आप बड़ा नहीं सोच रहे हैं: AI एजेंट्स के साथ खाद्य प्रणालियों का पुननिर्माण — कोडी मेनेफी, फायरक्रॉल
AAI Engineer
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsEnvironment
Transcript
00:00:00अच्छा, आप सभी को नमस्ते। मेरा नाम कोडी है। मैंने यह तस्वीर यहाँ इसलिए लगाई क्योंकि यह जैकेट
00:00:20उतनी पसंद नहीं की गई जितना मैंने सोचा था। किसी को मज़ाक समझ ही नहीं आया। तो इसे
00:00:26आपकी आँखों के ठीक सामने रखने के लिए ऐसा किया। मुझे सिर्फ भारी ब्रांडिंग वाली लेटरमैन
00:00:30जैकेट पहनने का शौक नहीं है। हमने जानबूझकर इस मज़ाक को थोड़ा और आगे बढ़ाने की कोशिश की। तो मेरा नाम
00:00:35कोडी है। मैं फायरक्रॉल की ग्रोथ टीम में हूँ और आज मैं यहाँ आपको यह बताने आया हूँ
00:00:40कि आप बड़ा नहीं सोच रहे हैं। लेकिन असली बात पर आने से पहले मुझे
00:00:45एक ज़रूरी मुद्दे पर बात करनी होगी, वो यह कि थियो ने मेरी टॉक का टॉपिक चुरा लिया। थियो ने
00:00:50लगभग एक महीने पहले “यू नीड टू थिंक बिगर” नाम से एक वीडियो डाला था, लेकिन मैं बताना चाहता हूँ
00:00:54कि मैंने थियो के वीडियो से एक महीने पहले ही इस टॉक का नाम सबमिट कर दिया था। मैंने
00:00:58उसकी टॉक नहीं चुराई। उसने मेरी टॉक चुराई है। तो आज हम असल में
00:01:04खेती-किसानी के बारे में बात करने जा रहे हैं, और हाँ, मेरा मतलब सच में खेती ही है। खास तौर पर पशुपालन
00:01:10और उससे भी खास तौर पर, घास चरने वाले मवेशियों के लिए चरागाह रोटेशन को ऑटोमेट करना।
00:01:14मुझे लगता है कि आप में से ज़्यादातर लोगों ने आज गायों, घास और खेती के बारे में जानने की उम्मीद नहीं की होगी,
00:01:20लेकिन मैं यहाँ हूँ, तो आप सीखेंगे। थोड़ा सा
00:01:25मेरे बारे में जानकारी कि मैं कौन हूँ और आपको मेरी बात क्यों सुननी चाहिए। संक्षेप में कहें तो,
00:01:30मेरे पास ऐसी कोई डिग्री नहीं है जो मुझे इस टॉक के योग्य बनाए, लेकिन फिर भी मैं
00:01:34अपनी पूरी कोशिश करूँगा। मैं केनटकी में पला-बढ़ा हूँ। मेरा बैकग्राउंड
00:01:38मज़दूरी वाले कामों का रहा है। मैं बारटेंडर, मैकेनिक, सर्वर, बहुत कुछ रहा हूँ। लेकिन किसान कभी नहीं बना।
00:01:46और फिर किसी तरह मैं इंजीनियरिंग, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट आदि के क्षेत्र में आ गया।
00:01:51मुझे वास्तव में खुद को सॉफ्टवेयर इंजीनियर कहना पसंद नहीं है। मुझे
00:01:56इससे परहेज है। यह झूठी तारीफ जैसा लगता है, क्योंकि मैं वही वाइब कोडर हूँ जिससे आप में से
00:01:59ज़्यादातर लोग डरते हैं। मैं पूरा दिन एआई एजेंट्स का इस्तेमाल करता हूँ। मुझे सिंटैक्स याद नहीं है। मैं
00:02:05किसी खास कोडिंग भाषा में माहिर नहीं हूँ, लेकिन वीकेंड पर कुछ न कुछ
00:02:10बना ही लेता हूँ। पर आज मैं फायरक्रॉल में काम करता हूँ जहाँ हम एआई एजेंट्स के लिए कॉन्टेक्स्ट बना रहे हैं। हमारे पास
00:02:16वेब डेटा एपीआई की एक सीरीज़ है ताकि आपके एजेंट्स को वेब की एक्सेस मिल सके। जैसा कि मैंने कहा मैं ग्रोथ टीम में हूँ,
00:02:21लेकिन आज हम असल में खेती-बाड़ी की कुछ और बातों पर ध्यान देंगे। पर उससे पहले, योग्यता का एक प्रमाण
