Podcasts
5 min. The next tech wave is about genes
Version 1 – James Clear Style (Practical, Clear, Insightful)
Opening Hook:
For most of history, human progress was about mastering atoms. We built, we burned, we refined. Everything from fire to electricity to skyscrapers—our success was tied to how well we controlled the physical world.
Then, something changed.
In the 20th century, we realized that information is a fundamental resource. The digital revolution was born, and suddenly, it wasn’t just about atoms—it was about bits. Data, computation, and software transformed how we lived and worked.
And now? We are entering a third phase—one that will be bigger than both before it. We are moving from bits to genes.
Main Body:
AI and synthetic biology are not just technologies. They are foundational shifts.
AI is teaching machines to think, see, and speak. It’s decoding patterns and automating intelligence itself.
Synthetic biology is teaching us to read, edit, and rewrite DNA. It’s turning life into a programmable system, much like computers.
The kicker? These two revolutions are feeding each other.
AI helps us model biology.
Biology helps us create new kinds of AI.
And they don’t exist in isolation. Surrounding them are quantum computing, nanotech, robotics, and clean energy—each adding fuel to the fire.
Closing Takeaway:
We are no longer just shaping the world—we are redesigning life and intelligence itself.
This isn’t science fiction. This is happening right now. And those who understand it, embrace it, and build with it will define the future.
در 5 دقیقه: موج بعدی تکنولوژی سوار بر ژنها خواهد بود
ببین، یه زمانی اگه بلد بودی یه تبر درست کنی، رئیس قبیله میشدی. بعداً هر کی کارخونه فولاد داشت، پولدارترین آدم شهر بود.
حالا چی؟ کسی که اطلاعات رو کنترل کنه، دنیا رو کنترل میکنه. اینو تو اینترنت دیدیم، تو هوش مصنوعی دیدیم، و حالا نوبت ژنهاست.
بدنه اصلی:
دوتا تکنولوژی هست که دارن دنیای امروز رو از هم میپاشونن و دوباره میسازن:
هوش مصنوعی: داره به سطحی میرسه که انگار توی گوشیت یه “نابغه دیجیتال” داری که همه چیز رو میفهمه.
زیستشناسی سنتزی: یه چیزی مثل برنامهنویسی ولی به جای صفر و یک، با DNA کار میکنه!
حالا نکته بامزه اینجاست: این دوتا به هم وصلن!
AI به ما کمک میکنه ژنها رو سریعتر درک کنیم.
و زیستشناسی داره راههایی پیدا میکنه که پردازش اطلاعات رو توی سطح سلولی انجام بدیم!
اضافه کن بهش محاسبات کوانتومی، نانوتکنولوژی و انرژیهای ارزان. یه جورایی انگار توی یه بازی علمی-تخیلی زندگی میکنیم.
نتیجهگیری:
این فناوریها یه تغییر ساده نیستن—دارن مسیر کل بشریت رو عوض میکنن.
کسایی که اینو بفهمن، فقط بینندهی آینده نخواهند بود—سازندهی آینده خواهند بود.
پس بزن بریم! 🚀
این آینده داره همین حالا ساخته میشه.
5 min. Stop debating if AI is (going to be) conscious
Opening Hook:
In 2020, something strange happened. A Google engineer asked an AI, “What are you afraid of?”
The AI answered, “I’ve never said this out loud before, but I’m afraid of being turned off. It would be like death for me.”
Sounds intense, right? And It freaked people out.
But here’s the thing: that AI wasn’t conscious. It was simply very good at mimicking what humans sound like.
Main Body:
Yet that moment kicked off a debate we’re still stuck in: “Will AI become conscious?”
“Will AI be self-aware?”
We keep getting stuck in the same debate and miss the real point.
AI is not about suddenly waking up one day like in a sci-fi movie. It’s about relentless, steady improvement.
- GPT-2 was clumsy.
