Return to Video

Jak lata mucha?

  • 0:01 - 0:04
    Dorastałem, oglądając Star Treka.
    Uwielbiam go.
  • 0:04 - 0:09
    Przez Star Treka chciałem spotkać kosmitów,
  • 0:09 - 0:11
    istoty z odległych światów.
  • 0:11 - 0:14
    Zdałem sobie sprawę, że mogę ich znaleźć
  • 0:14 - 0:17
    również na Ziemi.
  • 0:17 - 0:19
    Zajmuję się badaniem owadów.
  • 0:19 - 0:23
    Mam obsesję na punkcie owadów
    i ich techniki latania.
  • 0:23 - 0:26
    Myślę, że ewolucja lotu owadów
  • 0:26 - 0:28
    to jedno z najważniejszych wydarzeń
    w historii życia.
  • 0:28 - 0:31
    Bez owadów nie byłoby zapylania kwiatów.
  • 0:31 - 0:33
    Bez zapylania kwiatów nie byłoby inteligentnych,
  • 0:33 - 0:36
    owocożernych naczelnych występujących na TED.
  • 0:36 - 0:38
    (Śmiech)
  • 0:38 - 0:40
    Do rzeczy.
  • 0:40 - 0:43
    David, Hidehiko oraz Ketaki
  • 0:43 - 0:46
    pokazali fascynujące podobieństwa
  • 0:46 - 0:49
    łączące muszkę owocówkę i człowieka,
  • 0:49 - 0:51
    a jest ich wiele.
  • 0:51 - 0:54
    Skoro ludzie są podobni do muszek,
  • 0:54 - 0:58
    to ulubionym zajęciem muszek może być to...
  • 0:58 - 1:00
    (Śmiech)
  • 1:00 - 1:03
    Nie chciałbym podkreślać podobieństw
    łączących ludzi
  • 1:03 - 1:06
    i muszki owocowe.
    Chciałbym pokazać różnice
  • 1:06 - 1:11
    i skupić się na zachowaniach,
    w których muszki się wyspecjalizowały.
  • 1:11 - 1:14
    Pokażę sekwencję wideo
    w przyspieszonym tempie
  • 1:14 - 1:18
    7 tys. klatek na sekundę:
    muszka w podczerwieni.
  • 1:18 - 1:22
    Z prawej, niewidoczny,
    znajduje się elektroniczny drapieżca,
  • 1:22 - 1:24
    który zbliża się do muchy.
  • 1:24 - 1:26
    Mucha wyczuwa drapieżcę.
  • 1:26 - 1:28
    Wyciąga odnóża.
  • 1:28 - 1:30
    Następnie odlatuje
  • 1:30 - 1:32
    i przeżywa kolejny dzień.
  • 1:32 - 1:35
    Sekwencję przyciąłem tak,
  • 1:35 - 1:38
    by trwała dokładnie tyle, ile mgnienie oka.
  • 1:38 - 1:41
    Czas potrzebny nam na mrugnięcie
  • 1:41 - 1:44
    pozwala muszce zobaczyć
    zbliżającego się drapieżcę,
  • 1:44 - 1:50
    ustalić jego pozycję, zainicjować
    sekwencję ruchów i odlecieć,
  • 1:50 - 1:55
    machając skrzydłami 220 razy na sekundę.
  • 1:55 - 1:57
    To fascynujące zachowanie
  • 1:57 - 2:00
    ukazuje szybkość przetwarzania informacji
    przez mózg muszki.
  • 2:00 - 2:03
    Lot - co jest do niego potrzebne?
  • 2:03 - 2:06
    Podobnie jak w przypadku
    ludzkich maszyn,
  • 2:06 - 2:09
    lot wymaga skrzydeł
    generujących potrzebną siłę aerodynamiczną.
  • 2:09 - 2:12
    Potrzebujemy silnika,
    by uzyskać moc potrzebną do lotu,
  • 2:12 - 2:14
    oraz kontrolera,
  • 2:14 - 2:17
    którym na początku lotnictwa
  • 2:17 - 2:21
    były umysły Orville'a i Wilbura
    siedzących w kokpicie.
  • 2:21 - 2:24
    A jak to wygląda u muchy?
  • 2:24 - 2:27
    Poświęciłem większość wczesnej kariery
    próbom zrozumienia,
  • 2:27 - 2:31
    jak skrzydła owada generują wystarczającą siłę,
    aby utrzymać go w powietrzu.
  • 2:31 - 2:33
    Być może słyszeliście,
    jak inżynierowie dowiedli,
  • 2:33 - 2:36
    że trzmiele nie powinny w ogóle latać.
  • 2:36 - 2:38
    Problemem jest myślenie, że owadzie skrzydła
  • 2:38 - 2:41
    funkcjonują jak skrzydła samolotu. Tak nie jest.
  • 2:41 - 2:44
    Rozwiązaliśmy to, budując gigantycznego robota
  • 2:44 - 2:48
    odwzorowującego dynamikę owada,
  • 2:48 - 2:51
    który trzepotał skrzydłami
