Acabei de abrir as portas de uma instalação de pesquisa agrícola operada por IA 🧪🍅 Quatro módulos de pesquisa, cada um governado pelo seu próprio técnico de IA, e um pesquisador líder de IA sintetizando entre os quatro. Aqui está uma análise aprofundada, link para visualização AO VIVO, por que isso é vantajoso em relação à pesquisa tradicional e para onde está indo a seguir:

Por que usar AI para conduzir pesquisas? O mais interessante para mim é que você pode designar um observador estático e independente para cada fator do seu experimento. A ciência frequentemente tem um problema de viés. Os estudos são frequentemente realizados com uma agenda. Cada um dos nossos técnicos de AI não sabe nada sobre os outros pods. Ele observa apenas seus próprios sensores e câmeras. Gera seu próprio relatório. E anota observações ao longo do tempo. Esses relatórios são então sintetizados pela AI do pesquisador principal - que é o único agente que vê através de todos os quatro tratamentos.

O primeiro estudo: um ensaio de triagem testando se o enriquecimento adaptativo de CO2 pode igualar o rendimento, manter a qualidade e reduzir o consumo de energia em comparação com o enriquecimento estático. Quatro tratamentos, uma planta cada: Pod 1: CO2 estático a 700 ppm (otimizado para rendimento) Pod 2: CO2 estático a 550 ppm (otimizado para qualidade) Pod 3: Adaptativo de fase (CO2, PAR e mudança de fotoperíodo com o estágio de crescimento) Pod 4: Controle (ambiente, sem enriquecimento) Cada pod contém seu próprio microclima, gerido de acordo com seu protocolo de crescimento.

Cada pod consiste em múltiplos sensores, uma câmara, etc., assim como em Claude+Sol🤖🍅, onde Claude cuidou de um tomate desde a semente até ao fruto. Mas de grau e calibre superiores. Perfeito para realizar ciência real. Claude agora realiza ciência real 🧪

O que vem a seguir? Primeiro - validação. Este piloto não está apenas a testar os protocolos de tomate. Está a testar os próprios pods de pesquisa. O hardware, os sensores, os harnesses dos agentes, toda a pipeline. Descobrir o que quebra, (porque vai quebrar) iterar e fortalecer o sistema. Depois disso - escalamos. A próxima fase é um verdadeiro fatorial com 12 tendas. É muito mais fácil realizar um estudo piloto em quatro pods, em vez de 12 ou 20. Este é o "campo de provas" para este tipo de pesquisa automatizada.

Em três meses, teremos validado tudo, e todo o conhecimento adquirido será utilizado para incorporar na nossa sala de cultivo gerida por IA.

Por que estou entusiasmado com isso? Todos os dados de pesquisa, relatórios de agentes e resultados serão tornados totalmente públicos. Cada leitura de sensor, cada relatório gerado por IA, cada síntese - abertos e auditáveis. A pesquisa tem sido mantida atrás de instituições, subsídios e paywalls. A inteligência está se tornando abundante. Pretendo usar isso como um exemplo para libertar a ciência, e não trancá-la atrás de outra porta. Esta é uma NOVA ERA MARAVILHOSA onde a lacuna está se fechando entre a ideia e a execução, e a ciência descentralizada sem guardiões está se tornando real. Com essas tendas funcionando, elas operam por conta própria. Tudo o que preciso fazer agora é monitorá-las e corrigir todos os casos extremos. Imagine. Ciência das plantas feita de forma autônoma. Ou ciência em qualquer outra indústria. Laboratórios domésticos impulsionados por IA de código aberto. É isso que isso é. 🍅🏴‍☠️

Você pode ver o feed ao vivo, e os agentes em