I study ants in the desert, in the tropical forest and in my kitchen, and in the hills around Silicon Valley where I live. I've recently realized that ants are using interactions differently in different environments, and that got me thinking that we could learn from this about other systems, like brains and data networks that we engineer, and even cancer.
Karıncaları inceliyorum; çölde, tropik ormanlarda ve mutfağımda. Ayrıca, yaşadığım Silikon Vadisi civarındaki tepelerde. Geçenlerde şunu fark ettim ki karıncalar farklı çevrelerde farklı etkileşimlerde bulunuyorlar. Bunun bize başka sistemler hakkında bir şeyler öğretebileceğini düşündüm. Örneğin beyinler ve mühendisliğini yaptığımız veri ağları, hatta kanser.
So what all these systems have in common is that there's no central control. An ant colony consists of sterile female workers -- those are the ants you see walking around — and then one or more reproductive females who just lay the eggs. They don't give any instructions. Even though they're called queens, they don't tell anybody what to do. So in an ant colony, there's no one in charge, and all systems like this without central control are regulated using very simple interactions. Ants interact using smell. They smell with their antennae, and they interact with their antennae, so when one ant touches another with its antennae, it can tell, for example, if the other ant is a nestmate and what task that other ant has been doing. So here you see a lot of ants moving around and interacting in a lab arena that's connected by tubes to two other arenas. So when one ant meets another, it doesn't matter which ant it meets, and they're actually not transmitting any kind of complicated signal or message. All that matters to the ant is the rate at which it meets other ants. And all of these interactions, taken together, produce a network. So this is the network of the ants that you just saw moving around in the arena, and it's this constantly shifting network that produces the behavior of the colony, like whether all the ants are hiding inside the nest, or how many are going out to forage. A brain actually works in the same way, but what's great about ants is that you can see the whole network as it happens.
Tüm bu sistemlerdeki ortak nokta merkezi bir kontrole sahip olmayışları. Bir karınca kolonisi, çevrede dolaşırken gördüğünüz kısır dişi işçiler ile yumurta bırakan bir veya birkaç doğurgan dişiden oluşur. Doğurgan dişiler kraliçe olarak adlandırılsalar da, hiçbir emir vermezler; kimseye ne yapacağını söylemezler. Yani bir karınca kolonisinde yönetici yoktur ve merkezi kontrolün olmadığı böyle tüm sistemler çok basit etkileşimlerle düzenlenirler. Karıncalar kokuyu kullanarak birbiriyle etkileşir. Antenleriyle koklarlar ve birbiriyle etkileşimde antenlerini kullanırlar, böylece bir karınca anteniyle diğerine dokunduğunda örnek olarak, diğer karıncayla aynı yuvayı paylaşıp paylaşmadığını veya diğer karıncanın hangi görevde bulunduğunu anlayabilir. Burada hareket halinde birçok karınca görüyorsunuz, tüp geçitlerle diğer iki alana bağlanan bir laboratuvar alanında etkileşiyorlar. Bir karınca diğeriyle karşılaştığında, hangi karıncayla karşılaştığı önemli değil, aslında birbirlerine karmaşık bir sinyal veya mesaj göndermiyorlar. Bir karınca için önemli olan diğer karıncalarla karşılaşma hızıdır. Tüm bu etkileşimler birlikte ele alındığında bir ağ oluşturuyor. İşte bu alanda hareket halinde gördüğünüz karıncaların oluşturduğu ağ ve bu ağ sürekli olarak değişen aynı zamanda koloninin davranışını düzenleyen bir ağ, yani tüm karıncaların yuvada saklanıp saklanmayacağını veya kaçının dışarı besin aramaya gideceğini düzenlemek gibi. Bir beyin de aslında aynı yolla çalışır, fakat karıncalarda muhteşem olan tüm ağı gerçekleştiği anda görebilmenizdir.
There are more than 12,000 species of ants, in every conceivable environment, and they're using interactions differently to meet different environmental challenges. So one important environmental challenge that every system has to deal with is operating costs, just what it takes to run the system. And another environmental challenge is resources, finding them and collecting them. In the desert, operating costs are high because water is scarce, and the seed-eating ants that I study in the desert have to spend water to get water. So an ant outside foraging, searching for seeds in the hot sun, just loses water into the air. But the colony gets its water by metabolizing the fats out of the seeds that they eat. So in this environment, interactions are used to activate foraging. An outgoing forager doesn't go out unless it gets enough interactions with returning foragers, and what you see are the returning foragers going into the tunnel, into the nest, and meeting outgoing foragers on their way out. This makes sense for the ant colony, because the more food there is out there, the more quickly the foragers find it, the faster they come back, and the more foragers they send out. The system works to stay stopped, unless something positive happens.
