Michael Dickinson: Como uma mosca voa
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0:01 - 0:04Eu cresci assistindo a Star Trek. Eu amo Star Trek.
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0:04 - 0:09Star Trek fez com que eu quisesse ver criaturas alienígenas.
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0:09 - 0:11criaturas de um mundo distante.
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0:11 - 0:14Mas, basicamente, eu percebi que eu poderia achar
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0:14 - 0:17aquelas criaturas alieníginas aqui mesmo na Terra.
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0:17 - 0:19E o que eu faço é estudar insetos.
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0:19 - 0:23Eu sou obcecado com insetos, principalmente pelo vôo dos insetos.
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0:23 - 0:26Eu acredito que a evolução dos insetos é talvez
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0:26 - 0:28um dos eventos mais importantes da história da vida.
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0:28 - 0:31Sem insetos, não haveriam plantas com flores.
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0:31 - 0:33Sem plantas com flores, não haveriam
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0:33 - 0:36primatas inteligentes e comedores de frutas dando palestras no TED.
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0:36 - 0:38(Risos)
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0:38 - 0:40Agora,
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0:40 - 0:43David e Hidehiko e Ketaki
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0:43 - 0:46apresentaram uma história muito convincente
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0:46 - 0:49sobre as semelhanças entre moscas-da-fruta e humanos,
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0:49 - 0:51e há várias semelhanças,
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0:51 - 0:54e então você deve pensar que se os humanos são parecidos com moscas-da-fruta,
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0:54 - 0:58o comportamento favorito de uma mosca-da-fruta deve ser esse, por exemplo
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0:58 - 1:00(Risos)
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1:00 - 1:03mas na minha palestra, eu não quero enfatizar as semelhanças
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1:03 - 1:06entre humanos e moscas-da-fruta, mas sim as diferenças,
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1:06 - 1:11e focar nos comportamentos em que as moscas-da-fruta se sobressaem.
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1:11 - 1:14E então eu gostaria de mostrar a vocês uma sequência acelerada de vídeos
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1:14 - 1:18de uma mosca filmada a 7.000 quadros por segundo sob irradiação infravermelha.
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1:18 - 1:22e à direita, fora da tela, está um predator eletrônico iminente
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1:22 - 1:24que irá em direção à mosca.
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1:24 - 1:26A mosca sentirá a presença deste predador.
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1:26 - 1:28Ela irá estender suas pernas.
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1:28 - 1:30Ela irá se contorcer para escapar
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1:30 - 1:32e viver para voar mais um dia.
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1:32 - 1:35Agora eu combinei essa sequência
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1:35 - 1:38para durar exatamente o mesmo que uma piscada humana.
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1:38 - 1:41então, no tempo que vocês levam para piscar,
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1:41 - 1:44a mosca viu o predador iminente,
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1:44 - 1:50estimou sua localização, iniciou um padrão motor para escapar,
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1:50 - 1:55batendo suas asas 220 vezes por segundo, como ela faz.
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1:55 - 1:57Eu acho que isso é um comportamento fascinante
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1:57 - 2:00que mostra quão rápido o cérebro da mosca processa informações.
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2:00 - 2:03Agora, vôo -- o que é preciso para voar?
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2:03 - 2:06Bem, para voar, assim como para uma aeronave,
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2:06 - 2:09você precisa de asas que gerem forças aerodinâmicas suficientes.
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2:09 - 2:12você precisa de um motor suficiente para gerar a força exigida no vôo,
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2:12 - 2:14e você precisa de um controlador,
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2:14 - 2:17e na primeira aeronave, o controlador era basicamente
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2:17 - 2:21o cérebro de Orville e Willbur sentados na cabine.
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2:21 - 2:24Agora, como isso se compara com a mosca?
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2:24 - 2:27Bem, eu passei boa parte da minha carreira tentando entender
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2:27 - 2:31como asas de inseto geram força suficiente para manter as moscas no ar.
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2:31 - 2:33E você deve ter ouvido como engenheiros provaram
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2:33 - 2:36que abelhões não poderiam voar.
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2:36 - 2:38Bem, o problema está em pensar que asas de inseto
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2:38 - 2:41funcionam do mesmo modo que asas de aeronaves. Mas elas não funcionam.