00:02:26जो मेरे पास है, वो है मेरी यह असली तस्वीर जिसमें मैं अपनी टेस्ला के ऊपर टर्की ले जा रहा हूँ, और इसकी वजह से
00:02:33उस शीशे की छत में अब भी एक दरार है। यह नैशविले की बात है जहाँ मैं एक रिहायशी
00:02:38इलाके के बीच में रहता हूँ जहाँ टर्की पालने की इजाज़त नहीं है। लेकिन मैंने अपने घर के पीछे
00:02:4310 टर्की पाले क्योंकि मैं खुद देखना चाहता था कि खाने के लिए मवेशी पालना कैसा होता है।
00:02:49ईमानदारी से कहूँ तो यह मानसिक रूप से बहुत कठिन प्रक्रिया है। लेकिन यहाँ मैं उन्हें
00:02:56अपनी टेस्ला की छत पर लाद रहा था, और फिर मैं उन्हें लेकर तीन घंटे की ड्राइव पर प्रोसेसर के पास गया। रास्ते में एक
00:03:01सुपरचार्जर पर रुकना पड़ा, और बहुत से लोग तस्वीरें ले रहे थे। और मैं आपको बता सकता हूँ कि अगर
00:03:07छत पर टर्की की पूरी खेप रखी हो, तो आपकी गाड़ी की रेंज काफी कम हो जाती है।
00:03:13तो वो काफी घबराहट भरी ड्राइव थी, यह मैं कह सकता हूँ। मैंने किसान बनने के लिए इंजीनियरिंग छोड़ने का भी लगभग मन बना लिया था।
00:03:21मैं सच में मुर्गियाँ पालना चाहता था। यह एक असली प्रोडक्ट इमेज है जो मैंने बनाई थी। मैं टर्की को
00:03:26सफेद रैपिंग में लपेटकर उस पर सिर्फ “ई-ई” शब्द चिपकाना चाहता था। मुझे लगा यह ध्यान खींचने वाला होगा।
00:03:31मुझे लगा इससे लोग मुर्गियाँ खरीदने लगेंगे। लेकिन मुझे अहसास हुआ कि खेती से पैसे कमाना बहुत मुश्किल है।
00:03:36कोई हैरानी की बात नहीं है। और मेरी एक पत्नी है, दो बच्चे हैं। उनसे यह उम्मीद करना सही नहीं लगा कि
00:03:46वे अपनी ज़िंदगी छोड़ दें ताकि मैं किसान बनने का नाटक कर सकूँ और मुर्गियाँ पाल सकूँ। इसलिए
00:03:51मैंने अपना इरादा बदला और देखा कि क्या ऐसे तरीके हैं जिनसे हम खेती को ही बड़े पैमाने पर ले जा सकें, और
00:03:57उन सिस्टम्स पर काम कर सकें जिनमें मुझे मवेशी पालन के मामले में दिलचस्पी है। तो तीन चीज़ें हैं जो मैं
00:04:02इस टॉक के ज़रिए हासिल करना चाहता हूँ। पहली, आप सभी को बड़े विचारों पर काम करने के लिए मनाना। मुझे लगता है कि ऐसी कई
00:04:07टॉक्स, ऐसी कई कॉन्फ्रेंस में हममें से बहुत से लोग व्यक्तिगत रूप से इस बात पर बहुत समय बिताते हैं
00:04:12कि उन लोगों के लिए सॉफ्टवेयर कैसे बनाएँ जो दूसरों के लिए सॉफ्टवेयर बनाते हैं, और यह सिलसिला चलता रहता है। और मैं
00:04:17बस आपको यह चुनौती देने आया हूँ कि किसी दूसरी कंपनी में किसी दूसरे SaaS सॉल्यूशन के लिए एक और MCP बनाने से अलग
00:04:22भी कई समस्याएँ हैं जिन्हें सुलझाना बाकी है। इसके अलावा, मैं बस इस ऑडियंस का पूरा फायदा उठाने की
00:04:27कोशिश कर रहा हूँ। अगर आप मुझे कहीं भी, कभी भी घेर लेंगे, तो पूरी उम्मीद है कि मैं आपसे
00:04:32खेती के बारे में ही बात करूँगा। तो मैं यहाँ हूँ। और उम्मीद है कि मैं आपको फायरक्रॉल में काम करने के लिए मना पाऊँगा।
00:04:39तो सबसे पहली बात, मेरा मानना है कि मवेशियों की सही जगह चरागाह है। मुझे लगता है कि जानवरों को घास पर रहना चाहिए।
00:04:45मुझे लगता है कि यह जानवर, ग्राहक, किसान और पर्यावरण, सभी के लिए बेहतर है। मैं इनमें से हर एक पर
