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Número de neurônios no cérebro é cinco vezes maior que o número de árvores na Amazônia

24 de maio de 2013 Reply

Fiz a seguinte conta:  peguei a estimativa de 86 bilhões de neurônios no cérebro e comparei com o número de árvores sugerido pela reportagem abaixo (ou seja, 85/15*2,6 bilhões).  Deu que o cérebro corresponde a cerca de seis Amazônias (em termos de árvores).

Acho que essa é uma comparação importante para quem quer entender, modelar ou reproduzir um cérebro.  Você aceitaria tal tarefa sabendo que é mais difícil do que modelar a Amazônia???

PS: Sim, eu venho acalentando faz tempo que a melhor metáfora para um cérebro é uma floresta, não um computador. Acho que se aplicarmos ideias de computação paralela por meio de agentes, acabaremos encontrando que florestas computam (por exemplo, a sincronização das árvores de ipês, que hora emitir os aerosóis que nucleiam gotas de chuva e fazem chover sobre a floresta etc.). OK, é uma computação em câmara lenta (e é por isso que a não enxergamos).

PS2: Norberto Cairasco anda também encafifado sobre as semelhanças entre dendritos de neurônios e de árvores. Acha que pode haver alguma convergência evolucionária para certas funções, embora em escalas diferentes.

Aproximadamente 2,6 bilhões de árvores foram derrubadas na Amazônia Legal até 2002

 

01/06/2011 – 11h09

Repórter da Agência Brasil

Rio de Janeiro – Cerca de 15% do total da vegetação original da Amazônia Legal foram desmatados, o que equivale à retirada de aproximadamente 2,6 bilhões de árvores e ao desmate de uma área de 600 mil quilômetros quadrados até 2002. Esse cenário corresponde à destruição de 4,7 bilhões de metros cúbicos de madeira de uma área que, originalmente, representava 4 milhões de quilômetros quadrados cobertos por florestas. Read more [+]

SOC e Câncer

24 de maio de 2013 Reply

A dar uma olhada…

Self-Organized Criticality: A Prophetic Path to Curing Cancer

J. C. Phillips
(Submitted on 28 Sep 2012)

While the concepts involved in Self-Organized Criticality have stimulated thousands of theoretical models, only recently have these models addressed problems of biological and clinical importance. Here we outline how SOC can be used to engineer hybrid viral proteins whose properties, extrapolated from those of known strains, may be sufficiently effective to cure cancer.

Subjects: Biomolecules (q-bio.BM)
Cite as: arXiv:1210.0048 [q-bio.BM]
(or arXiv:1210.0048v1 [q-bio.BM] for this version)

Novo artigo sobre automata celulares e Paradoxo de Fermi

24 de maio de 2013 1 comment

Saiu um novo artigo sobre a hipótese de percolação para o Paradoxo de Fermi, onde simulações de automata celulares em três dimensões são usadas.  Dessa vez, a conclusão dos autores é a de que as simulações não suportam a hipótese.

Bom, acho que isso não é o fim da história. Eu já sabia que, para a hipótese dar certo, a difusão deveria ser critica (ou seja, formando um cluster crítico ou levemente supercrítico de planetas ocupados).

Ou seja, a hipótese precisa ser complementada com algum argumento de porque a difusão deveria ser crítica. Bom, como sistemas críticos são abundantes nos processos sociais e biológicos, eu acho que basta encontrar esse fator de criticalidade para justificar o modelo. Minha heurística seria: Read more [+]

Invariância de Escala no Sistema Motor e Avalanches Neuronais

24 de maio de 2013 Reply

Pensando sobre este paper…
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Scale invariance in the dynamics of spontaneous behavior
Author(s): Proekt, A (Proekt, Alex)1,2; Banavar, JR (Banavar, Jayanth R.)3; Maritan, A (Maritan, Amos)4,5; Pfaff, DW (Pfaff, Donald W.)2
Source: PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA  Volume: 109   Issue: 26   Pages: 10564-10569   DOI: 10.1073/pnas.1206894109   Published: JUN 26 2012
Times Cited: 0 (from Web of Science)
Cited References: 35 [ view related records ]     Citation MapCitation Map
Abstract: Typically one expects that the intervals between consecutive occurrences of a particular behavior will have a characteristic time scale around which most observations are centered. Surprisingly, the timing of many diverse behaviors from human communication to animal foraging form complex self-similar temporal patterns re-produced on multiple time scales. We present a general framework for understanding how such scale invariance may arise in nonequilibrium systems, including those that regulate mammalian behaviors. We then demonstrate that the predictions of this framework are in agreement with detailed analysis of spontaneous mouse behavior observed in a simple unchanging environment. Neural systems operate on a broad range of time scales, from milliseconds to hours. We analytically show that such a separation between time scales could lead to scale-invariant dynamics without any fine tuning of parameters or other model-specific constraints. Our analyses reveal that the specifics of the distribution of resources or competition among several tasks are not essential for the expression of scale-free dynamics. Rather, we show that scale invariance observed in the dynamics of behavior can arise from the dynamics intrinsic to the brain.
Accession Number: WOS:000306291400092

