TED2017
Greg Gage: Electrical experiments with plants that count and communicate
Greg Gage: Experimentos eléctricos con plantas que cuentan y se comunican
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El neurocientífico Greg Gage toma equipos sofisticados para estudiar el cerebro en los laboratorios de posgrado, y los lleva a las aulas de secundaria (y, a veces, al escenario de TED). Prepárate para sorprenderte mientras conecta una Mimosa pudica (una planta cuyas hojas se cierran al tocarlas) y una Venus atrapamoscas a un electrocardiógrafo, para mostrarnos cómo las plantas usan señales eléctricas para transmitir información, provocar movimiento e incluso contar.
Greg Gage - Neuroscientist
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
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00:12
I'm a neuroscientist,
0
760
1256
Soy neurocientífico,
00:14
and I'm the co-founder of Backyard Brains,
1
2040
2296
cofundador de Backyard Brains,
00:16
and our mission is to train
the next generation of neuroscientists
the next generation of neuroscientists
2
4360
3856
y nuestra misión es educar a la próxima
generación de neurocientíficos
generación de neurocientíficos
00:20
by taking graduate-level
neuroscience research equipment
neuroscience research equipment
3
8240
3016
tomando equipos de investigación
de posgrado en neurociencia
de posgrado en neurociencia
00:23
and making it available for kids
in middle schools and high schools.
in middle schools and high schools.
4
11280
3440
y poniéndolos a disposición
de los jóvenes de secundaria.
de los jóvenes de secundaria.
00:27
And so when we go into the classroom,
5
15520
1856
Cuando estamos con ellos en el aula,
00:29
one way to get them thinking
about the brain, which is very complex,
about the brain, which is very complex,
6
17400
3896
una forma de hacerlos pensar
en el cerebro, que es muy complejo,
en el cerebro, que es muy complejo,
00:33
is to ask them a very simple
question about neuroscience,
question about neuroscience,
7
21320
2936
es hacerles una pregunta
muy simple sobre neurociencia,
muy simple sobre neurociencia,
00:36
and that is, "What has a brain?"
8
24280
2040
y es la siguiente: ¿quién tiene cerebro?
00:39
When we ask that,
9
27040
1256
Cuando preguntamos eso,
00:40
students will instantly tell you
that their cat or dog has a brain,
that their cat or dog has a brain,
10
28320
4055
los alumnos dicen inmediatamente
que su perro o su gato tienen cerebro,
que su perro o su gato tienen cerebro,
00:44
and most will say that a mouse
or even a small insect has a brain,
or even a small insect has a brain,
11
32400
4576
la mayoría dice que un ratón o incluso
un insecto pequeño tiene cerebro,
un insecto pequeño tiene cerebro,
00:49
but almost nobody says
that a plant or a tree
that a plant or a tree
12
37000
2816
pero casi nadie dice
que una planta, o un árbol
que una planta, o un árbol
00:51
or a shrub has a brain.
13
39840
2176
o un arbusto tiene cerebro.
00:54
And so when you push --
14
42040
2496
Entonces insistimos,
00:56
because this could actually
help describe a little bit
help describe a little bit
15
44560
2576
porque esto puede ayudar
a describir un poco
a describir un poco
00:59
how the brain actually functions --
16
47160
2176
cómo funciona realmente el cerebro.
01:01
so you push and say,
17
49360
1216
Insistimos y decimos:
01:02
"Well, what is it that makes
living things have brains versus not?"
living things have brains versus not?"
18
50600
3536
"¿qué define si un organismo vivo
tiene cerebro o no?"
tiene cerebro o no?"
01:06
And often they'll come back
with the classification
with the classification
19
54160
2456
Y a menudo responden con la clasificación
01:08
that things that move tend to have brains.
20
56640
3776
de que las cosas que se mueven
suelen tener cerebro.
suelen tener cerebro.
01:12
And that's absolutely correct.
21
60440
1616
Y eso es absolutamente correcto.