00:04:48पूरा का पूरा TED टॉक दे सकता हूँ। अगर आपको यह जानना हो कि जानवरों का घास पर रहना क्यों
00:04:53बेहतर है, तो आप मुझसे बाद में मिल सकते हैं। लेकिन मेरे पास इन सब में जाने का पर्याप्त समय नहीं है। मेरी बात का
00:04:57यकीन मानिए। चलिए वहीं से शुरू करते हैं। मान लेते हैं कि जानवरों को घास पर होना चाहिए। यही वो लक्ष्य है जिसे मैं हासिल करना चाहता हूँ।
00:05:05मैं असल में बाडे़ में बंद करके खेती करने के खिलाफ नहीं हूँ। मुझे लगता है कि वैसा करने की कोई वजह रही होगी। लेकिन फिलहाल 97% गायों को
00:05:11फीडलॉट (बाड़ों) में ही तैयार किया जाता है। केवल 3% चरागाहों में पाली जाती हैं। मेरी राय में, और भी जानवर
00:05:17घास पर हो सकते हैं। मैं यह समझने की कोशिश करना चाहता हूँ कि हम ज़्यादा जानवरों को घास पर कैसे लाएँ। सवाल यह है कि वे घास पर
00:05:22क्यों नहीं हैं? और वजह यह है कि मेहनत सबसे बड़ी रुकावट है। जानवरों को घास पर पालना वास्तव में बहुत सिरदर्दी का काम है।
00:05:28सही तरीके से चराई का मतलब है जानवरों को लगातार एक जगह से दूसरी जगह ले जाना। और इसमें बहुत मेहनत लगती है। अगर आप
00:05:35घास चरने वाले मवेशियों के बारे में सोचते हैं, तो शायद सोचते होंगे कि मेरे पास 100 गायें और 100 एकड़ ज़मीन है। मैंने 100 गायों को 100 एकड़ में छोड़ दिया, वे घास खाती हैं,
00:05:41और साल के अंत में मुझे बीफ मिल गया। यह काम ऐसे नहीं होता। अगर आप गायों को
00:05:48मनमर्ज़ी से चरने देंगे, तो आपके चरागाह की गुणवत्ता बहुत तेज़ी से गिर जाएगी, क्योंकि वे अपनी मनपसंद चीजें खा लेंगी,
00:05:51नापसंद चीज़ों को छोड़ देंगी, कुछ इलाकों को लगातार रोंदती रहेंगी, इत्यादि। तो इसका समाधान है
00:05:58रोटेशनल ग्रेज़िंग (बारी-बारी से चराना)। इसका मतलब है कि आप अपने चरागाह को छोटे-छोटे हिस्सों में बाँट देते हैं जहाँ जानवरों के पास
00:06:04एक दिन का पर्याप्त खाना होता है और फिर आप उन्हें हर दिन आगे बढ़ा देते हैं। इससे कुछ हिस्सों को उबरने का मौका मिलता है
00:06:10और दूसरे हिस्सों में चराई होती है, और समय के साथ इससे आपके चरागाह की उत्पादकता बढ़ेगी। लेकिन इसमें
00:06:17बहुत, बहुत, बहुत ज़्यादा मेहनत लगती है। इसका मतलब है कि आपको बाड़, जानवरों, पानी को हटाना पड़ता है और इस सब का हिसाब
00:06:25हर दिन रखना पड़ता है ताकि जानवरों को ज़रूरत के हिसाब से सही समय पर दूसरी जगह भेजा जा सके। कुछ
00:06:33सॉल्यूशन हैं जो वास्तव में इस समस्या पर काम कर रहे हैं। आपने हाल ही में खबरों में हॉल्टर (Halter) नाम की कंपनी के बारे में देखा होगा।
00:06:38पीटर थील ने इसमें दो अरब डॉलर के वैल्यूएशन पर निवेश किया। नो फेंस (No Fence) दूसरी कंपनी है। यह
00:06:44कंपनियाँ जीपीएस सैटेलाइट से जुड़े ऐसे पट्टे (कॉलर) बनाती हैं जो आपको वर्चुअल सीमाएँ बनाने की
00:06:50सुविधा देते हैं ताकि आप जानवरों को दूर बैठकर भी दूसरी जगह भेज सकें। मुझे लगता है कि यह मेहनत की बचत करने की दिशा में
00:06:56एक बेहतरीन कदम है, लेकिन इसमें एक समस्या है, वो यह कि आपको यह पता होना चाहिए कि जानवरों को भेजना कहाँ है।
