontiersfrontiere in neuroscienceneurostiintele.
199
573278
2473
Suntem astfel la limita neurologiei.
09:51
I would positpostulează that one frontierfrontiera in neuroscienceneurostiintele is to figurefigura out how the braincreier of that thing workslucrări.
200
575751
5360
Aş spune că o frontieră în neurologie e să încercăm
să aflăm cum funcţionează creierul acestor vietăți.
09:57
But let's think about this. How can you make a smallmic numbernumăr of neuronsneuroni do a lot?
201
581111
5633
Să ne gândim: cum se face că puțini neuroni
execută atâtea comenzi ?
10:02
And I think, from an engineeringInginerie perspectiveperspectivă,
202
586744
2522
Cred, din perspectivă inginerească,
10:05
you think of multiplexingmultiplexare.
203
589266
1729
ca prin multiplexare.
10:06
You can take a hardwarehardware- and have that hardwarehardware-
204
590995
2703
Același hardware
10:09
do differentdiferit things at differentdiferit timesori,
205
593698
1613
poate face lucruri diferite la momente diferite,
10:11
or have differentdiferit partspărți of the hardwarehardware- doing differentdiferit things.
206
595311
2995
sau părţi ale sale pot executa lucruri diferite.
10:14
And these are the two conceptsconcepte I'd like to exploreexplora.
207
598306
3271
Acestea sunt cele două concepte
pe care aş vrea să le abordez.
10:17
And they're not conceptsconcepte that I've come up with,
208
601577
1658
Şi nu le-am inventat eu,
10:19
but conceptsconcepte that have been proposedpropus by othersalții in the pasttrecut.
209
603235
4545
ci au fost propuse de alţi cercetători, în trecut.
10:23
And one ideaidee comesvine from lessonslecții from chewingde mestecat crabscrabi.
210
607780
3075
O idee vine din observarea modului
de mestecare al crabilor.
10:26
And I don't mean chewingde mestecat the crabscrabi.
211
610855
1867
Nu mă refer la mestecarea crabilor.
10:28
I grewcrescut up in BaltimoreBaltimore, and I chewmesteca crabscrabi very, very well.
212
612722
3599
Am crescut în Baltimore şi mestec crabii foarte bine.
10:32
But I'm talkingvorbind about the crabscrabi actuallyde fapt doing the chewingde mestecat.
213
616321
2857
Mă refer la crabii care mestecă.
10:35
CrabCrab chewingde mestecat is actuallyde fapt really fascinatingfascinant.
214
619178
2030
Această activitate e fascinantă.
10:37
CrabsCrabi have this complicatedcomplicat structurestructura undersub theiral lor carapacecarapacei
215
621208
3259
Crabii prezintă o structură foarte complicată
sub carapace,
10:40
calleddenumit the gastricgastrice millmoară
216
624467
1310
un fel de râsniţă gastrică,
10:41
that grindsmacină theiral lor foodalimente in a varietyvarietate of differentdiferit waysmoduri.
217
625777
2430
care fărâmiţează mâncarea în diferite moduri.
10:44
And here'saici e an endoscopicendoscopice moviefilm of this structurestructura.
218
628207
5259
Iată o imagine endoscopică a acestei structuri.
10:49
The amazinguimitor thing about this is that it's controlleddirijat
219
633466
2560
Uimitor e faptul că toată activitatea
10:51
by a really tinyminuscul seta stabilit of neuronsneuroni, about two dozenduzină neuronsneuroni
220
636026
3432
e controlată de un set infim de neuroni - cam doisprezece -
10:55
that can producelegume şi fructe a vastvast varietyvarietate of differentdiferit motormotor patternsmodele,
221
639458
4963
care pot desfăşura o mare varietate de activităţi motorii
11:00
and the reasonmotiv it can do this is that this little tinyminuscul ganglionganglion
222
644421
4347
şi asta deoarece acest mic ganglion al crabului
11:04
in the crabcrab is actuallyde fapt inundatedinundată by manymulți, manymulți neuromodulatorsneuromodulators.
223
648768
4184
e inundat de un număr foarte mare
de neuromodulatori.
