Saya baru saja membuka pintu ke fasilitas 🧪🍅 penelitian pertanian yang Dioperasikan AI Empat pod penelitian, masing-masing diatur oleh teknisi AI-nya sendiri, dan satu peneliti utama AI yang mensintesis keempatnya. Berikut adalah penyelaman mendalam, tautan untuk tampilan LANGSUNG, mengapa ini menguntungkan untuk penelitian tradisional, dan ke mana arahnya selanjutnya:

Mengapa menggunakan AI untuk melakukan penelitian? Yang paling menarik bagi saya, adalah Anda dapat menugaskan pengamat statis dan independen untuk setiap faktorial eksperimen Anda. Sains sering memiliki masalah bias. Studi sering dilakukan dengan agenda. Setiap teknisi AI kami tidak tahu apa-apa tentang pod lainnya. Ia hanya mengamati sensor dan kameranya sendiri. Ini menghasilkan laporannya sendiri. Dan mencatat pengamatan sepanjang waktu. Laporan-laporan tersebut kemudian disintesis oleh peneliti utama AI - yang merupakan satu-satunya agen yang melihat keempat perawatan.

Studi pertama: uji coba skrining yang menguji apakah pengayaan CO2 adaptif fase dapat mencocokkan hasil, menjaga kualitas, dan mengurangi konsumsi energi vs pengayaan statis. Empat perawatan, masing-masing satu tanaman: Pod 1: CO2 statis 700 ppm (dioptimalkan hasil) Pod 2: CO2 statis 550 ppm (dioptimalkan kualitas) Pod 3: Adaptif fase (CO2, PAR, dan pergeseran fotoperiode dengan tahap pertumbuhan) Pod 4: Kontrol (ambien, tanpa pengayaan) Setiap polong mengandung iklim mikronya sendiri, dikelola sesuai dengan protokol pertumbuhannya.

Setiap polong terdiri dari beberapa sensor, kamera, dll, seperti di Claude+Sol🤖🍅, di mana Claude merawat tomat dari biji hingga buah. Tapi kelas dan kaliber yang lebih tinggi. Sempurna untuk melakukan sains nyata. Claude sekarang melakukan sains 🧪 nyata

Apa selanjutnya? Pertama - validasi. Percontohan ini tidak hanya menguji protokol tomat. Ini menguji pod penelitian itu sendiri. Perangkat keras, sensor, agen, agen, seluruh pipa. Cari tahu apa yang rusak, (karena akan) mengulangi dan mengeraskan sistem. Setelah itu - kami menskalakan. Putaran berikutnya adalah faktorial yang tepat dengan 12 tenda. Jauh lebih mudah untuk menjalankan studi percontohan pada empat pod, dibandingkan dengan 12, atau 20. Ini adalah "tempat pembuktian" untuk penelitian otomatis semacam ini.

Dalam tiga bulan kami akan memvalidasi semuanya, dan semua pengetahuan yang diperoleh akan digunakan untuk dimasukkan ke dalam ruang tumbuh internal yang dikelola AI kami.

Mengapa saya bersemangat tentang ini? Semua data penelitian, laporan agen, dan hasil akan dipublikasikan sepenuhnya. Setiap pembacaan sensor, setiap laporan yang dihasilkan AI, setiap sintesis - terbuka dan dapat diaudit. Penelitian telah dijaga di balik lembaga, hibah, dan paywall. Kecerdasan menjadi berlimpah. Saya bermaksud menggunakan ini sebagai contoh untuk membebaskan sains, bukan menguncinya di balik pintu lain. Ini adalah era baru yang luar biasa di mana kesenjangan tertutup antara ide, dan eksekusi dan sains terdesentralisasi tanpa penjaga gerbang menjadi nyata. Dengan tenda-tenda ini berjalan, mereka beroperasi sendiri. Yang perlu saya lakukan sekarang, adalah memantaunya dan memperbaiki semua kasus tepi. Bayangkan. Ilmu tanaman dilakukan secara mandiri. Atau sains di industri lain. Laboratorium rumahan berbasis AI sumber terbuka. Itulah yang terjadi. 🍅🏴‍☠️

Anda dapat melihat feed langsung, dan agen di