Yaşama uygun her türlü çevrede 12.000'den fazla çeşit karınca yaşar ve çeşitli çevresel faktörlerlerle başa çıkmak için farklı etkileşimlerde bulunurlar. Her sistemin başa çıkmak zorunda olduğu çevresel sorunlardan biri işletme maliyetidir. Yani sistemi çalıştırmak için gerekenlerin sağlanması. Bir başka çevresel sorun kaynaklardır, kaynakları bulmak ve toplamak. Çölde işletme maliyeti fazladır; çünkü su azdır. Ayrıca çölde incelediğim tohum yiyen karıncalar su bulmak için su harcamak zorundalardı. Yani bir karınca besin bulmaya çıktığında, sıcak güneş altında tohum ararken kaybettiği suyu havaya verir. Ama koloni de yediği tohumların dışındaki yağı özümseyerek su elde eder. Yani bu çevrede, etkileşimler besin bulmaya karınca göndermek için kullanılır. Bir işçi, geri dönen işçilerle yeterli miktarda etkileşime girmediyse dışarı çıkmaz. Burada geri dönen işçileri görüyorsunuz. Tünelden yuvaya giriyorlar ve yolları üzerindeki diğer işçilerle karşılaşıyorlar. Bu koloni için mantıklı bir şey çünkü dışarda ne kadar fazla yiyecek varsa işçiler onu o kadar hızlı bulup o kadar çabuk geri döner ve daha fazla işçi dışarı yollanır. Olumlu bir şey olmadığı sürece sistem durmadan çalışacaktır.
So interactions function to activate foragers. And we've been studying the evolution of this system. First of all, there's variation. It turns out that colonies are different. On dry days, some colonies forage less, so colonies are different in how they manage this trade-off between spending water to search for seeds and getting water back in the form of seeds. And we're trying to understand why some colonies forage less than others by thinking about ants as neurons, using models from neuroscience. So just as a neuron adds up its stimulation from other neurons to decide whether to fire, an ant adds up its stimulation from other ants to decide whether to forage. And what we're looking for is whether there might be small differences among colonies in how many interactions each ant needs before it's willing to go out and forage, because a colony like that would forage less.
Yani etkileşimler, işçileri harekete geçirmeye yarar. İşte biz bu sistemin evrimi üzerinde çalışmaktayız. İlk olarak, çeşitli varyasyonlar var. Görünüşe bakılırsa, koloniler birbirinden farklı. Yağmursuz günlerde bazı koloniler daha az besin arıyor, yani koloniler su harcayarak tohum arama ve tohum bularak su elde etme arasındaki dengeye farklı şekillerde karar veriyorlar. Biz bazı kolonilerin neden diğer kolonilerden daha az besin aradığını, sinirbilimden modeller kullanarak, karıncaları nöronlar olarak düşünerek anlamaya çalışıyoruz. Tıpkı bir nöronun diğer nöronlardan gelen uyarıyla ateşlenmeye karar verip vermemesi gibi, bir karınca da diğer karıncalardan gelen uyarıyla besin arama konusunda karar verir. Bizim aradığımız şey farklı koloniler arasında, bir karıncanın besin aramaya karar vermeden önce kaç karıncayla iletişime geçmesi gerektiği konusunda küçük farklılıklar olup olmadığı. Çünkü böyle bir koloni daha az besin arardı.
And this raises an analogous question about brains. We talk about the brain, but of course every brain is slightly different, and maybe there are some individuals or some conditions in which the electrical properties of neurons are such that they require more stimulus to fire, and that would lead to differences in brain function.
Bu da beyinle ilgili benzer bir soruyu akla getiriyor. Beyin hakkında konuşuyoruz fakat elbette her beyin biraz farklıdır. Bazı insanlarda veya bazı durumlarda nöronlar, elektriksel özelliklerinden dolayı ateşlenmek için daha fazla uyarıya ihtiyaç duyuyor olabilir. Bu da beyin fonksiyonu konusunda çeşitli farklılıklar oluşturur.
