ABOUT THE SPEAKER
Deborah Gordon - Ecologist
By studying how ant colonies work without any one leader, Deborah Gordon has identified striking similarities in how ant colonies, brains, cells and computer networks regulate themselves.

Why you should listen

Ecologist Deborah M. Gordon has learned that ant colonies can work without central control by using simple interactions like how often the insects touch antennae. Contrary to the notion that colonies are organized by efficient ants, she has instead discovered that evolution has produced “noisy” systems that tolerate accident and respond flexibly to the environment. When conditions are tough, natural selection favors colonies that conserve resources.

Her studies of ant colonies have led her and her Stanford colleagues to the discovery of the “Anternet,” which regulates foraging in ants in the same way the internet regulates data traffic. But as she said to Wired in 2013, "Insect behavior mimicking human networks ... is actually not what’s most interesting about ant networks. What’s far more interesting are the parallels in the other direction: What have the ants worked out that we humans haven’t thought of yet?" Her latest exploration: How do ants behave in space?

More profile about the speaker
Deborah Gordon | Speaker | TED.com
TED2014

Deborah Gordon: What ants teach us about the brain, cancer and the Internet

Deborah Gordon: Was wir von Ameisen über das Gehirn, Krebs und das Internet lernen können

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Die Ökologin Deborah Gordon erforscht Ameisen überall dort, wo sie sie finden kann -- in der Wüste, in den Tropen, in ihrer Küche… In diesem faszinierenden Vortrag erklärt sie ihre Begeisterung für Insekten, die die meisten von uns, ohne weiter darüber nachzudenken, zerquetschen würden. Sie argumentiert, dass Ameisen ein nützliches Modell liefern, um etwas über viele andere Bereiche zu lernen, einschließlich Krankheit, Technologie und das menschliche Gehirn.
- Ecologist
By studying how ant colonies work without any one leader, Deborah Gordon has identified striking similarities in how ant colonies, brains, cells and computer networks regulate themselves. Full bio

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00:13
I studyStudie antsAmeisen
0
1099
1619
Ich erforsche Ameisen
00:14
in the desertWüste, in the tropicaltropisch forestWald
1
2718
3297
in der Wüste, im Regenwald
00:18
and in my kitchenKüche,
2
6015
1528
und in meiner Küche
00:19
and in the hillsHügel around SiliconSilizium ValleyTal where I liveLeben.
3
7543
4020
sowie in den Hügeln rund um
das Silicon Valley, wo ich lebe.
00:23
I've recentlyvor kurzem realizedrealisiert that antsAmeisen
4
11563
1676
Vor Kurzem wurde mir klar,
00:25
are usingmit interactionsWechselwirkungen differentlyanders
5
13239
2278
dass Ameisen je nach Umgebung
00:27
in differentanders environmentsUmgebungen,
6
15517
1828
unterschiedlich interagieren
00:29
and that got me thinkingDenken
that we could learnlernen from this
7
17345
2000
und mir kam der Gedanke,
daraus etwas über
00:31
about other systemsSysteme,
8
19345
1555
andere Systeme lernen zu können,
00:32
like brainsGehirne and dataDaten networksNetzwerke that we engineerIngenieur,
9
20900
5588
wie Gehirne und Datennetzwerke,
die wir entwickeln,
00:38
and even cancerKrebs.
10
26488
2846
und sogar Krebs.
00:41
So what all these systemsSysteme have in commonverbreitet
11
29334
1752
All diese Systeme haben gemeinsam,
00:43
is that there's no centralzentral controlsteuern.
12
31086
2857
dass es keine zentrale Kontrolle gibt.
00:45
An antAmeise colonyKolonie consistsbesteht aus of sterilesteril femaleweiblich workersArbeitskräfte --
13
33943
3820
Eine Ameisenkolonie besteht aus
unfruchtbaren Arbeiterinnen --
00:49
those are the antsAmeisen you see walkingGehen around —
14
37763
2386
diese Ameisen sehen Sie umherlaufen --
00:52
and then one or more reproductivereproduktive femalesWeibchen
15
40149
2156
und ein oder mehrere fruchtbare Weibchen,
00:54
who just laylegen the eggsEiern.
16
42305
2103
die nur Eier legen.
00:56
They don't give any instructionsAnleitung.
17
44408
2009
Sie geben keine Anweisungen.
00:58
Even thoughobwohl they're callednamens queensKöniginnen,
18
46417
1984
Auch wenn sie Königinnen heißen,
01:00
they don't tell anybodyirgendjemand what to do.
19
48401
2165
sagen sie niemandem, was zu tun ist.
01:02
So in an antAmeise colonyKolonie, there's no one in chargeberechnen,
20
50566
3276
In einer Ameisenkolonie hat
also niemand das Sagen,
01:05
and all systemsSysteme like this withoutohne centralzentral controlsteuern
21
53842
2778
und Systeme wie dieses,
ohne zentrale Kontrolle,
01:08
are regulatedgeregelten usingmit very simpleeinfach interactionsWechselwirkungen.
22
56620
3919
werden durch ganz einfache
Interaktionen gesteuert.
01:12
AntsAmeisen interactinteragieren usingmit smellGeruch.
23
60549
2727
Ameisen interagieren
durch ihren Geruchssinn.
01:15
They smellGeruch with theirihr antennaeAntennen,
24
63276
2187
Sie riechen mit ihren Fühlern,
01:17
and they interactinteragieren with theirihr antennaeAntennen,
25
65463
2761
sie interagieren mit ihren Fühlern.
01:20
so when one antAmeise touchesberührt anotherein anderer with its antennaeAntennen,
26
68224
3009
Wenn sich zwei Ameisen also
mit ihren Fühlern berühren,
01:23
it can tell, for exampleBeispiel, if the other antAmeise
27
71233
1607
wissen sie zum Beispiel,
01:24
is a nestmatenestmate
28
72840
1634
ob sie zur gleichen Kolonie gehören
01:26
and what taskAufgabe that other antAmeise has been doing.
29
74474
4236
und welche Arbeit sie
jeweils verrichtet haben.
01:30
So here you see a lot of antsAmeisen movingbewegend around
30
78710
3200
Hier sehen Sie viele Ameisen,
die im Laborbereich herumlaufen
und interagieren.
01:33
and interactinginteragierend in a labLabor arenaArena
31
81910
1933
01:35
that's connectedin Verbindung gebracht by tubesRöhren to two other arenasArenen.
