No estás pensando en grande: Reconstruyendo los sistemas alimentarios con agentes de IA — Cody Menefee, Firecrawl
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00:00:00Bien, hola a todos. Me llamo Cody. Puse esta foto aquí porque esta chaqueta, hasta ahora,
00:00:20no ha tenido tan buena acogida como pensaba. Nadie entiende el chiste. Así que esto era para
00:00:26ponérselo bien delante de las narices. No es solo que me guste llevar chaquetas de béisbol de marca.
00:00:30Intentamos seguir la broma un poco a propósito. Bueno, me llamo
00:00:35Cody. Estoy en el equipo de crecimiento de Firecrawl y hoy vengo a decirles
00:00:40que no están pensando a lo grande. Pero antes de entrar en eso, tengo que
00:00:45mencionar algo de lo que nadie habla: Theo me robó la charla. Theo publicó
00:00:50un video hace un mes llamado "Tienes que pensar más a lo grande", pero me gustaría decir
00:00:54que envié el título para esta charla un mes antes de que Theo sacara su video.
00:00:58Yo no le robé la charla. Él me la robó a mí. Así que hoy vamos a hablar de
00:01:04agricultura, y sí, lo digo totalmente en serio. Más concretamente, de ganadería,
00:01:10y aún más concretamente, de automatizar la rotación de pastos para sistemas
00:01:14de ganado alimentado con pasto. Presiento que la mayoría no esperaba aprender sobre vacas,
00:01:20pasto y ganadería hoy, pero aquí estoy, así que lo van a aprender. Un poco de
00:01:25contexto sobre quién soy y por qué tal vez deberían escucharme. La versión corta es que
00:01:30en realidad no tengo ningún título que me cualifique para esta charla, pero aun así
00:01:34daré lo mejor de mí. Crecí en Kentucky. Vengo del sector
00:01:38de los trabajos manuales. Fui camarero, mecánico, mesero, de todo un poco. Aunque nunca agricultor.
00:01:46Y luego me adentré en la ingeniería, el desarrollo de software, etc.
00:01:51De hecho, no me gusta mucho atribuirme el título de ingeniero de software. Me da bastante
00:01:56reparo. Siento que es como un mérito robado, porque soy el "vibe coder" al que casi todos
00:01:59ustedes le tienen miedo. Uso agentes de IA todo el día. No tengo la sintaxis memorizada. No
00:02:05domino ningún lenguaje de programación en particular, pero te monto cosas en un fin de
00:02:10semana. Pero hoy trabajo en Firecrawl, donde creamos contexto para agentes de IA. Tenemos una
00:02:16serie de API de datos web para dar acceso a la red a sus agentes. Como dije, estoy en el equipo de crecimiento,
00:02:21pero hoy nos entraremos más en temas de ganadería. Pero antes, un pequeño mérito que sí
00:02:26tengo es esta foto real mía transportando pavos encima de mi Tesla, y todavía tengo una
00:02:33grieta en ese techo de cristal por su culpa. Esto fue en Nashville, donde vivo, en medio de un
00:02:38barrio residencial donde no está permitido criar pavos. Pero crié 10 pavos en mi
00:02:43jardín porque quería saber qué se sentía criar yo mismo ganado que luego me comería.
00:02:49Es un proceso muy difícil mentalmente, si les soy totalmente sincero. Pero este era yo cargándolos
00:02:56en el techo de mi Tesla, y luego conduje durante tres horas con ellos hasta el matadero, teniendo que parar en un
00:03:01supercargador por el camino, y muchísima gente tomando fotos. Y lo que les puedo decir es que la
00:03:07autonomía disminuye bastante cuando llevas un enorme cortavientos lleno de pavos sobre el techo.
00:03:13Fue un viaje bastante angustioso, se los aseguro. También estuve a punto de dejar la ingeniería para ser granjero.
00:03:21Realmente quería criar pollos. Esta es una imagen real de un producto que ideé. Quería envolver
00:03:26pavos en papel blanco y ponerles literalmente la palabra "e-e" encima. Pensé que era provocador.