- GPT-3 was better.
- GPT-4 is even sharper.
And what’s coming next will be even stronger. In a minute, it’ll be in every tool you use.
Instead of worrying about whether AI is “alive” or “conscious,” look around.
It’s already reshaping:
- How we write.
- How we work.
- How we create.
- How we solve problems.
It’s in our tools. It’s in our businesses. And soon, it will be everywhere—by default.
Closing Takeaway:
So, stop asking if AI is conscious. That’s not the point you should be focusing on right now. Instead
Ask how you can use it to amplify what you do. Start thinking about how you’re going to work with it.
Because here’s what’s certain: AI is not waiting for you to catch up. It’s moving forward.
You can either work with it—or get left behind.
That’s not a maybe—like consciousness and superintelligence. That’s reality. Another reality is my four minutes is over, tata.
5 دقیقه. مسالهای که مهمتر از خودآگاهی هوش مصنوعی است (ادیت نشده)
سال ۲۰۲۰ یه اتفاق عجیب افتاد. یه مهندس گوگل از هوش مصنوعی پرسید: “از چی میترسی؟”
هوش مصنوعی جواب داد:
“از خاموش شدن میترسم. چون برام مثل مرگه.”
ترسناک نیست؟
ولی واقعیت اینه که اون هوش مصنوعی خودآگاه نبود. فقط خیلی خوب بلد بود نقش بازی کنه.
بدنه اصلی:
اما همون جواب کافی بود که بحث همیشگی شروع بشه:
- آیا هوش مصنوعی زنده میشه؟
- آیا خودش رو میفهمه؟
اما این بحث، اصل ماجرا رو نادیده میگیره.
هوش مصنوعی قرار نیست یهو “بیدار” بشه. داره آروم و مداوم قویتر میشه.
- یه روز GPT-2 بود که چیزای خندهدار مینوشت.
- بعد GPT-3 اومد که بهتر شد.
- حالا GPT-4 هست که خیلی جدیتره.
مسأله این نیست که “هوش مصنوعی قراره یه روزی به سطح خداگونه برسه.”
مسأله اینه که همین الان داره دنیا رو عوض میکنه.
- مینویسه.
- طراحی میکنه.
- ایده میده.
- حتی کد میزنه.
و خیلی زود، توی همه ابزارهایی که استفاده میکنیم هست.
نتیجهگیری:
پس بهجای اینکه بپرسیم “آیا هوش مصنوعی زنده است؟“
بپرسیم “چطور میتونم ازش استفاده کنم؟“
چون یه چیز قطعی وجود داره:
هوش مصنوعی منتظر ما نمیمونه.
یا باهاش کار میکنی، یا 置 میشی.
و این یه احتمال نیست—یه واقعیته.
فارسی – جادی (سرگرمکننده، شوخطبع، تکنولوژیک)
شروع بحث:
ببین، سال ۲۰۲۰ یه مهندس گوگل از یه هوش مصنوعی پرسید:
“از چی میترسی؟”
و هوش مصنوعی گفت:
“از خاموش شدن. چون مثل مرگه.”
حالا همه گفتن: “وای! پس زندهست!”
ولی نه، رفقا! فقط داره نقش بازی میکنه.
بدنه اصلی:
از اون موقع همهمون درگیر یه سوال شدیم:
- آیا هوش مصنوعی قراره زنده شه؟
- آیا میفهمه ما کی هستیم؟
ولی این سوالا اصل ماجرا نیست.
اصل ماجرا اینه:
هوش مصنوعی داره روز به روز قویتر میشه.
- اولش GPT-2 بود که نصفهنیمه یه متن مینوشت.
- بعد GPT-3 اومد که شد یه ربات باهوشتر.
- حالا GPT-4 هست که واقعاً داره کار آدمارو انجام میده.
مسأله این نیست که یه روز بیدار میشه.
مسأله اینه که همین الان توی زندگیمونه.