Nuestro sistema nervioso
evolucionó por ser eléctrico.
evolucionó por ser eléctrico.
01:14
Our nervous system evolved
because it is electrical.
because it is electrical.
22
62080
2456
01:16
It's fast, so we can quickly respond
to stimuli in the world
to stimuli in the world
23
64560
3136
Es veloz, para que podamos
responder rápido
responder rápido
a los estímulos del mundo
y movernos si es necesario.
y movernos si es necesario.
01:19
and move if we need to.
24
67720
2216
01:21
But you can go back
and push back on a student,
and push back on a student,
25
69960
2216
Pero podemos seguir
interrogando a un alumno,
interrogando a un alumno,
01:24
and say, "Well, you know,
you say that plants don't have brains,
you say that plants don't have brains,
26
72200
3056
y decirle: "Bueno, tú dices
que las plantas no tienen cerebro,
que las plantas no tienen cerebro,
01:27
but plants do move."
27
75280
1456
pero las plantas se mueven".
01:28
Anyone who has grown a plant
28
76760
1856
El que haya cultivado una planta
01:30
has noticed that the plant will move
29
78640
1976
habrá notado que la planta se mueve
01:32
and face the sun.
30
80640
1816
para mirar al sol.
Y el alumno dirá: "Pero eso
es un movimiento lento; no cuenta.
es un movimiento lento; no cuenta.
01:34
But they'll say,
"But that's a slow movement.
"But that's a slow movement.
31
82480
2136
01:36
You know, that doesn't count.
That could be a chemical process."
That could be a chemical process."
32
84640
3016
Podría ser un proceso químico".
Pero ¿y las plantas de movimiento rápido?
01:39
But what about fast-moving plants?
33
87680
2376
01:42
Now, in 1760, Arthur Dobbs,
the Royal Governor of North Carolina,
the Royal Governor of North Carolina,
34
90080
5096
En 1760, Arthur Dobbs,
el Gobernador Real de Carolina del Norte,
el Gobernador Real de Carolina del Norte,
01:47
made a pretty fascinating discovery.
35
95200
2536
descubrió algo fascinate.
01:49
In the swamps behind his house,
36
97760
2856
En los pantanos detrás de su casa,
01:52
he found a plant that would spring shut
37
100640
3656
encontró una planta
que se cerraba abruptamente
que se cerraba abruptamente
01:56
every time a bug would fall in between it.
38
104320
2680
cada vez que un insecto le caía dentro.
01:59
He called this plant the flytrap,
39
107720
2936
La llamó atrapamoscas,
02:02
and within a decade,
it made its way over to Europe,
it made its way over to Europe,
40
110680
2936
y en una década la planta llegó a Europa,
02:05
where eventually the great Charles Darwin
got to study this plant,
got to study this plant,
41
113640
3536
donde finalmente el gran Charles Darwin
tuvo la oportunidad de estudiarla,
tuvo la oportunidad de estudiarla,
02:09
and this plant absolutely blew him away.
42
117200
2016
y la planta lo deslumbró por completo.
02:11
He called it the most wonderful
plant in the world.
plant in the world.
43
119240
2536
Dijo que era la planta
más maravillosa del mundo.
más maravillosa del mundo.
02:13
This is a plant
that was an evolutionary wonder.
that was an evolutionary wonder.
44
121800
2256
Era una maravilla de la evolución.
02:16
This is a plant that moves quickly,
45
124080
1976
Una planta que se mueve rápidamente,
02:18
which is rare,
46
126080
1296
lo cual es raro,
02:19
and it's carnivorous, which is also rare.
47
127400
1976
y que es carnívora, que también es raro.
02:21
And this is in the same plant.
48
129400
1456
Todo en la misma planta.
Pero hoy vengo a contarles
02:22
But I'm here today to tell you
49
130880
1456
02:24
that's not even the coolest thing
about this plant.
about this plant.
50
132360
2416
que eso no es lo más estupendo
de esta planta.
de esta planta.