Probabilidade de ocorrer um evento maior que o “11 de setembro” ultrapassa os 95%

24 de maio de 2013 Reply

Statisticians Calculate Probability Of Another 9/11 Attack

According to the statistics, there is a 50 per cent chance of another catastrophic terrorist attack within the next ten years

3 comments

THE PHYSICS ARXIV BLOG

Wednesday, September 5, 2012

Earthquakes are seemingly random events that are hard to predict with any reasonable accuracy. And yet geologists make very specific long term forecasts that can help to dramatically reduce the number of fatalities.

For example, the death toll from earthquakes in the developed world, in places such as Japan and New Zealand, would have been vastly greater were it not for strict building regulations enforced on the back of well-founded predictions that big earthquakes were likely in future.

The problem with earthquakes is that they follow a power law distribution–small earthquakes are common and large earthquakes very rare but the difference in their power is many orders of magnitude.

Humans have a hard time dealing intuitively with these kinds of statistics. But in the last few decades statisticians have learnt how to handle them, provided that they have a reasonable body of statistical evidence to go on.

That’s made it possible to make predictions about all kinds of phenomena governed by power laws, everything from earthquakes, forest fires and avalanches to epidemics, the volume of email and even the spread of rumours.

So it shouldn’t come as much of a surprise that Aaron Clauset at the Santa Fe Institute in New Mexico and Ryan Woodard at ETH, the Swiss Federal Institute of Technology, in Zurich have used this approach to study the likelihood of terrorist attacks.  Read more [+]

Mais um paper (nosso) em Avalanches Neuronais

24 de maio de 2013 Reply

O interessante desse trabalho é que as redes são de neurônios inibitórios… Lembrar de falar para o Maurício enfatizar isso na dissertação!

This article is part of the supplement: Twentieth Annual Computational Neuroscience Meeting: CNS*2011

Open AccessPoster presentation

 

Signal propagation and neuronal avalanches analysis in networks of formal neurons

Mauricio Girardi-Schappo1*, Marcelo HR Tragtenberg1 and Osame Kinouchi2

Author Affiliations

1 Departamento de Física, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC, 88040-970, Brazil

2 Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, SP, Brazil

For all author emails, please log on.

 
 
 
 

BMC Neuroscience 2011, 12(Suppl 1):P172 doi:10.1186/1471-2202-12-S1-P172

The electronic version of this article is the complete one and can be found online at: http://www.biomedcentral.com/1471-2202/12/S1/P172

Published: 18 July 2011

© 2011 Girardi-Schappo et al; licensee BioMed Central Ltd.

Poster presentation

To study neurons with computational tools, one may call upon, at least, two different approaches: (i) Hodgkin-Huxley like neurons [1] (i.e. biological neurons) and (ii) formal neurons (e.g. Hindmarsh-Rose (HR) model [2], Kinouchi-Tragtenberg (KT) model [3], etc). Formal neurons may be represented by ordinary differential equations (e.g. HR), or by maps, which are dynamical systems with continuous state variables and discrete time dynamics (e.g. KT). A few maps had been proposed to describe neurons [3-10]. Such maps provide one with a number of computational advantages [10], since there is no need to set any precision on the integration variable, which leads to better performance in the calculations.

An extended KT neuron model, here called KTz model, has been studied in [4] and [5], may be supplied with a Chemical Synapse Map (CSM) in order to study interacting neurons in a lattice, in the framework of coupled map lattices. KTz model presents most of the standard behavior of excitable cells like fast spiking, regular spiking, bursting, plateau action potentials and adaptation phenomena, and the CSM is in good agreement with some standard functions used to model post-synaptic currents, like the alpha function or the double-exponential function [4]. Preliminary results indicate antiferromagnetic oscillatory behavior or plane wave behavior in KTz neurons coupled with inhibitory CSM on a square lattice.

Besides, many systems in nature are characterized by complex behavior where large cascades of events, named avalanches, unpredictably alternate with periods of little activity (e.g. snow avalanches, earthquakes, etc). Avalanches are described by power law distributions and when the branching parameter equals to unity, the system is said to be a self-organized critical (SOC) system [13]. These have been observed for neuronal activity in vitro [11,12]. And since both SOC systems and neuronal activity show large variability, long-term stability and memory capabilities, networks of neurons have been proposed to be SOC systems. This hypothesis was tested in [13], where they made comparisons among in vivo recordings using Local Field Potentials in three macaque monkeys performing a short term memory task and three different well-established subsampled SOC models (e.g. Sandpile model, Random Neighbour Sandpile model and Forest Fire model). Some similar comparison has been done in [14] with in vivo data from fourteen rats and a cellular automaton developed by the authors.