11:08
You heardauzit about neuromodulatorsneuromodulators earliermai devreme.
224
652952
2141
Aţi auzit despre ei mai devreme.
11:10
There are more neuromodulatorsneuromodulators
225
655093
2225
Neuromodulatorii sunt cei care
11:13
that altermodifica, that innervateinervatia this structurestructura than actuallyde fapt neuronsneuroni in the structurestructura,
226
657318
5485
modifică şi inervează această structură,
mai mult decât neuronii,
11:18
and they're ablecapabil to generateGenera a complicatedcomplicat seta stabilit of patternsmodele.
227
662803
4242
fiind capabili să genereze un set complicat
de comportamente.
11:22
And this is the work by EveEva MarderMarder and her manymulți colleaguescolegii
228
667045
3441
Iată munca Evei Marder şi colegilor ei
11:26
who'vecare au been studyingstudiu this fascinatingfascinant systemsistem
229
670486
2295
care au studiat acest sistem fascinant,
11:28
that showspectacol how a smallermai mic clustergrup of neuronsneuroni
230
672781
2152
care arăta cum un număr mic de neuroni
11:30
can do manymulți, manymulți, manymulți things
231
674933
1825
poate face atât de multe lucruri
11:32
because of neuromodulationNeuromodulation that can take placeloc on a moment-by-momentclipă de clipă basisbază.
232
676758
4856
datorită neuromodulaţiei
ce poate interveni oricând.
11:37
So this is basicallype scurt multiplexingmultiplexare in time.
233
681614
2439
E de fapt o multiplexare în timp.
11:39
ImagineImaginaţi-vă a networkreţea of neuronsneuroni with one neuromodulatorneuromodulator.
234
684053
2785
Imaginaţi-vă o reţea de neuroni
cu un singur neuromodulator.
11:42
You selectSelectați one seta stabilit of cellscelulele to performa executa one sortfel of behaviorcomportament,
235
686838
3478
Selectaţi un set de celule
care să efectueze o activitate,
11:46
anothero alta neuromodulatorneuromodulator, anothero alta seta stabilit of cellscelulele,
236
690316
2618
un alt neuromodulator, un alt set de celule,
11:48
a differentdiferit patternmodel, and you can imagineimagina
237
692934
1713
pentru o altă activitate, dezvoltând astfel
11:50
you could extrapolateextrapola to a very, very complicatedcomplicat systemsistem.
238
694647
3878
un sistem extrem de complicat.
11:54
Is there any evidenceevidență that fliesmuste do this?
239
698525
2094
Există vreo dovadă că musculițele fac acest lucru ?
11:56
Well, for manymulți yearsani in my laboratorylaborator and other laboratorieslaboratoare around the worldlume,
240
700619
3375
Ei bine, mulţi ani, în laboratorul meu
şi în multe altele din întreaga lume,
11:59
we'vene-am been studyingstudiu flya zbura behaviorscomportamente in little flightzbor simulatorsSimulatoare.
241
703994
2648
s-a studiat comportamentul insectelor
cu ajutorul unui simulator de zbor.
12:02
You can tetherTether a flya zbura to a little stickbăț.
242
706642
1706
Se fixează musca la capătul unui băţ mic
12:04
You can measuremăsura the aerodynamicaerodinamic forcesforţele it's creatingcrearea.
243
708348
2501
şi se măsoară forţa aerodinamică pe care o produce.
12:06
You can let the flya zbura playa juca a little videovideo gamejoc
244
710849
2546
Musculița poate juca un joc video,
12:09
by lettingînchiriere it flya zbura around in a visualvizual displayafişa.
245
713395
3878
zburând într-un afişaj vizual.
12:13
So let me showspectacol you a little tinyminuscul sequencesecvenţă of this.
246
717273
2337
Să vă arăt o secvenţă din acest proces.
12:15
Here'sAici este a flya zbura
247
719610
1227
Iată musculița
12:16
and a largemare infraredinfraroşu viewvedere of the flya zbura in the flightzbor simulatorSimulator,
248
720837
3437
într-o imagine în infraroşu din simulatorul de zbor,
12:20
and this is a gamejoc the fliesmuste love to playa juca.