32
83843
3438
Dieser Bereich ist durch Röhren
mit zwei anderen Bereichen verbunden.
01:39
So when one antAmeise meetserfüllt anotherein anderer,
33
87281
2504
Wenn eine Ameise auf eine andere trifft,
01:41
it doesn't matterAngelegenheit whichwelche antAmeise it meetserfüllt,
34
89785
2089
geht es nicht darum,
welche Ameise das ist,
01:43
and they're actuallytatsächlich not transmittingÜbertragung von
35
91874
1885
und sie übertragen eigentlich
01:45
any kindArt of complicatedkompliziert signalSignal or messageNachricht.
36
93759
3465
kein kompliziertes Signal
und keine Nachricht.
01:49
All that mattersAngelegenheiten to the antAmeise is the ratePreis
37
97224
2111
Wichtig ist nur die Frequenz,
01:51
at whichwelche it meetserfüllt other antsAmeisen.
38
99335
2821
mit der sie aufeinandertreffen.
01:54
And all of these interactionsWechselwirkungen, takengenommen togetherzusammen,
39
102156
2757
All diese Interaktionen zusammen
01:56
produceproduzieren a networkNetzwerk.
40
104913
2505
ergeben ein Netzwerk.
01:59
So this is the networkNetzwerk of the antsAmeisen
41
107418
2210
Das ist das Netzwerk der Ameisen,
02:01
that you just saw movingbewegend around in the arenaArena,
42
109628
2644
die Sie eben im Laborbereich
in Bewegung gesehen haben,
02:04
and it's this constantlyständig shiftingVerschiebung networkNetzwerk
43
112272
3287
und dieses sich ständig
verändernde Netzwerk
02:07
that producesproduziert the behaviorVerhalten of the colonyKolonie,
44
115559
2520
führt zum Verhalten der Kolonie,
02:10
like whetherob all the antsAmeisen are hidingausblenden insideinnen the nestNest,
45
118079
2881
zum Beispiel ob sich alle
Ameisen im Nest verstecken,
02:12
or how manyviele are going out to forageFutter.
46
120960
2694
oder wie viele draußen nach Futter suchen.
02:15
A brainGehirn actuallytatsächlich worksWerke in the samegleich way,
47
123654
1759
Ein Gehirn funktioniert ebenso,
02:17
but what's great about antsAmeisen is
48
125413
1500
das Tolle an Ameisen ist aber,
02:18
that you can see the wholeganze networkNetzwerk as it happensdas passiert.
49
126913
4867
dass man das ganze Netzwerk
direkt beobachten kann.
02:23
There are more than 12,000 speciesSpezies of antsAmeisen,
50
131780
3100
Es gibt mehr als 12 000 Ameisenarten
02:26
in everyjeden conceivabledenkbar environmentUmwelt,
51
134880
2125
in jeder erdenklichen Umgebung,
02:29
and they're usingmit interactionsWechselwirkungen differentlyanders
52
137005
2649
die unterschiedlich interagieren,
02:31
to meetTreffen differentanders environmentalUmwelt challengesHerausforderungen.
53
139654
2768
um umweltbedingte
Herausforderungen zu bewältigen.
02:34
So one importantwichtig environmentalUmwelt challengeHerausforderung
54
142422
2305
Eine wichtige
umweltbedingte Herausforderung,
02:36
that everyjeden systemSystem has to dealDeal with
55
144727
1870
die jedes System betrifft,
02:38
is operatingBetriebs costsKosten, just what it takes
56
146597
2083
sind die Betriebskosten,
also was man braucht,
02:40
to runLauf the systemSystem.
57
148680
2265
damit das System funktioniert.
02:42
And anotherein anderer environmentalUmwelt challengeHerausforderung is resourcesRessourcen,
58
150945
2548
Eine andere umweltbedingte Herausforderung
02:45
findingErgebnis them and collectingSammeln them.
59
153493
2336
ist das Finden und Sammeln von Ressourcen.
02:47
In the desertWüste, operatingBetriebs costsKosten are highhoch
60
155829
2783
In der Wüste sind die Betriebskosten hoch,
02:50
because waterWasser is scarceknapp,
61
158612
1773
da Wasser selten ist.
02:52
and the seed-eatingSamen-essen antsAmeisen that I studyStudie in the desertWüste
62
160385
2499
Die samenfressenden Wüstenameisen,
die ich erforsche,
02:54
have to spendverbringen waterWasser to get waterWasser.
63
162884
2900
müssen Wasser verbrauchen,
um Wasser zu bekommen.
02:57
So an antAmeise outsidedraußen foragingauf Nahrungssuche,
64
165784
2139
Eine Ameise, die draußen
02:59
searchingSuche for seedsSaat in the hotheiß sunSonne,
65
167923
2037
in der heißen Sonne nach Samen sucht,
03:01
just losesverliert waterWasser into the airLuft.
66
169960
2007
verliert einfach Wasser an die Luft.
03:03
But the colonyKolonie getsbekommt its waterWasser
67
171967
1664
Aber die Kolonie gewinnt Wasser
03:05
by metabolizingmetabolisierend the fatsFette out of the seedsSaat
68
173631
1766
durch Umwandlung von Fett aus Samen,
03:07
that they eatEssen.
69
175397
1934
die die Ameisen fressen.
03:09
So in this environmentUmwelt, interactionsWechselwirkungen are used
70
177331
3159
In diesem Umfeld dienen
Interaktionen dazu,
03:12
to activateAktivieren foragingauf Nahrungssuche.
71
180490
1549
die Futtersuche anzuregen.
03:14
An outgoingausgehende foragerSammler doesn't go out unlesses sei denn
72
182039
2264
Eine Ameise geht erst
nach genug Interaktionen
03:16
it getsbekommt enoughgenug interactionsWechselwirkungen with returningzurück foragersSammlerinnen,
73
184303
2573
mit heimkehrenden Ameisen
auf Futtersuche.
03:18
and what you see are the returningzurück foragersSammlerinnen
74
186876
1990
Hier sehen Sie die heimkehrenden Ameisen,
03:20
going into the tunnelTunnel, into the nestNest,
75
188866
1824
im Gang, im Nest,
03:22
and meetingTreffen outgoingausgehende foragersSammlerinnen on theirihr way out.
76
190690
2636
die hinauslaufende Ameisen treffen.
