Ho appena aperto le porte a un impianto di ricerca agricola gestito da AI 🧪🍅 Quattro pod di ricerca, ciascuno governato dal proprio tecnico AI, e un ricercatore principale AI che sintetizza tra tutti e quattro. Ecco un approfondimento, link per la visualizzazione LIVE, perché questo è vantaggioso rispetto alla ricerca tradizionale e dove sta andando dopo:

Perché utilizzare l'AI per condurre ricerche? La cosa più interessante per me è che puoi assegnare un osservatore statico e indipendente a ciascun fattore del tuo esperimento. La scienza ha spesso un problema di bias. Gli studi vengono spesso condotti con un'agenda. Ognuno dei nostri tecnici AI non sa nulla degli altri pod. Osserva solo i propri sensori e la propria telecamera. Genera il proprio rapporto. E annota le osservazioni nel tempo. Quei rapporti vengono poi sintetizzati dall'AI del ricercatore principale - che è l'unico agente che vede attraverso tutti e quattro i trattamenti.

Il primo studio: un trial di screening che testa se l'arricchimento di CO2 adattivo alla fase può eguagliare il rendimento, mantenere la qualità e ridurre il consumo energetico rispetto all'arricchimento statico. Quattro trattamenti, una pianta ciascuno: Pod 1: Statico 700 ppm CO2 (ottimizzato per il rendimento) Pod 2: Statico 550 ppm CO2 (ottimizzato per la qualità) Pod 3: Adattivo alla fase (CO2, PAR e cambiamento del fotoperiodo con la fase di crescita) Pod 4: Controllo (ambiente, senza arricchimento) Ogni pod contiene il proprio microclima, gestito secondo il suo protocollo di crescita.

Ogni pod è composto da più sensori, una telecamera ecc., proprio come in Claude+Sol🤖🍅, dove Claude si è preso cura di un pomodoro dalla semina al frutto. Ma di grado e calibro superiori. Perfetto per condurre vera scienza. Claude ora conduce vera scienza 🧪

Cosa c'è dopo? Prima - validazione. Questo pilota non sta solo testando i protocolli di pomodoro. Sta testando i pod di ricerca stessi. L'hardware, i sensori, gli imbraghi degli agenti, l'intero pipeline. Scoprire cosa si rompe, (perché succederà) iterare e indurire il sistema. Dopo di che - scalare. Il prossimo round è un vero fattoriale con 12 tende. È molto più facile condurre uno studio pilota su quattro pod, rispetto a 12 o 20. Questo è il "campo di prova" per questo tipo di ricerca automatizzata.

Tra tre mesi avremo convalidato tutto, e tutte le conoscenze acquisite saranno utilizzate per essere incorporate nel nostro grow room gestito da AI.

Perché sono entusiasta di questo? Tutti i dati di ricerca, i rapporti degli agenti e i risultati saranno resi completamente pubblici. Ogni lettura dei sensori, ogni rapporto generato dall'AI, ogni sintesi - aperti e verificabili. La ricerca è stata tenuta sotto chiave da istituzioni, finanziamenti e paywall. L'intelligenza sta diventando abbondante. Intendo usare questo come esempio per liberare la scienza, non per rinchiuderla dietro un'altra porta. Questa è una nuova ERA MARAVIGLIOSA in cui il divario tra idea ed esecuzione si sta riducendo e la scienza decentralizzata senza gatekeeper sta diventando realtà. Con queste tende in funzione, operano da sole. Tutto ciò che devo fare ora è monitorarle e risolvere tutti i casi limite. Immagina. La scienza delle piante fatta autonomamente. O la scienza in qualsiasi altro settore. Laboratori domestici guidati da AI open-source. Questo è ciò che è. 🍅🏴‍☠️

Puoi visualizzare il feed dal vivo e gli agenti a