ABOUT THE SPEAKER
Dan Gartenberg - Sleep scientist
TED Resident Dan Gartenberg has spent his adult life trying to make seven and a half hours feel like eight hours.

Why you should listen

Daniel Gartenberg is a PhD in Human Factors and Applied Cognition and is currently an adjunct assistant professor at Penn State University. He has 10 years of experience making sleep technology and is an entrepreneur who founded Proactive Life LLC, Mobile Sleep Technologies LLC, and Fly Fleet LLC. At Proactive Life, Gartenberg developed smartphone and wearable apps, like the Sonic Sleep Coach Alarm Clock, for tracking sleep quality and playing sounds that make sleep deeper. He is currently conducting grant-funded research from the National Science Foundation and the National Institute of Aging to develop sound environments that can diagnose and treat sleep disorders, improve sleep quality, and optimize daytime alertness. Gartenberg works with companies and individuals who want to get more out of their sleep.

More profile about the speaker
Dan Gartenberg | Speaker | TED.com
TED Residency

Dan Gartenberg: The brain benefits of deep sleep -- and how to get more of it

Dan Gartenberg: A mély alvás jótékonyan hat agyunkra

Filmed:
3,783,689 views

Semmi sem ér fel egy jó éjszakai alvással. Mi lenne, ha a technika segítségével többet hozhatnánk ki belőle? Dan Gartenberg a leginkább regeneratív alvásszakaszt, a mély alvást serkentő technikán dolgozik. A mély alvás egyéb csodálatos hatásai mellett megszilárdítja memóriánkat, és alakítja személyiségünket. Tudjunk meg többet arról, hogy az agyhullámokat tükröző lejátszott hangok a mély alvás időszakában hogyan mélyítik el az alvást, és hogyan gyakorolnak jótékony hatást egészségünkre, memóriánkra és tanulási képességünkre.
- Sleep scientist
TED Resident Dan Gartenberg has spent his adult life trying to make seven and a half hours feel like eight hours. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
What if you could make
your sleepalvás more efficienthatékony?
0
1080
4296
Mi lenne, ha alvásunkat
hatékonyabbá tehetnénk?
00:17
As a sleepalvás scientisttudós,
1
5400
1736
Alváskutatóként
00:19
this is the questionkérdés
that has captivatedmeghódította me
2
7160
2896
e kérdés foglalkoztat
00:22
for the pastmúlt 10 yearsévek.
3
10080
1560
immár tizedik éve.
00:24
Because while the lightbulbvillanykörte
and technologytechnológia have broughthozott about a worldvilág
4
12360
4576
Miközben a villanyfény
és a technológia megteremtette
00:28
of 24-hour-óra work and productivitytermelékenység,
5
16960
3456
a 24 órás munka és termelés világát,
00:32
it has come at the costköltség
6
20440
1656
ennek ára cirkadián ritmusunk,
00:34
of our naturallytermészetesen occurringelőforduló
circadiancirkadián rhythmritmus
7
22120
3296
természetes napi periodicitásunk föladása
00:37
and our body'sszervezet need for sleepalvás.
8
25440
2200
és szervezetünk alvásigénye.
00:40
The circadiancirkadián rhythmritmus dictatesazt diktálja
our energyenergia levelszint throughoutegész the day,
9
28520
3936
Cirkadián ritmusunk szabályozza
nap közbeni energiaszintünket,
00:44
and only recentlymostanában we'vevoltunk been conductingvezető
a globalglobális experimentkísérlet on this rhythmritmus,
10
32479
4857
és csak nemrég kezdtük annyira
fölborítani ezt a ritmust,
00:49
whichmelyik is puttingelhelyezés our sleepalvás healthEgészség
11
37360
2056
hogy az már veszélybe sodorja
egészséges alvásunkat
00:51
and ultimatelyvégül
our life qualityminőség in jeopardyveszélyben.
12
39440
3400
és végül – életminőségünket.
00:56
Because of this,
13
44240
1256
Emiatt kevesebbet alszunk
00:57
we aren'tnem gettingszerzés the sleepalvás we need,
14
45520
2136
a szükségesnél.
00:59