249
724274
1955
iar acesta e un joc care le place muştelor.
12:22
You allowpermite them to steerpilota towardscătre the little stripedunga,
250
726229
2437
Le permiţi să înainteze spre un punct,
12:24
and they'llei vor just steerpilota towardscătre that stripedunga foreverpentru totdeauna.
251
728666
2825
iar ele se vor deplasa într-acolo tot timpul.
12:27
It's partparte of theiral lor visualvizual guidanceorientare systemsistem.
252
731491
3558
Face parte din sistemul lor vizual de ghidare.
12:30
But very, very recentlyrecent, it's been possibleposibil
253
735049
2345
Foarte recent, însă, s-a putut realiza
12:33
to modifymodifica these sortsfelul of behavioralcomportamentale arenasarene for physiologiesphysiologies.
254
737394
4940
modificarea acestor tipuri de comportamente
pentru fiziologie.
12:38
So this is the preparationpreparare that one of my formerfost post-docspost-docs,
255
742334
2488
Iată experimentul realizat
de un fost postdoctorand al meu,
12:40
GabyGeorge MaimonMos, who'scine now at RockefellerRockefeller, developeddezvoltat,
256
744822
2443
Gaby Maimon, care e acum la Rockefeller,
12:43
and it's basicallype scurt a flightzbor simulatorSimulator
257
747265
1686
ce constă într-un simulator de zbor,
12:44
but undersub conditionscondiţii where you actuallyde fapt can stickbăț an electrodeelectrod
258
748951
3075
dar la un nivel la care poţi chiar să introduci un electrod
12:47
in the braincreier of the flya zbura and recordrecord
259
752026
2264
în creierul insectei şi să înregistrezi
12:50
from a geneticallygenetic identifiedidentificat neuronneuron in the fly'sFly pe braincreier.
260
754290
3656
printr-un neuron identificat genetic
informaţii din creierul insectei.
12:53
And this is what one of these experimentsexperimente looksarată like.
261
757946
2298
Iată cum arată un astfel de experiment.
12:56
It was a sequencesecvenţă takenluate from anothero alta post-docpost-doc in the lablaborator,
262
760244
2971
Aceasta a fost o secvenţă luată din laboratorul unui alt postdoctorand,
12:59
BettinaBettina SchnellSchnell.
263
763215
1199
Bettina Schnell.
13:00
The greenverde traceurmă at the bottomfund is the membranemembrană potentialpotenţial
264
764414
3392
Linia verde de jos redă potenţialul membranei
13:03
of a neuronneuron in the fly'sFly pe braincreier,
265
767806
2030
unui neuron din creierul insectei
13:05
and you'llveți see the flya zbura startstart to flya zbura, and the flya zbura is actuallyde fapt
266
769836
2942
şi veţi vedea că insecta începe să zboare,
13:08
controllingcontrolul the rotationrotaţie of that visualvizual patternmodel itselfîn sine
267
772778
3279
controlând însăşi rotaţia acelui tipar vizual,
13:11
by its ownpropriu wingaripă motionmişcare,
268
776057
1479
prin modul de mişcare al aripilor.
13:13
and you can see this visualvizual interneuroninterneuron
269
777536
2110
Și puteţi vedea că acest interneuron vizual
13:15
respondrăspunde to the patternmodel of wingaripă motionmişcare as the flya zbura fliesmuste.
270
779646
3908
răspunde de mişcarea aripilor pe parcursul zborului.
13:19
So for the first time we'vene-am actuallyde fapt been ablecapabil to recordrecord
271
783554
2376
Pentru prima dată am reuşit să înregistrăm
13:21
from neuronsneuroni in the fly'sFly pe braincreier while the flya zbura
272
785930
2908
neuronii din creierul insectei,
13:24
is performingefectuarea sophisticatedsofisticat behaviorscomportamente suchastfel de as flightzbor.
273
788838
4468
în timpul unui comportament sofisticat cum este zborul.