We claim that still no simulation has been made to detect whether formal or realistic neuron models can evolve naturally to a SOC state, in a full or subsampled network. Our simulations are made with KTz model, which is a formal neuron, but keeps the usual behaviors of living cells, connected through CSM on a square lattice. We divided the work into two parts: (i) the analysis of network itself and how it evolves with time from a given initial state, varying its parameters and (ii) the analysis of the data generated by a network of silent cells, stimulated at random sites, trying to resemble the SOC models above. We compare these second part results with the experimental ones presented in [11-13].

References

  1. Hodgkin A, Huxley A: A quantitative description of membrane current.

    J Physiol 1952, 117(4):500-544. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text OpenURL

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  2. Hindmarsh JL, Rose RM: A model of neuronal bursting.

    Proc R Soc Lond B Biol Sci 1984, 221:87-102. PubMed Abstract | Publisher Full Text OpenURL

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  3. Kinouchi O, Tragtenberg MHR: Modeling neurons by simple maps.

    Int J Bifurcat Chaos 1996, 6:2343-2360. Publisher Full Text OpenURL

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  4. Kuva SM, Lima GF, Kinouchi O, Tragtenberg MHR, Roque AC: A minimal model for excitable and bursting elements.

    Neurocomputing 2001, 38-40:255-261. Publisher Full Text OpenURL

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  5. Copelli M, Tragtenberg MHR, Kinouchi O: Stability diagrams for bursting neurons.

    Physica A 2004, 342:263-269. Publisher Full Text OpenURL

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  6. Chialvo DR: Generic excitable dynamics on a two-dimensional map.

    Chaos Solit Fract 1995, 5:461-479. Publisher Full Text OpenURL

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  7. Rulkov NF: Modeling of spiking-bursting neuronal behavior using two-dimensional map.

    Phys Rev E 2002, 65:041922. Publisher Full Text OpenURL

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  8. Cazelles B, Courbage M, Rabinovich M: Anti-phase regularization.

    Europhys Lett 2001, 56:504-509. Publisher Full Text OpenURL

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  9. Laing CR, Longtin A: A two variable model of somaticdendritic interactions.

    Bull Math Biol 2002, 64:829-860. PubMed Abstract | Publisher Full Text OpenURL

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  10. Izhikevich EM, Hoppensteadt F: Classification of bursting mappings.

    Int J Bifurcat Chaos 2004, 14(11):3847-3854. Publisher Full Text OpenURL

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  11. Beggs JM, Plenz D: Neuronal avalanches in neocortical circuits.

    J Neurosci 2003, 23(35):11167-11177. PubMed Abstract | Publisher Full Text OpenURL

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  12. Beggs JM, Plenz D: Neuronal avalanches are diverse and precise activity patterns that are stable for many hours in cortical slice cultures.

    J Neurosci 2004, 24(22):5216-5229. PubMed Abstract | Publisher Full Text OpenURL

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  13. Priesemann V, Munk MHJ, Wibral M: Subsampling effects in neuronal avalanche.

    BMC Neurosci 2009, 10:40. PubMed Abstract | BioMed Central Full Text | PubMed Central Full Text OpenURL

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  14. Ribeiro TL, Copelli M, Caixeta F, Belchior H, Chialvo DR, Nicolelis MAL, Ribeiro S: Spike avalanches exhibit universal dynamics across the sleep-wake cycle.

    PLoS One 2010, 5(11):e14129. PubMed Abstract | Publisher Full Text | PubMed Central Full Text OpenURL

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Gentileza gera Gentileza

24 de maio de 2013 Reply 

Parece que ser gentil realmente dá certo!

Dear Osame,
Thank you for your explanation, my understanding about your paper improves much with your help. Your warm heart impresses me!
Be happy and healthy.
Z.

Dear Z.,

The model studied is a general one, that is, an excitable media with probabilistic couplings. The level where we can apply such model depends on the interest of the researcher: the elements could be persons in a epidemiological model (so, our model would be a probabilistic SIRS model), a neuronal network model (with excitatory couplings), a model of a glomerulus in the olfactory bulb (the particular application that we made in the paper), a mean field model of a dendritic arbor (see reference bellow) or even as a model of sensor networks of bacteria (to model bacterial chemotaxis).

The particular level which you desire to apply the model will constrain and set the acceptable parameter ranges. If you are interested to model excitatory networks of neurons, you are right that one shoud use n=3 or n=4, so that the refractory period is similar to the spike width.