So in order to ask evolutionary questions, we need to know about reproductive success. This is a map of the study site where I have been tracking this population of harvester ant colonies for 28 years, which is about as long as a colony lives. Each symbol is a colony, and the size of the symbol is how many offspring it had, because we were able to use genetic variation to match up parent and offspring colonies, that is, to figure out which colonies were founded by a daughter queen produced by which parent colony. And this was amazing for me, after all these years, to find out, for example, that colony 154, whom I've known well for many years, is a great-grandmother. Here's her daughter colony, here's her granddaughter colony, and these are her great-granddaughter colonies. And by doing this, I was able to learn that offspring colonies resemble parent colonies in their decisions about which days are so hot that they don't forage, and the offspring of parent colonies live so far from each other that the ants never meet, so the ants of the offspring colony can't be learning this from the parent colony. And so our next step is to look for the genetic variation underlying this resemblance.
Böylece evrimsel sorular sormak amacıyla, üreme başarısını bilmemiz gerek. Bu 28 yıldır izlediğim, ki bir koloni ömrü yaklaşık bu kadardır, hasatçı karınca popülasyonunun bulunduğu çalışma alanının bir haritası. Her bir sembol bir koloni ve sembolün büyüklüğü kaç yavru verdiğini gösteriyor; çünkü ebeveyn ve yavruları eşleştirmek için genetik varyasyonları kullanabiliyoruz. Yani, hangi koloninin, hangi ebeveyn koloninin evladı olan kraliçe tarafından kurulduğunu anlayabiliyoruz. Bu benim için inanılmazdı. Bunca yıldan sonra, çok uzun zamandır bildiğim, örneğin 154. koloninin büyük büyükanne olduğunu anlamak benim için inanılmazdı. İşte onun evlat kolonisi, işte onun torun kolonisi, bunlar da onun torun çocuğu kolonileri. Bu sayede, hangi günün besin aramaya çıkılmayacak kadar sıcak olduğu konusunda verdikleri karar bakımından evlat kolonilerin ebeveyn kolonilere benzediklerini öğrenebildim. Ebeveyn kolonilerin evlatları birbirlerinden o kadar uzakta yaşıyorlardı ki, karıncalar asla karşılaşmıyordu; dolayısıyla evlat koloninin karıncaları bunu ebeveyn koloniden öğrenmiş olamazdı. Bu yüzden, bir sonraki adımımız bu benzerliği vurgulayan genetik varyasyona bakmaktı.
So then I was able to ask, okay, who's doing better? Over the time of the study, and especially in the past 10 years, there's been a very severe and deepening drought in the Southwestern U.S., and it turns out that the colonies that conserve water, that stay in when it's really hot outside, and thus sacrifice getting as much food as possible, are the ones more likely to have offspring colonies. So all this time, I thought that colony 154 was a loser, because on really dry days, there'd be just this trickle of foraging, while the other colonies were out foraging, getting lots of food, but in fact, colony 154 is a huge success. She's a matriarch. She's one of the rare great-grandmothers on the site. To my knowledge, this is the first time that we've been able to track the ongoing evolution of collective behavior in a natural population of animals and find out what's actually working best.
Böylece, pekala, kim daha iyi beceriyor, diye sorabildim. Çalışma süresi boyunca ve özellikle son 10 yılda, Amerika'nın güneybatısında çok ciddi ve derinleşen bir kuraklık oldu. Sonunda anlaşıldı ki, suyu saklayan koloniler, dışarısı çok sıcak olduğunda içeride kalanlar ve böylece daha fazla yiyecek almayı gözden çıkaranlar, genellikle evlat koloniye sahip olanlardı. Yani tüm bu zaman boyunca, 154. koloninin bir kaybeden olduğunu düşünmüştüm, çünkü gerçekten kuru günlerde, sadece bir damla arama oluyordu. Bu arada diğer koloniler aramaya çıkıyorlar, bir çok yiyecekle dönüyorlardı; ama aslında, 154. koloni muazzam bir başarıydı. Bir aile reisiydi. Bölgedeki nadir büyük büyükannelerden biriydi. Bildiğim kadarıyla, doğal bir hayvan popülasyonunda süregiden bir kollektif davranışın evrimini ilk kez takip edebiliyorduk. Böylece neyin en çok işe yaradığını bulabiliyorduk.