with the averageátlagos AmericanAmerikai
sleepingalvás a wholeegész houróra lessKevésbé
15
47680
3736
Ma az átlag amerikai
egy teljes órával kevesebbet alszik,
01:03
than they did in the 1940s.
16
51440
2496
mint az 1940-es években.
01:05
For some reasonok,
17
53960
1256
Jeleit bizonyos okból úgy hordjuk,
01:07
we decidedhatározott to wearviselet it as a badgejelvény of honorbecsület
18
55240
2256
mint a kialvatlanságért kapott
01:09
that we can get by on not enoughelég sleepalvás.
19
57520
2240
Becsületrend-jelvényt.
01:12
This all addshozzáteszi up to a realigazi healthEgészség crisisválság.
20
60400
3720
Ez így együtt egészségi válsághoz vezet.
01:16
MostA legtöbb of us know that poorszegény sleepalvás
is linkedösszekapcsolt to diseasesbetegségek
21
64879
3657
A legtöbben tudjuk,
hogy a rossz alvás s a betegségek:
pl. az Alzheimer-kór, szív-érrendszeri
bajok, agyi érkatasztrófa
01:20
like Alzheimer'sAlzheimer-kór, cardiovascularszív- és érrendszeri diseasebetegség,
22
68560
2736
01:23
strokeütés and diabetescukorbetegség.
23
71320
2040
és a cukorbaj összefüggnek.
01:25
And if you go untreatedkezeletlen
with a sleepalvás disorderrendellenesség like sleepalvás apneaapnoe,
24
73880
3816
A kezeletlen alvászavar,
pl. az alvás közbeni légzéskimaradás
01:29
you're more likelyvalószínűleg
to get manysok of these illnessesbetegségek.
25
77720
2760
sok betegség okozója lehet.
01:33
But did you know about sleep'salvás barátait impacthatás
on your mentalszellemi statesÁllamok?
26
81080
4400
De tudják-e, hogy mentális állapotukra
miként hat az alvás?
01:38
PoorSzegény sleepalvás makesgyártmányú us
make riskykockázatos, rashkiütés decisionsdöntések
27
86360
4376
Rossz alvás miatt kockázatos,
elhamarkodott döntéseket hozunk,
01:42
and is a draincsatorna
on our capacitykapacitás for empathyátélés.
28
90760
2960
és aláássa beleérző képességünket.
01:46
When sleepalvás deprivationnélkülözés literallyszó szerint makesgyártmányú us
more sensitiveérzékeny to our ownsaját painfájdalom,
29
94720
5416
Az alvásmegvonás érzékenyebbé tesz
önnön fájdalmunk iránt,
01:52
it's not so surprisingmeglepő that we have
a hardkemény time relatingkapcsolatos to othersmások
30
100160
4016
s nem meglepő,
hogy nehezen viselünk el másokat,
01:56
and just generallyáltalában
beinglény a good and healthyegészséges personszemély
31
104200
3216
és nehéz is jónak s egészségesnek lennünk,
01:59
when we're sleep-deprivedalvás-hátrányos helyzetű.
32
107440
1480
ha alváshiánnyal küzdünk.
02:01
ScientistsA tudósok are now startingkiindulási to understandmegért
33
109640
2656
A tudósok most kezdik megérteni,
02:04
how not only the quantitymennyiség
34
112320
2176
hogy egészségünkre és közérzetünkre
02:06
but alsois the qualityminőség of sleepalvás
impactshatások our healthEgészség and well-beingjólét.
35
114520
4800
nemcsak az alvás mennyisége,
hanem minősége is hat.
02:12
My researchkutatás focusesösszpontosít
36
120360
1816
Kutatásom középpontjában
02:14
on what manysok scientiststudósok believe
is the mosta legtöbb regenerativeregeneratív stageszínpad of sleepalvás:
37
122200
5016
az alvás sok tudós véleménye szerinti
legpihentetőbb szakasza:
a mély alvás áll.
02:19
deepmély sleepalvás.
38
127240
1200
02:20
We now know that generallyáltalában speakingbeszélő,
39
128919
2337
Tudjuk, hogy az alvásnak általában
02:23
there are threehárom stagesszakaszában of sleepalvás:
40
131280
2616
három szakasza van:
02:25
lightfény sleepalvás,
41
133920
1336
a felületes alvás,
02:27
rapidgyors eyeszem movementmozgalom or REMREM
42
135280
2016
a gyors szemmozgású vagy REM
02:29
and deepmély sleepalvás.
43
137320
1200
és a mély alvás.
02:31
We measuremérték these stagesszakaszában by connectingösszekötő