00:03:31Pensé que así lograría que compraran pollos. Pero me di cuenta de que es muy difícil ganar dinero
00:03:36con la ganadería. ¡Qué sorpresa! Y tengo esposa. Tengo dos hijos. No me parecía bien pedirles que
00:03:46renunciaran a la vida que tenían para que yo pudiera disfrazarme de granjero y criar pollos. Así que
00:03:51decidí dar un giro y ver si había formas de escalar la ganadería en sí y los tipos de
00:03:57sistemas que me interesan respecto a la agricultura ganadera. Tres cosas que quiero
00:04:02lograr en esta charla: una, convencerlos a todos de perseguir ideas más grandes. Creo que muchas de estas
00:04:07charlas, muchas de estas conferencias, muchos de nosotros individualmente pasamos mucho tiempo hablando sobre
00:04:12desarrollar software para gente que desarrolla software para gente que desarrolla software, y así sucesivamente. Y
00:04:17de verdad estoy aquí para desafiarles y mostrarles que hay otros problemas por resolver más allá de otro MCP
00:04:22para otra solución SaaS en otra empresa. Pero también intento aprovechar
00:04:27un público cautivo. Si me acorralan en cualquier lugar a cualquier hora, es muy probable que les hable
00:04:32de ganadería. Así que aquí estoy. Y con suerte, pueda convencerlos de venir a trabajar a Firecrawl.
00:04:39Lo primero es que creo que el ganado debe estar en el pasto. Creo que los animales deberían vivir sobre hierba.
00:04:45Creo que es mejor para el animal, el consumidor, el ganadero y el ecosistema. Podría darles una charla
00:04:48TED entera sobre cada uno de esos puntos si hiciera falta. Pueden buscarme luego si necesitan que les diga por qué es
00:04:53mejor para los animales estar en el pasto. Pero no tengo suficiente tiempo para profundizar en todo eso. Créanme.
00:04:57Empecemos por ahí. La premisa es que los animales deberían estar en el pasto. Esta es la meta que quiero alcanzar.
00:05:05De hecho, no estoy en contra de la ganadería estabulada. Creo que hubo una razón para hacerlo. Pero el 97 % de las vacas
00:05:11todavía se engordan en cebaderos. El 3 % se cría en pastizales. En mi opinión, podría haber más animales en el
00:05:17pasto. Quiero averiguar cómo llevar más animales al pasto. La pregunta es: ¿por qué no están en el
00:05:22pasto? Y la respuesta es que la mano de obra es el cuello de botella. Es complicadísimo criar animales en el pasto.
00:05:28Un pastoreo bien hecho implica mover a los animales constantemente. Y eso requiere muchísimo trabajo. Si piensan
00:05:35en carne de vacuno alimentado con pasto, tal vez piensen: tengo 100 vacas, 100 hectáreas. Pongo 100 vacas en 100 hectáreas. Comen pasto.
00:05:41Y tengo carne al final del año. Pues no funciona exactamente así. Reducirás muy rápidamente la
00:05:48calidad de tu pastizal si dejas que las vacas pasten donde quieran, porque comerán sus zonas
00:05:51favoritas, ignorarán lo que no deban, pisotearán áreas constantemente, y así sucesivamente. La solución a esto es
00:05:58el pastoreo rotacional. Esto significa dividir el pastizal en cercados individuales donde los animales
00:06:04tienen suficiente comida para un día, y luego los mueves cada día. Esto permite que ciertas zonas descansen
00:06:10y otras sean pastoreadas, y con el tiempo aumentará la eficacia de tu pastizal. Pero esto requiere
00:06:17muchísimo, muchísimo trabajo. Significa que tienes que mover vallas, animales, agua y llevar un registro
00:06:25todos los días para mover adecuadamente a los animales con la frecuencia necesaria. Hay algunas
00:06:33soluciones intentando trabajar en este problema. Puede que hayan visto a una empresa llamada Halter en las noticias
00:06:38recientemente. Peter Thiel invirtió con una valoración de dos mil millones de dólares. No Fence es otra empresa. Lo que
00:06:44hacen estas empresas es proporcionar collares para los animales conectados a satélites GPS que permiten trazar
00:06:50límites virtuales para mover a los animales de forma remota. Creo que este es un gran paso hacia adelante
00:06:56para optimizar la mano de obra, pero tiene un problema: tienes que saber adónde mover a los
00:07:05animales. Para ser sincero, esto no es una ciencia exacta. No puedes simplemente moverlos en línea recta
00:07:10por el pastizal sistemáticamente todos los días hacia la misma porción de terreno. La razón es que la hierba no
00:07:17crece igual todos los días. Hay condiciones de sequía, lluvias, el nivel de impacto que ha tenido una
00:07:23sección concreta del cercado... y la forma en que esto se hace hoy es que los ganaderos salen al
00:07:28pasto, echan un vistazo a la hierba y toman decisiones intuitivas sobre cuál debería ser el próximo movimiento.