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2:41 - 2:44E nós lidamos com esse problema construindo gigantes,
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2:44 - 2:48modelos dinamicamente magnificados de insetos robôs
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2:48 - 2:51que bateriam as asas em piscinas gigantes de óleo mineral
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2:51 - 2:53nas quais poderíamos estudar as forças aerodinâmicas
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2:53 - 2:55e parece que os insetos batem suas asas
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2:55 - 2:58de modo muito inteligente, a um ângulo alto de ataque
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2:58 - 3:01que cria uma estrutura na borda de ataque da asa,
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3:01 - 3:04uma pequena estrutura parecida com um tornado chamada borda de ataque vórtex,
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3:04 - 3:07e é esse vórtex que permite que as asas
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3:07 - 3:11façam força o suficiente para que o animal fique no ar.
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3:11 - 3:13Mas a coisa que é na verdade mais -- então, o que é fascinante
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3:13 - 3:16não é tanto que a asa tenha uma morfologia interessante.
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3:16 - 3:20O que é inteligente é o modo com que a mosca bate as asas,
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3:20 - 3:23que logicamente é basicamente controlado pelo sistema nervoso,
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3:23 - 3:26e é isso que permite que moscas façam
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3:26 - 3:28essas notáveis manobras aéreas.
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3:28 - 3:30Então, e quanto ao motor?
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3:30 - 3:33O motor da mosca é absolutamente fascinante.
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3:33 - 3:35Elas tem dois tipos de músculos para o vôo:
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3:35 - 3:38o chamado músculo de força, que é ativado por distensão,
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3:38 - 3:42o que significa que ele se auto-ativa e não precisa ser controlado
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3:42 - 3:45pelo sistema nervoso, num regime de contração-a-contração.
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3:45 - 3:49É especializado para gerar a força enorme exigida para o vôo,
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3:49 - 3:52e preenche a porção central da mosca,
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3:52 - 3:53então quando uma mosca bate no seu para-brisa,
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3:53 - 3:55você está vendo basicamente o músculo
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3:55 - 3:58Mas ligado à base da asa
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3:58 - 4:00há um conjunto de pequenos, minúsculos músculos de controle
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4:00 - 4:04que não são nem um pouco poderosos, mas são muito velozes,
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4:04 - 4:07e são capazes de reconfigurar a dobradiça da asa
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4:07 - 4:09de batida-a-batida,
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4:09 - 4:12e é isso que permite a mosca a mudar sua asa
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4:12 - 4:15e gerar mudanças nas forças aerodinâmicas
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4:15 - 4:17que mudam a trajetória de vôo.
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4:17 - 4:21E claro, o papel do sistema nervoso é controlar tudo isso.
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4:21 - 4:22Então vamos olhar para o controlador.
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4:22 - 4:25Aqui, moscas se sobressaem nos tipos de sensores
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4:25 - 4:27que elas carregam para esse problema.
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4:27 - 4:31Elas têm antenas que sentem odores e detectam o vento.
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4:31 - 4:33Elas têm um olho sofisticados que é
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4:33 - 4:35o sistema visual mais rápido do planeta.
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4:35 - 4:38Elas têm outro conjunto de olhos no topo da cabeça.
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4:38 - 4:40Nós não temos nem ideia do que eles fazem,
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4:40 - 4:43Elas tem sensores nas asas.
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4:43 - 4:46As asas são cobertas de sensores, inclusive sensores
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4:46 - 4:48que sentem deformações na asa.
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4:48 - 4:50Elas podem até sentir sabores com suas asas.
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4:50 - 4:53Um dos sensores mais sofisticados que uma mosca tem
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4:53 - 4:55é uma estrutura chamada de halteres.
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4:55 - 4:57OS halteres são na verdade giroscópios.
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4:57 - 5:01Esses dispositivos batem pra frente e pra trás a 200 hertz durante o vôo,
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5:01 - 5:04e o animal pode usá-los para sentir o corpo em rotação
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5:04 - 5:08e iniciar manobras corretivas muito, muito rápido.
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5:08 - 5:10Mas toda essa informação sensorial precisa ser processada
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5:10 - 5:14por um cérebro e sim, de fato, moscas têm um cérebro,
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5:14 - 5:17um cérebro com cerca de 100.000 neurônios.
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5:17 - 5:19Agora várias pessoas nessa conferência
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5:19 - 5:24já sugeriram que as moscas-da-fruta podem servir a neurociência
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5:24 - 5:27porque elas representam um modelo simples da função cerebral.