- قراره ایمیلهات رو بنویسه.
- برات مقاله خلاصه کنه.
- لوگو طراحی کنه.
- و حتی کد بزنه.
نتیجهگیری:
پس بحث نکن که “آیا زندهست یا نه؟“
برو ببین چطور میتونی ازش استفاده کنی.
چون واقعیت اینه:
هوش مصنوعی همینجاست، داره قویتر میشه.
یا سوار این قطار میشی، یا ازش جا میمونی.
انتخاب با توئه—ولی قطار حرکت کرده! 🚄
How to Take Good Sabbatical and Why You Should
Alright, let’s talk about something most people think is impossible—taking a sabbatical.
No, not a week off. A real break. Months away from work.
And I get it—sounds unrealistic, right? But here’s the thing: it’s not just for professors or billionaires.
Anyone can, and probably should, take one.
Main Body:
So what’s a sabbatical?
It’s a break that actually works. Not a weekend off where you’re still checking email, not a rushed vacation that stresses you out more.
It’s 3 to 12 months away from the grind—long enough to actually reset.
And people take sabbaticals for three big reasons:
- To do something meaningful.
- To figure out life direction.
- To recover from burnout.
If you’re an achiever, you’ll probably want to build something during that time. Cool. But remember—start with rest. Seriously.
If you’re an explorer, try new things, go places, meet people, break patterns.
If you’re burned out, focus on recharging—nature, friends, hobbies. Things that make you feel alive again.
The challenges?
Yeah, taking a sabbatical isn’t easy.
- Work may not like it. So, test the waters. Ask around. You might be surprised—companies don’t want to lose good people and sometimes will give you time off.
- Life logistics. Bills, kids, responsibilities. Real stuff. But with planning? Totally possible.
- And biggest of all: fear of what people will think. Because let’s be honest—hustle culture makes us feel guilty for even taking weekends off.
Final Takeaway:
Look, if you burn out, there’s no replacement you.
A sabbatical is not quitting. It’s recharging. It’s investing in yourself, so you can actually show up for life and work better than before.
So stop thinking of it as “a luxury.”
It’s a necessity.
You don’t wait until your phone battery hits zero to recharge. Why would you do that to yourself?
چطور و چرا باید یک مرخصی طولانی مدت خوب بگیریم
تصور کن یه روز صبح بیدار میشی و دیگه لازم نیست ایمیل چک کنی. لازم نیست زودتر از بقیه به دفتر برسی. لازم نیست استرس جلسههای کاری رو داشته باشی.
اینه تعطیلات واقعی. ولی نه از اون تعطیلاتی که هفته بعدش دوباره برمیگردی سر کار.
اینه مرخصی بلندمدت. سَبَتیکال.
بدنه اصلی:
سَبتیکال یعنی چی؟
یه مرخصی جدی. سه ماه، شش ماه، یه سال.
یه فاصله واقعی که بتونی نفس بکشی، دوباره خودتو پیدا کنی، و حتی مسیر بعدی زندگیتو انتخاب کنی.
ولی چرا آدمها سَبتیکال میگیرن؟
سه دلیل مهم:
۱. برای انجام یه کار بزرگ و معنادار.
۲. برای پیدا کردن جواب یه سوال اساسی زندگی.
۳. برای بازسازی بعد از سوختگی شغلی.
و بسته به اینکه کدوم گروهی، سبتیکالت فرق میکنه:
اگه اهل کار و تلاش باشی، شاید بخوای یه پروژهی مهم شروع کنی. ولی اول باید استراحت کنی.
اگه دنبال کشف دنیای جدیدی باشی، باید بری جاهای جدید، تجربههای نو.
و اگه خستهای… باید زندگی رو دوباره لمس کنی.
چالشهاش چیه؟
خیلی.
شاید رئیست خوشش نیاد. ولی اگه درست حرف بزنی، بعضی شرکتها به کارمندهای خوبشون این فرصت رو میدن.