00:07:33La pregunta es: ¿cómo reemplazamos los ojos del ganadero en el pasto para que pueda tomar
00:07:41decisiones fundamentadas de forma remota sobre dónde mover sus vallas virtuales? Hay algo más que también entra
00:07:48en juego aquí, y es que también tienes que saber qué tan alta está la hierba. La hierba tiene un ciclo de crecimiento.
00:07:54Si la dejas demasiado corta, tarda muchísimo tiempo en volver a crecer. Si la dejas crecer demasiado,
00:07:59se vuelve vieja y amarga, y a los animales no les gusta. Hay un punto óptimo en su etapa temprana en el que
00:08:04quieres mantener la hierba. Quieres cortarla antes de que crezca demasiado, pero tampoco quieres
00:08:08cortarla demasiado corta. Necesitas mantener a los animales en movimiento y luego regresar constantemente al mismo pasto
00:08:13para que tu hierba se mantenga en la edad de crecimiento más óptima y tenga constantemente la mayor productividad posible.
00:08:21Así que hay un par de formas en que podemos hacer esto. Estas son mis soluciones. Esto es algo en lo que
00:08:26he estado trabajando e ideando cómo podríamos llevarlo a cabo. Un par de opciones que tengo son
00:08:31los mapas ortomosaicos por dron. Si encontráramos una forma de automatizar los vuelos de drones, podríamos volar por
00:08:36nuestro pastizal, tomar muchísimas fotos y obtener imágenes de muy alta fidelidad y alta resolución de la
00:08:41hierba para que los ganaderos las analicen. El problema con esto es que se requiere una gran capacitación para
00:08:48enseñar a los ganaderos a volar drones. Hay muchos problemas regulatorios para mantener los drones a la
00:08:52vista, y lo ideal sería que fuera autónomo, pero actualmente no hay ninguna jurisdicción en el mundo que
00:08:56haya aprobado drones autónomos para este tipo de aplicaciones. Así que este es un cuello de botella muy grande.
00:09:01Creo que tiene una fidelidad bastante alta en la calidad de imagen, pero va a ser un problema difícil de
00:09:05resolver para superar todos esos obstáculos. Los satélites son mi opción favorita
00:09:11hoy en día. Hay una empresa genial llamada Planet que toma fotos de todo el planeta todos los días
00:09:17con una resolución de un metro por un metro, pero aun así esos satélites están muy altos en el cielo
00:09:25y es difícil distinguir algunas de las cosas necesarias para tomar decisiones bien fundamentadas.
00:09:31La foto del medio es de un amigo mío de Missouri que trabaja como asistente graduado de investigación
00:09:35en la Universidad Lincoln de Missouri. Su idea consiste simplemente en poner una cámara de fototrampeo junto a un árbol
00:09:42y un aparato de medición al que esa cámara pueda enfocar, para averiguar la altura de la hierba en
00:09:48en relación con ese objeto en particular, de modo que tengamos algún tipo de punto de referencia que podamos usar para
00:09:54ver qué tan bien está creciendo el pasto. Si podemos resolver este problema junto con
00:09:59la situación de los collares, creo que hay un mundo aquí donde podemos colocar un LLM en medio de este ciclo
00:10:07y empezar a trabajar en operaciones de pastoreo autónomo, y lo que esto significaría es que un LLM esencialmente
00:10:14tomará la siguiente mejor decisión sobre dónde debe estar el animal cualquier día dado, pero esto es un análisis
00:10:19multivariado. Esto requiere que el LLM tenga varias entradas de datos, incluyendo la ubicación GPS de los animales,
00:10:25dónde estuvieron ayer, a dónde podrían ir mañana, cuál es la condición de sequía en el área,
00:10:30la altura del pasto en toda la granja y, de hecho, tiene que tomar esta decisión no solo
00:10:36sobre una base diaria, sino en grados de relación variables. Entonces, ¿cuál es el siguiente mejor lugar para que
00:10:43una vaca en particular esté, pero ¿cuál es el mejor lugar para que la manada esté en relación con el pastizal mismo,
00:10:49en relación con la granja en su conjunto y, de manera más amplia, con el ecosistema en general? Hay
00:10:55todos estos componentes se retroalimentan mutuamente y, si puedes optimizar todo este panorama, tienes
00:11:00una granja más productiva donde puedes tener más animales en menos acres, que es como logramos
00:11:05escalar para competir con el estilo de corral de engorde, donde de hecho puedes tener más vacas en menos pasto.