As you can see in Eq. (3), the refractory time governed by n affects the results only quantitatively, not qualitatively. We have studied all the cases from n=3 (that is, if spike = 1ms, then refractory period = 1ms) up to n = 10, but reported only the n=10 case because indeed we was interested in large refractory periods in the glomerulus (the particular application wich we made at the final part of the paper).

As stated in the pag. 349 of the paper, we have also studied the case with assymetrical p_ij and no difference is found. The reference to synchronization phenomena in the glomerulus is made as evidence of the presence of gap junctions in that system (More strong evidence is by now avaiable by the recent direct observation of such electrical synapses). If we apply external inputs to the system, synchronization appears, as can be seen in Fig.2c and 2d.

This sinchronization under inputs is what is observed in the experimental papers. Only the spontaneous activity is in the form of avalanches, as found in experiments by Plenz. Our couplings are fast in the sense that there is no delay times at the couplings, when a site is excited, the neighbours could be excited at the following time step, without delay.

I hope that these observations coul be useful for your interests.

Presently we are working with dendritic computation, with a similar model in a tree structure, see here and here. In this model the refractory period is small and the couplings vary from the symmetric case to the full assymetric case.

Best regards,

Osame

Dear Osame,
I’m sorry I did not express myself clearly. My question is not about simulation, but about the physical meaning about your cellular automata
model. It seems not so reasonable.

First, in your model, there is a very long refractory period for each cell, but in real neurons, the refractory period is usually very short. So
I wonder what makes you do such an adventurous hypothesis.

Second, in your paper, you mentioned many times about the electrical synapse. The electrical synapses have two properties, it is fast and symmetrical. But I cannot figure out what ingredient in your model represents the property of “fast”. As to the property of symmetrical, you assume that p_ij=p_ji; but I don’t know whether the network can still perform so well without such symmetrical property. Have you done such a simulation on your computer? How the result?

What’s more, still about the electrical synapse, you refer some articles about the electrical synapses and the synchronization of the network in your paper. But I’m afraid I still cannot figure out what’s the relationship between the contents of the papers you mentioned and the content of your own paper. It seems that there is nothing about synchronization of the network in your paper.

Best wishes,
Z.

Dear Z.,
I am not sure about what is your question. The model is simply a generalized Greenberg-Hastings cellular automata in a random network where the conections p_ij are draw from a simple uniform distribution in [0,pmax]. Notice however that the mean field calculation assumes that p_ij = p (homogeneous network) and that this approximation seems to describe the behavior very well.

If you are having any difficulty to reproduce the results, I can send you more details about the exact procedure for the simulations.

Cheers,

Osame

—–Menssagem Original—–
De: “Z. B.”
Enviado 08/12/2011 07:20:43

Assunto: A question about your paper

Dear Prof. Kinouchi,

I’m a Chinese student, recently I’m reading your paper “Optimal dynamical range of excitable networks at criticality”  published in Nature Physics. However, I’m really puzzled by the model you proposed: where does it come from, how do you think out? Could you explain about it for me?

Thanks!

Besh wishes,

Z.

A rede complexa dos sabores culinários

24 de maio de 2013 Reply

Pois é, a nova versão do paper do grupo do Barabasi, com uma maior discussão do nosso paper (comentarios na New Scientist, no ArXiv Blog e na Folha de São Paulo) sobre Gastronophysics, ficou bem melhor! Deverá ser publicado no Scientific Reports do grupo NATURE.

arXiv blog

Flavour Networks Shatter Food Pairing Hypothesis

Recipe networks give the lie to the idea that ingredients that share flavours taste better together

KFC 11/29/2011

  • 6 COMMENTS

Some years ago, while experimenting with salty foods and chocolate, the English chef Heston Blumenthal discovered that white chocolate and caviar taste rather good together. To find out why, he had the foods analyses and discovered that they had many flavour compounds in common.

He went on to hypothesise that foods sharing flavour ingredients ought to combine well, an idea that has become known as the food pairing hypothesis. There are many examples where the principle holds such as cheese and bacon; asparagus and butter; and in some modern restaurants chocolate and blue cheese, which apparently share 73 flavours.

But whether the rule is generally true has been hotly debated.

Today, we have an answer thanks to the work of Yong-Yeol Ahn at Harvard University and a few friends. These guys have analysed the network of links between the ingredients and flavours in some 56,000 recipes from three online recipe sites: epicurious.com, allrecipes.com and the Korean site menupan.com.

They grouped the recipes into geographical groups and then studied how the foods and their flavours are linked.

Their main conclusion is that North American and Western European cuisines tend towards recipes with ingredients that share flavours, while Southern European and East Asian recipes tend to avoid ingredients that share flavours.

In other words, the food pairing hypothesis holds in Western Europe and North America. But in Southern Europe and East Asia a converse principle of antipairing seems to be at work.