03:25
This makesmacht senseSinn for the antAmeise colonyKolonie,
77
193326
1623
Das ist in einer Kolonie sinnvoll,
03:26
because the more foodLebensmittel there is out there,
78
194949
2323
denn je mehr Futter da draußen ist,
03:29
the more quicklyschnell the foragersSammlerinnen find it,
79
197272
1851
desto schneller finden die Ameisen es
03:31
the fasterschneller they come back,
80
199123
1236
und kommen zurück,
03:32
and the more foragersSammlerinnen they sendsenden out.
81
200359
2801
und desto mehr Ameisen
schicken sie hinaus.
03:35
The systemSystem worksWerke to staybleibe stoppedgestoppt,
82
203160
2507
Das System bleibt im Stillstand,
03:37
unlesses sei denn something positivepositiv happensdas passiert.
83
205667
2015
bis etwas Positives passiert.
03:39
So interactionsWechselwirkungen functionFunktion to activateAktivieren foragersSammlerinnen.
84
207682
3881
Interaktionen aktivieren also
die Futter suchenden Ameisen.
03:43
And we'vewir haben been studyingstudieren
the evolutionEvolution of this systemSystem.
85
211563
2907
Wir haben die Entwicklung
dieses Systems erforscht.
03:46
First of all, there's variationVariation.
86
214470
1091
Es gibt Abweichungen.
03:47
It turnswendet sich out that coloniesKolonien are differentanders.
87
215561
2479
Es zeigt sich, dass Kolonien
unterschiedlich sind.
03:50
On drytrocken daysTage, some coloniesKolonien forageFutter lessWeniger,
88
218040
2696
An trockenen Tagen suchen
manche seltener nach Futter.
03:52
so coloniesKolonien are differentanders in how
89
220736
1505
Es ist also unterschiedlich,
03:54
they manageverwalten this trade-offTrade-off
90
222241
1354
wie Kolonien den Ausgleich
03:55
betweenzwischen spendingAusgaben waterWasser to searchSuche for seedsSaat
91
223595
3168
zwischen dem Wasserverbrauch
bei der Suche nach Samen
03:58
and gettingbekommen waterWasser back in the formbilden of seedsSaat.
92
226763
3320
und der Wassergewinnung
durch die Samen schaffen.
04:02
And we're tryingversuchen to understandverstehen why
93
230083
1719
Und wir versuchen zu verstehen,
04:03
some coloniesKolonien forageFutter lessWeniger than othersAndere
94
231802
2140
warum manche Völker
weniger suchen als andere,
04:05
by thinkingDenken about antsAmeisen as neuronsNeuronen,
95
233942
2325
indem wir Ameisen als Neuronen sehen
04:08
usingmit modelsModelle from neuroscienceNeurowissenschaften.
96
236267
2338
und Modelle der
Neurowissenschaft verwenden.
04:10
So just as a neuronNeuron addsfügt hinzu up its stimulationStimulation
97
238605
2674
Neuronen addieren Stimulationen
durch andere Neuronen,
04:13
from other neuronsNeuronen to decideentscheiden whetherob to fireFeuer,
98
241279
2006
um zu entscheiden, ob sie feuern --
04:15
an antAmeise addsfügt hinzu up its stimulationStimulation from other antsAmeisen
99
243285
2885
genauso addieren Ameisen Stimulationen
durch andere Ameisen,
04:18
to decideentscheiden whetherob to forageFutter.
100
246170
2023
um zu entscheiden, ob sie Futter suchen.
04:20
And what we're looking for is whetherob there mightMacht be
101
248193
1637
Wir wollen herausfinden,
ob es Unterschiede zwischen Völkern gibt,
04:21
smallklein differencesUnterschiede amongunter coloniesKolonien
102
249830
1992
04:23
in how manyviele interactionsWechselwirkungen eachjede einzelne antAmeise needsBedürfnisse
103
251822
3314
wie viele Interaktionen
jede Ameise benötigt,
04:27
before it's willingbereit to go out and forageFutter,
104
255136
1926
bevor sie draußen nach Futter sucht,
04:29
because a colonyKolonie like that would forageFutter lessWeniger.
105
257062
3767
weil ein solches Volk
weniger oft nach Futter sucht.
04:32
And this raiseswirft an analogousAnalog questionFrage about brainsGehirne.
106
260829
3139
Das wirft eine analoge Frage
über Gehirne auf.
04:35
We talk about the brainGehirn,
107
263968
1412
Wir sprechen über das Gehirn,
04:37
but of courseKurs everyjeden brainGehirn is slightlyleicht differentanders,
108
265380
2890
aber natürlich ist jedes
Gehirn ein wenig anders.
04:40
and maybe there are some individualsIndividuen
109
268270
1379
Vielleicht gibt es Personen
04:41
or some conditionsBedingungen
110
269649
1319
oder Umstände,
04:42
in whichwelche the electricalelektrisch propertiesEigenschaften of neuronsNeuronen are sucheine solche
111
270968
3222
unter denen die elektrischen
Eigenschaften von Neuronen
04:46
that they requireerfordern more stimulusImpulse to fireFeuer,
112
274190
3870
mehr Anreiz brauchen, um zu feuern,
04:50
and that would leadführen to differencesUnterschiede in brainGehirn functionFunktion.
113
278060
3726
und das würde zu Unterschieden
der Gehirnfunktion führen.
04:53
So in orderAuftrag to askFragen evolutionaryevolutionär questionsFragen,
114
281786
2334
Um evolutionäre Fragen zu stellen,
04:56
we need to know about reproductivereproduktive successErfolg.
115
284120
2679
müssen wir über Fortpflanzungserfolg
Bescheid wissen.
04:58
This is a mapKarte of the studyStudie siteStandort
116
286799
2325
Das ist die Karte eines
Beobachtungsgeländes,
05:01
where I have been trackingVerfolgung this populationBevölkerung
117
289124
2553
an dem ich eine Population
05:03
of harvesterHarvester antAmeise coloniesKolonien for 28 yearsJahre,
118
291677
3293
von Ernteameisen-Kolonien
28 Jahre lang beobachtete.
05:06
whichwelche is about as long as a colonyKolonie livesLeben.
119
294970
2262
So lange lebt eine Kolonie etwa.