00:11:12¿Cómo resolvemos este problema? Hay un par de componentes. Hay tres bloqueadores principales que creo
00:11:17que deben existir para que podamos crear este sistema. El primero es construir una base
00:11:21de conocimientos, y esto es principalmente en lo que estoy trabajando en Firecrawl y luego en un proyecto de código abierto que tengo
00:11:26llamado OpenPasture. La idea aquí es que gran parte del conocimiento sobre cuándo mover, por qué mover, cómo mover,
00:11:32los beneficios de moverse, etc., está encerrado principalmente en videos de YouTube. Hay un montón de
00:11:38granjeros muy geniales por ahí. Puedo darte un montón de canales en los que puedes perderte investigando
00:11:42de buenos tipos en Misuri, Tennessee, Kentucky, intentando mover a sus animales todos los días,
00:11:48contándote lo que aprenden, qué especies son mejores para esto, a qué lagunas
00:11:54quieres apuntar en la biodiversidad de tu pastizal. Hay un montón de cosas que intervienen en esto
00:11:59y necesitamos construir esa base de conocimientos. Firecrawl es un conjunto de herramientas que uso para
00:12:03recopilar estos datos. Voy extrayendo esos videos de YouTube, extrayendo artículos de investigación para
00:12:08archivarlos, construyendo esta base de conocimientos y OpenPasture es el repositorio real donde coloco esta
00:12:13información para ponerla a disposición de cualquier granjero que creo que pueda usarla.
00:12:18Lo siguiente por resolver es la capa de visualización real. Hay muchos componentes que necesitamos conocer
00:12:24sobre el pasto que el granjero obtiene principalmente de la intuición al observar el
00:12:28pastizal. Las dos cosas principales que vale la pena averiguar sobre el pastizal, tanto dónde están los animales como dónde
00:12:34deberían ir y dónde quieres que estén, son cuál es la biomasa, cuánta follaje hay realmente disponible
00:12:40para que consuman, y luego a largo plazo, cuál es la biodiversidad de ese pastizal en particular. Si
00:12:46sobrepastorean demasiado las secciones, empezarán a sobresaturar diferentes tipos de pastos de estación fría, estación cálida,
00:12:52leguminosas, etc., e idealmente quieres un pastizal muy completo y diverso con el tiempo para asegurarte de que
00:12:58el ganado obtenga los nutrientes que necesita para que no tengas que suplementar con cosas como heno, cobre,
00:13:03aluminio, etc. Idealmente obtienen todos los macronutrientes y micronutrientes del pasto mismo, lo cual
00:13:10se convierte en un sistema idealmente completamente autónomo. Y luego el tercero son esas empresas de geocercas, así que
00:13:19NoFence, Halter, aunque aprecio la tecnología que intentan impulsar, tengo un desacuerdo bastante
00:13:24fuerte con ellos, que es que para usar su software requieren que compres sus collares y
00:13:29no puedes conectar tu propio software en sus collares. Desde el punto de vista comercial entiendo por qué es así, desde un
00:13:34punto de vista industrial creo que es un verdadero fastidio. Me gustaría innovar en la capa de software,
00:13:39me gustaría enviar ubicaciones GPS a estos collares que mi LLM pueda predecir. No quiero tener que
00:13:45depender de su software para hacer esto porque no creo que sea tan bueno o creo que puedo mejorarlo,
00:13:49siendo totalmente honesto con ustedes. Así que una parte del propósito de esta charla es en realidad un llamado a la acción
00:13:55para todos ustedes en la audiencia. Necesito que alguien me haga un collar. Necesito que sea abierto, las API deben
00:14:02estar abiertas. Idealmente es una solución comercial estándar, algunas piezas de componentes que podamos armar.
00:14:08Los granjeros son bastante ingeniosos y les gusta reparar sus propias cosas. Hay mucha analogía hacia
00:14:13John Deere y este tipo de derecho a reparación. Así que mi solicitud para cualquiera que esté viendo este problema
00:14:19es que me diseñe un collar donde la patente pueda ser abierta y las API estén abiertas para que podamos competir en
00:14:23software y optimizar esta solución. Lo siguiente sobre lo que me gustaría darles un adelanto es que esto en realidad va
00:14:31más allá de los rumiantes. Los rumiantes son un tipo de animal, vacas, ovejas, cabras, todos esos son animales
00:14:36rumiantes. Mascan el pasto, lo digieren en su rumen, que es un órgano llamado rumiante.