Ahn and co also found that the food pairing results are dominated by just a few ingredients in each region. In North America these are foods such as milk, butter, cocoa, vanilla, cream, and egg. In East Asia they are foods like beef, ginger, pork, cayenne, chicken, and onion. Take these out of the equation and the significance of the group’s main results disappears.

That backs another idea common in food science: the flavour principle. This is the notion that the difference between regional cuisines can be reduced to just a few ingredients. For example, paprika, onion and lard is a pretty good signature of Hungarian cuisine.

Ahn and co’s study suggest that dairy products, wheat and eggs define North American cuisine while East Asian food is dominated by plant derivatives such as soy sauce, sesame oil, rice and ginger.

Ahn and co conclude by discussing what their network approach can say about way recipes have evolved. They imagine a kind of fitness landscape in which ingredients survive according to their nutritional value, availability, flavour and so on. For example, good antibacterial properties may make some spices ‘fitter’ than others and so more successful in this landscape.

Others have also looked at food in this way but Ahn and co bring a bigger data set and the sharper insight it provides. They say their data contradicts some earlier results and that this suggests that better data is needed all round to get a clearer picture of the landscape in recipe evolution.

Given the number of ingredients we seem to eat, the total number of possible recipes is some 10^15 but the number humans actually prepare and eat is a mere 10^6. So an important question is whether there are any quantifiable principles behind our choice of ingredient combinations.

Another intriguing possibility is that this kind of evolutionary approach will reveal more not just about food, but also about the behaviour of the individuals that created it.

Food pairing seems to be one principle operating in some parts of the world. How far antipairing can take us has yet be seen, although customers to the Blumenthal’s restaurant, The Fat Duck, may be among the first to find out.

It’s still early days in the science of food networks. There are surely exciting discoveries ahead.

Ref: arxiv.org/abs/1111.6074: Flavor Network And The Principles Of Food Pairing

TRSF: Read the Best New Science Fiction inspired by today’s emerging technologies.

O Paradoxo de Fermi refuta a Inteligência Artificial Forte

24 de maio de 2013 Reply

Eu tenho um monte de amigos que acham que trabalhar com o Paradoxo de Fermi  é ficcção científica, mas ficam submetendo projeto para a FAPESP e CNPq para estudar Inteligencia Artificial, Robôs etc…

Entretanto, o Paradoxo de Fermi é um forte argumento contra a possibilidade de se construir um robô autoreplicante pensante (sondas de Vonn Neuman). Se tais sondas fossem possíveis, tipo Monolitos Negros de 2001 e 2010, elas já teriam tempo de se espalhar por toda a Galaxia e já teriam chegado até nós. Como isso não ocorreu, é impossível construir Sondas de Von Neuman, ou seja, Inteligência Artificial Forte.

Fermi paradox

From Wikipedia, the free encyclopedia
This article is about the absence of evidence for extraterrestrial intelligence. For the type of estimation problem, see Fermi problem. For the music album, see Fermi Paradox (album).

A graphical representation of the Arecibo message – Humanity’s first attempt to use radio waves to actively communicate its existence to alien civilizations

The Fermi paradox (Fermi’s paradox or Fermi-paradox) is the apparent contradiction between high estimates of the probability of the existence ofextraterrestrial civilizations and the lack of evidence for, or contact with, such civilizations.

The age of the universe and its vast number of stars suggest that if the Earth is typical, extraterrestrial life should be common.[1] In an informal discussion in 1950, the physicist Enrico Fermi questioned why, if a multitude of advanced extraterrestrial civilizations exists in the Milky Way galaxy, evidence such as spacecraft or probes is not seen. A more detailed examination of the implications of the topic began with a paper by Michael H. Hartin 1975, and it is sometimes referred to as the Fermi–Hart paradox.[2] Other common names for the same phenomenon are Fermi’s question (“Where are they?”), the Fermi Problem, the Great Silence,[3][4][5][6][7] and silentium universi[7][8] (Latin for “the silence of the universe”; the misspellingsilencium universi is also common).

There have been attempts to resolve the Fermi paradox by locating evidence of extraterrestrial civilizations, along with proposals that such life could exist without human knowledge. Counterarguments suggest that intelligent extraterrestrial life does not exist or occurs so rarely or briefly that humans will never make contact with it.

Starting with Hart, a great deal of effort has gone into developing scientific theories about, and possible models of, extraterrestrial life, and the Fermi paradox has become a theoretical reference point in much of this work. The problem has spawned numerous scholarly works addressing it directly, while questions that relate to it have been addressed in fields as diverse as astronomy, biology, ecology, and philosophy. The emerging field ofastrobiology has brought an interdisciplinary approach to the Fermi paradox and the question of extraterrestrial life.