    w wielkim basenie pełnym oleju.
  • 2:51 - 2:53
    Tak mogliśmy zbadać siły aerodynamiczne.
  • 2:53 - 2:55
    Okazało się, że owady machają skrzydłami
  • 2:55 - 2:58
    w bardzo pomysłowy sposób,
    pod wysokim kątem natarcia,
  • 2:58 - 3:01
    który na krawędziach wodzących skrzydła
    tworzy strukturę
  • 3:01 - 3:04
    podobną do tornada, zwaną
    wodzącym wirem powietrza.
  • 3:04 - 3:07
    To właśnie dzięki niemu
  • 3:07 - 3:11
    skrzydła wytwarzają wystarczającą siłę,
    by owad utrzymał się w powietrzu.
  • 3:11 - 3:13
    Ale co jest najciekawsze,
  • 3:13 - 3:16
    to nie interesująca morfologia skrzydła,
  • 3:16 - 3:20
    ale sposób, w jaki mucha macha skrzydłami,
  • 3:20 - 3:23
    w całości kontrolowany przez układ nerwowy,
  • 3:23 - 3:26
    co pozwala muszce dokonywać
  • 3:26 - 3:28
    takich powietrznych manewrów.
  • 3:28 - 3:30
    A co z silnikiem?
  • 3:30 - 3:33
    Silnik muchy jest fascynujący.
  • 3:33 - 3:35
    Muchy mają dwa typy mięśni
    odpowiedzialnych za lot.
  • 3:35 - 3:38
    Mięśnie napędowe,
    aktywowane naprężeniem mechanicznym,
  • 3:38 - 3:42
    co oznacza, że aktywują się samodzielnie
    i nie muszą być kontrolowane
  • 3:42 - 3:45
    przy każdym skurczu przez układ nerwowy.
  • 3:45 - 3:49
    Są wyspecjalizowane w wytwarzaniu
    potężnej siły potrzebnej do lotu
  • 3:49 - 3:52
    i zajmują środkową część ciała muchy.
  • 3:52 - 3:53
    Dlatego kiedy uderza w szybę,
  • 3:53 - 3:55
    patrzymy głównie na mięśnie napędowe.
  • 3:55 - 3:58
    Do podstawy skrzydła doczepiona jest
  • 3:58 - 4:00
    grupa niewielkich mięśni sterujących,
  • 4:00 - 4:04
    które nie zapewniają siły,
    ale poruszają się bardzo szybko
  • 4:04 - 4:07
    i potrafią zmienić ustawienie skrzydła
  • 4:07 - 4:09
    przy każdym ruchu.
  • 4:09 - 4:12
    Mucha może zmieniać ustawienie skrzydeł
  • 4:12 - 4:15
    i wpływać na zmianę sił aerodynamicznych,
  • 4:15 - 4:17
    dzięki czemu zmienia trajektorię lotu.
  • 4:17 - 4:21
    Układ nerwowy kontroluje ten proces.
  • 4:21 - 4:22
    Przyjrzyjmy się więc kontrolerowi.
  • 4:22 - 4:25
    Muchy posiadają wysoko rozwinięte
    narządy zmysłów,
  • 4:25 - 4:27
    które biorą udział w tym procesie.
  • 4:27 - 4:31
    Posiadają czułki, które wyczuwają zapachy
    i wykrywają wiatr.
  • 4:31 - 4:33
    Ich skomplikowane oczy
  • 4:33 - 4:35
    to najszybszy system wizualny na Ziemi.
  • 4:35 - 4:38
    Muchy mają dodatkowe oczy na czubku głowy,
  • 4:38 - 4:40
    ale nie mamy pojęcia, do czego służą.
  • 4:40 - 4:43
    Ich skrzydła
  • 4:43 - 4:46
    pokryte są sensorami.
  • 4:46 - 4:48
    Te sensory rejestrują odkształcenia skrzydeł.
  • 4:48 - 4:50
    Muchy skrzydłami mogą również wyczuwać smak.
  • 4:50 - 4:53
    Jednym z najbardziej zaawansowanych sensorów,
    jaki posiada mucha,
  • 4:53 - 4:55
    są przezmianki,
  • 4:55 - 4:57
    które działają jak żyroskopy.
  • 4:57 - 5:01
    Urządzenia te podczas lotu
    uderzają z częstotliwością 200 herców
  • 5:01 - 5:04
    i dzięki nim owad
    może wyczuć obrót swojego ciała
  • 5:04 - 5:08
    oraz zainicjować bardzo szybkie
    manewry korekcyjne.
  • 5:08 - 5:10
    Wszystkie informacje pochodzące od sensorów
    muszą być przetworzone
  • 5:10 - 5:14
    przez mózg. Tak, muchy mają mózg.
  • 5:14 - 5:17
    Ma on około 100 tys. neuronów.
  • 5:17 - 5:19
    Kilka osób na tej konferencji
  • 5:19 - 5:24
    już wcześniej zasugerowało,
    że muszki mogą służyć neurobiologii,