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5:27 - 5:29a mensagem básica da minha palestra é,
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5:29 - 5:32eu gostaria de mudar isso completamente.
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5:32 - 5:35Eu não acho que elas são um modelo simples de nada.
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5:35 - 5:37E eu acho que moscas são um modelo ótimo.
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5:37 - 5:40Elas são um modelo ótimo de moscas.
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5:40 - 5:42(Risos)
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5:42 - 5:45E vamos explorar essa noção de simplicidade.
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5:45 - 5:48Então eu acho que, infelizmente, muitos neurocientistas,
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5:48 - 5:49somos todos um pouco narcisistas.
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5:49 - 5:53Quando pensamos em cérebro, claro que imaginamos nosso próprio cérebro.
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5:53 - 5:55Mas lembre-se que esse tipo de cérebro,
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5:55 - 5:56que é muito, muito menor
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5:56 - 5:59- ao invés dos 100 bilhões de neurônios, tem apenas 100.000 neurônios -
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5:59 - 6:02mas esse é o tipo de cérebro mais comum do planeta.
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6:02 - 6:05e foi assim durante 400 milhões de anos.
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6:05 - 6:07e então é justo dizer que é simples?
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6:07 - 6:09Bem, é simples no sentido de que tem menos neurônios,
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6:09 - 6:11mas isso é uma medida justa?
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6:11 - 6:13E eu proponho que não é uma medida justa.
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6:13 - 6:16Então vamos meio que pensar sobre isso. Eu acho que temos que comprarar --
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6:16 - 6:18(Risos)
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6:18 - 6:23nós temos que comparar o tamanho do cérebro
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6:23 - 6:25com o que o cérebro pode fazer.
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6:25 - 6:28Então eu proponho o número Trump,
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6:28 - 6:31e o número Trump é a razão entre o repertório comportamental
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6:31 - 6:35desse homem pela número de neurônios em seu cérebro.
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6:35 - 6:37Vamos calcular o número Trump para a mosca-da-fruta.
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6:37 - 6:40Agora, quantas pessoas aqui acham que o número Trump
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6:40 - 6:42é maior para a mosca-da-fruta?
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6:42 - 6:45(Aplausos)
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6:45 - 6:48Essa é uma audiência muito, muito esperta.
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6:48 - 6:52Sim, a inequalidade vai nessa diração, ou eu assim proponho.
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6:52 - 6:54Eu sei que isso é um pouco absurdo
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6:54 - 6:58comparar o repertório comportamental de um humano com uma mosca.
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6:58 - 7:02Mas então vamos pegar outro animal, só como um exemplo. Aqui está um camundongo.
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7:02 - 7:06Um camundongo tem cerca de 1000 vezes mais neurônios que uma mosca.
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7:06 - 7:08Eu costumava estudar camundongos. Quando eu estudava camundongos,
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7:08 - 7:11Eu costumava falar bem devagar.
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7:11 - 7:13E então algo aconteceu quando eu comecei a trabalhar com moscas.
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7:13 - 7:16(Risos)
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7:16 - 7:19Eu acho que se você comparar a história natural de moscas com camundongos,
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7:19 - 7:23é realmente comparável. Ambos tem que procurar por alimento.
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7:23 - 7:25Ambos tem que se envolver no processo de corte.
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7:25 - 7:29Ambos fazem sexo. Ambos se escondem
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7:29 - 7:31Eles fazem muitas coisas parecidas.
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7:31 - 7:32Mas eu argumentaria que moscas fazem mais.
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7:32 - 7:36Então, por exemplo, eu vou mostrar-lhes uma sequência,
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7:36 - 7:40e eu devo dizer que parte dos meus fundos vem dos militares
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7:40 - 7:42então eu estou mostrando informação confidencial
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7:42 - 7:46e vocês não podem discuti-la fora desta sala. Tudo bem?
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7:46 - 7:48Então eu quero que você olhe para a matriz de choque
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7:48 - 7:51na cauda da mosca-da-fruta.
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7:51 - 7:53Observe atentamente,
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7:53 - 7:57e você verá porque meu filho de seis anos
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7:57 - 8:02quer ser um neurocientista agora.
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8:02 - 8:03Esperem.