Contents

[hide]

[edit]Basis

The Fermi paradox is a conflict between an argument of scale and probability and a lack of evidence. A more complete definition could be stated thus:

The apparent size and age of the universe suggest that many technologically advanced extraterrestrial civilizations ought to exist.
However, this hypothesis seems inconsistent with the lack of observational evidence to support it.

The first aspect of the paradox, “the argument by scale”, is a function of the raw numbers involved: there are an estimated 200–400 billion[9] (2–4 ×1011) stars in the Milky Way and 70 sextillion (7×1022) in the visible universe.[10] Even if intelligent life occurs on only a minuscule percentage of planets around these stars, there might still be a great number of civilizations extant in the Milky Way galaxy alone. This argument also assumes the mediocrity principle, which states that Earth is not special, but merely a typical planet, subject to the same laws, effects, and likely outcomes as any other world.

The second cornerstone of the Fermi paradox is a rejoinder to the argument by scale: given intelligent life’s ability to overcome scarcity, and its tendency to colonize new habitats, it seems likely that at least some civilizations would be technologically advanced, seek out new resources in space and then colonize first their own star system and subsequently the surrounding star systems. Since there is no conclusive or certifiable evidence on Earth or elsewhere in the known universe of other intelligent life after 13.7 billion years of the universe’s history, we have the conflict requiring a resolution. Some examples of which may be that intelligent life is rarer than we think, or that our assumptions about the general behavior of intelligent species are flawed.

The Fermi paradox can be asked in two ways. The first is, “Why are no aliens or their artifacts physically here?” If interstellar travel is possible, even the “slow” kind nearly within the reach of Earth technology, then it would only take from 5 million to 50 million years to colonize the galaxy.[11] This is a relatively small amount of time on a geological scale, let alone acosmological one. Since there are many stars older than the Sun, or since intelligent life might have evolved earlier elsewhere, the question then becomes why the galaxy has not been colonized already. Even if colonization is impractical or undesirable to all alien civilizations, large-scale exploration of the galaxy is still possible; the means of exploration and theoretical probes involved are discussed extensively below. However, no signs of either colonization or exploration have been generally acknowledged.

The argument above may not hold for the universe as a whole, since travel times may well explain the lack of physical presence on Earth of alien inhabitants of far away galaxies. However, the question then becomes “Why do we see no signs of intelligent life?” since a sufficiently advanced civilization[Note 1] could potentially be observable over a significant fraction of the size of the observable universe.[12] Even if such civilizations are rare, the scale argument indicates they should exist somewhere at some point during the history of the universe, and since they could be detected from far away over a considerable period of time, many more potential sites for their origin are within range of our observation. However, no incontrovertible signs of such civilizations have been detected.

It is unclear which version of the paradox is stronger.[Note 2]

[edit]Name

In 1950, while working at Los Alamos National Laboratory, the physicist Enrico Fermi had a casual conversation while walking to lunch with colleagues Emil Konopinski, Edward Tellerand Herbert York. The men discussed a recent spate of UFO reports and an Alan Dunn cartoon[13] facetiously blaming the disappearance of municipal trashcans on marauding aliens. They then had a more serious discussion regarding the chances of humans observing faster-than-light travel by some material object within the next ten years, which Teller put at one in a million, but Fermi put closer to one in ten. The conversation shifted to other subjects, until during lunch Fermi suddenly exclaimed, “Where are they?” (alternatively, “Where is everybody?”)[14] One participant recollects that Fermi then made a series of rapid calculations using estimated figures (Fermi was known for his ability to make good estimates from first principles and minimal data, see Fermi problem.) According to this account, he then concluded that Earth should have been visited long ago and many times over.[14][15]

Sonhos criativos: civilizações galáticas e gripe suína

24 de maio de 2013 Reply

Com preguiça de postar, vou reproduzindo aqui os melhores posts do antigo SEMCIÊNCIA no Blogger.

SÁBADO, JULHO 11, 2009

Sonhos criativos: civilizações galáticas e gripe suína



Há poucos dias, postei sobre uma recente pesquisa envolvendo criatividade e sonhos. Fiz um comentário meio cético, dizendo que se houver relação entre sonhos e solução de problemas, isso provavelmente seria uma exadaptação biológica, mas não a função primordial dos mesmos.

Poucos dias depois, meu inconsciente me prega uma peça, fornecendo um exemplo de sonho criativo (no sentido de produzir associações entre assuntos diversos). No sonho, eu percebi que a fórmula de Drake para probabilidade de existir civilizações tecnológicas na Galáxia envolve o mesmo tipo de raciocínio usado no cáculo da taxa de mortalidade da gripe (suína) pelo Ministério da Saúde do Brasil.

