TED2014
Deborah Gordon: What ants teach us about the brain, cancer and the Internet
Deborah Gordon: Lo que nos enseñan las hormigas sobre el cerebro, el cáncer e Internet
Filmed:
Readability: 4.5
1,481,089 views
La ecologista Deborah Gordon estudia las hormigas donde quiera que las encuentre: en el desierto, en los trópicos, en su cocina... En esta fascinante charla, explica su obsesión con insectos que la mayoría de nosotros aplastaríamos felizmente sin pensárnoslo dos veces. Sostiene que la vida de las hormigas ofrece un ejemplo útil para aprender sobre muchos otros temas, incluidas enfermedades, tecnología y el cerebro humano.
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. Full bio
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I study ants
0
1099
1619
Estudio las hormigas
00:14
in the desert, in the tropical forest
1
2718
3297
en el desierto, el bosque tropical,
00:18
and in my kitchen,
2
6015
1528
en mi cocina
00:19
and in the hills around Silicon Valley where I live.
3
7543
4020
y en las colinas que rodean
Silicon Valley, donde vivo.
Silicon Valley, donde vivo.
00:23
I've recently realized that ants
4
11563
1676
Me he dado cuenta de que las hormigas
00:25
are using interactions differently
5
13239
2278
interactúan de forma diferente
00:27
in different environments,
6
15517
1828
en diferentes ambientes.
00:29
and that got me thinking
that we could learn from this
that we could learn from this
7
17345
2000
Y pensé que podríamos aprender de esto
00:31
about other systems,
8
19345
1555
sobre otros sistemas,
00:32
like brains and data networks that we engineer,
9
20900
5588
como los cerebros
y las redes de datos que creamos
y las redes de datos que creamos
00:38
and even cancer.
10
26488
2846
e incluso el cáncer.
00:41
So what all these systems have in common
11
29334
1752
Lo que estos sistemas tienen en común
00:43
is that there's no central control.
12
31086
2857
es que no hay un control central.
00:45
An ant colony consists of sterile female workers --
13
33943
3820
Una colonia de hormigas está compuesta
por trabajadoras estériles,
por trabajadoras estériles,
00:49
those are the ants you see walking around —
14
37763
2386
las que se ven andando por ahí,
00:52
and then one or more reproductive females
15
40149
2156
y por una o más hembras reproductoras
00:54
who just lay the eggs.
16
42305
2103
que solo ponen los huevos.
00:56
They don't give any instructions.
17
44408
2009
No dan instrucciones.
00:58
Even though they're called queens,
18
46417
1984
Aunque se les llama reinas,
01:00
they don't tell anybody what to do.
19
48401
2165
no le dicen a nadie qué hacer.
01:02
So in an ant colony, there's no one in charge,
20
50566
3276
En una colonia de hormigas,
no hay nadie al mando.
no hay nadie al mando.
01:05
and all systems like this without central control
21
53842
2778
Todos los sistemas como este,
sin control central,
sin control central,
01:08
are regulated using very simple interactions.
22
56620
3919
se controlan a través
de interacciones simples.
de interacciones simples.
01:12
Ants interact using smell.
23
60549
2727
Las hormigas interactúan con el olfato.
01:15
They smell with their antennae,
24
63276
2187
Huelen con sus antenas
01:17
and they interact with their antennae,
25
65463
2761
e interactúan con sus antenas.
01:20
so when one ant touches another with its antennae,
26
68224
3009
Cuando una hormiga
toca a otra con su antena,
toca a otra con su antena,
01:23
it can tell, for example, if the other ant
27
71233
1607
sabe, por ejemplo,
01:24
is a nestmate
28
72840
1634
si la otra es compañera de nido
01:26
and what task that other ant has been doing.
29
74474
4236
y qué tarea ha estado haciendo.
01:30
So here you see a lot of ants moving around
30
78710
3200
Aquí ven muchas hormigas moviéndose
01:33
and interacting in a lab arena
31
81910
1933
e interactuando en un campo de laboratorio
01:35
that's connected by tubes to two other arenas.
32
83843
3438
conectado a otros dos campos
por medio de tubos.
por medio de tubos.
01:39
So when one ant meets another,
33
87281
2504
Cuando una hormiga se encuentra con otra,
01:41
it doesn't matter which ant it meets,
34
89785
2089
no importa qué hormiga se encuentre,
01:43
and they're actually not transmitting
35
91874
1885
y en realidad no se transmiten
01:45
any kind of complicated signal or message.
36
93759
3465
ninguna señal o mensaje complicado.
01:49
All that matters to the ant is the rate
37
97224
2111
Lo importante es el ritmo
01:51
at which it meets other ants.