05:09
EachJedes symbolSymbol is a colonyKolonie,
120
297232
2099
Jedes Symbol ist ein Volk,
05:11
and the sizeGröße of the symbolSymbol is
how manyviele offspringNachwuchs it had,
121
299331
3266
und die Größe des Symbols stellt dar,
wie viele Nachkommen es hatte,
05:14
because we were ablefähig to use geneticgenetisch variationVariation
122
302597
1913
denn durch genetische Variationen
05:16
to matchSpiel up parentElternteil and offspringNachwuchs coloniesKolonien,
123
304510
2711
konnten wir Mutter- und
Tochter-Kolonien einander zuordnen,
05:19
that is, to figureZahl out whichwelche coloniesKolonien
124
307221
3297
also feststellen, welche Kolonien von
05:22
were foundedGegründet by a daughterTochter queenKönigin
125
310518
1925
einer Tochterkönigin gegründet wurden
05:24
producedhergestellt by whichwelche parentElternteil colonyKolonie.
126
312443
2068
und von welcher Mutterkolonie sie stammt.
05:26
And this was amazingtolle for me, after all these yearsJahre,
127
314511
2002
Nach all diesen Jahren war ich erstaunt,
05:28
to find out, for exampleBeispiel, that colonyKolonie 154,
128
316513
3128
beispielsweise herauszufinden,
dass Kolonie 154,
05:31
whomwem I've knownbekannt well for manyviele yearsJahre,
129
319641
2176
die ich viele Jahre gut gekannt hatte,
05:33
is a great-grandmotherUr-Großmutter.
130
321817
1819
eine Urgroßmutter ist.
05:35
Here'sHier ist her daughterTochter colonyKolonie,
131
323636
1740
Das hier ist ihre Tochterkolonie,
05:37
here'shier ist her granddaughterEnkelin colonyKolonie,
132
325376
2684
das hier ist ihre Tochterkolonie
zweiter Generation,
05:40
and these are her great-granddaughterUr-Enkelin coloniesKolonien.
133
328060
2392
und dies die Tochterkolonien
dritter Generation.
05:42
And by doing this, I was ablefähig to learnlernen
134
330452
2025
Dadurch habe ich herausgefunden,
05:44
that offspringNachwuchs coloniesKolonien resembleähneln parentElternteil coloniesKolonien
135
332477
3283
dass nachkommende Kolonien
den Mutterkolonien ähneln,
05:47
in theirihr decisionsEntscheidungen about whichwelche daysTage are so hotheiß
136
335760
2217
wenn sie entscheiden,
welche Tage zu heiß
für die Futtersuche sind.
05:49
that they don't forageFutter,
137
337977
1778
05:51
and the offspringNachwuchs of parentElternteil coloniesKolonien
138
339755
1464
Nachkommen der Mutterkolonien
05:53
liveLeben so farweit from eachjede einzelne other that the antsAmeisen never meetTreffen,
139
341219
2906
leben so weit von ihr entfernt,
dass sich die Ameisen nie treffen,
05:56
so the antsAmeisen of the offspringNachwuchs colonyKolonie
140
344125
2289
also können die Ameisen der Tochterkolonie
05:58
can't be learningLernen this from the parentElternteil colonyKolonie.
141
346414
2244
es nicht von der Mutterkolonie lernen.
06:00
And so our nextNächster stepSchritt is to look
142
348658
1381
Unser nächster Schritt ist,
06:02
for the geneticgenetisch variationVariation
underlyingzugrunde liegenden this resemblanceÄhnlichkeit.
143
350039
5276
nach der genetischen Variation zu suchen,
die dieser Ähnlichkeit zugrunde liegt.
06:07
So then I was ablefähig to askFragen, okay, who'swer ist doing better?
144
355315
4125
Dann konnte ich fragen:
Wer macht es besser?
06:11
Over the time of the studyStudie,
145
359440
1460
Im Laufe der Studie,
06:12
and especiallyinsbesondere in the pastVergangenheit 10 yearsJahre,
146
360900
1465
vor allem in den letzten 10 Jahren,
06:14
there's been a very severeschwer and deepeningVertiefung droughtDürre
147
362365
3308
gab es eine ernste und
schlimmer werdende Dürre
06:17
in the SouthwesternSüdwesten U.S.,
148
365673
2127
im Südwesten der USA.
06:19
and it turnswendet sich out that the
coloniesKolonien that conservezu sparen waterWasser,
149
367800
3053
Es zeigt sich, dass es bei Kolonien,
die Wasser sparen,
06:22
that staybleibe in when it's really hotheiß outsidedraußen,
150
370853
4429
die drinnen bleiben, wenn es
draußen wirklich heiß ist,
06:27
and thusso sacrificeOpfern gettingbekommen as much foodLebensmittel as possiblemöglich,
151
375282
2632
und somit nicht so viel Futter
wie möglich sammeln,
06:29
are the onesEinsen more likelywahrscheinlich to have offspringNachwuchs coloniesKolonien.
152
377914
2945
wahrscheinlicher ist, dass sie
Tochterkolonien gründen.
06:32
So all this time, I thought that colonyKolonie 154
153
380859
2269
Ich hielt die Kolonie 154
die ganze Zeit für einen Verlierer,
06:35
was a loserVerlierer, because on really drytrocken daysTage,
154
383128
2670
denn an sehr heißen Tagen
06:37
there'ddas Rote be just this trickleRinnsal of foragingauf Nahrungssuche,
155
385798
1868
suchten nur wenige Ameisen nach Futter,
06:39
while the other coloniesKolonien were out
156
387666
1591
während die anderen Kolonien
06:41
foragingauf Nahrungssuche, gettingbekommen lots of foodLebensmittel,
157
389257
2117
draußen waren, viel Futter sammelten,
06:43
but in factTatsache, colonyKolonie 154 is a hugeenorm successErfolg.
158
391374
3020
aber tatsächlich ist Kolonie 154
ein großer Erfolg.
06:46
She's a matriarchMatriarchin.
159
394394
1332
Sie ist eine Matriarchin.
06:47
She's one of the rareSelten great-grandmothersUrgroßmütter on the siteStandort.
160
395726
3052
Sie ist eine der seltenen Urgroßmütter
auf dem Beobachtungsplatz.
06:50
To my knowledgeWissen, this is the first time
161
398778
2785
Meines Wissens haben wir es
zum ersten Mal geschafft,
06:53
that we'vewir haben been ablefähig to trackSpur
162
401563
1639
06:55
the ongoinglaufend evolutionEvolution of collectivekollektiv behaviorVerhalten
163
403202
3001
die laufende Entwicklung
kollektiven Verhaltens
06:58
in a naturalnatürlich populationBevölkerung of animalsTiere
164
406203
2117
bei einer natürlichen
Population von Tieren
07:00
and find out what's actuallytatsächlich workingArbeiten bestBeste.