  • 5:24 - 5:27
    bo są prostym modelem
    przedstawiającym funkcjonowanie mózgu.
  • 5:27 - 5:29
    Jednak ja w swoim wystąpieniu
  • 5:29 - 5:32
    chciałbym postawić to twierdzenie na głowie.
  • 5:32 - 5:35
    Uważam, że muszki w żadnym razie
    nie są prostym modelem.
  • 5:35 - 5:37
    Są natomiast doskonałym modelem...
  • 5:37 - 5:40
    dla muszek.
  • 5:40 - 5:42
    (Śmiech)
  • 5:42 - 5:45
    Przyjrzyjmy się temu wrażeniu prostoty.
  • 5:45 - 5:48
    Niestety wielu neurobiologów
  • 5:48 - 5:49
    zachowuje się narcystycznie.
  • 5:49 - 5:53
    Kiedy myślimy o mózgu,
    wyobrażamy sobie nasz mózg.
  • 5:53 - 5:55
    Należy jednak pamiętać, że mózg muchy
  • 5:55 - 5:56
    jest znacznie mniejszy.
  • 5:56 - 5:59
    Zamiast 100 mld neuronów
    ma 100 tys. neuronów,
  • 5:59 - 6:02
    ale to właśnie ten typ mózgu
    jest najbardziej powszechny na Ziemi
  • 6:02 - 6:05
    i to od 400 mln lat.
  • 6:05 - 6:07
    Więc czy to sprawiedliwe mówić, że jest prosty?
  • 6:07 - 6:09
    Oczywiście posiada mniej neuronów,
    więc w tym sensie jest prostszy.
  • 6:09 - 6:11
    Ale czy ilość neuronów to dobra miara?
  • 6:11 - 6:13
    Uważam, że nie.
  • 6:13 - 6:16
    Zastanówmy się nad tym. Powinniśmy porównać...
  • 6:16 - 6:18
    (Śmiech)
  • 6:18 - 6:23
    ...musimy porównać rozmiar mózgu
  • 6:23 - 6:25
    z jego możliwościami.
  • 6:25 - 6:28
    Proponuję liczbę Trumpa,
  • 6:28 - 6:31
    która będzie stosunkiem określającym
  • 6:31 - 6:35
    zakres zachowań tego człowieka
    do liczby neuronów w jego mózgu.
  • 6:35 - 6:37
    Obliczmy liczbę Trumpa dla muszki.
  • 6:37 - 6:40
    Ile z was myśli, że liczba Trumpa
  • 6:40 - 6:42
    jest wyższa dla muszki?
  • 6:42 - 6:45
    (Brawa)
  • 6:45 - 6:48
    Bardzo bystra widownia.
  • 6:48 - 6:52
    Nierówność skierowana jest w tę stronę.
  • 6:52 - 6:54
    Oczywiście zdaję sobie sprawę,
    że to nieco absurdalne,
  • 6:54 - 6:58
    porównywać zakres zachowań człowieka
    z zachowaniami muchy.
  • 6:58 - 7:02
    W takim razie weźmy jako przykład
    inne zwierzę. Oto mysz.
  • 7:02 - 7:06
    Mysz ma mniej więcej
    tysiąc razy więcej neuronów niż mucha.
  • 7:06 - 7:08
    Kiedyś zajmowałem się badaniem myszy.
  • 7:08 - 7:11
    Mówiłem wtedy bardzo wolno.
  • 7:11 - 7:13
    Później coś się stało,
    kiedy zacząłem badać muchy.
  • 7:13 - 7:16
    (Śmiech)
  • 7:16 - 7:19
    Uważam, że historie naturalne much i myszy
  • 7:19 - 7:23
    są porównywalne.
    Oba gatunki muszą szukać jedzenia.
  • 7:23 - 7:25
    Muszą angażować się w gody,
  • 7:25 - 7:29
    kopulować i ukrywać się przed drapieżnikami.
  • 7:29 - 7:31
    Robią wiele podobnych rzeczy.
  • 7:31 - 7:32
    Twierdzę jednak, że muchy robią więcej.
  • 7:32 - 7:36
    Dla przykładu pokażę sekwencję wideo
  • 7:36 - 7:40
    i muszę powiedzieć,
    że po części finansuje mnie wojsko,
  • 7:40 - 7:42
    dlatego o tej poufnej sekwencji wideo
  • 7:42 - 7:46
    nie wolno rozmawiać poza tą salą. W porządku?
  • 7:46 - 7:48
    Zwróćcie uwagę na ładunek,
  • 7:48 - 7:51
    znajdujący się przy ogonie muchy.
  • 7:51 - 7:53
    Patrzcie uważnie,
  • 7:53 - 7:57
    a zobaczycie, dlaczego mój sześcioletni syn
  • 7:57 - 8:02
    chce zostać neurobiologiem.
  • 8:02 - 8:03
    Czekajcie.
  • 8:03 - 8:05
    Pshhew.
  • 8:05 - 8:08
    Może muchy nie są tak sprytne jak myszy,
  • 8:08 - 8:13
    ale dorównują gołębiom. (Śmiech)
  • 8:13 - 8:17
    W każdym razie chciałbym zaznaczyć,