Lo más estupendo
es que esta planta puede contar.
es que esta planta puede contar.
02:26
The coolest thing
is that the plant can count.
is that the plant can count.
51
134800
2520
02:30
So in order to show that,
52
138560
1376
Para poder demostrar eso,
02:31
we have to get some vocabulary
out of the way.
out of the way.
53
139960
2176
tenemos que repasar
un poco de vocabulario.
un poco de vocabulario.
02:34
So I'm going to do what we do
in the classroom with students.
in the classroom with students.
54
142160
3256
Así que voy a hacer lo que hago
con los alumnos en el aula.
con los alumnos en el aula.
02:37
We're going to do
an experiment on electrophysiology,
an experiment on electrophysiology,
55
145440
3856
Vamos a hacer un experimento
en electrofisiología,
en electrofisiología,
02:41
which is the recording
of the body's electrical signal,
of the body's electrical signal,
56
149320
3136
que consiste en registrar
las señales eléctricas del cuerpo,
las señales eléctricas del cuerpo,
02:44
either coming from neurons
or from muscles.
or from muscles.
57
152480
2296
provenientes de las neuronas
o de los músculos.
o de los músculos.
02:46
And I'm putting some electrodes
here on my wrists.
here on my wrists.
58
154800
2336
Me estoy poniendo
unos electrodos en las muñecas.
unos electrodos en las muñecas.
02:49
As I hook them up,
59
157160
1336
Y cuando los conecte,
02:50
we're going to be able to see a signal
60
158520
2176
vamos a poder ver una señal
02:52
on the screen here.
61
160720
1456
aquí en la pantalla.
02:54
And this signal may be familiar to you.
62
162200
1896
Esta señal puede resultarles familiar.
02:56
It's called the EKG,
or the electrocardiogram.
or the electrocardiogram.
63
164120
2176
Se llama electrocardiograma.
02:58
And this is coming
from neurons in my heart
from neurons in my heart
64
166320
2456
Viene de las neuronas del corazón
que están enviando lo que
se llama potenciales de acción,
se llama potenciales de acción,
03:00
that are firing
what's called action potentials,
what's called action potentials,
65
168800
2536
03:03
potential meaning voltage and action
meaning it moves quickly up and down,
meaning it moves quickly up and down,
66
171360
3856
potencial como voltaje, y acción
como movimiento rápido de arriba a abajo.
como movimiento rápido de arriba a abajo.
03:07
which causes my heart to fire,
67
175240
1456
lo cual activa mi corazón,
03:08
which then causes
the signal that you see here.
the signal that you see here.
68
176720
2816
y produce esta señal que ven aquí.
03:11
And so I want you to remember the shape
of what we'll be looking at right here,
of what we'll be looking at right here,
69
179560
3736
Quiero que recuerden la forma
de lo que vamos a ver aquí,
de lo que vamos a ver aquí,
porque va a ser importante.
03:15
because this is going to be important.
70
183320
1856
Es una forma en la que el cerebro
codifica información:
codifica información:
03:17
This is a way that the brain
encodes information
encodes information
71
185200
2416
en forma de potenciales de acción.
03:19
in the form of an action potential.
72
187640
1696
03:21
So now let's turn to some plants.
73
189360
2320
Ahora vamos a ver algunas plantas.
03:24
So I'm going to first
introduce you to the mimosa,
introduce you to the mimosa,
74
192920
3536
Primero, les voy a presentar a la mimosa.
03:28
not the drink, but the Mimosa pudica,
75
196480
3216
No el cóctel, sino la Mimosa pudica.
03:31
and this is a plant that's found
in Central America and South America,
in Central America and South America,
76
199720
3336
Es una planta que se encuentra
en Centroamérica y Sudamérica,
en Centroamérica y Sudamérica,
03:35
and it has behaviors.
77
203080
1976
y que tiene algunos comportamientos.
