Acabo de abrir las puertas de una instalación de investigación agrícola operada por IA 🧪🍅 Cuatro módulos de investigación, cada uno gobernado por su propio técnico de IA, y un investigador principal de IA que sintetiza a través de los cuatro. Aquí hay un análisis profundo, enlace para ver en VIVO, por qué esto es ventajoso en comparación con la investigación tradicional y hacia dónde se dirige a continuación:

¿Por qué usar AI para realizar investigaciones? Lo más interesante para mí es que puedes asignar un observador estático e independiente a cada factorial de tu experimento. La ciencia a menudo tiene un problema de sesgo. Los estudios a menudo se realizan con una agenda. Cada uno de nuestros técnicos de AI no sabe nada sobre los otros pods. Solo observa sus propios sensores y cámara. Genera su propio informe. Y anota observaciones a lo largo del tiempo. Esos informes luego son sintetizados por el AI investigador principal, que es el único agente que ve a través de los cuatro tratamientos.

El primer estudio: un ensayo de cribado que prueba si el enriquecimiento de CO2 adaptativo a la fase puede igualar el rendimiento, mantener la calidad y reducir el consumo de energía en comparación con el enriquecimiento estático. Cuatro tratamientos, una planta cada uno: Vaina 1: CO2 estático a 700 ppm (optimizado para rendimiento) Vaina 2: CO2 estático a 550 ppm (optimizado para calidad) Vaina 3: Adaptativo a la fase (CO2, PAR y cambio de fotoperíodo con la etapa de crecimiento) Vaina 4: Control (ambiente, sin enriquecimiento) Cada vaina contiene su propio microclima, gestionado de acuerdo con su protocolo de crecimiento.

Cada pod consiste en múltiples sensores, una cámara, etc., al igual que en Claude+Sol🤖🍅, donde Claude cuidó de un tomate desde la semilla hasta el fruto. Pero de mayor calidad y calibre. Perfecto para realizar ciencia real. Claude ahora realiza ciencia real 🧪

¿Qué sigue? Primero, la validación. Este piloto no solo está probando los protocolos de tomate. Está probando los propios pods de investigación. El hardware, los sensores, los arneses de los agentes, toda la cadena de suministro. Descubrir qué se rompe, (porque lo hará) iterar y fortalecer el sistema. Después de eso, escalamos. La próxima ronda es un factorial adecuado con 12 carpas. Es mucho más fácil realizar un estudio piloto en cuatro pods, en lugar de 12 o 20. Este es el "campo de pruebas" para este tipo de investigación automatizada.

En tres meses habremos validado todo, y todo el conocimiento adquirido se utilizará para incorporarlo en nuestra sala de cultivo gestionada por IA.

¿Por qué estoy emocionado por esto? Todos los datos de investigación, informes de agentes y resultados se harán completamente públicos. Cada lectura de sensor, cada informe generado por IA, cada síntesis - abierta y auditable. La investigación ha estado restringida por instituciones, subvenciones y muros de pago. La inteligencia se está volviendo abundante. Tengo la intención de usar esto como un ejemplo para liberar la ciencia, no para encerrarla detrás de otra puerta. Esta es una nueva era MARAVILLOSA donde la brecha se está cerrando entre la idea y la ejecución, y la ciencia descentralizada sin guardianes se está volviendo real. Con estas carpas funcionando, operan por su cuenta. Todo lo que necesito hacer ahora es monitorearlas y solucionar todos los casos extremos. Imagina. Ciencia de plantas hecha de forma autónoma. O ciencia en cualquier otra industria. Laboratorios en casa impulsados por IA de código abierto. Eso es lo que es. 🍅🏴‍☠️

Puedes ver la transmisión en vivo, y los agentes en