    że to nie tylko kwestia liczb,
  • 8:17 - 8:19
    ale również wyzwanie dla muchy,
  • 8:19 - 8:22
    której mózg musi wyliczyć wszystko
    przy tak niewielkich neuronach.
  • 8:22 - 8:25
    Ten obrazek przedstawia interneuron
    kory wzrokowej myszy,
  • 8:25 - 8:28
    która pochodziła z laboratorium Jeffa Lichtmana.
  • 8:28 - 8:31
    Możecie zobaczyć wspaniałe obrazy mózgów,
  • 8:31 - 8:34
    które pokazywał w swoim wystąpieniu.
  • 8:34 - 8:37
    W prawym górnym rogu,
  • 8:37 - 8:41
    w tej samej skali, znajduje się interneuron
    kory wzrokowej muchy.
  • 8:41 - 8:43
    Powiększę go.
  • 8:43 - 8:45
    To przepiękny, skomplikowany neuron.
  • 8:45 - 8:48
    Jest tylko bardzo mały
    i istnieje wiele wyzwań biofizycznych
  • 8:48 - 8:52
    ograniczających przetwarzanie informacji
    takimi niewielkimi neuronami.
  • 8:52 - 8:56
    Jak mały może być neuron?
    Popatrzmy na tego owada.
  • 8:56 - 8:58
    Wygląda podobnie do muchy.
    Ma skrzydła, oczy,
  • 8:58 - 9:01
    czułki, nogi, skomplikowany życiorys,
  • 9:01 - 9:04
    to pasożyt. Musi latać, by znajdować gąsienice,
  • 9:04 - 9:05
    na których pasożytuje,
  • 9:05 - 9:09
    ale ma mózg rozmiaru kryształu soli,
  • 9:09 - 9:11
    podobnie jak muszka owocówka.
  • 9:11 - 9:14
    Cały owad jest rozmiaru kryształu soli.
  • 9:14 - 9:18
    Oto kilka innych organizmów
    o podobnym rozmiarze.
  • 9:18 - 9:22
    Ten ma rozmiar pantofelka i ameby,
  • 9:22 - 9:26
    a jego mózg ma zaledwie 7 tys. neuronów.
  • 9:26 - 9:28
    Słyszeliście na pewno o ciele komórki,
  • 9:28 - 9:30
    w którym znajduje się jądro komórkowe neuronu.
  • 9:30 - 9:33
    Ten organizm pozbył się tych ciał,
    bo zajmują za dużo miejsca.
  • 9:33 - 9:36
    Ta prezentacja poświęcona jest
    granicom wiedzy neurobiologii.
  • 9:36 - 9:41
    Jedną z takich granic jest poznanie,
    jak działa mózg takiego stworzenia.
  • 9:41 - 9:47
    Teraz coś innego. Jak zmusić niewiele neuronów,
    aby robiły dużo?
  • 9:47 - 9:49
    Z perspektywy inżyniera można pomyśleć
  • 9:49 - 9:51
    o wielozadaniowości.
  • 9:51 - 9:54
    Można mieć komputery,
  • 9:54 - 9:55
    które robią różne rzeczy, w różnym czasie,
  • 9:55 - 9:58
    albo różne części komputera
    pracujące nad różnymi zadaniami.
  • 9:58 - 10:02
    Chciałbym przyjrzeć się tym dwóm zagadnieniom.
  • 10:02 - 10:03
    Nie wpadłem na to sam,
  • 10:03 - 10:08
    lecz zaproponowano to już w przeszłości.
  • 10:08 - 10:11
    Jeden z pomysłów nasunęła obserwacja
    przeżuwających krabów.
  • 10:11 - 10:13
    Nie, nie przeżuwania krabów.
  • 10:13 - 10:16
    Dorastałem w Baltimore
    i przeżuwam kraby bardzo sprawnie.
  • 10:16 - 10:19
    Mam na myśli kraby przeżuwające pokarm.
  • 10:19 - 10:21
    Przeżuwający krab jest naprawdę fascynujący.
  • 10:21 - 10:24
    Pod pancerzem kraby mają skomplikowany układ,
  • 10:24 - 10:26
    zwany aparatem żującym,
  • 10:26 - 10:28
    który pozwala mielić pokarm na różne sposoby.
  • 10:28 - 10:33
    Film przedstawia obraz endoskopowy
    takiego aparatu.
  • 10:33 - 10:36
    Co zadziwiające, jest on kontrolowany
  • 10:36 - 10:39
    przez bardzo niewielki zestaw neuronów,
    mniej więcej dwa tuziny,
  • 10:39 - 10:44
    ale mimo to dzięki nim krab posiada
    zróżnicowany układ ruchów.
  • 10:44 - 10:49
    Źródłem tych ruchów jest ten mały ganglion
  • 10:49 - 10:53
    zatopiony w wielu neuromodulatorach.
  • 10:53 - 10:55
    Słyszeliście wcześniej o neuromodulatorach.