03:37
And the first behavior
I'm going to show you
I'm going to show you
78
205080
2096
El primer comportamiento
que voy a mostrarles
que voy a mostrarles
03:39
is if I touch the leaves here,
79
207200
2096
es que si toco las hojas aquí,
03:41
you get to see that the leaves
tend to curl up.
tend to curl up.
80
209320
2200
van a ver que las hojas se cierran.
03:45
And then the second behavior is,
81
213280
2256
El segundo comportamiento,
03:47
if I tap the leaf,
82
215560
2176
es que si le doy un golpecito,
03:49
the entire branch seems to fall down.
83
217760
1816
toda la hoja se deja caer.
03:51
So why does it do that?
84
219600
1536
¿Por qué hace esto?
03:53
It's not really known to science.
85
221160
1616
En verdad no lo sabemos.
03:54
One of the reasons why
could be that it scares away insects
could be that it scares away insects
86
222800
3216
Una de las razones podría ser
para asustar a los insectos,
para asustar a los insectos,
03:58
or it looks less appealing to herbivores.
87
226040
2176
o para ser menos atractiva
a los herbívoros.
a los herbívoros.
04:00
But how does it do that?
Now, that's interesting.
Now, that's interesting.
88
228240
2496
Pero ¿cómo lo hace?
Eso sí que es interesante.
Eso sí que es interesante.
Podemos hacer un experimento
para averiguarlo.
para averiguarlo.
04:02
We can do an experiment to find out.
89
230760
2136
04:04
So what we're going to do now,
90
232920
1456
Entonces ahora,
04:06
just like I recorded
the electrical potential from my body,
the electrical potential from my body,
91
234400
3416
del mismo modo que antes registré
el potencial eléctrico de mi cuerpo,
el potencial eléctrico de mi cuerpo,
04:09
we're going to record the electrical
potential from this plant, this mimosa.
potential from this plant, this mimosa.
92
237840
3816
vamos a registrar el potencial eléctrico
de esta planta; esta mimosa.
de esta planta; esta mimosa.
04:13
And so what we're going to do
is I've got a wire wrapped around the stem,
is I've got a wire wrapped around the stem,
93
241680
5496
Tengo un alambre enroscado
alrededor del tallo,
alrededor del tallo,
04:19
and I've got the ground electrode where?
94
247200
2080
y tengo el electrodo de tierra, ¿dónde?
04:22
In the ground. It's an electrical
engineering joke. Alright.
engineering joke. Alright.
95
250360
2936
En la tierra. Es un chiste
de ingeniería eléctrica.
de ingeniería eléctrica.
04:25
(Laughter)
96
253320
1336
(Risas)
04:26
Alright. So I'm going to go ahead
and tap the leaf here,
and tap the leaf here,
97
254680
2736
Entonces voy a darle
un golpecito a la hoja,
un golpecito a la hoja,
04:29
and I want you to look
at the electrical recording
at the electrical recording
98
257440
2375
y quiero que se fijen
en el registro eléctrico
en el registro eléctrico
04:31
that we're going to see inside the plant.
99
259839
1961
que vamos a ver dentro de la planta.
04:34
Whoa. It is so big,
I've got to scale it down.
I've got to scale it down.
100
262520
2896
¡Uy! Es tan grande
que tengo que reducirlo un poco.
que tengo que reducirlo un poco.
04:37
Alright. So what is that?
101
265440
1416
Entonces, ¿qué es eso?
04:38
That is an action potential
that is happening inside the plant.
that is happening inside the plant.
102
266880
2976
Es un potencial de acción
que se da dentro de la planta.
que se da dentro de la planta.
04:41
Why was it happening?
103
269880
1256
¿Por qué pasó eso?
04:43
Because it wanted to move. Right?
104
271160
1616
Porque quería moverse. ¿Correcto?
04:44
And so when I hit the touch receptors,
105
272800
3016
Entonces, cuando toqué los receptores,
04:47
it sent a voltage all the way down
to the end of the stem,
to the end of the stem,
106
275840
3176
envió un voltaje a lo largo del tallo,
04:51
which caused it to move.