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8:03 - 8:05Phew.
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8:05 - 8:08Então pelo menos você vai admitir que moscas-da-fruta não são tão inteligentes quanto camundongos,
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8:08 - 8:13elas são pelo menos tão inteligentes quanto pombos. (Risos)
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8:13 - 8:17Eu quero passar a mensagem que não é só uma questão de números
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8:17 - 8:19mas também o desafio para uma mosca computar
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8:19 - 8:22tudo que seu cérebro precisa computar com neurônios tão pequenos.
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8:22 - 8:25Essa é uma bela imagem de um interneurônio visual de um camundongo
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8:25 - 8:28que veio do laboratório de Jeff Lichtman.
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8:28 - 8:31e você pode ver as imagens maravilhosas dos cérebros
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8:31 - 8:34que ele mostrou em sua palestra.
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8:34 - 8:37Mas lá no canto, no canto direito, você verá,
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8:37 - 8:41na mesma escala, um interneurônio visual de uma mosca.
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8:41 - 8:43E eu vou magnificar isso.
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8:43 - 8:45E é um neurônio lindamente complexo.
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8:45 - 8:48É apenas muito, muito pequeno e tem vários desafios biofísicos
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8:48 - 8:52ao tentar computar toda a informação com neurônios tão pequenininhos.
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8:52 - 8:56Quão pequenos neurônios podem ficar? Bem, veja este interessante inseto.
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8:56 - 8:58Parece um pouco com uma mosca. Tem asas e olhos,
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8:58 - 9:01tem antena, pernas, história de vida complicada,
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9:01 - 9:04é um parasita, tem que voar por aí e achar lagartas
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9:04 - 9:05para parasitar,
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9:05 - 9:09mas não só o cérebro é do tamanho de um grão de sal,
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9:09 - 9:11que é comparável ao da mosca-da-fruta,
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9:11 - 9:14é do tamanho de um grão de sal.
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9:14 - 9:18Aqui estão outros organismos numa escala similar.
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9:18 - 9:22Este animal é do tamanho de um paramécio e uma ameba,
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9:22 - 9:26e tem um cérebro de 7.000 neurônios que é tão pequeno--
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9:26 - 9:28vocês sabem dessas coisas chamadas de corpos celulares que vocês têm ouvido,
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9:28 - 9:30aonde o núcleo do neurônio está?
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9:30 - 9:33Este animal se livra deles porque eles ocupam muito espaço.
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9:33 - 9:36Essa é uma sessão de fronteiras na neurociência.
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9:36 - 9:41Eu proponho que uma fronteira da neurociência é descobrir como o cérebro de uma coisa dessas funciona.
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9:41 - 9:47Mas vamos pensar sobre isso. Como você poderia fazer um número pequeno de neurônios fazer muito?
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9:47 - 9:49E eu acho que de uma perspectiva da engenharia,
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9:49 - 9:51você pensa em "multiplexing".
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9:51 - 9:54Você pode pegar um disco rígido e fazer isso
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9:54 - 9:55fazer coisas diferentes em horas diferentes,
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9:55 - 9:58ou ter partes diferentes do disco rígido fazendo coisas diferentes.
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9:58 - 10:02E esses são os dois conceitos que eu gostaria de explorar.
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10:02 - 10:03E esses não são conceitos que eu inventei,
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10:03 - 10:08mas sim conceitos que foram propostos por outros no passado.
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10:08 - 10:11E uma ideia vem de lições de mastigação de caranguejos.
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10:11 - 10:13E eu não quero dizer mastigando os caranguejos.
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10:13 - 10:16Eu cresci em Baltimore, e eu mastigo caranguejos muito, muito bem.
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10:16 - 10:19Mas eu estou falando dos caranguejos mesmo mastigando algo.
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10:19 - 10:21Mastigação de caranguejos é realmente fascinante.
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10:21 - 10:24Caranguejos tem essa estrutura complicada debaixo de suas carapaças.
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10:24 - 10:26chamada de moinho gástrico
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10:26 - 10:28que tritura a comida numa variedade de modos.
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10:28 - 10:33E aqui está um filme de uma endoscopia dessa estrutura.