00:07:05सच कहूँ तो यह कोई पक्का विज्ञान नहीं है। आप उन्हें रोज़ चरागाह के एक सीधे हिस्से में
00:07:10नियमित रूप से एक ही जगह पर नहीं भेज सकते। वजह यह है कि घास हर दिन एक समान नहीं उगती।
00:07:17सूखे की स्थिति, बारिश, और किसी खास हिस्से पर कितना असर पड़ा है, ये सब मायने रखता है। और आजकल
00:07:23बाड़े के किसी खास हिस्से पर कितना असर पड़ा है। और आज इसे इस तरह इस्तेमाल किया जाता है कि किसान खुद
00:07:28चरागाह में जाकर घास को देखते हैं और समझ-बूझकर तय करते हैं कि अगला कदम कहाँ होना चाहिए।
00:07:33तो सवाल यह है कि चरागाह पर किसान की आँखों की जगह हम किसे लाएँ, ताकि वे दूर बैठकर ही
00:07:41सही फैसले ले सकें कि वर्चुअल बाड़ों को कहाँ स्थानांतरित करना है? इसमें कुछ और बातें भी शामिल हैं,
00:07:48जैसे कि आपको यह भी जानना होगा कि घास कितनी लंबी है। घास का एक विकास चक्र होता है।
00:07:54अगर आप इसे बहुत छोटा काट देंगे, तो इसे वापस बढ़ने में बहुत समय लगता है। अगर इसे बहुत लंबा होने देंगे,
00:07:59तो यह पुरानी और कड़वी हो जाती है और मवेशी इसे पसंद नहीं करते। एक शुरुआती सही चरण होता है
00:08:04जिसमें आपको घास को रखना होता है। इसे बहुत लंबा होने से पहले काटना होता है, लेकिन
00:08:08बहुत छोटा भी नहीं काटना होता। आपको मवेशियों को लगातार आगे बढ़ाते रहना होगा और फिर बार-बार उसी चरागाह पर लाना होगा
00:08:13ताकि आपकी घास सबसे बेहतरीन उम्र में रहे और उससे लगातार सबसे ज़्यादा पैदावार मिलती रहे।
00:08:21तो ऐसा करने के कुछ तरीके हैं। ये मेरे समाधान हैं। यह कुछ ऐसा है
00:08:26जिस पर मैं असल में काम कर रहा हूँ और सोच रहा हूँ कि हम इसे कैसे कर सकते हैं। मेरे पास कुछ विकल्प हैं,
00:08:31जैसे ड्रोन ऑर्थोमोज़ेक नक्शे। अगर हम ड्रोन उड़ानों को ऑटोमेट करने का कोई तरीका खोज लें, तो हम उन्हें उड़ाकर
00:08:36अपने चरागाह की ढेर सारी तस्वीरें ले सकते हैं, जिससे घास की बहुत ही हाई-क्वालिटी और हाई-रिज़ॉल्यूशन तस्वीरें मिलेंगी
00:08:41जिन्हें किसान समझ सकते हैं। समस्या यह है कि किसानों को ड्रोन उड़ाना सिखाने के लिए
00:08:48काफ़ी ट्रेनिंग देनी होगी। ड्रोन्स को नज़र के सामने रखने के कई नियम-कानून भी हैं,
00:08:52और आदर्श रूप से इसे ऑटोमैटिक होना चाहिए, जबकि फिलहाल दुनिया में ऐसा कोई कानूनी दायरा नहीं है
00:08:56जिसने इस तरह के कामों के लिए ऑटोमैटिक ड्रोन्स को मंज़ूरी दी हो। तो यह एक बहुत बड़ी रुकावट है।
00:09:01मुझे लगता है कि इसमें तस्वीरों की क्वालिटी काफी बेहतर मिलती है, लेकिन इन सभी मुश्किलों को पार करना
00:09:05एक कठिन चुनौती होगी। सैटेलाइट्स आज के समय में मेरा सबसे पसंदीदा विकल्प हैं।
00:09:11प्लैनेट नाम की एक बहुत बढ़िया कंपनी है जो हर दिन पूरी दुनिया की तस्वीरें ले रही है,
00:09:17वह भी एक बाय एक मीटर के रिज़ॉल्यूशन के साथ, लेकिन वे सैटेलाइट्स आसमान में बहुत ऊँचाई पर हैं
00:09:25और सही फैसले लेने के लिए जो बारीकियाँ देखना ज़रूरी है, उन्हें बता पाना मुश्किल होता है।
00:09:31यहाँ बीच वाली तस्वीर असल में मिसौरी के मेरे एक दोस्त की है, जो मिसौरी लिंकन यूनिवर्सिटी में