107
279040
1256
que la hizo moverse.
04:52
And now, in our arms,
we would move our muscles,
we would move our muscles,
108
280320
2256
En nuestros brazos,
moveríamos los músculos,
moveríamos los músculos,
04:54
but the plant doesn't have muscles.
109
282600
1696
pero la planta no tiene músculos.
04:56
What it has is water inside the cells
110
284320
2256
Lo que tiene es agua dentro de las células
04:58
and when the voltage hits it,
it opens up, releases the water,
it opens up, releases the water,
111
286600
2936
y cuando le llega el voltaje,
se abre, libera el agua,
se abre, libera el agua,
05:01
changes the shape of the cells,
and the leaf falls.
and the leaf falls.
112
289560
2434
cambia la forma de las células,
y la hoja cae.
y la hoja cae.
05:04
OK. So here we see an action potential
encoding information to move. Alright?
encoding information to move. Alright?
113
292480
4936
Entonces tenemos un potencial de acción
que codifica información de movimiento.
que codifica información de movimiento.
05:09
But can it do more?
114
297440
1496
Pero ¿puede hacer algo más?
05:10
So let's go to find out.
115
298960
1256
Veamos.
05:12
We're going to go to our good friend,
the Venus flytrap here,
the Venus flytrap here,
116
300240
3056
Vamos con nuestra buena amiga aquí,
la Venus atrapamoscas,
la Venus atrapamoscas,
05:15
and we're going to take a look
at what happens inside the leaf
at what happens inside the leaf
117
303320
4416
y vamos a mirar qué pasa dentro de la hoja
05:19
when a fly lands on here.
118
307760
1936
cuando se posa una mosca.
05:21
So I'm going to pretend
to be a fly right now.
to be a fly right now.
119
309720
2696
Voy a hacer de cuenta que soy una mosca.
05:24
And now here's my Venus flytrap,
120
312440
1656
Y aquí está mi Venus atrapamoscas,
05:26
and inside the leaf,
you're going to notice
you're going to notice
121
314120
2016
y adentro de la hoja, van a ver
05:28
that there are three little hairs here,
and those are trigger hairs.
and those are trigger hairs.
122
316160
3216
que hay tres pequeños pelos;
son pelos disparadores.
son pelos disparadores.
Y cuando una mosca se posa...
05:31
And so when a fly lands --
123
319400
1376
05:32
I'm going to touch
one of the hairs right now.
one of the hairs right now.
124
320800
2496
Voy a tocar uno de los pelos ahora.
05:35
Ready? One, two, three.
125
323320
1440
¿Listos? Uno, dos, tres.
05:39
What do we get? We get
a beautiful action potential.
a beautiful action potential.
126
327000
2456
¿Qué tenemos? Un hermoso
potencial de acción.
potencial de acción.
05:41
However, the flytrap doesn't close.
127
329480
2520
Sin embargo, la atrapamoscas no se cierra.
05:44
And to understand why that is,
128
332640
1456
Y para entender por qué,
hay que saber un poco más
sobre su comportamiento.
sobre su comportamiento.
05:46
we need to know a little bit more
about the behavior of the flytrap.
about the behavior of the flytrap.
129
334120
3216
Primero, la trampa demora mucho
en reabrirse una vez que se cierra.
en reabrirse una vez que se cierra.
05:49
Number one is that it takes
a long time to open the traps back up --
a long time to open the traps back up --
130
337360
3296
05:52
you know, about 24 to 48 hours
if there's no fly inside of it.
if there's no fly inside of it.
131
340680
4176
24 o 48 horas más o menos,
si no hay ninguna mosca dentro.
si no hay ninguna mosca dentro.
05:56
And so it takes a lot of energy.
132
344880
1696
Es decir que consume mucha energía.
05:58
And two, it doesn't need to eat
that many flies throughout the year.
that many flies throughout the year.
133
346600
3216
Segundo, no necesita comer
tantas moscas por año.
tantas moscas por año.