13:29
And one of the lessonslecții we'vene-am been learningînvăţare
274
793306
1855
Una din lecții
13:31
is that the physiologyfiziologie of cellscelulele that we'vene-am been studyingstudiu
275
795161
2420
e că fiziologia celulelor studiate
13:33
for manymulți yearsani in quiescentinactivă fliesmuste
276
797581
2421
de-a lungul anilor la musculițele în stare de repaus,
13:35
is not the samela fel as the physiologyfiziologie of those cellscelulele
277
800002
2648
nu este aceeaşi cu fiziologia acelorași celule
13:38
when the fliesmuste actuallyde fapt engageangaja in activeactiv behaviorscomportamente
278
802650
2736
din timpul desfășurării unei activităţi
13:41
like flyingzbor and walkingmers and so forthmai departe.
279
805386
2539
precum zborul sau mersul şi aşa mai departe.
13:43
And why is the physiologyfiziologie differentdiferit?
280
807925
2925
De ce e fiziologia celulelor diferită ?
13:46
Well it turnstransformă out it's these neuromodulatorsneuromodulators,
281
810850
2057
Ei bine, datorită neuromodulatorilor,
13:48
just like the neuromodulatorsneuromodulators in that little tinyminuscul ganglionganglion in the crabscrabi.
282
812907
3951
la fel ca în cazul neuromodulatorilor
din micul ganglion al crabilor.
13:52
So here'saici e a pictureimagine of the octopamineoctopamine systemsistem.
283
816858
2550
Iată o imagine a sistemului octopaminic.
13:55
OctopamineOctopamine is a neuromodulatorneuromodulator
284
819408
1754
Octopamina e un neuromodulator
13:57
that seemspare to playa juca an importantimportant rolerol in flightzbor and other behaviorscomportamente.
285
821162
4336
care pare să joace un rol important
în zbor şi în alte activităţi.
14:01
But this is just one of manymulți neuromodulatorsneuromodulators
286
825498
2472
Dar e doar unul din numeroșii neuromodulatori
14:03
that's in the fly'sFly pe braincreier.
287
827970
1071
din creierul insectei.
14:04
So I really think that, as we learnînvăța more,
288
829041
2666
Cred că persistenţa în cercetare
14:07
it's going to turnviraj out that the wholeîntreg flya zbura braincreier
289
831707
2527
va scoate la iveală faptul că întregul creier al insectei
14:10
is just like a largemare versionversiune of this stomatogastricstomatogastric ganglionganglion,
290
834234
3089
e doar o versiune imensă
a ganglionului stomacogastric,
14:13
and that's one of the reasonsmotive why it can do so much with so fewpuțini neuronsneuroni.
291
837323
4360
acesta fiind unul din motivele pentru care
ea poate face atâtea cu așa de puţini neuroni.
14:17
Now, anothero alta ideaidee, anothero alta way of multiplexingmultiplexare
292
841683
2787
O altă idee, un alt mod de multiplexare,
14:20
is multiplexingmultiplexare in spacespaţiu,
293
844470
1656
e multiplexarea în spaţiu,
14:22
havingavând differentdiferit partspărți of a neuronneuron
294
846126
1694
diferite părţi ale neuronului
14:23
do differentdiferit things at the samela fel time.
295
847820
2122
făcând lucruri diferite în acelaşi timp.
14:25
So here'saici e two sortfel of canonicalcanonice neuronsneuroni
296
849942
1833
Iată două tipuri de neuroni canonici,
14:27
from a vertebratevertebrate and an invertebratenevertebrat,
297
851775
2285
ai unei vertebrate şi ai unei nevertebrate,
14:29
a humanuman pyramidalpiramidal neuronneuron from RamonRamon y CajalCajal,
298
854060
3250
un neuron uman piramidal, de la Ramon y Cajal,
14:33
and anothero alta cellcelulă to the right, a non-spikingnon-îmbogăţire interneuroninterneuron,
299
857310
4003
şi, în partea dreaptă, o altă celulă,
un interneuron ne-oscilant,
14:37
and this is the work of AlanAlan WatsonWatson and MalcolmMalcolm BurrowsVizuinile manymulți yearsani agoîn urmă,
300
861313
4147
aceasta fiind munca lui Alan Watson
şi Malcolm Burrows, de acum mulți ani.