00:09:35रिसर्च ग्रैजुएट असिस्टेंट के रूप में काम कर रहा है। विचार यह है कि पेड़ के पास एक ट्रेल कैमरा लगाया जाए
00:09:42और साथ में एक मापने वाला उपकरण हो जिसे कैमरा देख सके, ताकि यह पता लगाया जा सके कि घास कितनी लंबी है
00:09:48उस खास वस्तु के संदर्भ में, ताकि हमारे पास एक संदर्भ बिंदु हो जिसका उपयोग करके
00:09:54हम देख सकें कि घास कितनी अच्छी तरह वापस उग रही है। यदि हम इस समस्या को
00:09:59कॉलर वाली स्थिति के साथ हल कर सकें, तो मुझे लगता है कि एक ऐसी दुनिया संभव है जहाँ हम इस लूप के बीच में एक LLM को शामिल कर सकते हैं
00:10:07और स्वचालित चराई संचालन पर काम करना शुरू कर सकते हैं। तो इसका मतलब यह होगा कि एक LLM मूल रूप से
00:10:14यह अगला सबसे अच्छा निर्णय लेगा कि किसी भी दिन जानवर को कहाँ होना चाहिए। लेकिन यह एक बहु-परिवर्तनीय (multivariate)
00:10:19विश्लेषण है। इसके लिए LLM के पास कई डेटा इनपुट होने चाहिए, जिसमें यह भी शामिल है कि जानवर GPS स्थिति में कहाँ हैं,
00:10:25वे कल कहाँ थे, वे कल कहाँ जा सकते हैं, क्षेत्र में सूखे की स्थिति क्या है,
00:10:30पूरे फार्म में घास कितनी लंबी है, और वास्तव में उसे यह निर्णय केवल
00:10:36दिन-प्रतिदिन के आधार पर ही नहीं बल्कि विभिन्न प्रकार के संबंधों में लेना होगा। तो किसी एक
00:10:43विशेष गाय के लिए अगली सबसे अच्छी जगह कौन सी है, और खुद चरागाह के संबंध में झुंड के लिए सबसे अच्छी जगह कौन सी है,
00:10:49पूरे फार्म के संबंध में और व्यापक रूप से बड़े पारिस्थितिकी तंत्र के संबंध में। यहाँ
00:10:55ये सभी घटक एक-दूसरे को फीडबैक देते हैं, और यदि आप इस पूरे परिदृश्य को अनुकूलित कर सकते हैं, तो
00:11:00आपके पास एक अधिक उत्पादक फार्म होगा जहाँ आप वास्तव में कम एकड़ में अधिक जानवर रख सकते हैं, जिससे
00:11:05हम फ़ीडलॉट शैली के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए बड़े पैमाने पर काम कर सकते हैं, जहाँ आप कम घास पर अधिक गायें रख सकते हैं।
00:11:12हम इस समस्या को कैसे हल करें? इसके कुछ घटक हैं। मुझे लगता है कि तीन मुख्य बाधाएँ हैं
00:11:17जिन्हें इस प्रणाली को बनाने के लिए दूर करने की आवश्यकता है। पहला है ज्ञान आधार (knowledge base) तैयार करना
00:11:21और मुख्य रूप से मैं Firecrawl पर इसी पर काम कर रहा हूँ, और साथ ही अपनी एक ओपन-सोर्स परियोजना पर,
00:11:26जिसका नाम OpenPasture है। यहाँ विचार यह है कि कब हटना है, क्यों हटना है, कैसे हटना है,
00:11:32हटने के लाभ आदि के बारे में अधिकांश ज्ञान मुख्य रूप से YouTube वीडियो में बंद है। वहाँ बहुत से
00:11:38शानदार किसान हैं। मैं आपको ऐसे कई चैनल बता सकता हूँ जिनकी गहराइयों में आप उतर सकते हैं,
00:11:42मिसौरी, टेनेसी, केनटकी के सीधे-सादे लोग जो हर एक दिन अपने जानवरों को स्थानांतरित करने की कोशिश कर रहे हैं
00:11:48और आपको बता रहे हैं कि वे क्या सीख रहे हैं, बता रहे हैं कि इसके लिए कौन सी प्रजातियाँ सबसे अच्छी हैं, आपके चरागाह की जैव विविधता में
00:11:54किन फलीदार पौधों (legumes) का लक्ष्य रखना चाहिए। इसमें बहुत सी बातें शामिल हैं