06:01
Only a handful. It gets
most of its energy from the sun.
most of its energy from the sun.
134
349840
2656
Solo un puñado; la energía
la obtiene casi toda del sol.
la obtiene casi toda del sol.
06:04
It's just trying to replace
some nutrients in the ground with flies.
some nutrients in the ground with flies.
135
352520
3216
Las moscas son solo para reemplazar
algunos nutrientes del suelo.
algunos nutrientes del suelo.
06:07
And the third thing is,
136
355760
1256
Y tercero,
06:09
it only opens then closes the traps
a handful of times
a handful of times
137
357040
2976
cada trampa puede abrirse
y cerrarse unas pocas veces
y cerrarse unas pocas veces
06:12
until that trap dies.
138
360040
1640
hasta que se muere.
06:14
So therefore, it wants
to make really darn sure
to make really darn sure
139
362120
2696
Entonces la planta quiere
estar absolutamente segura
estar absolutamente segura
06:16
that there's a meal inside of it
before the flytrap snaps shut.
before the flytrap snaps shut.
140
364840
4416
de que lo que hay dentro es comida,
antes de cerrar la trampa.
antes de cerrar la trampa.
06:21
So how does it do that?
141
369280
1200
¿Cómo lo hace?
06:23
It counts the number of seconds
142
371280
2616
Cuenta la cantidad de segundos
06:25
between successive
touching of those hairs.
touching of those hairs.
143
373920
3216
entre contactos sucesivos con los pelos.
06:29
And so the idea is
that there's a high probability,
that there's a high probability,
144
377160
2416
La idea es que, muy probablemente,
si hay una mosca dentro
van a ser muy seguidos.
van a ser muy seguidos.
06:31
if there's a fly inside of there,
that it's going to be clicked together,
that it's going to be clicked together,
145
379600
3456
Entonces, a partir del primer
potencial de acción,
potencial de acción,
06:35
and so when it gets the first
action potential,
action potential,
146
383080
2216
empieza a contar, uno, dos,
06:37
it starts counting, one, two,
147
385320
1416
y si llega a 20 y no recibe otro estímulo,
06:38
and if it gets to 20
and it doesn't fire again,
and it doesn't fire again,
148
386760
2216
la trampa no se cierra.
06:41
then it's not going to close,
149
389000
1416
Pero si recibe otro estímulo
en ese lapso, sí se cierra.
en ese lapso, sí se cierra.
06:42
but if it does it within there,
then the flytrap will close.
then the flytrap will close.
150
390440
2856
Vamos otra vez.
06:45
So we're going to go back now.
151
393320
1456
Voy a tocar de nuevo
la Venus atrapamoscas.
la Venus atrapamoscas.
06:46
I'm going to touch
the Venus flytrap again.
the Venus flytrap again.
152
394800
2016
Llevo más de 20 segundos hablando,
así que podemos ver qué pasa
así que podemos ver qué pasa
06:48
I've been talking
for more than 20 seconds.
for more than 20 seconds.
153
396840
2016
06:50
So we can see what happens
when I touch the hair a second time.
when I touch the hair a second time.
154
398880
2960
cuando toco el pelo por segunda vez.
06:55
So what do we get?
We get a second action potential,
We get a second action potential,
155
403720
2456
¿Qué pasa? Tenemos un
segundo potencial de acción,
segundo potencial de acción,
06:58
but again, the leaf doesn't close.
156
406200
1896
pero de nuevo, la hoja no se cierra.
07:00
So now if I go back in there
157
408120
1936
Voy a probar otra vez.
07:02
and if I'm a fly moving around,
158
410080
1896
Si yo fuera una mosca que se mueve ahí,
07:04
I'm going to be touching
the leaf a few times.
the leaf a few times.
159
412000
2176
estaría tocando la hoja varias veces.
07:06
I'm going to go and brush it a few times.
160
414200
2416
Así que voy a rozarla varias veces.
07:08
And immediately,
161
416640
1416
E inmediatamente,
07:10
the flytrap closes.