38
99335
2821
en el que se encuentra con otras hormigas.
01:54
And all of these interactions, taken together,
39
102156
2757
Todas estas interacciones juntas
01:56
produce a network.
40
104913
2505
producen una red.
01:59
So this is the network of the ants
41
107418
2210
Esta es la red de las hormigas
02:01
that you just saw moving around in the arena,
42
109628
2644
que acaban de ver moviéndose en el campo.
02:04
and it's this constantly shifting network
43
112272
3287
Y esta red, en constante movimiento,
02:07
that produces the behavior of the colony,
44
115559
2520
produce el comportamiento de la colonia,
02:10
like whether all the ants are hiding inside the nest,
45
118079
2881
como que todas las hormigas
se escondan en el nido
se escondan en el nido
02:12
or how many are going out to forage.
46
120960
2694
o cuántas irán a buscar comida.
02:15
A brain actually works in the same way,
47
123654
1759
El cerebro trabaja igual.
02:17
but what's great about ants is
48
125413
1500
Pero lo genial de las hormigas
02:18
that you can see the whole network as it happens.
49
126913
4867
es que puedes ver
toda la red mientras sucede.
toda la red mientras sucede.
02:23
There are more than 12,000 species of ants,
50
131780
3100
Hay más de 12 000 especies de hormigas
02:26
in every conceivable environment,
51
134880
2125
en todos los ambientes que se imaginen,
02:29
and they're using interactions differently
52
137005
2649
y usan las interacciones de diferente forma
02:31
to meet different environmental challenges.
53
139654
2768
para enfrentar retos medioambientales.
02:34
So one important environmental challenge
54
142422
2305
Un importante reto medioambiental
02:36
that every system has to deal with
55
144727
1870
con el que trata cualquier sistema
02:38
is operating costs, just what it takes
56
146597
2083
son los costes operativos
02:40
to run the system.
57
148680
2265
necesarios para que funcione el sistema.
02:42
And another environmental challenge is resources,
58
150945
2548
Y otro reto medioambiental
son los recursos,
son los recursos,
02:45
finding them and collecting them.
59
153493
2336
encontrarlos y recolectarlos.
02:47
In the desert, operating costs are high
60
155829
2783
En el desierto,
los costes operativos son altos
los costes operativos son altos
02:50
because water is scarce,
61
158612
1773
porque el agua escasea
02:52
and the seed-eating ants that I study in the desert
62
160385
2499
y las recolectoras de semillas
que estudié en el desierto
que estudié en el desierto
02:54
have to spend water to get water.
63
162884
2900
tienen que gastar agua
para conseguir agua.
para conseguir agua.
02:57
So an ant outside foraging,
64
165784
2139
Una hormiga que está buscando comida
02:59
searching for seeds in the hot sun,
65
167923
2037
buscando semillas al sol abrasador,
03:01
just loses water into the air.
66
169960
2007
pierde agua en el aire.
03:03
But the colony gets its water
67
171967
1664
Pero la colonia consigue su agua
03:05
by metabolizing the fats out of the seeds
68
173631
1766
metabolizando las grasas
03:07
that they eat.
69
175397
1934
de las semillas que comen.
03:09
So in this environment, interactions are used
70
177331
3159
Así que en este medioambiente
se usan las interacciones
se usan las interacciones
03:12
to activate foraging.
71
180490
1549
para buscar comida.
03:14
An outgoing forager doesn't go out unless
72
182039
2264
Solo salen por comida
si tienen suficientes interacciones
si tienen suficientes interacciones
03:16
it gets enough interactions with returning foragers,
73
184303
2573
con las que vuelven de fuera.
03:18
and what you see are the returning foragers
74
186876
1990
Como ven, las que vuelven con comida
03:20
going into the tunnel, into the nest,
75
188866
1824
van al túnel, al nido,
03:22
and meeting outgoing foragers on their way out.
76
190690
2636
y se encuentran con las que salen.
03:25
This makes sense for the ant colony,
77
193326
1623
Esto tiene sentido para ellas.
03:26
because the more food there is out there,
78
194949
2323
Cuánta más comida hay fuera,
03:29
the more quickly the foragers find it,
79
197272
1851
más rápido la encuentran,
03:31
the faster they come back,
80
199123
1236
más rápido vuelven
03:32
and the more foragers they send out.
81
200359
2801
y envían a más hormigas fuera.
03:35
The system works to stay stopped,
82
203160
2507
El sistema permanece parado
03:37
unless something positive happens.
83
205667
2015
a no ser que pase algo positivo.
03:39
So interactions function to activate foragers.
84
207682
3881
Las interacciones activan
a estas hormigas.
a estas hormigas.
03:43
And we've been studying
the evolution of this system.
the evolution of this system.