Now, the Internet uses an algorithm to regulate the flow of data that's very similar to the one that the harvester ants are using to regulate the flow of foragers. And guess what we call this analogy? The anternet is coming. (Applause) So data doesn't leave the source computer unless it gets a signal that there's enough bandwidth for it to travel on. In the early days of the Internet, when operating costs were really high and it was really important not to lose any data, then the system was set up for interactions to activate the flow of data. It's interesting that the ants are using an algorithm that's so similar to the one that we recently invented, but this is only one of a handful of ant algorithms that we know about, and ants have had 130 million years to evolve a lot of good ones, and I think it's very likely that some of the other 12,000 species are going to have interesting algorithms for data networks that we haven't even thought of yet.
Artık, Internet verinin akışını düzenlemek için bir algoritma kullanıyor; bu hasatçı karıncaların toplayıcıların akışını düzenlemek için kullandıklarına çok benziyor. Tahmin edin, bu benzerliğe ne isim veriyoruz? Anternet geliyor. (Alkışlar) Yani veri, eğer seyahat edebilmesi için yeterli bant genişliği yoksa kaynak bilgisayarı terketmiyor. Internetin ilk zamanlarında, operasyon harcamaları gerçekten yüksekken ve herhangi bir veriyi kaybetmemek çok önemliyken, sistem veri akışını etkinleştirecek etkileşimler için ayarlanmıştı. Karıncaların yakın zamanda icat ettiğimize benzer bir algoritmayı kullanıyor olması ilginçtir; ancak bu bildiğimiz bir avuç karınca algoritmasının sadece bir tanesi. Karıncaların gerçekten iyi olan bir çoğunu geliştirmek için 130 milyon yılı vardı ve sanıyorum, diğer 12 bin türün bazısı şimdiye kadar duymadığımız veri ağları için ilginç olacak algoritmalara sahip olacaklar.
So what happens when operating costs are low? Operating costs are low in the tropics, because it's very humid, and it's easy for the ants to be outside walking around. But the ants are so abundant and diverse in the tropics that there's a lot of competition. Whatever resource one species is using, another species is likely to be using that at the same time. So in this environment, interactions are used in the opposite way. The system keeps going unless something negative happens, and one species that I study makes circuits in the trees of foraging ants going from the nest to a food source and back, just round and round, unless something negative happens, like an interaction with ants of another species. So here's an example of ant security. In the middle, there's an ant plugging the nest entrance with its head in response to interactions with another species. Those are the little ones running around with their abdomens up in the air. But as soon as the threat is passed, the entrance is open again, and maybe there are situations in computer security where operating costs are low enough that we could just block access temporarily in response to an immediate threat, and then open it again, instead of trying to build a permanent firewall or fortress.
Peki işletme masrafları düşük olduğunda ne olur? Tropiklerde işletme masrafları düşüktür; çünkü çok nemlidir ve karıncaların dışarıda dolaşabilmeleri kolaydır. Ancak tropiklerdeki karıncalar çok fazla ve çeşitlidir. O nedenle çok fazla rekabet vardır. Bir türün kullandığı kaynak ne olursa olsun, başka bir tür de aynı zamanda muhtemelen onu kullanıyordur. Yani bu çevre içinde, etkileşimler ters biçimde kullanılır. Sistem, olumsuz bir şey olmadığı sürece devam eder. Çalıştığım bir tür, yem arayan karıncaların ağaçlarında devriye geziyordu. Yuvadan yemek kaynağına ve tekrar geriye, sadece döne döne, olumsuz bir şey olmadığı sürece, başka türlerin karıncaları ile bir etkileşim gibi. İşte karınca güvenliğine dair bir örnek. Ortada, bir karınca diğer bir türle etkileşimlere cevap olarak yuva girişini kafasıyla kapatıyor. Şunlar, karınları havaya doğru dönmüş etrafta koşturup duran küçükler. Ancak tehdit geçer geçmez, giriş tekrar açılıyor. Belki bilgisayar güvenliğinde kalıcı bir güvenlik duvarı ya da kalesi kurmak yerine işletme masraflarının yeterince düşük olduğu, ki ani bir tehdite karşı geçici olarak erişimi engellediğimiz ve sonra tekrar açtığımız,