162
418080
1736
la atrapamoscas se cierra.
07:11
So here we are seeing the flytrap
actually doing a computation.
actually doing a computation.
163
419840
4136
Entonces aquí vemos a la atrapamoscas
realmente haciendo cálculos.
realmente haciendo cálculos.
07:16
It's determining
if there's a fly inside the trap,
if there's a fly inside the trap,
164
424000
2496
Está determinando
si hay una mosca adentro,
si hay una mosca adentro,
07:18
and then it closes.
165
426520
1496
y después se cierra.
07:20
So let's go back to our original question.
166
428040
2400
Entonces, volvamos
a nuestra pregunta original.
a nuestra pregunta original.
07:23
Do plants have brains?
167
431520
2296
¿Tienen cerebro las plantas?
07:25
Well, the answer is no.
168
433840
1576
Bueno, la respuesta es no.
07:27
There's no brains in here.
169
435440
1376
No hay un cerebro ahí.
07:28
There's no axons, no neurons.
170
436840
3576
No hay axones, no hay neuronas.
07:32
It doesn't get depressed.
171
440440
1376
No se deprime.
07:33
It doesn't want to know
what the Tigers' score is.
what the Tigers' score is.
172
441840
2376
No le importa cómo salieron los Tigers.
No necesita sentirse realizada.
07:36
It doesn't have
self-actualization problems.
self-actualization problems.
173
444240
2096
07:38
But what it does have
is something that's very similar to us,
is something that's very similar to us,
174
446360
3416
Pero lo que sí tiene es algo
muy parecido a nosotros,
muy parecido a nosotros,
07:41
which is the ability
to communicate using electricity.
to communicate using electricity.
175
449800
3056
que es la habilidad de
comunicarse usando electricidad.
comunicarse usando electricidad.
07:44
It just uses slightly
different ions than we do,
different ions than we do,
176
452880
2256
Usa unos iones levemente diferentes,
07:47
but it's actually doing the same thing.
177
455160
2016
pero en realidad está haciendo lo mismo.
07:49
So just to show you
178
457200
2176
Para que se den una idea
07:51
the ubiquitous nature
of these action potentials,
of these action potentials,
179
459400
3296
de lo comunes que son
estos potenciales de acción:
estos potenciales de acción:
07:54
we saw it in the Venus flytrap,
180
462720
2216
lo acabamos de ver
en la Venus atrapamoscas,
en la Venus atrapamoscas,
07:56
we've seen an action
potential in the mimosa.
potential in the mimosa.
181
464960
2136
lo vimos en la mimosa,
hasta vimos un potencial
de acción en un ser humano.
de acción en un ser humano.
07:59
We've even seen
an action potential in a human.
an action potential in a human.
182
467120
2376
08:01
Now, this is the euro of the brain.
183
469520
3216
Esta es la forma de transmitir
toda la información.
toda la información.
08:04
It's the way that all
information is passed.
information is passed.
184
472760
2136
08:06
And so what we can do
is we can use those action potentials
is we can use those action potentials
185
474920
2816
Entonces podemos usar
esos potenciales de acción
esos potenciales de acción
08:09
to pass information
186
477760
1496
para transmitir información
08:11
between species of plants.
187
479280
1736
entre distintas especies de plantas.
08:13
And so this is our interspecies
plant-to-plant communicator,
plant-to-plant communicator,
188
481040
4416
Así que este es nuestro comunicador
interespecie planta a planta,
interespecie planta a planta,
08:17
and what we've done
is we've created a brand new experiment
is we've created a brand new experiment
189
485480
3176
y creamos un nuevo experimento
08:20
where we're going to record
the action potential from a Venus flytrap,
the action potential from a Venus flytrap,
190
488680
3536
donde vamos a registrar el potencial
de acción de una Venus atrapamoscas
de acción de una Venus atrapamoscas
08:24
and we're going to send it
into the sensitive mimosa.
into the sensitive mimosa.