00:14:43Pero en realidad hay un beneficio adicional que obtenemos al poder apilar especies en estas rotaciones de pastizales.
00:14:48Esta es una empresa llamada Pasture Bird. Fueron un gran catalizador para que realmente me encariñara y obsesionara con
00:14:53esta idea. Lo que hicieron fue tomar un gallinero normal, montarlo sobre ruedas grandes y automatizar el
00:14:59movimiento para que avance su ancho cada 24 horas a través del pastizal. La razón por la que puedes hacer esto
00:15:05científicamente con los pollos es porque en realidad no obtienen la mayor parte de sus nutrientes del
00:15:08pasto. Tienes que complementarlos con alimento de grano porque los pollos son omnívoros, no solo
00:15:13herbívoros. Así que puedes mover este gallinero poco a poco sobre el pasto, dándoles tierra fértil para crecer. El
00:15:22nitrógeno de sus excrementos ayuda como estiércol o fertilizante para el propio pasto. Y
00:15:30hay un beneficio adicional aquí cuando apilas los rumiantes con los pollos. Si dejas pasar a tus rumiantes
00:15:34primero, ellos cortan la parte superior del pasto, y los pollos vienen detrás y picotean
00:15:39los parásitos de sus excrementos. Y esto reduce la carga parasitaria general en toda tu granja, lo que reduce el
00:15:45gasto en medicamentos que tienes que pagar para mantener a tus animales sanos. Y a la larga tienes un
00:15:50stock de semillas o ganado reproductor más robusto para que puedas tener animales más fuertes con el tiempo que requieran menos
00:15:56intervenciones y puedan ser dejados solos para comer pasto y convertirse en carne eventualmente. Así que las tres cosas
00:16:04que realmente espero que todos se lleven de esta charla son, primero, creo que necesitamos encontrar grandes problemas físicos
00:16:09del mundo real que podamos resolver y que requieran un análisis multivariado y no decisiones de sí o no. Hay
00:16:17muchos problemas por ahí que en realidad no tienen soluciones deterministas. Escucho a muchos
00:16:22ingenieros hablar sobre cómo convertir los LLM en procesos deterministas. Y mi postura es que en realidad
00:16:27hay muchos problemas que no se pueden resolver con algoritmos deterministas. Este es uno de ellos.
00:16:33Es un análisis multivariado. No hay un siguiente mejor potrero al cual mudarse. Solo está tu mejor
00:16:38suposición sobre a dónde crees que deberían ir. Y creo que si podemos tomar sistemas como ese, estos
00:16:44sistemas de múltiples entradas de datos, y colocar un LLM en el centro para que razone sobre los datos y al menos
00:16:49haga una sugerencia que el humano pueda confirmar o rechazar, realmente podemos comenzar a escalar sistemas como este
00:16:55que están muy restringidos por la capacidad del granjero para escalar su propia mano de obra, su propio poder de toma de decisiones,
00:17:02y realmente darles las herramientas que necesitan para hacer crecer sus operaciones para que, con suerte, creo que todos los animales puedan
00:17:08ser criados en pasto si resolvemos estos problemas. Y luego el último es que quizás puedas venir a ayudarme a resolver
00:17:13algunos de estos problemas. El problema número uno es en realidad darle a los agentes el contexto que necesitan,
00:17:19recopilar los datos, empaquetar esos datos y luego presentarlos de una manera que el LLM pueda razonar sobre ellos.
00:17:24Y eso es lo que hacemos en Firecrawl. Así que no estás pensando en grande. Firecrawl es donde estamos
00:17:29construyendo la capa de contexto para la IA, y espero que puedas venir a construirla con nosotros. Estamos contratando.
00:17:34Así que aquí están todas las ofertas de empleo que tenemos actualmente. Ve a nuestro sitio web. Tal vez encuentra una que te funcione
00:17:39a ti. Comunícate conmigo. Nos encantaría tener a más personas intentando descubrir cómo sacar datos de la web para
00:17:44resolver algunos de estos problemas complejos y presentar esos datos como contexto a estos agentes de IA.
00:17:50Y quizás podamos hacer del mundo un lugar mejor. Mi nombre es Cody. Open Pastures es mi proyecto
00:17:57de código abierto. Firecrawl es donde hago mi vida diaria. Y estas son mis redes sociales. Me quedaré un rato
00:18:02por aquí. Me encantaría charlar más sobre animales, vacas, aves, todo lo que gusten. Muchas gracias por venir.
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