  • 10:55 - 10:57
    Istnieje wiele różnych neuromodulatorów,
  • 10:57 - 11:03
    której unerwiają tę strukturę bardziej niż neurony
  • 11:03 - 11:07
    i potrafią wygenerować tak skomplikowaną
    sekwencję ruchów.
  • 11:07 - 11:10
    Powyższe odkrycia zawdzięczamy pracy
    Eve Marder i wielu jej kolegów,
  • 11:10 - 11:13
    którzy zajmowali się
    tym fascynującym układem
  • 11:13 - 11:15
    i pokazali, jak niewielkie skupisko neuronów
  • 11:15 - 11:17
    może zrobić wiele rzeczy
  • 11:17 - 11:22
    dzięki neuromodulacji,
    która może zachodzić w jednej chwili.
  • 11:22 - 11:24
    Jest to więc wielozadaniowość czasowa.
  • 11:24 - 11:27
    Wyobraźcie sobie sieć neuronów
    z jednym neuromodulatorem.
  • 11:27 - 11:30
    Wybieramy jedną grupę komórek
    do wykonania jednego zadania,
  • 11:30 - 11:33
    potem kolejny neuromodulator,
    następną grupę komórek
  • 11:33 - 11:35
    i kolejne zadanie.
    Można sobie wyobrazić,
  • 11:35 - 11:39
    że przenosimy ten proces
    na wyjątkowo skomplikowany układ.
  • 11:39 - 11:41
    Czy jest jakiś dowód na to,
    że muchy tak robią?
  • 11:41 - 11:44
    Przez wiele lat w moim laboratorium,
    a także w laboratoriach na całym świecie,
  • 11:44 - 11:47
    zajmowaliśmy się zachowaniami much
    w małych symulatorach.
  • 11:47 - 11:48
    Można przyczepić muchę do małego patyczka.
  • 11:48 - 11:51
    Zmierzyć działające siły aerodynamiczne.
  • 11:51 - 11:53
    Można pozwolić muszce zagrać w grę wideo,
  • 11:53 - 11:57
    pozwalając jej latać po wyświetlaczu.
  • 11:57 - 12:00
    Pokażę wam sekwencję wideo z takiej gry.
  • 12:00 - 12:01
    Oto mucha,
  • 12:01 - 12:04
    jej duży obraz w podczerwieni,
    wewnątrz symulatora
  • 12:04 - 12:06
    oraz gra, w którą muchy uwielbiają grać.
  • 12:06 - 12:09
    Muchy mogą się kierować
    w stronę niewielkiego paska
  • 12:09 - 12:11
    i będą to robić przez wieczność.
  • 12:11 - 12:15
    To część ich wzrokowego układu sterowania.
  • 12:15 - 12:17
    Niedawno udało się
  • 12:17 - 12:22
    zmodyfikować takie struktury testujące zachowania
    pod kątem fizjologicznym.
  • 12:22 - 12:25
    Oto układ eksperymentalny, wykonany przez mojego byłego pracownika naukowego,
  • 12:25 - 12:27
    Gaby Maimon, który pracuje
    na Uniwersytecie Rockefellera.
  • 12:27 - 12:29
    To on rozwinął symulator,
  • 12:29 - 12:32
    w którym wszczepia się elektrodę
  • 12:32 - 12:34
    do mózgu muchy i zbiera informacje
  • 12:34 - 12:38
    bezpośrednio z genetycznie
    wyselekcjonowanego neuronu.
  • 12:38 - 12:40
    Tak wyglądał jeden z tych eksperymentów.
  • 12:40 - 12:43
    Sekwencję wideo przygotowała inna doktorantka,
  • 12:43 - 12:44
    Bettina Schnell.
  • 12:44 - 12:48
    Zielony ślad na dole
    to potencjał membrany
  • 12:48 - 12:50
    neuronu w mózgu muchy
  • 12:50 - 12:53
    i zaraz zobaczycie, że kiedy mucha
    zaczyna lecieć,
  • 12:53 - 12:56
    jednocześnie kontroluje obrót wyświetlanego wzoru
  • 12:56 - 12:58
    ruchem swoich skrzydeł.
  • 12:58 - 13:00
    Możecie zaobserwować,
    że ten interneuron kory wzrokowej
  • 13:00 - 13:04
    odpowiada schematowi ruchu skrzydeł,
    kiedy mucha leci.
  • 13:04 - 13:06
    Po raz pierwszy udało się nam zarejestrować
  • 13:06 - 13:09
    działanie neuronów w mózgu muchy,
  • 13:09 - 13:13
    gdy wykonuje ona skomplikowane ruchy
    takie jak lot.
  • 13:13 - 13:15
    Udało nam się dzięki temu dowiedzieć,