So another environmental challenge that all systems have to deal with is resources, finding and collecting them. And to do this, ants solve the problem of collective search, and this is a problem that's of great interest right now in robotics, because we've understood that, rather than sending a single, sophisticated, expensive robot out to explore another planet or to search a burning building, that instead, it may be more effective to get a group of cheaper robots exchanging only minimal information, and that's the way that ants do it. So the invasive Argentine ant makes expandable search networks. They're good at dealing with the main problem of collective search, which is the trade-off between searching very thoroughly and covering a lot of ground. And what they do is, when there are many ants in a small space, then each one can search very thoroughly because there will be another ant nearby searching over there, but when there are a few ants in a large space, then they need to stretch out their paths to cover more ground. I think they use interactions to assess density, so when they're really crowded, they meet more often, and they search more thoroughly. Different ant species must use different algorithms, because they've evolved to deal with different resources, and it could be really useful to know about this, and so we recently asked ants to solve the collective search problem in the extreme environment of microgravity in the International Space Station. When I first saw this picture, I thought, Oh no, they've mounted the habitat vertically, but then I realized that, of course, it doesn't matter. So the idea here is that the ants are working so hard to hang on to the wall or the floor or whatever you call it that they're less likely to interact, and so the relationship between how crowded they are and how often they meet would be messed up. We're still analyzing the data. I don't have the results yet. But it would be interesting to know how other species solve this problem in different environments on Earth, and so we're setting up a program to encourage kids around the world to try this experiment with different species. It's very simple. It can be done with cheap materials. And that way, we could make a global map of ant collective search algorithms. And I think it's pretty likely that the invasive species, the ones that come into our buildings, are going to be really good at this, because they're in your kitchen because they're really good at finding food and water.
durumlar vardır. Tüm sistemlerin baş etmek zorunda olduğu çevresel güçlük kaynaklardır, onları bulmak ve toplamak. Bunu yapmak için, karıncalar kollektif toplama sorununu çözmüşlerdir, Bu sorun şu anda robotik konusunda çalışanları ilgilendiriyor. Çünkü anladık ki, tek bir, karmaşık, pahalı robotu başka bir gezegeni keşfetmeye ya da yanan bir binayı aramaya yollamak yerine, çok minimal bilgi değiş tokuşu yapan daha ucuz bir grup robotu almak daha etkili olabilir. Karıncaların yaptığı da budur. İstilacı Arjantin karıncası genişleyebilir araştırma ağları kurar. Kollektif araştırma ana sorunuyla baş etmede iyidirler; bu da çok detaylı araştırma ve her yönüyle ele almanın arasında yapılmış bir değiş tokuştur. Şunu yaparlar: Küçük bir alanda çok karınca varsa, her biri çok detaylı bir şekilde araştırabilir; çünkü yakınında, oralarda bir yerde, başka bir karınca araştırıyordur. Ancak ne zaman daha büyük bir alanda daha az karınca varsa, o zaman daha geniş bir alanı kapsayabilmek için yollarını genişletirler. Sanırım yoğunluğu değerlendirmek için etkileşimleri kullanıyorlar. Böylece gerçekten kalabalık olduklarında, daha sık karşılaşıyorlar ve daha detaylıca araştırıyorlar. Farklı karınca türleri farklı algoritmalar kullanıyor olmalılar, çünkü farklı kaynaklarla baş etme konusunda evrimleşmişlerdir. Bunu bilmek de gerçekten işe yarayabilir ve bu yüzden, geçenlerde Uluslararası Uzay İstasyonu'nun zorlu yerçekimsiz ortamındaki kollektif araştırma sorununu çözmelerini istedik karıncalardan. Bu resmi ilk gördüğümde şöyle düşündüm: "Ah hayır, yuvayı dikey inşa etmişler." Ancak sonra fark ettim ki, bu elbette önemli değildi. Yani fikir şu, karıncalar duvara ya da yere ya da ne derseniz deyin, tutunmak için o kadar fazla çalışıyorlar ki, etkileşme ihtimalleri daha az oluyor. Böylece ne kadar kalabalık oldukları ve ne sıklıkla karşılaştıkları arasındaki ilişki karışıyor. Hala bu veriyi analiz ediyoruz. Henüz sonuçlar elime ulaşmadı. Ancak dünya üzerindeki farklı çevrelerde diğer türlerin bu sorunu nasıl çözdüğünü bilmek ilginç olurdu. Böylece tüm dünyadaki çocukları farklı türlerle bu deneyi tekrarlamaları için teşvik eden bir program kuruyoruz. Bu çok basit. Ucuz malzemelerle yapılabilir. Ve bu şekilde, karınca kollektif araştırma algoritmasının küresel haritasını çıkarabiliriz. Sanıyorum, istilacı türler, binalarımıza gelenler, bu konuda gerçekten iyi olacaklar. Çünkü mutfağınızdalar, çünkü yiyecek ve su bulma konusunda gerçekten çok iyiler.