85
211563
2907
Hemos estudiado
la evolución de este sistema.
la evolución de este sistema.
Primero, hay variaciones.
03:46
First of all, there's variation.
86
214470
1091
03:47
It turns out that colonies are different.
87
215561
2479
Resulta que las colonias son diferentes.
03:50
On dry days, some colonies forage less,
88
218040
2696
Algunas buscan menos comida
los días secos.
los días secos.
03:52
so colonies are different in how
89
220736
1505
Las colonias se diferencian
03:54
they manage this trade-off
90
222241
1354
en el equilibrio
03:55
between spending water to search for seeds
91
223595
3168
entre gastar agua para buscar semillas
03:58
and getting water back in the form of seeds.
92
226763
3320
y conseguir agua
en forma de semillas.
en forma de semillas.
04:02
And we're trying to understand why
93
230083
1719
Intentamos entender
04:03
some colonies forage less than others
94
231802
2140
por qué algunas colonias
buscan menos comida,
buscan menos comida,
04:05
by thinking about ants as neurons,
95
233942
2325
pensando en las hormigas como neuronas,
04:08
using models from neuroscience.
96
236267
2338
usando modelos de la neurociencia:
04:10
So just as a neuron adds up its stimulation
97
238605
2674
al igual que una neurona
añade su estímulo
añade su estímulo
04:13
from other neurons to decide whether to fire,
98
241279
2006
de otras neuronas para decidir si dispara,
04:15
an ant adds up its stimulation from other ants
99
243285
2885
una hormiga añade su estímulo
de otras hormigas
de otras hormigas
04:18
to decide whether to forage.
100
246170
2023
para decidir si busca comida.
04:20
And what we're looking for is whether there might be
101
248193
1637
Lo que buscamos es si puede haber
04:21
small differences among colonies
102
249830
1992
colonias ligeramente diferentes
04:23
in how many interactions each ant needs
103
251822
3314
en cuanto al número de interacciones
que necesita cada hormiga
que necesita cada hormiga
04:27
before it's willing to go out and forage,
104
255136
1926
para salir a buscar comida,
04:29
because a colony like that would forage less.
105
257062
3767
ya que una colonia así
buscaría menos comida.
buscaría menos comida.
04:32
And this raises an analogous question about brains.
106
260829
3139
Esto nos lleva a una cuestión análoga
sobre los cerebros.
sobre los cerebros.
04:35
We talk about the brain,
107
263968
1412
Hablamos sobre el cerebro,
04:37
but of course every brain is slightly different,
108
265380
2890
pero todos los cerebros
son ligeramente distintos.
son ligeramente distintos.
04:40
and maybe there are some individuals
109
268270
1379
Y quizá hay individuos
04:41
or some conditions
110
269649
1319
o ciertas condiciones
04:42
in which the electrical properties of neurons are such
111
270968
3222
en las que las propiedades eléctricas
de las neuronas son tales
de las neuronas son tales
04:46
that they require more stimulus to fire,
112
274190
3870
que se necesitan
más estímulos para disparar.
más estímulos para disparar.
04:50
and that would lead to differences in brain function.
113
278060
3726
Esto conlleva a diferencias
en la función cerebral.
en la función cerebral.
04:53
So in order to ask evolutionary questions,
114
281786
2334
Para hacer preguntas evolucionarias,
04:56
we need to know about reproductive success.
115
284120
2679
tenemos que saber
sobre el éxito reproductivo.
sobre el éxito reproductivo.
04:58
This is a map of the study site
116
286799
2325
Este es un mapa del lugar de estudio
05:01
where I have been tracking this population
117
289124
2553
donde he estado monitorizando
a esta población
a esta población
05:03
of harvester ant colonies for 28 years,
118
291677
3293
de colonias de hormigas cosechadoras
durante 28 años,
durante 28 años,
05:06
which is about as long as a colony lives.
119
294970
2262
lo que aproximadamente vive una colonia.
05:09
Each symbol is a colony,
120
297232
2099
Cada símbolo es una colonia
05:11
and the size of the symbol is
how many offspring it had,
how many offspring it had,
121
299331
3266
y el tamaño del símbolo
es cuántas crías tuvo
es cuántas crías tuvo
ya que pudimos usar la variación genética
05:14
because we were able to use genetic variation
122
302597
1913
para emparejar colonias
de progenitores y colonias de crías
de progenitores y colonias de crías
05:16
to match up parent and offspring colonies,
123
304510
2711
05:19
that is, to figure out which colonies
124
307221
3297
para entender qué colonias
05:22
were founded by a daughter queen
125
310518
1925
fundó una hija reina
y qué colonia de progenitores
la produjo a ella.
la produjo a ella.