00:11:59और हमें वह ज्ञान आधार बनाने की आवश्यकता है। Firecrawl एक टूलकिट है जिसका उपयोग मैं इस डेटा को एकत्र करने के लिए
00:12:03करता हूँ। मैं उन YouTube वीडियो को स्क्रैप कर रहा हूँ, संग्रह करने के लिए शोध पत्रों को स्क्रैप कर रहा हूँ,
00:12:08इस ज्ञान आधार का निर्माण कर रहा हूँ और OpenPasture वह वास्तविक रिपॉजिटरी है जिसमें मैं इस जानकारी को रखता हूँ
00:12:13ताकि यह किसी भी ऐसे किसान के लिए उपलब्ध हो सके जो इसका उपयोग कर सकता है।
00:12:18अगली चीज़ जिसे हल करना है वह है वास्तविक विज़ुअलाइज़ेशन परत। ऐसी बहुत सी बातें हैं जिन्हें हमें
00:12:24घास के बारे में जानने की आवश्यकता है, जिसे किसान मुख्य रूप से चरागाह को देखकर अपने अंतर्ज्ञान से प्राप्त करता है।
00:12:28चरागाह के बारे में जानने योग्य दो मुख्य बातें — कि जानवर कहाँ हैं, उन्हें कहाँ जाना चाहिए और आप उन्हें कहाँ पहुँचाना चाहते हैं —
00:12:34वह यह है कि बायोमास कितना है, उनके उपभोग के लिए वास्तव में कितनी पत्तियाँ उपलब्ध हैं,
00:12:40और फिर दीर्घकालिक रूप से उस विशेष चरागाह की जैव विविधता क्या है। यदि वे
00:12:46कुछ हिस्सों में बहुत अधिक चराई करते हैं, तो विभिन्न प्रकार की ठंडे मौसम, गर्म मौसम की
00:12:52घासों, फलीदार पौधों आदि का संतुलन बिगड़ने लगेगा। और आदर्श रूप से आप समय के साथ एक बहुत ही संतुलित और विविध चरागाह चाहते हैं ताकि
00:12:58यह सुनिश्चित हो सके कि मवेशियों को आवश्यक पोषक तत्व मिल रहे हैं, ताकि आपको सूखी घास, तांबा,
00:13:03एल्युमीनियम जैसी चीज़ों का सप्लीमेंट न देना पड़े। आदर्श रूप से उन्हें घास से ही सभी मैक्रोन्यूट्रिएंट्स और माइक्रोन्यूट्रिएंट्स मिल जाते हैं, जो
00:13:10पूरी तरह से एक स्वचालित प्रणाली बन जाती है। और फिर तीसरा है वे जियोफेंस कंपनियां, जैसे
00:13:19NoFence, Halter। हालाँकि मैं उस तकनीक की सराहना करता हूँ जिसे वे आगे बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं, फिर भी मेरी उनसे एक बड़ी असहमति है
00:13:24और वह यह है कि उनके सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने के लिए वे चाहते हैं कि आप उनके कॉलर खरीदें और आप
00:13:29उनके कॉलर में अपना सॉफ़्टवेयर प्लग इन नहीं कर सकते। व्यावसायिक दृष्टिकोण से मैं समझता हूँ कि ऐसा क्यों है, लेकिन उद्योग के
00:13:34दृष्टिकोण से मुझे लगता है कि यह वास्तव में एक बड़ी परेशानी है। मैं सॉफ़्टवेयर परत पर नवाचार करना चाहूंगा,
00:13:39मैं इन कॉलर पर GPS लोकेशन भेजना चाहूंगा जिसका अनुमान मेरा LLM लगा सके। मैं ऐसा करने के लिए
00:13:45उनके सॉफ़्टवेयर पर निर्भर नहीं रहना चाहता क्योंकि मुझे नहीं लगता कि यह उतना अच्छा है, या मुझे लगता है कि मैं इसे बेहतर बना सकता हूँ,
00:13:49मैं आपसे बिल्कुल ईमानदारी से कह रहा हूँ। तो इस बातचीत का उद्देश्य वास्तव में श्रोताओं में मौजूद आप सभी के लिए
00:13:55एक आह्वान (call to action) है। मुझे किसी ऐसे व्यक्ति की ज़रूरत है जो मेरे लिए एक कॉलर बनाए। मुझे इसके ओपन होने की ज़रूरत है, इसके API को
00:14:02ओपन होना चाहिए। आदर्श रूप से यह एक रेडीमेड समाधान हो, कुछ घटक हिस्से जिन्हें हम एक साथ जोड़ सकें।