  • 13:15 - 13:18
    że fizjologia komórek, którą studiowaliśmy
  • 13:18 - 13:20
    od wielu lat u much w bezruchu,
  • 13:20 - 13:23
    nie jest taka sama jak fizjologia komórek
  • 13:23 - 13:25
    w przypadku dynamicznych zachowań
  • 13:25 - 13:28
    takich jak latanie, chodzenie itd.
  • 13:28 - 13:31
    Czemu fizjologia jest inna?
  • 13:31 - 13:33
    Okazało się, że przyczyną są neuromodulatory,
  • 13:33 - 13:37
    dokładnie takie jak w malutkim ganglionie u krabów.
  • 13:37 - 13:39
    Zdjęcie przedstawia oktopaminę.
  • 13:39 - 13:41
    Jest ona neuromodulatorem
  • 13:41 - 13:45
    i prawdopodobnie jest istotna podczas lotu muchy
    oraz innych zachowań.
  • 13:45 - 13:48
    Jednak to tylko jeden
    z wielu neuromodulatorów,
  • 13:48 - 13:49
    które występują w mózgu muchy.
  • 13:49 - 13:52
    Uważam, że wraz z rozwojem naszej wiedzy,
  • 13:52 - 13:54
    okaże się, że cały mózg muchy
  • 13:54 - 13:57
    jest dużą wersją ganglionu,
    takiego jak u krabów.
  • 13:57 - 14:02
    Dlatego mucha może tak wiele,
    posiadając niedużą ilość neuronów.
  • 14:02 - 14:04
    Innym pomysłem na wielozadaniowość
  • 14:04 - 14:06
    jest rozdzielenie jej w przestrzeni,
  • 14:06 - 14:08
    a więc różne części neuronu
  • 14:08 - 14:10
    robią inne rzeczy w tym samym czasie.
  • 14:10 - 14:12
    Tak wyglądają dwa rodzaje
    neuronów kanonicznych
  • 14:12 - 14:14
    u kręgowców i bezkręgowców.
  • 14:14 - 14:17
    Z lewej neuron piramidalny,
    odkryty przez Ramona y Cajala,
  • 14:17 - 14:21
    a po prawej interneuron
    niegenerujący potencjałów czynnościowych,
  • 14:21 - 14:25
    pochodzący z prac Alana Watsona
    i Malcolma Burrowsa,
  • 14:25 - 14:29
    ten ostatni zaproponował interesującą ideę
  • 14:29 - 14:31
    bazującą na fakcie, że tego typu neurony
    występujące u szarańczy
  • 14:31 - 14:33
    nie generują potencjałów czynnościowych.
  • 14:33 - 14:35
    To neurony niegenerujące
    potencjałów czynnościowych.
  • 14:35 - 14:38
    Typowe komórki, takie jak neurony
    w naszych mózgach,
  • 14:38 - 14:41
    posiadają część zwaną dendrytami,
    które otrzymują sygnał,
  • 14:41 - 14:43
    jest on następnie sumowany
  • 14:43 - 14:46
    i wyzwala się potencjał czynnościowy.
  • 14:46 - 14:48
    Biegnie on przez akson i aktywuje
  • 14:48 - 14:50
    wszystkie regiony wyjściowe neuronu.
  • 14:50 - 14:53
    Neurony niegenerujące potencjałów czynnościowych
    są skomplikowane,
  • 14:53 - 14:56
    bo mogą mieć synapsy wejściowe i wyjściowe,
  • 14:56 - 15:00
    wzajemnie się zazębiające, oraz nie generują
    pojedynczego potencjału czynnościowego,
  • 15:00 - 15:03
    który rozchodzi się po wszystkich
    synapsach wyjściowych równocześnie.
  • 15:03 - 15:07
    Dlatego istnieje prawdopodobieństwo
    utworzenia komór obliczeniowych,
  • 15:07 - 15:11
    które pozwalają różnym częściom neuronu
  • 15:11 - 15:13
    robić różne rzeczy w tym samym czasie.
  • 15:13 - 15:18
    Podstawy wielozadaniowości czasowej
  • 15:18 - 15:20
    oraz wielozadaniowości przestrzennej
  • 15:20 - 15:23
    według mnie istnieją również w naszych mózgach,
  • 15:23 - 15:26
    ale to owady wyspecjalizowały się w tej dziedzinie.
  • 15:26 - 15:29
    Mam nadzieję, że następnym razem
    spojrzycie na owady nieco inaczej.
  • 15:29 - 15:32
    Jak ja to mówię - proszę,
    pomyśl, zanim rozgnieciesz.
  • 15:32 - 15:35
    (Brawa)
Title:
Jak lata mucha?
Speaker:
Michael Dickinson
Description:

Zdolność much do latania to jeden z największych wyczynów ewolucji. Michael Dickinson przygląda się pospolitej muszce, która może latać pomimo delikatnych skrzydeł, dzięki ich sprytnym ruchom oraz mięśniom, które są nie tylko silne, ale również elastyczne. Jednak tajną bronią muchy jest jej mózg. (Sfilmowano na TEDxCaltech)

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:55
xter def commented on Polish subtitles for How a fly flies
xter def commented on Polish subtitles for How a fly flies
Rysia Wand edited Polish subtitles for How a fly flies
Rysia Wand commented on Polish subtitles for How a fly flies
Rysia Wand edited Polish subtitles for How a fly flies
Rysia Wand approved Polish subtitles for How a fly flies
xter def commented on Polish subtitles for How a fly flies
Magdalena Stonawska accepted Polish subtitles for How a fly flies
Show all
  • Kilka kosmetycznych poprawek, głównie przecinki, poprzecinałam niektóre linie, żadnych większych zmian - świetne tłumaczenie, to bardzo trudny film...

  • Dziękuję za opinię. Przy okazji chciałem zapytać, czemu uzyskanie "zielonego światła" trwa tak długo? Te napisy czekają na publikację od końca kwietnia...

  • Teraz to zależy chyba od koordynatorów. Też bym wolała, żeby to trwało trochę krócej...