05:24
produced by which parent colony.
126
312443
2068
05:26
And this was amazing for me, after all these years,
127
314511
2002
Esto fue increíble.
Después de todos estos años,
Después de todos estos años,
05:28
to find out, for example, that colony 154,
128
316513
3128
entender, por ejemplo, que la colonia 154,
05:31
whom I've known well for many years,
129
319641
2176
a la que conozco bien desde hace años,
05:33
is a great-grandmother.
130
321817
1819
es bisabuela.
05:35
Here's her daughter colony,
131
323636
1740
Aquí está la colonia de su hija,
05:37
here's her granddaughter colony,
132
325376
2684
aquí está la colonia de su nieta
05:40
and these are her great-granddaughter colonies.
133
328060
2392
y estas son las colonias de su bisnieta.
05:42
And by doing this, I was able to learn
134
330452
2025
Haciendo esto, pude aprender
05:44
that offspring colonies resemble parent colonies
135
332477
3283
que las colonias de las crías se parecen
a las de los progenitores
a las de los progenitores
en sus decisiones sobre
qué días son tan calurosos
qué días son tan calurosos
05:47
in their decisions about which days are so hot
136
335760
2217
05:49
that they don't forage,
137
337977
1778
que no buscan comida.
05:51
and the offspring of parent colonies
138
339755
1464
Y las crías y progenitores
05:53
live so far from each other that the ants never meet,
139
341219
2906
viven tan lejos los unos de los otros
que nunca coinciden.
que nunca coinciden.
05:56
so the ants of the offspring colony
140
344125
2289
De modo que las crías
05:58
can't be learning this from the parent colony.
141
346414
2244
no pueden aprender esto
de sus progenitores.
de sus progenitores.
06:00
And so our next step is to look
142
348658
1381
Lo siguiente es buscar
06:02
for the genetic variation
underlying this resemblance.
underlying this resemblance.
143
350039
5276
la variación genética
subyacente en este parecido.
subyacente en este parecido.
06:07
So then I was able to ask, okay, who's doing better?
144
355315
4125
Entonces pude preguntar,
¿quién lo está haciendo mejor?
¿quién lo está haciendo mejor?
06:11
Over the time of the study,
145
359440
1460
Durante el estudio,
06:12
and especially in the past 10 years,
146
360900
1465
y sobre todo estos últimos 10 años,
06:14
there's been a very severe and deepening drought
147
362365
3308
ha habido una sequía
muy intensa y creciente
muy intensa y creciente
06:17
in the Southwestern U.S.,
148
365673
2127
en el suroeste de EE. UU.,
06:19
and it turns out that the
colonies that conserve water,
colonies that conserve water,
149
367800
3053
y resulta que las colonias
que conservan agua,
que conservan agua,
06:22
that stay in when it's really hot outside,
150
370853
4429
que se quedan dentro
cuando hace mucho calor fuera
cuando hace mucho calor fuera
y sacrifican recoger
la mayor cantidad de comida posible,
la mayor cantidad de comida posible,
06:27
and thus sacrifice getting as much food as possible,
151
375282
2632
06:29
are the ones more likely to have offspring colonies.
152
377914
2945
tienen más posibilidades
de tener colonias de crías.
de tener colonias de crías.
06:32
So all this time, I thought that colony 154
153
380859
2269
Todo este tiempo pensé que la colonia 154
06:35
was a loser, because on really dry days,
154
383128
2670
era una perdedora
ya que en los días muy secos
ya que en los días muy secos
06:37
there'd be just this trickle of foraging,
155
385798
1868
apenas buscaba comida,
06:39
while the other colonies were out
156
387666
1591
mientras que las otras estaban fuera,
06:41
foraging, getting lots of food,
157
389257
2117
buscando muchísima.
06:43
but in fact, colony 154 is a huge success.
158
391374
3020
Pero, en realidad, la colonia 154
es un éxito enorme.
es un éxito enorme.
06:46
She's a matriarch.
159
394394
1332
Es una matriarca.
06:47
She's one of the rare great-grandmothers on the site.
160
395726
3052
Es una de las escasas
bisabuelas del lugar.
bisabuelas del lugar.
06:50
To my knowledge, this is the first time
161
398778
2785
Hasta donde sé, es la primera vez
06:53
that we've been able to track
162
401563
1639
que hemos podido monitorizar
06:55
the ongoing evolution of collective behavior
163
403202
3001
la evolución en curso
del comportamiento colectivo
del comportamiento colectivo
06:58
in a natural population of animals
164
406203
2117
en una población natural de animales
07:00
and find out what's actually working best.
165
408320
4657
y averiguar lo que funciona mejor.