00:14:08किसान काफी संसाधनयुक्त होते हैं और अपनी चीज़ों की खुद मरम्मत करना पसंद करते हैं। John Deere के प्रति
00:14:13और इस प्रकार के “मरम्मत के अधिकार” (right to repair) के प्रति बहुत समानता है। इसलिए इस समस्या को देखने वाले किसी भी व्यक्ति से मेरा अनुरोध
00:14:19यह है कि मेरे लिए एक ऐसा कॉलर डिज़ाइन करें जिसका पेटेंट ओपन हो सके और API ओपन हों ताकि हम सॉफ़्टवेयर पर
00:14:23प्रतिस्पर्धा कर सकें और इस समाधान को अनुकूलित कर सकें। अगली चीज़ जिसके बारे में मैं शायद आपको संकेत देना चाहूंगा, वह यह है कि यह वास्तव में
00:14:31केवल जुगाली करने वाले जानवरों (ruminants) से भी आगे जाता है। तो जुगाली करने वाले एक प्रकार के जानवर हैं, गाय, भेड़, बकरी, ये सभी जुगाली करने वाले
00:14:36जानवर हैं। वे घास चबाते हैं, इसे अपने रूमेन में पचाते हैं, जो कि एक अंग है और इसलिए उन्हें रूमिनेन्ट कहा जाता है।
00:14:43लेकिन वास्तव में हमें एक अतिरिक्त लाभ मिलता है जहाँ हम इन चरागाह चक्रों (pasture rotations) पर प्रजातियों को एक साथ जोड़ सकते हैं।
00:14:48यह Pasture Bird नाम की एक कंपनी है। वे मेरे लिए इस विचार के प्रति वास्तव में आकर्षित और जुनूनी होने के लिए एक बड़े उत्प्रेरक थे।
00:14:53उन्होंने जो किया वह यह था कि आपके सामान्य मुर्गियों के दड़बे को लिया, उसे बड़े पहियों पर रखा, और उसकी
00:14:59गतिविधि को स्वचालित कर दिया ताकि वह हर 24 घंटे में चरागाह पर अपनी चौड़ाई के बराबर रेंगता रहे। जिस कारण से आप मुर्गियों के साथ ऐसा
00:15:05वैज्ञानिक रूप से कर सकते हैं, वह यह है कि उन्हें वास्तव में अपने अधिकांश पोषक तत्व
00:15:08घास से नहीं मिलते। आपको उन्हें अनाज के चारे का सप्लीमेंट देना पड़ता है क्योंकि मुर्गियां सर्वाहारी होती हैं, न कि केवल
00:15:13शाकाहारी। तो आप बस इस दड़बे को घास पर धीरे-धीरे आगे बढ़ा सकते हैं, जिससे उन्हें बढ़ने के लिए उपजाऊ भूमि मिलती है। उनकी
00:15:22बीट (droppings) से मिलने वाला नाइट्रोजन वास्तव में घास के लिए खाद या उर्वरक के रूप में मदद करता है। और
00:15:30जब आप जुगाली करने वाले जानवरों को मुर्गियों के साथ मिलाते हैं तो यहाँ एक अतिरिक्त लाभ होता है। यदि आप पहले अपने जुगाली करने वाले जानवरों को चराते हैं,
00:15:34तो वे एक तरह से घास के ऊपरी हिस्से को काट देते हैं, और मुर्गियां उनके पीछे आती हैं और उनके गोबर से
00:15:39परजीवियों (parasites) को चुग लेती हैं। और इससे आपके पूरे फार्म में परजीवियों का बोझ कम हो जाता है, जिससे
00:15:45दवाइयों का खर्च कम हो जाता है जो आपको अपने जानवरों को स्वस्थ रखने के लिए देना पड़ता है। और समय के साथ आपके पास अधिक
00:15:50मजबूत बीज स्टॉक या ब्रीडिंग स्टॉक होता है ताकि आपके पास समय के साथ ऐसे मजबूत जानवर हो सकें जिन्हें कम
00:15:56हस्तक्षेप की आवश्यकता हो और जिन्हें केवल घास खाने और अंततः मांस में बदलने के लिए अकेला छोड़ा जा सके। तो वे तीन बातें
00:16:04जो मुझे वास्तव में उम्मीद है कि आप सभी इस टॉक से सीखेंगे, वह यह है कि पहली, मुझे लगता है कि हमें भौतिक दुनिया की बड़ी