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10:33 - 10:36O mais impressionante é que essa coisa é controlada
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10:36 - 10:39por um conjunto mínimo de neurônios, cerca de duas dúzias de neurônios
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10:39 - 10:44que podem produzir uma vasta variedade de padrões motores diferentes,
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10:44 - 10:49e o motivo pelo qual pode fazer isso é que este pequenino gânglio
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10:49 - 10:53no caranguejo é, na realidade, imundado por vários, vários neuromoduladores.
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10:53 - 10:55Vocês ouviram sobre neuromoduladores antes.
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10:55 - 10:57Existem mais neuromoduladores
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10:57 - 11:03que alteram, que inervam essa estrutura do que os próprios neurônios dessa estrutura,
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11:03 - 11:07e eles são capazes de gerar um conjunto complicado de padrões.
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11:07 - 11:10E este é o trabalho de Eve Marder e vários de seus colegas
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11:10 - 11:13que vêm estudando esse sistema fascinante
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11:13 - 11:15que mostram como um conjunto pequeno de neurônios
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11:15 - 11:17podem fazer muitas, muitas coisas
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11:17 - 11:22por causa de neuromodulação que pode acontecer de momento a momento.
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11:22 - 11:24Então isso é basicamente "multiplexing" no tempo.
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11:24 - 11:27Imagine uma rede de neurônios com um neuromodulador.
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11:27 - 11:30Você seleciona um conjunto de células para realizar um tipo de comportamento,
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11:30 - 11:33outro neuromodulador, outro conjunto de células,
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11:33 - 11:35um padrão diferente, e você pode imaginar
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11:35 - 11:39você pode extrapolar para um sistema muito, muito complicado.
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11:39 - 11:41Existem alguma indicação que moscas fazem isso?
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11:41 - 11:44Bem, por muitos anos no meu laboratório e no laboratório de outros pelo mundo,
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11:44 - 11:47nós temos estudado comportamento de moscas em pequenos simuladores de vôo.
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11:47 - 11:48você pode amarrar uma mosca a um pequeno bastão.
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11:48 - 11:51Você pode medir as forças aerodinâmicas que a mosca está criando.
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11:51 - 11:53Você pode deixar a mosca jogar um video game.
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11:53 - 11:57ao deixar a mosca voar num display visual.
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11:57 - 12:00Então deixe-me mostrar pequenas sequências disso.
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12:00 - 12:01Aqui está uma mosca
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12:01 - 12:04e uma visão infravermelha da mosca no simulador de vôo,
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12:04 - 12:06e este é um jogo que moscas adoram jogar.
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12:06 - 12:09Você permite que elas conduzam em direção a pequena pista,
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12:09 - 12:11e elas vão simplesmente em direção a pista para sempre.
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12:11 - 12:15É parte da orientação de seu sistema visual.
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12:15 - 12:17Mas muito, muito recentemente tem sido possível
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12:17 - 12:22modificar esses tipos de arenas comportamentais por fisiologias.
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12:22 - 12:25Então está é a preparação que um dos meus antigos pós-doutorandos,
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12:25 - 12:27Gaby Maimon, que está agora na Rockefeller, desenvolveu
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12:27 - 12:29e é basicamente um simulador de vôo
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12:29 - 12:32mas dentro de condições que você pode realmente colocar um eletrodo
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12:32 - 12:34no cérebro da mosca e grava
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12:34 - 12:38de um neurônio geneticamente identificado no cérebro da mosca.
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12:38 - 12:40E é assim que um desses experimentos se parece.
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12:40 - 12:43Foi uma sequência tirada por outra pós-doutoranda do laboratório,
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12:43 - 12:44Bettina Schnell.
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12:44 - 12:48O traço verde no fundo é o potencial de membrana
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12:48 - 12:50de um neurônio do cérebro de uma mosca,
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12:50 - 12:53e você verá a mosca começando a voar, e o vôo é na verdade
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12:53 - 12:56controlar a rotação do próprio padrão visual
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12:56 - 12:58pela sua própria movimentação da asa,
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12:58 - 13:00e você pode ver esse interneurônio visual
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13:00 - 13:04responder a um padrão de movimento de asa enquanto a mosca voa.
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13:04 - 13:06Então pela primeira vez nós fomos capazes de medir
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13:06 - 13:09neurônios no cérebro da mosca enquanto ela está
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13:09 - 13:13realizando comportamentos sofisticados como o vôo.