07:04
Now, the Internet uses an algorithm
166
412977
2421
Internet usa un algoritmo
07:07
to regulate the flow of data
167
415398
2853
para regular el flujo de datos,
07:10
that's very similar to the one
168
418251
2227
que es muy similar
al que usan las hormigas para regular
07:12
that the harvester ants are using to regulate
169
420478
2376
el flujo de las que buscan comida.
07:14
the flow of foragers.
170
422854
1541
07:16
And guess what we call this analogy?
171
424395
3366
¿Adivinen cómo llamamos a esta analogía?
Anternet [Horminet ]
07:19
The anternet is coming.
172
427761
1518
El horminet se acerca.
07:21
(Applause)
173
429279
1721
(Aplausos)
07:23
So data doesn't leave the source computer
174
431000
3454
Los datos no abandonan
el ordenador fuente
el ordenador fuente
07:26
unless it gets a signal that there's enough bandwidth
175
434454
2861
a menos de que reciba una señal
de que hay suficiente ancho de banda
de que hay suficiente ancho de banda
07:29
for it to travel on.
176
437315
2729
en el que viajar.
07:32
In the early days of the Internet,
177
440044
1441
En los principios de Internet
07:33
when operating costs were really high
178
441485
2274
cuando los gastos operativos
eran muy altos
eran muy altos
07:35
and it was really important not to lose any data,
179
443759
3227
y era muy importante no perder datos,
el sistema estaba diseñado
para que las interacciones
para que las interacciones
07:38
then the system was set up for interactions
180
446986
2157
07:41
to activate the flow of data.
181
449143
3062
activasen el flujo de datos.
07:44
It's interesting that the ants are using an algorithm
182
452205
2385
Es interesante que las hormigas
usen un algoritmo
usen un algoritmo
07:46
that's so similar to the one that we recently invented,
183
454590
3896
tan similar al que
hemos inventado últimamente.
hemos inventado últimamente.
07:50
but this is only one of a handful of ant algorithms
184
458486
2953
Pero este solo es uno del puñado
de algoritmos de las hormigas
de algoritmos de las hormigas
07:53
that we know about,
185
461439
1419
que conocemos.
07:54
and ants have had 130 million years
186
462858
3193
Las hormigas han tenido
130 millones de años
130 millones de años
07:58
to evolve a lot of good ones,
187
466051
2026
para desarrollar muchos muy buenos
08:00
and I think it's very likely
188
468077
1506
y pienso que es muy probable
08:01
that some of the other 12,000 species
189
469583
2557
que algunas de las otras 12 000 especies
08:04
are going to have interesting algorithms
190
472140
2697
tengan algoritmos interesantes
08:06
for data networks
191
474837
1024
para redes de datos
08:07
that we haven't even thought of yet.
192
475861
2697
que no hemos considerado todavía.
08:10
So what happens when operating costs are low?
193
478558
3085
¿Qué pasa
si los gastos operativos son bajos?
si los gastos operativos son bajos?
En los trópicos
los gastos operativos son bajos
los gastos operativos son bajos
08:13
Operating costs are low in the tropics,
194
481643
1787
08:15
because it's very humid, and it's easy for the ants
195
483430
2096
gracias a la humedad,
y para las hormigas es fácil
y para las hormigas es fácil
08:17
to be outside walking around.
196
485526
2824
andar por ahí.
08:20
But the ants are so abundant
197
488350
1653
Pero las hormigas son tantas
08:22
and diverse in the tropics
198
490003
1818
y tan diversas en los trópicos,
08:23
that there's a lot of competition.
199
491821
2598
que hay mucha competencia.
08:26
Whatever resource one species is using,
200
494419
1952
Cualquier recurso que use una especie
08:28
another species is likely to be using that
201
496371
3172
es probable que sea utilizado por otras
08:31
at the same time.
202
499543
2379
al mismo tiempo.
08:33
So in this environment, interactions are used
203
501922
2608
Así que en estos ambientes,
las interacciones se usan
las interacciones se usan
08:36
in the opposite way.
204
504530
1945
de la forma opuesta.
08:38
The system keeps going
205
506475
1395
El sistema sigue en marcha
08:39
unless something negative happens,
206
507870
1554
hasta que pasa algo negativo.
08:41
and one species that I study makes circuits
207
509424
2167
Una especie que estudio hace circuitos
08:43
in the trees of foraging ants
208
511591
2159
en los árboles de las hormigas
buscadoras de comida,
buscadoras de comida,
08:45
going from the nest to a food source and back,
209
513750
2981
yendo del nido a la fuente de alimento
08:48
just round and round,
210
516731
1329
y volviendo.