00:16:09समस्याओं को खोजना होगा जिन्हें हम हल कर सकते हैं और जिनमें बहु-परिवर्तनीय (multivariate) विश्लेषण की आवश्यकता होती है, न कि केवल हाँ या ना के निर्णयों की।
00:16:17ऐसी बहुत सी समस्याएँ हैं जिनका वास्तव में कोई निश्चित (deterministic) समाधान नहीं है। मैं बहुत से
00:16:22इंजीनियरों को यह बात करते सुनता हूँ कि हम LLMs को निश्चित प्रक्रियाओं में कैसे बदलते हैं। और मेरा तर्क वास्तव में यह है कि
00:16:27ऐसी बहुत सी समस्याएँ हैं जिन्हें आप निश्चित एल्गोरिदम से हल नहीं कर सकते। यह उनमें से एक है।
00:16:33यह एक बहु-परिवर्तनीय विश्लेषण है। स्थानांतरित होने के लिए कोई अगला सबसे अच्छा बाड़ा (paddock) नहीं है। बस आपका एक सबसे अच्छा
00:16:38अनुमान है कि आपको क्या लगता है कि उन्हें कहाँ जाना चाहिए। और मुझे लगता है कि अगर हम इस तरह के सिस्टम ले सकते हैं, ये
00:16:44मल्टी-डेटा इनपुट सिस्टम, और डेटा पर तर्क करने के लिए केंद्र में एक LLM रख सकते हैं और कम से कम
00:16:49एक सुझाव दे सकते हैं जिसे इंसान स्वीकार या अस्वीकार कर सकता है, तो हम वास्तव में इस तरह के सिस्टम का विस्तार करना शुरू कर सकते हैं जो
00:16:55अपने श्रम को बढ़ाने, अपनी निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाने की किसान की क्षमता से बहुत अधिक सीमित हैं,
00:17:02और उन्हें वास्तव में वे उपकरण दें जिनकी उन्हें अपने संचालन को बढ़ाने के लिए आवश्यकता है, ताकि उम्मीद है कि, मुझे लगता है, सभी जानवरों को
00:17:08घास पर पाला जा सके यदि हम इन समस्याओं को हल कर लें। और अंतिम बात यह है कि, शायद आप आकर इनमें से कुछ समस्याओं को हल करने में मेरी मदद कर सकते हैं।
00:17:13सब्स मुख्य समस्या वास्तव में एजेंटों को वह संदर्भ देना है जिसकी उन्हें आवश्यकता है,
00:17:19डेटा एकत्र करना, उस डेटा को पैकेज करना, और फिर उसे इस तरह प्रस्तुत करना कि LLM उस पर तर्क कर सके।
00:17:24और यही हम Firecrawl में करते हैं। तो आप काफ़ी बड़ा नहीं सोच रहे हैं। Firecrawl वह जगह है जहाँ हम
00:17:29AI के लिए कॉन्टेक्स्ट लेयर बना रहे हैं, और मुझे उम्मीद है कि आप हमारे साथ इसे बनाने आ सकते हैं। हम भर्ती कर रहे हैं।
00:17:34तो ये सभी जॉब पोस्टिंग हैं जो हमारे पास वर्तमान में हैं। हमारी वेबसाइट पर जाएं। शायद कोई ऐसी जॉब ढूंढें जो आपके लिए
00:17:39उपयुक्त हो। मुझसे संपर्क करें। हम और अधिक लोगों को यह समझने की कोशिश करते हुए देखना पसंद करेंगे कि इन अधिक जटिल समस्याओं को हल करने के लिए वेब से डेटा कैसे प्राप्त करें
00:17:44और उस डेटा को इन AI एजेंटों के संदर्भ के रूप में प्रस्तुत करें।
00:17:50और शायद हम दुनिया को एक बेहतर जगह बना सकते हैं। मेरा नाम कोडी है। Open Pastures मेरी ओपन सोर्स
00:17:57परियोजना है। Firecrawl वह जगह है जहाँ मैं अपना दैनिक काम करता हूँ। और ये मेरे सोशल मीडिया हैंडल हैं। मैं थोड़ी देर यहीं
00:18:02रुकूंगा। मुझे जानवरों, गायों, पक्षियों, जो भी आप पसंद करें, उनके बारे में और बात करना अच्छा लगेगा। आने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद।
Community Posts
No posts yet. Be the first to write about this video!
Write about this video