165
408320
4657
zu verfolgen und herauszufinden,
was am besten funktioniert.
07:04
Now, the InternetInternet usesVerwendungen an algorithmAlgorithmus
166
412977
2421
Das Internet verwendet einen Algorithmus
07:07
to regulatezu regulieren the flowfließen of dataDaten
167
415398
2853
zur Steuerung des Datenflusses,
07:10
that's very similarähnlich to the one
168
418251
2227
der jenem sehr ähnlich ist,
07:12
that the harvesterHarvester antsAmeisen are usingmit to regulatezu regulieren
169
420478
2376
den Ernteameisen zur Steuerung des Flusses
07:14
the flowfließen of foragersSammlerinnen.
170
422854
1541
Futter suchender Ameisen nutzen.
07:16
And guessvermuten what we call this analogyAnalogie?
171
424395
3366
Und raten Sie, wie wir
diese Analogie nennen?
07:19
The anternetAnternet is comingKommen.
172
427761
1518
Das Anternet kommt.
[ant = Ameise]
07:21
(ApplauseApplaus)
173
429279
1721
(Applaus)
07:23
So dataDaten doesn't leaveverlassen the sourceQuelle computerComputer
174
431000
3454
Daten verlassen den
Ursprungscomputer nicht,
07:26
unlesses sei denn it getsbekommt a signalSignal that there's enoughgenug bandwidthBandbreite
175
434454
2861
bevor ein Signal kommt, dass
genug Bandbreite vorhanden ist,
07:29
for it to travelReise on.
176
437315
2729
um weitergeleitet zu werden.
07:32
In the earlyfrüh daysTage of the InternetInternet,
177
440044
1441
Zur Anfangszeit des Internets,
07:33
when operatingBetriebs costsKosten were really highhoch
178
441485
2274
als die Betriebskosten sehr hoch waren
07:35
and it was really importantwichtig not to loseverlieren any dataDaten,
179
443759
3227
und es sehr wichtig war,
keine Daten zu verlieren,
07:38
then the systemSystem was setSet up for interactionsWechselwirkungen
180
446986
2157
war das System auf
Interaktion ausgerichtet,
07:41
to activateAktivieren the flowfließen of dataDaten.
181
449143
3062
um den Datenfluss zu aktivieren.
07:44
It's interestinginteressant that the antsAmeisen are usingmit an algorithmAlgorithmus
182
452205
2385
Interessanterweise verwenden
Ameisen einen Algorithmus,
07:46
that's so similarähnlich to the one that we recentlyvor kurzem inventederfunden,
183
454590
3896
der jenem sehr ähnelt,
den wir kürzlich erfunden haben,
07:50
but this is only one of a handfulHandvoll of antAmeise algorithmsAlgorithmen
184
458486
2953
aber das ist nur einer von einer
Handvoll Ameisenalgorithmen,
07:53
that we know about,
185
461439
1419
die wir kennen,
07:54
and antsAmeisen have had 130 millionMillion yearsJahre
186
462858
3193
und Ameisen hatten
130 Millionen Jahre Zeit,
07:58
to evolveentwickeln a lot of good onesEinsen,
187
466051
2026
viele gute zu entwickeln.
08:00
and I think it's very likelywahrscheinlich
188
468077
1506
Es ist sehr wahrscheinlich,
08:01
that some of the other 12,000 speciesSpezies
189
469583
2557
dass einige der anderen 12 000 Arten
08:04
are going to have interestinginteressant algorithmsAlgorithmen
190
472140
2697
interessante Algorithmen für
08:06
for dataDaten networksNetzwerke
191
474837
1024
Datennetzwerke haben,
08:07
that we haven'thabe nicht even thought of yetnoch.
192
475861
2697
an die wir noch nicht
einmal gedacht haben.
08:10
So what happensdas passiert when operatingBetriebs costsKosten are lowniedrig?
193
478558
3085
Was aber passiert, wenn die
Betriebskosten niedrig sind?
08:13
OperatingIn Betrieb costsKosten are lowniedrig in the tropicsTropen,
194
481643
1787
In den Tropen ist es
08:15
because it's very humidFeuchte, and it's easyeinfach for the antsAmeisen
195
483430
2096
sehr feucht und einfach
08:17
to be outsidedraußen walkingGehen around.
196
485526
2824
für die Ameisen,
draußen herumzulaufen.
08:20
But the antsAmeisen are so abundantreichlich
197
488350
1653
Aber in den Tropen sind Ameisen
08:22
and diversevielfältig in the tropicsTropen
198
490003
1818
so häufig und vielfältig,
08:23
that there's a lot of competitionWettbewerb.
199
491821
2598
dass es viel Wettbewerb gibt.
08:26
WhateverWas auch immer resourceRessource one speciesSpezies is usingmit,
200
494419
1952
Nutzt eine Art eine Ressource,
08:28
anotherein anderer speciesSpezies is likelywahrscheinlich to be usingmit that
201
496371
3172
wird wahrscheinlich eine
andere Art diese Ressource
08:31
at the samegleich time.
202
499543
2379
zur gleichen Zeit nutzen.
08:33
So in this environmentUmwelt, interactionsWechselwirkungen are used
203
501922
2608
In dieser Umgebung werden Interaktionen
08:36
in the oppositeGegenteil way.
204
504530
1945
umgekehrt eingesetzt.
08:38
The systemSystem keepshält going
205
506475
1395
Das System läuft,
08:39
unlesses sei denn something negativeNegativ happensdas passiert,
206
507870
1554
bis etwas Negatives geschieht.
08:41
and one speciesSpezies that I studyStudie makesmacht circuitsSchaltungen
207
509424
2167
Eine Art, die ich erforsche, macht Kreise
08:43
in the treesBäume of foragingauf Nahrungssuche antsAmeisen
208
511591
2159
auf den Bäumen Futter suchender Ameisen,
08:45
going from the nestNest to a foodLebensmittel sourceQuelle and back,
209
513750
2981
vom Nest zu einer Futterquelle und zurück,
08:48
just roundrunden and roundrunden,
210
516731
1329
immer im Kreis,
08:50
unlesses sei denn something negativeNegativ happensdas passiert,
211
518060
1442
bis etwas Negatives geschieht,
08:51
like an interactionInteraktion
212
519502
1609
wie eine Interaktion
08:53
with antsAmeisen of anotherein anderer speciesSpezies.
213
521111
2739
mit Ameisen einer anderen Art.
08:55
So here'shier ist an exampleBeispiel of antAmeise securitySicherheit.