08:50
unless something negative happens,
211
518060
1442
Hasta que pasa algo negativo,
08:51
like an interaction
212
519502
1609
como una interacción
08:53
with ants of another species.
213
521111
2739
con hormigas de otra especie.
08:55
So here's an example of ant security.
214
523850
2937
Aquí hay un ejemplo
de la seguridad de las hormigas.
de la seguridad de las hormigas.
08:58
In the middle, there's an ant
215
526787
1858
En el medio, una hormiga
09:00
plugging the nest entrance with its head
216
528645
2463
obstaculiza la entrada
del nido con su cabeza
del nido con su cabeza
09:03
in response to interactions with another species.
217
531108
2993
en respuesta a las interacciones
con otra especie,
con otra especie,
09:06
Those are the little ones running around
218
534101
1659
son las pequeñas que corren por ahí
09:07
with their abdomens up in the air.
219
535760
2751
con sus abdómenes al aire.
09:10
But as soon as the threat is passed,
220
538511
2046
Pero en cuanto se va la amenaza,
09:12
the entrance is open again,
221
540557
2755
la entrada se abre de nuevo.
09:15
and maybe there are situations
222
543312
1790
Quizá hay situaciones
09:17
in computer security
223
545102
1089
en la seguridad informática,
09:18
where operating costs are low enough
224
546191
2206
donde los gastos operativos
son lo suficientemente bajos
son lo suficientemente bajos
09:20
that we could just block access temporarily
225
548397
3375
como para bloquear
el acceso temporalmente
el acceso temporalmente
09:23
in response to an immediate threat,
226
551772
2193
en respuesta a una amenaza
09:25
and then open it again,
227
553965
2026
y luego abrirlo,
09:27
instead of trying to build
228
555991
1269
en vez de construir
09:29
a permanent firewall or fortress.
229
557260
3980
un fuerte o un firewall permanente.
09:33
So another environmental challenge
230
561240
1940
Otro reto medioambiental
09:35
that all systems have to deal with
231
563180
1695
que enfrentan todos los sistemas
09:36
is resources, finding and collecting them.
232
564875
5452
son los recursos,
encontrarlos y recolectarlos.
encontrarlos y recolectarlos.
Para ello, las hormigas
resuelven el problema
resuelven el problema
09:42
And to do this, ants solve the problem
233
570327
1673
09:44
of collective search,
234
572000
1258
de la búsqueda colectiva,
09:45
and this is a problem that's of great interest
235
573258
1576
un problema que ahora mismo
09:46
right now in robotics,
236
574834
1484
es de gran interés en robótica
09:48
because we've understood that,
237
576318
1732
porque hemos entendido
09:50
rather than sending a single,
238
578050
1614
que más que enviar fuera un robot único,
09:51
sophisticated, expensive robot out
239
579664
3495
sofisticado y caro
09:55
to explore another planet
240
583159
1417
a explorar otro planeta
09:56
or to search a burning building,
241
584576
2567
o a buscar en un edificio en llamas,
09:59
that instead, it may be more effective
242
587143
2600
quizá pueda ser más eficaz
10:01
to get a group of cheaper robots
243
589743
4377
conseguir un grupo de robots más baratos
10:06
exchanging only minimal information,
244
594120
2545
que intercambien
solo una mínima información.
solo una mínima información.
10:08
and that's the way that ants do it.
245
596665
2799
Así es como lo hacen las hormigas.
10:11
So the invasive Argentine ant
246
599464
1765
La hormiga argentina invasora
10:13
makes expandable search networks.
247
601229
2330
hace redes de búsqueda expandibles.
10:15
They're good at dealing with the main problem
248
603559
2273
Son buenas en lidiar
con el problema principal
con el problema principal
10:17
of collective search,
249
605832
1331
de la búsqueda colectiva,
10:19
which is the trade-off between
250
607163
2566
que es la compensación
10:21
searching very thoroughly
251
609729
1336
entre buscar cuidadosamente
10:23
and covering a lot of ground.
252
611065
1997
y cubrir mucho terreno.
10:25
And what they do is,
253
613062
895
Y lo que hacen es
10:25
when there are many ants in a small space,
254
613957
2387
que cuando hay muchas hormigas
en un espacio pequeño
en un espacio pequeño
10:28
then each one can search very thoroughly
255
616344
2213
busca cada una muy cuidadosamente
10:30
because there will be another ant nearby
256
618557
1624
porque habrá otra hormiga cerca
10:32
searching over there,
257
620181
1357
buscando por allí.
10:33
but when there are a few ants
258
621538
1647
Pero cuando hay pocas hormigas
10:35
in a large space,
259
623185
2055
en un espacio grande,
10:37
then they need to stretch out their paths
260
625240
2414
tienen que extender sus caminos
10:39
to cover more ground.