14:41
and MalcolmMalcolm BurrowsVizuinile camea venit up with a prettyfrumos interestinginteresant ideaidee
301
865460
3075
Malcolm Burrows a venit cu o teorie interesantă,
14:44
basedbazat on the factfapt that this neuronneuron from a locustsalcâm
302
868535
2882
bazată pe faptul că neuronul unei lăcuste
14:47
does not firefoc actionacțiune potentialspotentiale.
303
871417
1959
nu poate comanda un potențial de acțiune.
14:49
It's a non-spikingnon-îmbogăţire cellcelulă.
304
873376
1748
E o celulă ne-oscilantă.
14:51
So a typicaltipic cellcelulă, like the neuronsneuroni in our braincreier,
305
875124
2780
O celulă tipică, precum neuronii din creierul nostru,
14:53
has a regionregiune calleddenumit the dendritesdendrite that receivesprimeşte inputintrare,
306
877904
2752
prezintă o regiune numită dendrita, care primeşte impulsuri
14:56
and that inputintrare sumssume togetherîmpreună
307
880656
2589
care se însumează
14:59
and will producelegume şi fructe actionacțiune potentialspotentiale
308
883245
2296
și produc potenţial membranar de acţiune
15:01
that runalerga down the axonAxon and then activateactiva
309
885541
2331
care se transmite prin axon şi activează
15:03
all the outputproducție regionsregiuni of the neuronneuron.
310
887872
2296
toate regiunile neuronului ce determină reacția.
15:06
But non-spikingnon-îmbogăţire neuronsneuroni are actuallyde fapt quitedestul de complicatedcomplicat
311
890168
2876
Dar neuronii ne-oscilanți sunt destul de complicaţi
15:08
because they can have inputintrare synapsessinapse and outputproducție synapsessinapse
312
893044
3112
deoarece pot avea atât sinapse
de impulsuri primite, cât şi de execuţie
15:12
all interdigitatedinterdigitated, and there's no singlesingur actionacțiune potentialpotenţial
313
896156
3663
întrețesute şi nu există un potențial de acţiune unic
15:15
that drivesunități all the outputsiesiri at the samela fel time.
314
899819
3126
care determină toate răspunsurile în acelaşi timp.
15:18
So there's a possibilityposibilitate that you have computationalcomputațională compartmentscompartimente
315
902945
3907
E posibilă astfel existența unor
compartimente computaţionale
15:22
that allowpermite the differentdiferit partspărți of the neuronneuron
316
906852
3978
care să permită diferitelor părți ale neuronului
15:26
to do differentdiferit things at the samela fel time.
317
910830
2560
să facă lucruri diferite în acelaşi timp.
15:29
So these basicde bază conceptsconcepte of multitaskingmultitasking in time
318
913390
4671
Aceste concepte de bază ale multiplexării în timp
15:33
and multitaskingmultitasking in spacespaţiu,
319
918061
2361
şi spaţiu,
15:36
I think these are things that are trueAdevărat in our brainscreier as well,
320
920422
2832
cred că sunt valabile şi pentru creierul uman,
15:39
but I think the insectsinsecte are the trueAdevărat mastersmasterat of this.
321
923254
2577
dar cred că insectele sunt adevăraţii maeştrii
ai acestui proces.
15:41
So I hopesperanţă you think of insectsinsecte a little bitpic differentlydiferit nextUrmător → time,
322
925831
3116
Sper să percepeţi insectele puţin diferit,
de acum înainte
15:44
and as I say up here, please think before you swatlovi.
323
928947
2935
şi, așa cum zic aici, gândiţi-vă bine
înainte să le plesniţi.
15:47
(ApplauseAplauze)
324
931882
2953
(Aplauze)
Translated by Diana Talpoș
Reviewed by Emil-Lorant Cocian

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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. 

More profile about the speaker
Michael Dickinson | Speaker | TED.com