So the most familiar resource for ants is a picnic, and this is a clustered resource. When there's one piece of fruit, there's likely to be another piece of fruit nearby, and the ants that specialize on clustered resources use interactions for recruitment. So when one ant meets another, or when it meets a chemical deposited on the ground by another, then it changes direction to follow in the direction of the interaction, and that's how you get the trail of ants sharing your picnic.
Şimdi, karıncalar için en tanıdık kaynak bir pikniktir. Bu kümelenmiş bir kaynaktır. Bir parça meyve olduğunda, yakınlarda başka bir parça olma olasılığı vardır. Kümelenmiş kaynaklar konusunda uzman karıncalar diğerlerini toplama için etkileşimi kullanır. Böylece bir karınca diğerine rastladığında ya da başkası tarafından yere bırakılan bir kimyasal ile karşılaştığında, etkileşim yönünü takip edebilmek için yönünü değiştirir ve pikniğinizi paylaşan karınca izine bu şekilde ulaşırsınız.
Now this is a place where I think we might be able to learn something from ants about cancer. I mean, first, it's obvious that we could do a lot to prevent cancer by not allowing people to spread around or sell the toxins that promote the evolution of cancer in our bodies, but I don't think the ants can help us much with this because ants never poison their own colonies. But we might be able to learn something from ants about treating cancer. There are many different kinds of cancer. Each one originates in a particular part of the body, and then some kinds of cancer will spread or metastasize to particular other tissues where they must be getting resources that they need. So if you think from the perspective of early metastatic cancer cells as they're out searching around for the resources that they need, if those resources are clustered, they're likely to use interactions for recruitment, and if we can figure out how cancer cells are recruiting, then maybe we could set traps to catch them before they become established.
Burası, karıncalardan kanser hakkında bir şeyler öğrenebileceğimi düşündüğüm yer. Yani, öncelikle, bedenlerimizde kanserin gelişimini destekleyen toksinleri etrafa saçan ya da satan insanlara izin vermeyerek, kanseri engellemek için çok şey yapabileceğimiz aşikar. Ancak karıncaların bu konuda pek yardımcı olabileceğini sanmıyorum çünkü karıncalar asla kendi kolonilerini zehirlemez. Ancak kanserin tedavisi ile ilgili karıncalardan bazı şeyler öğrenebiliriz. Kanserin bir çok farklı türü var. Her biri bedenin belirli bir bölgesinde ortaya çıkıyor ve sonra bazı tür kanserler dağılıyor. Ya da belirli diğer dokulara sıçrama yaparak gereksinim duyduğu kaynaklara oralardan ulaşıyor. Yani eğer erken metastatik kanser hücresi bakış açısıyla düşünecek olursanız, ihtiyaç duydukları kaynakları araştırırken, eğer bu kaynaklar kümelenmiş ise, diğer karıncaları toplamak için muhtemelen etkileşimleri kullanacaklardır. Eğer kanser hücrelerinin nasıl diğerlerini topladığını çözebilirsek, o zaman yerleşmeden onları yakalayacak tuzakları kurabiliriz.
So ants are using interactions in different ways in a huge variety of environments, and we could learn from this about other systems that operate without central control. Using only simple interactions, ant colonies have been performing amazing feats for more than 130 million years. We have a lot to learn from them.
Yani karıncalar muazzam çeşitli ortamlarda farklı yollarla etkileşimler kullanıyorlar. Bundan da, merkezi kontrol olmadan çalışan diğer sistemlerle ilgili bir şeyler öğrenebiliriz. Sadece basit etkileşimleri kullanarak, 130 milyon yıldan fazla bir zamandır, karınca kolonileri inanılmaz başarılar gösteriyor. Onlardan öğrenecek çok şeyimiz var.
Thank you.
Teşekkürler.
(Applause)
(Alkışlar)