electrodeselektródák to the scalpskalp, chinálla and chestmellkas.
44
139080
5680
E szakaszokat fejbőrre, mellkasra
s állra helyezett elektródákkal mérjük.
02:37
In lightfény sleepalvás and REMREM,
45
145600
1456
A felületes s a REM-szakaszban
02:39
our brainagy waveshullámok are very similarhasonló
to our brainagy waveshullámok in wakingébredés life.
46
147080
4240
agyhullámaink az ébrenlétéhez hasonlók.
02:43
But our brainagy waveshullámok in deepmély sleepalvás
have these long-bursthosszú-tört brainagy waveshullámok
47
151720
4096
De mély alvásban agyhullámaink
nagy amplitúdójúak,
02:47
that are very differentkülönböző
from our wakingébredés life brainagy waveshullámok.
48
155840
3136
és erősen különböznek
az ébrenléti hullámoktól.
02:51
These long-bursthosszú-tört brainagy waveshullámok
are calledhívott deltadelta waveshullámok.
49
159000
4400
E nagy amplitúdójú hullámokat
hívjuk delta-hullámoknak.
02:56
When we don't get the deepmély sleepalvás we need,
50
164600
2456
Ha nem kapjuk meg a szükséges mély alvást,
02:59
it inhibitsgátolja a our abilityképesség to learntanul
51
167080
2176
az gátolja tanulási képességünket
03:01
and for our cellssejteket and bodiestestületek to recovervisszaszerez.
52
169280
2800
és sejtjeink s testünk regenerálódását.
03:04
DeepMély sleepalvás is how we convertalakítani
all those interactionskölcsönhatások
53
172920
3176
Mély alvásban alakítjuk át
a velünk történt napi eseményeket
03:08
that we make duringalatt the day
54
176120
1696
03:09
into our long-termhosszútávú memorymemória
and personalitiesszemélyiség.
55
177840
2720
a hosszú távú memóriánkban
és személyiségünkben.
03:13
As we get olderidősebb,
56
181200
1256
Ahogy öregszünk,
nagy valószínűséggel elveszítjük
regeneráló delta-hullámainkat.
03:14
we're more likelyvalószínűleg to loseelveszít
these regenerativeregeneratív deltadelta waveshullámok.
57
182480
3496
A mély alvás és a delta-hullámok
03:18
So in way, deepmély sleepalvás and deltadelta waveshullámok
58
186000
2816
a biológiai ifjúság egyfajta jellemzői.
03:20
are actuallytulajdonképpen a markermarker
for biologicalbiológiai youthifjúság.
59
188840
3640
Természetesen, több mély alvást
szeretnék magamnak,
03:25
So naturallytermészetesen, I wanted to get
more deepmély sleepalvás for myselfmagamat
60
193680
3536
03:29
and I literallyszó szerint triedmegpróbálta almostmajdnem everyminden gadgeteszköz,
gizmoGizmo, deviceeszköz and hackcsapkod out there --
61
197240
5696
és majd minden bigyót, kütyüt kipróbáltam:
03:34
consumer-gradefogyasztó-osztályoz, clinical-gradeklinikai osztály,
62
202960
1936
bolti árut és klinikai kivitelűt,
ami csak létezik.
03:36
what have you.
63
204920
1200
03:38
I learnedtanult a lot, and I foundtalál
I really do need, like mosta legtöbb people,
64
206720
3816
Sokat tanultam, és rájöttem,
hogy mint a legtöbbünknek,
nekem is nyolc óra alvás kell.
03:42
eightnyolc hoursórák of sleepalvás.
65
210560
1656
03:44
I even shiftedeltolódott my circadiancirkadián componentösszetevő
66
212240
3056
Még cirkadián ritmusomon is változtattam:
az étkezések, torna s a világosság idején,
03:47
by changingváltozó my mealsétkezés,
exercisegyakorlat and lightfény exposureexpozíció,
67
215320
3696
de nem találtam módszert
a mélyebb éjszakai alvásra,
03:51
but I still couldn'tnem tudott find a way
to get a deepermélyebb night of sleepalvás ...
68
219040
4256
míg nem találkoztam
Dr. Dmitry Gerashchenkóval
03:55
that is untilamíg I mettalálkozott
DrDr. DmitryDimitrij GerashchenkoGerashchenko
69
223320
3056
a Harvard orvosi karáról.
03:58
from HarvardHarvard MedicalOrvosi SchoolIskola.
70
226400
2296
04:00
DmitryDimitrij told me about
a newúj findinglelet in the literatureirodalom,
71
228720
3176
Dmitry megemlített