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13:13 - 13:15E uma das lições que estamos aprendendo
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13:15 - 13:18é que a fisiologia das células que estamos estudando
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13:18 - 13:20por vários anos em moscas dormentes
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13:20 - 13:23não é a mesma fisiologia das células
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13:23 - 13:25quando a mosca está ativamente envolvida em comportamentos ativos
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13:25 - 13:28como voando ou andando e assim por diante.
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13:28 - 13:31e por que essa fisiologia é diferente?
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13:31 - 13:33Bem o que observamos é que são esses neuromoduladores,
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13:33 - 13:37assim como os neuromoduladores naqueles pequenos gânglios do caranguejo.
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13:37 - 13:39Então aqui está uma foto do sistema octopamina.
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13:39 - 13:41Octopamina é um neuromodulador
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13:41 - 13:45que parece desempenhar um papel importante no vôo e outros comportamentos.
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13:45 - 13:48Mas esse é apenas um de vários neuromoduladores
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13:48 - 13:49que estão no cérebro da mosca.
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13:49 - 13:52Então eu realmente acho, ao aprendermos mais,
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13:52 - 13:54veremos que o cérebro inteiro da mosca
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13:54 - 13:57é simplesmente como uma versão maior desse gânglio estomagástrico,
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13:57 - 14:02e esse é um dos motivos pelo qual pode fazer tanto com tão poucos neurônios.
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14:02 - 14:04Agora, outra idéia, outro jeito de "multiplexing"
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14:04 - 14:06é "multiplexing" no espaço,
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14:06 - 14:08tendo partes diferentes de um neurônio
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14:08 - 14:10fazendo coisas diferentes ao mesmo tempo.
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14:10 - 14:12Então aqui estão dois tipos de neurônios canônicos
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14:12 - 14:14de um vertebrado e de um invertebrado,
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14:14 - 14:17um neurônio piramidal de Ramon y Cajal,
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14:17 - 14:21e outra célular à direita, um interneuron "non-spiking",
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14:21 - 14:25e esse é o trabalho de Alan Watson e Malcolm Burrows de muitos anos atrás,
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14:25 - 14:29e Malcom Burrows chegou a uma idéia muito interessante
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14:29 - 14:31baseado no fato desse neurônio de um gafanhoto
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14:31 - 14:33não ativa potenciais de ação.
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14:33 - 14:35É uma célula "non-spiking".
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14:35 - 14:38Então uma célula típica, como os neurônios em nosso cérebro,
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14:38 - 14:41tem uma região chamada de dendritos que recebem "input",
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14:41 - 14:43e esse "input" se soma
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14:43 - 14:46e produz potenciais de ação
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14:46 - 14:48que correm pelo axônio e então ativam
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14:48 - 14:50todas as regiões de "output" dos neurônios
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14:50 - 14:53Mas neurônios non-spiking são na verdade bem complicados
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14:53 - 14:56porque eles podem ter sinapses "input" ou sinapses "output"
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14:56 - 15:00todas interligadas, e não há um único potencial de ação
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15:00 - 15:03que aciona todos os "outputs" ao mesmo tempo.
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15:03 - 15:07Então existe uma possibilidade que você tenha compartimentos computacionais
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15:07 - 15:11que permitem partes diferentes de um neurônio
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15:11 - 15:13fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
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15:13 - 15:18Então esses conceitos básicos de "multitasking" no tempo
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15:18 - 15:20e "multitasking" no espaço,
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15:20 - 15:23Eu acho que essas são coisas que ocorrem nos nossos cérebros também,
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15:23 - 15:26mas eu acho que insetos são verdadeiros mestres nisso.
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15:26 - 15:29Então eu espero que você pense em insetos de um jeito diferente a próxima vez,
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15:29 - 15:32e como eu digo daqui, por favor pense antes de esmagá-los.
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15:32 - 15:35(Aplausos)
- Title:
- Michael Dickinson: Como uma mosca voa
- Speaker:
- Michael Dickinson
- Description:
-
A habilidade de um inseto de voar é talvez um dos maiores feitos da evolução. Michael Dickinson aborda como uma mosca doméstica comum consegue voar com asas tão delicadas, graças a movimentos inteligentes de batidas de asa e músculos de vôo que são poderosos e ágeis. Mas o ingrediente secreto: O incrível cérebro da mosca. (Filmado em TEDxCaltech.)
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:55
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