214
523850
2937
Hier ist ein Beispiel
von Ameisensicherheit.
08:58
In the middleMitte, there's an antAmeise
215
526787
1858
In der Mitte ist eine Ameise,
09:00
pluggingeinstecken the nestNest entranceEingang with its headKopf
216
528645
2463
die den Eingang mit ihrem Kopf blockiert,
09:03
in responseAntwort to interactionsWechselwirkungen with anotherein anderer speciesSpezies.
217
531108
2993
als Reaktion auf Interaktionen
mit anderen Arten.
09:06
Those are the little onesEinsen runningLaufen around
218
534101
1659
Das sind die kleinen,
09:07
with theirihr abdomensBäuche up in the airLuft.
219
535760
2751
die mit erhobenen
Hinterleibern herumlaufen.
09:10
But as soonbald as the threatBedrohung is passedbestanden,
220
538511
2046
Aber sobald die Gefahr vorüber ist,
09:12
the entranceEingang is openöffnen again,
221
540557
2755
ist der Eingang wieder offen.
09:15
and maybe there are situationsSituationen
222
543312
1790
Vielleicht gibt es Situationen
in der Computersicherheit,
09:17
in computerComputer securitySicherheit
223
545102
1089
09:18
where operatingBetriebs costsKosten are lowniedrig enoughgenug
224
546191
2206
in denen die Betriebskosten
niedrig genug sind,
09:20
that we could just blockBlock accessZugriff temporarilyvorübergehend
225
548397
3375
sodass wir den Zugang
vorübergehend blockieren könnten,
09:23
in responseAntwort to an immediateSofort threatBedrohung,
226
551772
2193
um auf eine unmittelbare
Gefahr zu reagieren,
09:25
and then openöffnen it again,
227
553965
2026
und ihn dann wieder öffnen,
09:27
insteadstattdessen of tryingversuchen to buildbauen
228
555991
1269
statt es mit dem Aufbau
09:29
a permanentpermanent firewallFirewall or fortressFestung.
229
557260
3980
einer dauerhaften Firewall
oder Festung zu versuchen.
09:33
So anotherein anderer environmentalUmwelt challengeHerausforderung
230
561240
1940
Eine andere Herausforderung der Umwelt,
09:35
that all systemsSysteme have to dealDeal with
231
563180
1695
die alle Systeme betrifft,
09:36
is resourcesRessourcen, findingErgebnis and collectingSammeln them.
232
564875
5452
ist das Finden und Sammeln von Ressourcen.
09:42
And to do this, antsAmeisen solvelösen the problemProblem
233
570327
1673
Dazu lösen Ameisen das Problem
09:44
of collectivekollektiv searchSuche,
234
572000
1258
der kollektiven Suche,
09:45
and this is a problemProblem that's of great interestinteressieren
235
573258
1576
und dieses Problem ist im Bereich
09:46
right now in roboticsRobotik,
236
574834
1484
Robotik gerade hochaktuell.
09:48
because we'vewir haben understoodverstanden that,
237
576318
1732
Wir haben Folgendes gelernt:
09:50
ratherlieber than sendingSenden a singleSingle,
238
578050
1614
Anstatt einen einzelnen,
09:51
sophisticatedanspruchsvoll, expensiveteuer robotRoboter out
239
579664
3495
komplexen, teuren Roboter einzusetzen,
09:55
to exploreerforschen anotherein anderer planetPlanet
240
583159
1417
um andere Planeten zu erforschen
09:56
or to searchSuche a burningVerbrennung buildingGebäude,
241
584576
2567
oder ein brennendes Gebäude abzusuchen,
09:59
that insteadstattdessen, it maykann be more effectiveWirksam
242
587143
2600
ist es vielleicht besser,
10:01
to get a groupGruppe of cheaperbilliger robotsRoboter
243
589743
4377
eine Gruppe billigerer Roboter
dazu zu bringen,
10:06
exchangingden Austausch von only minimalminimal informationInformation,
244
594120
2545
nur minimale Informationen
auszutauschen --
10:08
and that's the way that antsAmeisen do it.
245
596665
2799
und so machen es Ameisen.
10:11
So the invasiveinvasive ArgentineArgentinien antAmeise
246
599464
1765
Die invasive Argentinische Ameise
10:13
makesmacht expandableerweiterbar searchSuche networksNetzwerke.
247
601229
2330
formt erweiterbare Suchnetzwerke.
10:15
They're good at dealingUmgang with the mainMain problemProblem
248
603559
2273
Sie sind gut im Umgang
mit dem Hauptproblem
10:17
of collectivekollektiv searchSuche,
249
605832
1331
der kollektiven Suche,
10:19
whichwelche is the trade-offTrade-off betweenzwischen
250
607163
2566
nämlich dem Kompromiss zwischen
10:21
searchingSuche very thoroughlygründlich
251
609729
1336
einer sehr genauen Suche
10:23
and coveringVerkleidung a lot of groundBoden.
252
611065
1997
und dem Absuchen von großen Gebieten.
10:25
And what they do is,
253
613062
895
Sie tun Folgendes:
10:25
when there are manyviele antsAmeisen in a smallklein spacePlatz,
254
613957
2387
Wenn viele Ameisen auf engem Raum sind,
10:28
then eachjede einzelne one can searchSuche very thoroughlygründlich
255
616344
2213
kann jede von ihnen sehr genau suchen,
10:30
because there will be anotherein anderer antAmeise nearbyin der Nähe
256
618557
1624
weil daneben eine andere ist,
10:32
searchingSuche over there,
257
620181
1357
die weiter drüben sucht.
10:33
but when there are a fewwenige antsAmeisen
258
621538
1647
Aber wenn wenige Ameisen
10:35
in a largegroß spacePlatz,
259
623185
2055
auf großem Raum sind,
10:37
then they need to stretchstrecken out theirihr pathsWege
260
625240
2414
müssen sie ihre Wege ausweiten,
10:39
to coverAbdeckung more groundBoden.
261
627654
1803
um ein größeres Gebiet abzudecken.
10:41
I think they use interactionsWechselwirkungen to assessbeurteilen densityDichte,
262
629457
2954
Ich denke, dass sie durch
Interaktion die Dichte abschätzen,
10:44
so when they're really crowdedüberfüllt,
263
632411
1229
wenn es also eng ist,
10:45
they meetTreffen more oftenhäufig,
264
633640
1102
treffen sie sich öfter
10:46
and they searchSuche more thoroughlygründlich.