261
627654
1803
para cubrir más terreno.
10:41
I think they use interactions to assess density,
262
629457
2954
Creo que usan interacciones
para evaluar la densidad.
para evaluar la densidad.
Cuando hay muchas juntas,
10:44
so when they're really crowded,
263
632411
1229
10:45
they meet more often,
264
633640
1102
interactúan más
10:46
and they search more thoroughly.
265
634742
2465
y buscan más cuidadosamente.
10:49
Different ant species must use different algorithms,
266
637207
3400
Diferentes especies de hormigas
deben usar diferentes algoritmos
deben usar diferentes algoritmos
10:52
because they've evolved to deal with
267
640607
2522
porque han evolucionado para lidiar
10:55
different resources,
268
643129
1671
con diferentes recursos.
10:56
and it could be really useful to know about this,
269
644800
2559
Puede ser muy útil saber esto.
10:59
and so we recently asked ants
270
647359
1642
Recientemente, le pedimos a las hormigas
11:01
to solve the collective search problem
271
649001
2450
que resolviesen el problema
de búsqueda colectiva
de búsqueda colectiva
11:03
in the extreme environment
272
651451
1368
en un ambiente extremo
de microgravedad
de microgravedad
11:04
of microgravity
273
652819
1558
11:06
in the International Space Station.
274
654377
1976
en la Estación Espacial Internacional.
11:08
When I first saw this picture, I thought,
275
656353
1545
Al ver la foto pensé,
11:09
Oh no, they've mounted the habitat vertically,
276
657898
2857
Oh no, montaron el hábitat verticalmente.
11:12
but then I realized that, of course, it doesn't matter.
277
660755
2618
Luego me di cuenta de que no importa.
11:15
So the idea here is that the ants
278
663373
2637
La idea es que las hormigas
11:18
are working so hard to hang on
279
666010
1970
están trabajando tan duro
11:19
to the wall or the floor or whatever you call it
280
667980
3057
para agarrarse a la pared o al suelo,
o como quieran llamarlo,
o como quieran llamarlo,
11:23
that they're less likely to interact,
281
671037
3009
que es menos probable que interactúen
y entonces, la relación entre su apiñamiento
11:26
and so the relationship between
282
674046
1244
11:27
how crowded they are and how often they meet
283
675290
2120
y la frecuencia de sus encuentros
11:29
would be messed up.
284
677410
1725
se dañarían.
11:31
We're still analyzing the data.
285
679135
1395
Estamos analizándolo.
11:32
I don't have the results yet.
286
680530
1964
No tengo los resultados aún.
11:34
But it would be interesting to know
287
682494
1694
Pero sería interesante saber
11:36
how other species solve this problem
288
684188
2459
cómo lo resuelven otras especies
11:38
in different environments on Earth,
289
686647
2564
en diferentes ambientes de la Tierra.
11:41
and so we're setting up a program
290
689211
1266
Estamos creando un programa
11:42
to encourage kids around the world
291
690477
2160
para animar a los niños de todo el mundo
11:44
to try this experiment with different species.
292
692637
2536
a probar este experimento
con diferentes especies.
con diferentes especies.
11:47
It's very simple.
293
695173
1767
Es muy simple
11:48
It can be done with cheap materials.
294
696940
2090
y puede hacerse con materiales baratos.
11:51
And that way, we could make a global map
295
699030
2833
Y así, haríamos un mapa global
11:53
of ant collective search algorithms.
296
701863
3347
de algoritmos de búsquedas
colectivas de las hormigas.
colectivas de las hormigas.
11:57
And I think it's pretty likely that the invasive species,
297
705210
2483
Es muy probable que la especie invasora,
11:59
the ones that come into our buildings,
298
707693
2149
las que entran en nuestros edificios,
12:01
are going to be really good at this,
299
709842
1742
sean muy buenas en esto,
12:03
because they're in your kitchen
300
711584
1848
ya que están en su cocina
12:05
because they're really good
at finding food and water.
at finding food and water.
301
713432
3907
porque son muy buenas
encontrando comida y agua.
encontrando comida y agua.
12:09
So the most familiar resource for ants
302
717339
3265
El recurso más conocido para las hormigas
12:12
is a picnic,
303
720604
1315
es un picnic.
12:13
and this is a clustered resource.
304
721919
2145
Este es un recurso agrupado.
12:16
When there's one piece of fruit,
305
724064
999
Cuando hay un trozo de fruta,
12:17
there's likely to be another piece of fruit nearby,
306
725063
2515
puede haber otro cerca.
12:19
and the ants that specialize on clustered resources
307
727578
3432
Y las hormigas que se especializan
en recursos agrupados
en recursos agrupados
12:23
use interactions for recruitment.