egy szakirodalmi újdonságot:
04:03
where a lablabor out of GermanyNémetország showedkimutatta,
that if you could playjáték certainbizonyos soundshangok
72
231920
4416
egy német labor kimutatta,
hogy ha kellő időben
hangokat játszunk le alvó embereknek,
04:08
at the right time in people'semberek sleepalvás,
73
236360
2536
04:10
you could actuallytulajdonképpen make sleepalvás
deepermélyebb and more efficienthatékony.
74
238920
3440
akkor alvásuk mélyebbé
és hatékonyabbá tehető.
04:15
And what's more, is that this lablabor showedkimutatta,
75
243080
2656
A labor ráadásul azt is kimutatta,
hogy javítható következő napi
memória-teljesítményünk
04:17
that you actuallytulajdonképpen could improvejavul
next-dayMásnap memorymemória performanceteljesítmény
76
245760
3496
a hangok révén.
04:21
with this soundhang.
77
249280
1200
04:23
DmitryDimitrij and I teameda csapat up,
78
251080
1376
Dmitry és én összefogtunk,
04:24
and we begankezdett workingdolgozó on a way
to buildépít this technologytechnológia.
79
252480
3496
és nekiláttunk a technika létrehozásának.
04:28
With our researchkutatás lablabor
collaboratorsegyüttműködők at PennPenn StateÁllami,
80
256000
3079
A Penn Állami Egyetem
kutatólaborjának munkatársaival együtt
kísérleteket terveztünk
rendszerünk tesztelésére.
04:32
we designedtervezett experimentskísérletek
in ordersorrend to validateérvényesít our systemrendszer.
81
260440
3416
04:35
And we'vevoltunk sincemivel receivedkapott grantbiztosít fundingfinanszírozás
from the NationalNemzeti ScienceTudomány FoundationAlapítvány
82
263880
3616
Azóta támogatást kaptunk
az Országos Tudományos Alaptól
és az Országos Egészségügyi Intézettől
04:39
and the NationalNemzeti InstituteIntézet of HealthEgészségügyi
83
267520
2016
a mély alvást serkentő
technika fejlesztésére.
04:41
to developfejleszt this deep-sleepmély alvó
stimulatingstimuláló technologytechnológia.
84
269560
2920
Működési elve a következő.
04:45
Here'sItt van how it worksművek.
85
273480
1576
04:47
People camejött into the lablabor
86
275080
1256
Az illető bejön a laborba,
04:48
and we hookedhajlott them up
to a numberszám of deviceskészülékek,
87
276360
2376
mi meg fölrakunk rá egy sor készüléket.
04:50
two of whichmelyik I have on right here --
88
278760
1776
Kettő itt van nálam;
04:52
not a fashiondivat statementnyilatkozat.
89
280560
1256
nem csili-vili kinézetűek.
04:53
(LaughterNevetés)
90
281840
1520
(Nevetés)
Amikor nyugtázzuk,
hogy a mély alvás szakaszt elérte,
04:56
When we detectedészlelt
that people were in deepmély sleepalvás,
91
284200
2816
04:59
we playedDátum the deep-sleepmély alvó
stimulatingstimuláló soundshangok
92
287040
2656
lejátsszuk a mély alvást
serkentő hangokat,
amelyekről kimutatták,
hogy elmélyítik az alvást.
05:01
that were shownLátható
to make them have deepermélyebb sleepalvás.
93
289720
2656
05:04
I'm going to demodemo this soundhang
for you right now.
94
292400
2280
Most bemutatom a hangot.
05:08
(RepeatingIsmétlődő soundhang waveshullámok)
95
296280
3760
(Többször lejátssza a hangokat)
05:16
Prettycsinos weirdfurcsa, right?
96
304560
1256
Elég fura, ugye?
05:17
(LaughterNevetés)
97
305840
1736
(Nevetés)
05:19
So that soundhang is actuallytulajdonképpen at the sameazonos
burstrobbanás frequencyfrekvencia as your brainagy waveshullámok
98
307600
5456
A hang frekvenciája megegyezik
az agyhullámokéval,
mikor agyunk mély álomban van.
05:25
when your brainagy is in deepmély sleepalvás.
99
313080
2336
A hangminta serkenti az agyat,
05:27
That soundhang patternminta
actuallytulajdonképpen primesprímszám your mindelme
100
315440
3256
hogy több regeneráló
delta-hullámot állítson elő.
05:30
to have more of these
regenerativeregeneratív deltadelta waveshullámok.
101
318720
2640