265
634742
2465
und suchen gründlicher.
10:49
DifferentVerschiedene antAmeise speciesSpezies mustsollen use differentanders algorithmsAlgorithmen,
266
637207
3400
Ameisenarten müssen
unterschiedliche Algorithmen einsetzen,
10:52
because they'veSie haben evolvedentwickelt to dealDeal with
267
640607
2522
da sie im Laufe der Evolution
mit unterschiedlichen
Ressourcen umgehen mussten.
10:55
differentanders resourcesRessourcen,
268
643129
1671
10:56
and it could be really usefulsinnvoll to know about this,
269
644800
2559
Dieses Wissen könnte sehr nützlich sein,
10:59
and so we recentlyvor kurzem askedaufgefordert antsAmeisen
270
647359
1642
und deshalb ließen wir vor Kurzem
11:01
to solvelösen the collectivekollektiv searchSuche problemProblem
271
649001
2450
Ameisen das Problem der kollektiven Suche
11:03
in the extremeextrem environmentUmwelt
272
651451
1368
im extremen Umfeld
11:04
of microgravitySchwerelosigkeit
273
652819
1558
der Mikroschwerkraft
11:06
in the InternationalInternational SpaceRaum StationBahnhof.
274
654377
1976
in der Internationalen Raumstation lösen.
11:08
When I first saw this pictureBild, I thought,
275
656353
1545
Zuerst dachte ich bei dem Bild:
11:09
Oh no, they'veSie haben mountedmontiert the habitatLebensraum verticallyvertikal,
276
657898
2857
"Oh nein, sie bewegen sich vertikal
in ihrem Lebensraum",
11:12
but then I realizedrealisiert that, of courseKurs, it doesn't matterAngelegenheit.
277
660755
2618
aber dann merkte ich,
dass es ja nichts macht.
11:15
So the ideaIdee here is that the antsAmeisen
278
663373
2637
Die Idee dahinter ist, dass Ameisen
11:18
are workingArbeiten so hardhart to hangaufhängen on
279
666010
1970
sich so anstrengen, sich an der Wand
11:19
to the wallMauer or the floorStock or whateverwas auch immer you call it
280
667980
3057
oder dem Boden oder
anderen Stellen festzuhalten,
11:23
that they're lessWeniger likelywahrscheinlich to interactinteragieren,
281
671037
3009
dass sie mit geringerer
Wahrscheinlichkeit interagieren.
11:26
and so the relationshipBeziehung betweenzwischen
282
674046
1244
Das Verhältnis davon,
11:27
how crowdedüberfüllt they are and how oftenhäufig they meetTreffen
283
675290
2120
wie eng es ist und
wie oft sie sich treffen,
11:29
would be messeddurcheinander up.
284
677410
1725
wird durcheinandergebracht.
11:31
We're still analyzingAnalyse the dataDaten.
285
679135
1395
Die Datenanalyse läuft noch.
11:32
I don't have the resultsErgebnisse yetnoch.
286
680530
1964
Ich habe noch keine Ergebnisse.
11:34
But it would be interestinginteressant to know
287
682494
1694
Aber es wäre interessant zu wissen,
11:36
how other speciesSpezies solvelösen this problemProblem
288
684188
2459
wie andere Arten dieses Problem
11:38
in differentanders environmentsUmgebungen on EarthErde,
289
686647
2564
in unterschiedlichen
Umgebungen der Erde lösen.
11:41
and so we're settingRahmen up a programProgramm
290
689211
1266
Wir starten gerade ein Programm,
11:42
to encourageermutigen kidsKinder around the worldWelt
291
690477
2160
um Kinder weltweit dazu zu bringen,
11:44
to try this experimentExperiment with differentanders speciesSpezies.
292
692637
2536
das Experiment mit verschiedenen
Arten zu versuchen.
11:47
It's very simpleeinfach.
293
695173
1767
Es ist ganz einfach.
11:48
It can be doneerledigt with cheapbillig materialsMaterialien.
294
696940
2090
Es reicht billiges Material.
11:51
And that way, we could make a globalglobal mapKarte
295
699030
2833
Und so hätten wir eine globale Karte
11:53
of antAmeise collectivekollektiv searchSuche algorithmsAlgorithmen.
296
701863
3347
von Ameisenalgorithmen
zur kollektiven Suche.
11:57
And I think it's prettyziemlich likelywahrscheinlich that the invasiveinvasive speciesSpezies,
297
705210
2483
Ich halte es für wahrscheinlich,
dass invasive Arten,
11:59
the onesEinsen that come into our buildingsGebäude,
298
707693
2149
jene, die in unsere Gebäude kommen,
12:01
are going to be really good at this,
299
709842
1742
darin sehr gut sind,
12:03
because they're in your kitchenKüche
300
711584
1848
denn sie sind in Ihrer Küche,
12:05
because they're really good
at findingErgebnis foodLebensmittel and waterWasser.
301
713432
3907
weil sie sehr gut im Finden
von Futter und Wasser sind.
12:09
So the mostdie meisten familiarfamiliär resourceRessource for antsAmeisen
302
717339
3265
Die bekannteste Ressource für Ameisen
12:12
is a picnicPicknick,
303
720604
1315
ist ein Picknick,
12:13
and this is a clusteredgruppierten resourceRessource.
304
721919
2145
und es ist eine gebündelte Ressource.
12:16
When there's one pieceStück of fruitFrucht,
305
724064
999
Wo ein Obststück ist,
12:17
there's likelywahrscheinlich to be anotherein anderer pieceStück of fruitFrucht nearbyin der Nähe,
306
725063
2515
ist wahrscheinlich auch
ein zweites daneben,
12:19
and the antsAmeisen that specializesich spezialisieren on clusteredgruppierten resourcesRessourcen
307
727578
3432
und Ameisen, die sich auf gebündelte
Ressourcen spezialisieren,
12:23
use interactionsWechselwirkungen for recruitmentRekrutierung.
308
731010
1942
nutzen Interaktionen zur Rekrutierung.
12:24
So when one antAmeise meetserfüllt anotherein anderer,
309
732952
1277
Stößt eine Ameise auf
12:26
or when it meetserfüllt a chemicalchemisch depositedhinterlegt
310
734229
1625
eine andere, oder eine Chemikalie,
12:27
on the groundBoden by anotherein anderer,
311
735854
1736
die eine andere dort hinterlassen hat,
12:29
then it changesÄnderungen directionRichtung to followFolgen
312
737590
1833
ändert sie die Richtung,
um der Interaktionsrichtung zu folgen,
12:31
in the directionRichtung of the interactionInteraktion,
313
739423
1573
12:32
and that's how you get the trailWeg of antsAmeisen
314
740996
1977
und so kommt es zu Ameisenstraßen
12:34
sharingTeilen your picnicPicknick.