308
731010
1942
usan interacciones para reclutar.
12:24
So when one ant meets another,
309
732952
1277
Cuando una hormiga se encuentra con otra
12:26
or when it meets a chemical deposited
310
734229
1625
o con un químico que otra tiró al suelo,
12:27
on the ground by another,
311
735854
1736
12:29
then it changes direction to follow
312
737590
1833
cambia de dirección para seguir
12:31
in the direction of the interaction,
313
739423
1573
la dirección de la interacción.
12:32
and that's how you get the trail of ants
314
740996
1977
De allí la fila de hormigas
12:34
sharing your picnic.
315
742973
1413
compartiendo su picnic.
12:36
Now this is a place where I think we might be able
316
744386
1695
De aquí creo que podemos
12:38
to learn something from ants about cancer.
317
746081
3741
aprender algo de las hormigas
sobre el cáncer.
sobre el cáncer.
12:41
I mean, first, it's obvious that we could do a lot
318
749822
1981
Primero, es obvio que podemos hacer mucho
12:43
to prevent cancer
319
751803
1610
para prevenir el cáncer,
12:45
by not allowing people to spread around
320
753413
2577
no permitiendo que la gente propague
12:47
or sell the toxins that promote
321
755990
1944
o venda las toxinas que promueven
12:49
the evolution of cancer in our bodies,
322
757934
2780
el cáncer en nuestro cuerpo.
No creo que las hormigas
puedan ayudarnos mucho con esto.
puedan ayudarnos mucho con esto.
12:52
but I don't think the ants can help us much with this
323
760714
2346
12:55
because ants never poison their own colonies.
324
763060
3358
Ellas nunca envenenan a sus colonias.
Pero podemos aprender algo de ellas
12:58
But we might be able to learn something from ants
325
766418
1332
12:59
about treating cancer.
326
767750
1763
para el tratamiento del cáncer.
13:01
There are many different kinds of cancer.
327
769513
2225
Hay muchos tipos de cáncer.
13:03
Each one originates in a particular part of the body,
328
771738
2978
Cada uno empieza
en una parte particular del cuerpo
en una parte particular del cuerpo
13:06
and then some kinds of cancer will spread
329
774716
2966
y luego algunos tipos de cáncer
se expanden
se expanden
13:09
or metastasize to particular other tissues
330
777682
2830
o metastatizan a otros tejidos
13:12
where they must be getting
resources that they need.
resources that they need.
331
780512
2880
de donde consiguen
los recursos que necesitan.
los recursos que necesitan.
13:15
So if you think from the perspective
332
783392
1808
Si piensan desde la perspectiva
13:17
of early metastatic cancer cells
333
785200
1950
de las células iniciales
cancerígenas metastásicas
cancerígenas metastásicas
13:19
as they're out searching around
334
787150
1623
que están fuera buscando
13:20
for the resources that they need,
335
788773
2317
los recursos que necesitan,
13:23
if those resources are clustered,
336
791090
1983
si esos recursos están agrupados,
13:25
they're likely to use interactions for recruitment,
337
793073
3013
probablemente usarán
interacciones para reclutar,
interacciones para reclutar,
13:28
and if we can figure out how
cancer cells are recruiting,
cancer cells are recruiting,
338
796086
3093
y si podemos averiguar
cómo reclutan estas células,
cómo reclutan estas células,
13:31
then maybe we could set traps
339
799179
2347
quizá podríamos ponerles trampas,
13:33
to catch them before they become established.
340
801526
4049
atraparlas antes de que se establezcan.
13:37
So ants are using interactions in different ways
341
805575
3235
Las hormigas usan interacciones
de formas diferentes
de formas diferentes
13:40
in a huge variety of environments,
342
808810
2602
en una gran variedad de ambientes.
13:43
and we could learn from this
343
811412
1821
Nosotros podríamos aprender de esto,
13:45
about other systems that operate
344
813233
1777
sobre otros sistemas que operan
13:47
without central control.
345
815010
2337
sin control central.
13:49
Using only simple interactions,
346
817347
1979
Usando solo simples interacciones,
13:51
ant colonies have been performing
347
819326
1795
las colonias de hormigas han conseguido
13:53
amazing feats for more than 130 million years.
348
821121
3633
logros maravillosos durante
más de 130 millones de años.
más de 130 millones de años.
13:56
We have a lot to learn from them.
349
824754
2140
Tenemos mucho que aprender de ellas.
13:58
Thank you.
350
826894
2738
Gracias.
14:01
(Applause)
351
829632
2733
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Deborah Gordon - EcologistBy 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?
Deborah Gordon | Speaker | TED.com