Tocmai am deschis ușile unei facilități 🧪🍅 de cercetare agricolă operată cu AI Patru capsule de cercetare, fiecare guvernată de propriul tehnician AI, și un cercetător principal AI sintetizând toate cele patru. Iată o analiză aprofundată, link pentru o vizualizare LIVE, de ce acest lucru este avantajos pentru cercetarea tradițională și încotro se îndreaptă în continuare:

De ce să folosești inteligența artificială pentru a desfășura cercetare? Cel mai interesant pentru mine este că poți atribui fiecărui factorial al experimentului un observator static, independent. Știința are adesea o problemă cu părtinirea. Studiile sunt adesea realizate cu o agendă clară. Fiecare dintre tehnicienii noștri AI nu știe nimic despre celelalte capsule. Observă doar propriii senzori și cameră. Generează propriul raport. Și notează observațiile de-a lungul timpului. Aceste rapoarte sunt apoi sintetizate de cercetătorul principal AI – care este singurul agent care vede toate cele patru tratamente.

Primul studiu: un studiu de screening care testează dacă îmbogățirea CO2 adaptativă în fază poate egala randamentul, menține calitatea și reduce consumul de energie față de îmbogățirea statică. Patru tratări, câte o plantă fiecare: Pod 1: Static 700 ppm CO2 (optimizat pentru randament) Pod 2: Static 550 ppm CO2 (optimizat pentru calitate) Pod 3: Adaptativ la fază (CO2, PAR și deplasare fotoperiodică cu stadiul de creștere) Pod 4: Control (ambiental, fără îmbogățire) Fiecare capsulă conține propriul microclimat, gestionat conform protocolului său de creștere.

Fiecare păstaie este formată din mai mulți senzori, o cameră etc., exact ca în Claude+Sol🤖🍅, unde Claude a avut grijă de o roșie de la sămânță până la fruct. Dar o notă și un calibru mai mare. Perfect pentru a conduce știință adevărată. Claude conduce acum știință 🧪 adevărată

Ce urmează? În primul rând - validarea. Acest pilot nu testează doar protocoale pentru roșii. Este testarea capsulelor de cercetare în sine. Hardware-ul, senzorii, atașamentele agentului, întreaga conductă. Află ce se strică (pentru că) va itera și va întări sistemul. După aceea – ne scalăm. Următoarea rundă este un factorial propriu-zis cu 12 corturi. Este mult mai ușor să faci un studiu pilot pe patru capsule, comparativ cu 12 sau 20. Acesta este "terenul de testare" pentru acest tip de cercetare automatizată.

În trei luni vom valida totul, iar toate cunoștințele dobândite vor fi folosite pentru a fi integrate în camera noastră de creștere internă gestionată de AI.

De ce sunt entuziasmat de asta? Toate datele de cercetare, rapoartele agenților și rezultatele vor fi făcute complet publice. Fiecare citire a senzorilor, fiecare raport generat de AI, fiecare sinteză – deschisă și auditabilă. Cercetarea a fost ținută în spatele instituțiilor, granturilor și a unor paywall-uri. Inteligența devine din ce în ce mai abundentă. Intenționez să folosesc acest lucru ca exemplu pentru a elibera știința, nu pentru a o închide după o altă ușă. Aceasta este o eră MINUNATĂ în care diferența dintre idee și execuție se micșoră, iar știința descentralizată fără gardieni devine reală. Cu aceste corturi în funcțiune, funcționează pe cont propriu. Tot ce trebuie să fac acum este să le monitorizez și să repar toate cazurile limită. Imaginează-ți. Știința plantelor se face autonom. Sau știința în orice altă industrie. Laboratoare de acasă bazate pe AI open source. Asta e vorba. 🍅🏴‍☠️

Puteți viziona fluxul live și agenții la