315
742973
1413
bei Ihrem Picknick.
12:36
Now this is a placeOrt where I think we mightMacht be ablefähig
316
744386
1695
Ich denke, hier können wir
12:38
to learnlernen something from antsAmeisen about cancerKrebs.
317
746081
3741
von Ameisen vielleicht
etwas über Krebs lernen.
12:41
I mean, first, it's obviousoffensichtlich that we could do a lot
318
749822
1981
Es ist offensichtlich,
dass wir viel tun könnten,
12:43
to preventverhindern cancerKrebs
319
751803
1610
um Krebs zu verhindern,
12:45
by not allowingZulassen people to spreadVerbreitung around
320
753413
2577
indem wir es verbieten,
Gifte zu verbreiten
12:47
or sellverkaufen the toxinsGiftstoffe that promotefördern
321
755990
1944
oder zu verkaufen, die die Entstehung
12:49
the evolutionEvolution of cancerKrebs in our bodiesKörper,
322
757934
2780
von Krebs in unseren Körpern fördern.
12:52
but I don't think the antsAmeisen can help us much with this
323
760714
2346
Aber dabei können uns
Ameisen nicht viel helfen,
12:55
because antsAmeisen never poisonGift theirihr ownbesitzen coloniesKolonien.
324
763060
3358
da sie nie ihre eigenen
Kolonien vergiften.
12:58
But we mightMacht be ablefähig to learnlernen something from antsAmeisen
325
766418
1332
Aber wir können vielleicht
12:59
about treatingbehandeln cancerKrebs.
326
767750
1763
von ihnen etwas über Heilung lernen.
13:01
There are manyviele differentanders kindsArten of cancerKrebs.
327
769513
2225
Es gibt viele verschiedene
Arten von Krebs.
13:03
EachJedes one originatesstammt in a particularinsbesondere partTeil of the bodyKörper,
328
771738
2978
Jede entsteht in einem
bestimmten Körperteil,
13:06
and then some kindsArten of cancerKrebs will spreadVerbreitung
329
774716
2966
und dann breiten sich einige Arten aus
13:09
or metastasizemetastasieren to particularinsbesondere other tissuesGewebe
330
777682
2830
oder metastasieren auf anderes Gewebe,
13:12
where they mustsollen be gettingbekommen
resourcesRessourcen that they need.
331
780512
2880
wo sie die Ressourcen bekommen
müssen, die sie brauchen.
13:15
So if you think from the perspectivePerspektive
332
783392
1808
Stellen Sie sich metastatische Krebszellen
13:17
of earlyfrüh metastaticmetastasierten cancerKrebs cellsZellen
333
785200
1950
im Frühstadium vor,
13:19
as they're out searchingSuche around
334
787150
1623
die auf der Suche
13:20
for the resourcesRessourcen that they need,
335
788773
2317
nach Ressourcen sind, die sie brauchen.
13:23
if those resourcesRessourcen are clusteredgruppierten,
336
791090
1983
Wenn diese Ressourcen gebündelt sind,
13:25
they're likelywahrscheinlich to use interactionsWechselwirkungen for recruitmentRekrutierung,
337
793073
3013
nutzen sie wahrscheinlich
Interaktionen zur Rekrutierung.
13:28
and if we can figureZahl out how
cancerKrebs cellsZellen are recruitingRekrutierung,
338
796086
3093
Wenn wir herausfinden können,
wie Krebszellen andere rekrutieren,
13:31
then maybe we could setSet trapsfallen
339
799179
2347
dann könnten wir vielleicht
Fallen aufstellen,
13:33
to catchFang them before they becomewerden establishedetabliert.
340
801526
4049
um sie einzufangen,
bevor sie sich niederlassen.
13:37
So antsAmeisen are usingmit interactionsWechselwirkungen in differentanders waysWege
341
805575
3235
Ameisen interagieren also
auf unterschiedliche Weise
13:40
in a hugeenorm varietyVielfalt of environmentsUmgebungen,
342
808810
2602
in den vielfältigsten Umgebungen,
13:43
and we could learnlernen from this
343
811412
1821
und wir können daraus etwas
13:45
about other systemsSysteme that operatearbeiten
344
813233
1777
über andere Systeme lernen,
13:47
withoutohne centralzentral controlsteuern.
345
815010
2337
die ohne zentrale Kontrolle funktionieren.
13:49
UsingMit Hilfe only simpleeinfach interactionsWechselwirkungen,
346
817347
1979
Nur durch einfache Interaktionen
13:51
antAmeise coloniesKolonien have been performingAufführung
347
819326
1795
vollbrachten Ameisenkolonien
13:53
amazingtolle featsKunststücke for more than 130 millionMillion yearsJahre.
348
821121
3633
über 130 Millionen Jahre
großartige Leistungen.
13:56
We have a lot to learnlernen from them.
349
824754
2140
Wir können viel von ihnen lernen.
13:58
Thank you.
350
826894
2738
Vielen Dank.
14:01
(ApplauseApplaus)
351
829632
2733
(Applaus)
Translated by Cornelia Koller
Reviewed by Nadine Hennig

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ABOUT THE SPEAKER
Deborah Gordon - Ecologist
By studying how ant colonies work without any one leader, Deborah Gordon has identified striking similarities in how ant colonies, brains, cells and computer networks regulate themselves.

Why you should listen

Ecologist Deborah M. Gordon has learned that ant colonies can work without central control by using simple interactions like how often the insects touch antennae. Contrary to the notion that colonies are organized by efficient ants, she has instead discovered that evolution has produced “noisy” systems that tolerate accident and respond flexibly to the environment. When conditions are tough, natural selection favors colonies that conserve resources.

Her studies of ant colonies have led her and her Stanford colleagues to the discovery of the “Anternet,” which regulates foraging in ants in the same way the internet regulates data traffic. But as she said to Wired in 2013, "Insect behavior mimicking human networks ... is actually not what’s most interesting about ant networks. What’s far more interesting are the parallels in the other direction: What have the ants worked out that we humans haven’t thought of yet?" Her latest exploration: How do ants behave in space?

More profile about the speaker
Deborah Gordon | Speaker | TED.com