191
492240
2776
y se lo vamos a transmitir
a la mimosa sensitiva.
a la mimosa sensitiva.
08:27
So I want you to recall what happens
192
495040
1736
Quiero que recuerden lo que pasa
08:28
when we touch the leaves of the mimosa.
193
496800
1936
cuando tocamos las hojas de la mimosa.
08:30
It has touch receptors
that are sending that information
that are sending that information
194
498760
2656
Tiene receptores de tacto
que envían la información
que envían la información
08:33
back down in the form
of an action potential.
of an action potential.
195
501440
2096
en forma de potencial de acción.
08:35
And so what would happen
196
503560
1336
Entonces, ¿qué pasaría
08:36
if we took the action potential
from the Venus flytrap
from the Venus flytrap
197
504920
3616
si tomáramos el potencial de acción
de la Venus atrapamoscas
de la Venus atrapamoscas
08:40
and sent it into
all the stems of the mimosa?
all the stems of the mimosa?
198
508560
3080
y lo mandáramos por todos
los tallos de la mimosa?
los tallos de la mimosa?
08:44
We should be able to create
the behavior of the mimosas
the behavior of the mimosas
199
512440
3016
Deberíamos poder reproducir
el comportamiento de la mimosa
el comportamiento de la mimosa
08:47
without actually touching it ourselves.
200
515480
1896
sin tocarla.
08:49
And so if you'll allow me,
201
517400
2016
Entonces, si me permiten,
08:51
I'm going to go ahead
and trigger this mimosa right now
and trigger this mimosa right now
202
519440
3455
voy a activar esta mimosa ahora mismo
08:54
by touching on the hairs
of the Venus flytrap.
of the Venus flytrap.
203
522919
3817
simplemente tocando los pelos
de la Venus atrapamoscas.
de la Venus atrapamoscas.
Vamos a enviar información de contacto
de una planta a la otra.
de una planta a la otra.
08:58
So we're going to send information
about touch from one plant to another.
about touch from one plant to another.
204
526760
3600
09:06
So there you see it.
205
534640
1696
Ahí lo ven.
09:08
So --
206
536360
1216
Entonces...
09:09
(Applause)
207
537600
6016
(Aplausos)
09:15
So I hope you learned a little bit,
something about plants today,
something about plants today,
208
543640
3056
Espero que hoy hayan
aprendido algo sobre plantas.
aprendido algo sobre plantas.
No solo eso,
09:18
and not only that.
209
546720
1216
ahora saben que las plantas
sirven para enseñar neurociencia
sirven para enseñar neurociencia
09:19
You learned that plants could be used
to help teach neuroscience
to help teach neuroscience
210
547960
3016
y traer la revolución neurocientífica.
09:23
and bring along the neurorevolution.
211
551000
1736
09:24
Thank you.
212
552760
1216
Gracias.
09:26
(Applause)
213
554000
2720
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Greg Gage - NeuroscientistTED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards.
Why you should listen
As half of Backyard Brains, neuroscientist and engineer Greg Gage builds the SpikerBox -- a small rig that helps kids understand the electrical impulses that control the nervous system. He's passionate about helping students understand (viscerally) how our brains and our neurons work, because, as he said onstage at TED2012, we still know very little about how the brain works -- and we need to start inspiring kids early to want to know more.
Before becoming a neuroscientist, Gage worked as an electrical engineer making touchscreens. As he told the Huffington Post: "Scientific equipment in general is pretty expensive, but it's silly because before [getting my PhD in neuroscience] I was an electrical engineer, and you could see that you could make it yourself. So we started as a way to have fun, to show off to our colleagues, but we were also going into classrooms around that time and we thought, wouldn't it be cool if you could bring these gadgets with us so the stuff we were doing in advanced Ph.D. programs in neuroscience, you could also do in fifth grade?" His latest pieces of gear: the Roboroach, a cockroach fitted with an electric backpack that makes it turn on command, and BYB SmartScope, a smartphone-powered microscope.
Greg Gage | Speaker | TED.com