Amikor másnap a hangról
kérdeztük a résztvevőket, kiderült,
05:34
When we askedkérdezte participantsrésztvevők
the nextkövetkező day about the soundshangok,
102
322160
2856
05:37
they were completelyteljesen unawaretudatában annak
that we playedDátum the soundshangok,
103
325040
2896
hogy nem voltak tudatában
a lejátszott hangnak,
noha agyuk több
delta-hullámot állított elő.
05:39
yetmég theirazok brainsagyvelő respondedválaszolt
with more of these deltadelta waveshullámok.
104
327960
3880
05:44
Here'sItt van an imagekép of someone'svalaki brainagy waveshullámok
from the studytanulmány that we conductedlefolytatott.
105
332280
3896
Az ábra az egyik résztvevő
agyhullámait ábrázolja.
05:48
See the bottomalsó panelpanel?
106
336200
1696
Látják az alsó részt?
05:49
This showsműsorok the soundhang beinglény playedDátum
at that burstrobbanás frequencyfrekvencia.
107
337920
3496
A nagy amplitúdójú hang
frekvenciáját mutatja.
Nézzük most felül az agyhullámokat!
05:53
Now look at the brainagy waveshullámok
in the upperfelső partrész of the graphgrafikon.
108
341440
3096
Látható az ábrából,
05:56
You can see from the graphgrafikon
109
344560
1936
hogy a hang hatására több
regeneratív delta-hullám keletkezik.
05:58
that the soundhang is actuallytulajdonképpen producingtermelő
more of these regenerativeregeneratív deltadelta waveshullámok.
110
346520
4480
Megtudtuk, hogy pontosan lehet
befolyásolni az alvást
06:04
We learnedtanult that we could
accuratelypontosan tracknyomon követni sleepalvás
111
352120
2816
06:06
withoutnélkül hookingbottal akasztás people up to electrodeselektródák
112
354960
2696
elektródák fölrakása nélkül,
és az alvás elmélyíthető.
06:09
and make people sleepalvás deepermélyebb.
113
357680
3096
Folytatjuk a helyes hangkörnyezet
06:12
We're continuingfolyamatos to developfejleszt
114
360800
1416
06:14
the right soundhang environmentkörnyezet
and sleepalvás habitatélőhely
115
362240
3416
és alváskörnyezet fejlesztését,
06:17
to improvejavul people'semberek sleepalvás healthEgészség.
116
365680
2320
hogy egészségesebbé
tegyük az emberek alvását.
Alvásunk nem annyira
regeneratív, mint lehetne,
06:20
Our sleepalvás isn't
as regenerativeregeneratív as it could be,
117
368640
3616
06:24
but maybe one day soonhamar,
118
372280
1816
de lehet, hogy nemsokára
06:26
we could wearviselet a smallkicsi deviceeszköz
119
374120
2416
egy kis készülékkel
többet kihozhatunk alvásunkból.
06:28
and get more out of our sleepalvás.
120
376560
2080
06:31
Thank you.
121
379040
1216
Köszönöm.
(Taps)
06:32
(ApplauseTaps)
122
380280
3760
Translated by Peter Pallós
Reviewed by Beatrix Turán

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Dan Gartenberg - Sleep scientist
TED Resident Dan Gartenberg has spent his adult life trying to make seven and a half hours feel like eight hours.

Why you should listen

Daniel Gartenberg is a PhD in Human Factors and Applied Cognition and is currently an adjunct assistant professor at Penn State University. He has 10 years of experience making sleep technology and is an entrepreneur who founded Proactive Life LLC, Mobile Sleep Technologies LLC, and Fly Fleet LLC. At Proactive Life, Gartenberg developed smartphone and wearable apps, like the Sonic Sleep Coach Alarm Clock, for tracking sleep quality and playing sounds that make sleep deeper. He is currently conducting grant-funded research from the National Science Foundation and the National Institute of Aging to develop sound environments that can diagnose and treat sleep disorders, improve sleep quality, and optimize daytime alertness. Gartenberg works with companies and individuals who want to get more out of their sleep.

More profile about the speaker
Dan Gartenberg | Speaker | TED.com