Explico: no Plano Brasileiro de Prepapração para uma Pandemia de Influenza (3a versão – abril 2006), existe um modelo estático para estimar o número de óbitos de uma temporada de gripe. Ele pode ser resumido pela fórmula (ver esquema na figura):

Número de Óbitos = Po x Pag x Pc x Pat x N, onde

  • Po = probabilidade de óbito
  • Pag = Probabilidade de agravamento
  • Pc = Probabilidade de complicação
  • Pat = Probabilidade de ataque
  • N = Número de indivíduos da população.

Eu tinha visto essa figura em dias anteriores e ela reapareceu durante o sonho. Daí eu percebi que o tipo de raciocínio é idêntico ao usado na fórmula de Drake, a saber:

N = R* x fp x ne x fl x fi x fc x LOnde:

  • N é o número de civilizações extraterrestres em nossa galáxia com as quais poderíamos ter chances de estabelecer comunicação.
  • R* é a taxa de formação de estrelas em nossa galáxia
  • fp é a fração de tais estrelas que possuem planetas em órbita
  • ne é o número médio de planetas que potencialmente permitem o desenvolvimento de vida por estrela que tem planetas
  • fl é a fração dos planetas com potencial para vida que realmente desenvolvem vida
  • fi é a fração dos planetas que desenvolvem vida que desenvolvem vida inteligente
  • fc é a fração dos planetas que desenvolvem vida inteligente e que têm o desejo e os meios necessários para estabelecer comunicação
  • L é o tempo esperado de vida de tal civilização

Ou seja, a fórmula de Drake é um modelo estático como o do Ministério da Saúde. Mas é possível usar modelos melhores, dinâmicos, por exemplo o modelo SIR (susceptible-infected-recovered).

Daí, durante o sonho, eu percebi que o ferramental teórico da epidemiologia poderia ser um quadro adequado para se pensar o paradoxo de Fermi. Afinal, a expansão de uma civilização na galáxia pode ser pensada como um processo de infecção de uma população de planetas “suscetíveis”, ou seja, capazes de abrigar vida. O tempo de duração de uma civilização planetária capaz de produzir outras colônias corresponde ao tempo de infecção. O planeta entra no estado “recuperado” quando sua civilização morre ou se torna indiferente à criação de novas colônias. Acho que vocês já entenderam (sim, somos os vírus do Universo!).

Sendo assim, o modelo SIR poderia fornecer uma nova resposta (mais uma?) para a pergunta de porque estamos sós (pelo menos em nossa vizinhança). No modelo SIR, dependendo da taxa de infecção e da duração do estágio de infecção, a onda epidêmica atinge apenas uma fração dos sítios totais (curva verde acima). Além disso, em um dado momento, existe apenas uma fração pequena de sítios ativos (civilizações vivas, curva vermelha).

Assim, teríamos uma sucessão de ondas epidêmicas (colonizações galáticas) que de forma nenhuma atingem a maioria dos planetas num dado momento. É possível ainda que estejamos vivendo em uma era inter-epidêmica, entre duas grandes ondas civilizatórias: isso explicaria o “grande silêncio”.

Tudo isso eu percebi e comentei com alguém durante o sonho. Logo, devo reconhecer que algumas vezes os sonhos geram novas associações, sim.

O ponto chave do modelo é que a duração de uma civilização tecnológica em um dado planeta (ou melhor, uma civilização fértil capaz de produzir colônias) tem que ser finita. É sabido que, devido ao aquecimento do Sol, nossa biosfera deverá morrer em 500.000 anos, isso fornece um limite superior. Mas afinal, ninguém fica para semente, não é mesmo?

PS: OK, OK, seria melhor usar um modelo SIR na rede, mas tudo bem: o modelo SIR tradicional, de campo médio, onde distâncias e correlações espaciais não importam, corresponderia ao caso otimista de civilizações com WARP.

Do plano do Ministério da Saúde:

a) Modelo estático para geração de estimativas globais:

Para gerar estimativas globais foi construído um modelo estático que representa o fluxo de indivíduos ao longo de cinco categorias, como ilustrado na figura abaixo. Este modelo segue a mesma estrutura geral dos modelos proposto para a Holanda (Genugten, 2002).

Dependendo da virulência do patógeno, uma fração maior ou menor desta população de gripados virá a evoluir para quadros mais complicados, por exemplo: bronquite aguda, pneumonia, sinusite, otite, ou exacerbação de condições crônicas. Sem tratamento adequado,
uma fração destes “casos complicados” deve evoluir para um quadro grave e uma fração destes casos deverá ir a óbito.

Postado por Osame Kinouchi às Sábado, Julho 11, 2009 

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4 comentários:

generic cialis disse…Dreams are a mystery that sometimes people do not understand and I find it interesting that you took the dream that made you change your mind because I also think they may be the solution to the problem … thanks for the article10:08 PM, Junho 25, 2010

Sebastian disse…Osame:Os céticos dizem que os místicos são sonhadores e vivem num mundo irreal.