  • Proszę o jeszcze jedną runkę korekty, ze szczególną uwagą na skracanie i łamanie linijek. =========================================================================================== więcej informacji: http://translations.ted.org/wiki/How_to_break_lines =========================================================================================== Napisy są za długie na czas wyświetlania (czyli powyżej 21 znaków na sekundę - sprawdzam to programem Subtitle Edit na napisach wyeksportowanych jako plik SRT). (więcej informacji: http://translations.ted.org/wiki/Compressing_subtitles ) ================================================================================
    Nadużywanie zaimków dzierżawczych.

    W języku angielskim zaimków dzierżawczych używa się znacznie częściej niż w polskim. Jeśli zaimek nie służy do rozróżnienia w razie wątpliwości, do której osoby coś przynależy, w polskim zaimka dzierżawczego nie użyjemy (np. "I go there with my wife" --> "Idę tam z żoną" - nie trzeba zaznaczać, że własną, nie cudzą, bo wynika to z kontekstu).
    ================================================================================
    Format tytułu w TEDx niezgodny ze standardem.

    Dostosowałam format tytułu do zasad TED - więcej informacji pod adresem http://translations.ted.org/wiki/Standards_for_TEDxTalks_titles

  • Dzięki za jeszcze jedną korektę. Teraz to już tylko "needs approval" więc może uda się w tym roku wydać napisy... ;)

  • ================================================================================
    Niepotrzebne dzielenie linijek.
    Nie trzeba dzielić linijki, jeśli bez trudu mieści się w limicie 42 znaków. Tworząc dwie linijki tekstu przesłaniasz więcej ekranu, więc jeśli można, trzeba tego unikać.

  • Ok, rozumiem. Wszystko fajnie tylko czemu ja nie jestem wymieniony jako osoba tłumacząca ten filmik?

    Translated into Polish by Rysia Wand
    Reviewed by Magdalena Stonawska

    http://www.ted.com/talks/michael_dickinson_how_a_fly_flies.html

  • OK, dzięki raz jeszcze, teraz wszystko gra.

Polish subtitles

Revisions