Mas com essa fórmula acho que agora está havendo um chega-pra-cá, dos racionalistas céticos, com um vem-mais-um pouco-meu-bem, dos místicos.

Abraço.

1:06 PM, Junho 26, 2010

Osame Kinouchi disse…Eu não sei por que alguns leitores deste blog encucaram que eu sou do movimento cético. Eu não sou, sou apenas um cientista que acredita em muitas coisas não demonstradas pela ciência, tais como criticalidade auto-organizada em redes neurais, Darwinismo Cosmológico ou que o budismo Mahayana é um sincretismo entre Budismo e Cristianismo…6:00 PM, Junho 26, 2010

Sidarta Ribeiro disse…

Osame,

Muito legal o post, um belo exemplo de insight onírico na ciência. Acredito que os sonhos não são peças isoladas de um quebra-cabeças, nem cadeias lineares de memórias, mas sim uma concatenação de representações de acordo com as emoções dominantes do sonhador. Idéias novas vêm necessariamente da recombinação de idéias velhas. Os sonhos são oráculos cegos que criam cenários futuros com base apenas na experiência do passado, orientando as ações da vigília de modo a maximizar a adaptação ao ambiente. Este aspecto onírico de predição do futuro, ou mais exatamente de especulação sobre o futuro, é provavelmente a explicação para a crença generalizada na premonição onírica em diversas sociedades do passado. Apesar de probabilísticos, os sonhos por vezes predizem muito precisamente os acontecimentos futuros. Este é um fenômeno raro na sociedade moderna, mas adivinhos de sonhos desempenharam um papel histórico importante nas civilizações da Antiguidade. Hoje em dia, a interpretação dos sonhos continua a ser bastante relevante em muitas das chamadas culturas “primitivas”.

De que forma é possível conciliar a explicação materialista dos sonhos com a função premonitória a eles atribuída por tantas tradições diferentes? O ponto de encontro é a reativação e recombinação de memórias durante o sono, que alimentam o enredo onírico. Para vivenciá-lo subjetivamente, não basta reverberar padrões de atividade neural. É preciso concatená-los numa busca da satisfação do desejo mediada por dopamina, de forma a simular uma sequência comportamental plausível, capaz de inserir-se num futuro em potencial que inclua o ambiente e o próprio sonhador. Governado por emoções e motivações, o sonho permite a simulação de futuros possíveis, tão mais claros e prováveis quanto mais marcantes e previsíveis forem os desafios da vigília. Nessa concepção, a função primitiva dos sonhos é a simulação de estratégias comportamentais, adaptativas ou não. Recompensando os circuitos neurais dos sonhos bons e punindo os circuitos subjacentes aos pesadelos, é possível aprender durante a noite sem os riscos da realidade.

As fortes pressões seletivas sobre comportamentos cruciais devem moldar de forma darwinista o enredo do sonho, estereotipando a reverberação mnemônica em relação direta com a sobrevivência. Presume-se que os enredos oníricos de animais livres na natureza consistam de poucas narrativas repetidas à exaustão mas com inúmeras variações sobre os mesmos temas: predar e ser predado, fazer a corte e procriar, navegação para forrageio e cuidado parental. Mesmo para nossos ancestrais hominídeos de 500 mil anos atrás, já equipados com armas e fogo, a vida era perigosa e podia acabar mal a qualquer momento. Foi apenas com o advento da pecuária, da agricultura e da medicina xamânica que começamos a nos libertar dos estreitos limites da necessidade.

À medida que a vida humana tornou-se mais fácil e mais complexa, com o desenvolvimento da cultura e seus confortos, os sonhos perderam muito de seu poder de previsão, adquirindo um repertório simbólico muito diversificado. Em comparação com outros mamíferos, seres humanos contemporâneos experimentam muito menos ansiedades em seu cotidiano. Predadores não-humanos são raros, a lei inibe a predação entre pessoas, alimentos e cuidados de saúde são acessíveis, e habitamos abrigos permanentes. Nossos sonhos não estão mais sob a influência de eventos de vida ou morte. Ao contrário, são dominados por uma miríade de pequenas frustrações e expectativas prosaicas. Depois da cultura e do símbolo, o sonho virou qualquer nota…

Na ausência de vivências cotidianas altamente significativas, não é de surpreender que os sonhos contemporâneos tendam a misturar elementos recentes e triviais da vida desperta com memórias antigas fortemente codificadas, chegando até a infância. Ainda assim, é possível em circunstâncias especiais revelar o caráter adaptativo dos sonhos. Cientistas e artistas sempre se beneficiaram disso. Será que agora você vai começar a escrever um sonhário?

Grande abraço,

Sidarta

11:32 PM, Julho 09, 2010

 

 

 

 

Eu não preciso de um sonhario, Sidarta, tenho este blog pra registrar isso!

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