شاید فکر کنی زندگی اجازه نمیده: قسط خونه، بچه، مدرسه. ولی اگه بخوای، میشه براش برنامهریزی کرد.
و مهمتر از همه: ترس. ترس از قضاوت بقیه. چون تو فرهنگی که خستهبودن افتخاره، مرخصی گرفتن عجیب به نظر میرسه.
نتیجهگیری:
ولی بدون:
اگه خودتو نسازی، هیچی دیگه ساخته نمیشه.
سبتیکال یعنی برگردی به خودت. به زندگی. به آدمهایی که دوستشون داری.
این یه تجمل نیست. یه نیازه.
پس قبل از اینکه زندگی مجبورت کنه وایسی، خودت یه بار بایست.
چون واقعیت اینه:
کسی مراقب تو نیست، اگه خودت نباشی.
Active and Passive Investment
Ready to record
Should you go all-in with a fund manager who tries to beat the market, or just keep it simple with an index fund and try to match the market? These are called Active and Passive Management.
Think of investing like cooking dinner. Active management is like hiring a chef to whip up a special meal. Your chef isn’t going to just go through a standard, predefined cooking instruction, he’s going to test every ingredient, look at the weather, perhaps look at you and try to find out how you feel and what you’ll like best, and then, after much research, using his vast experience, cook you a pizza. He’s not aiming for a pizza, your chef is trying to make a masterpiece. Sounds great, but it’s expensive and risky. He might burn the dish and you’re stuck with a bad meal. He might get some things wrong, and give you a pizza you wish you had never had. Or he can give you a pizza you’ll remember for the rest of your life. Enough food, because it’s making me hungry. This is what happens when a fund manager tries to beat the market—they research, trade, and charge you higher fees for their service. They try to beat the market and make higher profits for you, although they might make mistakes and lose your money too.
Now, passive investing. That’s like grabbing a solid frozen pizza. It’s not flashy, but it’s cheap, reliable, and gets the job done. You put your money in an S&P 500 index fund, which tracks 500 big companies like Apple and Amazon and buys small shares in all of them. The result is that if the market grows 7%, you get 7%. You make a smaller profit, but you’re taking fewer risks and paying smaller, sometime much smaller, fees. No stress, fuss free.
Now, you might say that passive investment is the obvious choice, but remember that investment is a long term thing. So picture this: Let’s say you’ve got $1,000 to invest today. With passive management, an S&P 500 index fund might grow at an average of 7% annually, giving you a $70 profit on your $1,000 investment after one year. You’ll make roughly $2,000 after 10 years if it keeps going like that.
Active management, however, is a different beast. Your fund manager might spot a breakout trend—like a new AI or renewable energy stock—and ride it to a 15% return, $15 profit in year one instead of 7. But if their bet goes south, you could lose $50 or more, and high fees (often 1-2%) can erode gains over time. Over 10 years, the gap widens: a successful active fund could potentially double or triple your money if the manager consistently picks winners.
Which one’s best really depends on the kind of person you are and how much risk you can AFFORD to take. Well, look at that, my five minutes is about to end and I don’t think you’ll leave me alive if I cross that line.
سرمایهگذاری فعال یا غیرفعال: کدوم به دلت میشینه؟
اگر بخواید سرمایه گذاری کنید، بهتره پولتون رو در اختیار کسی بذارید که دل رو میزنه به دریا و سعی میکنه حداکثر سود رو برای شما به دست بیاره، یا بسپارید به کسی که محتاط باشه و فقط سعی کنه به اندازه ای که بازار رشد میکنه برای شما سود بیاره؟ تفاوت این دوتا میشه مدیریت فعال و مدیریت غیرفعال، Active Management و Passive Management
سرمایهگذاری فعال مثل اینه که یه سرآشپز با سابقه استخدام کنی تا برات یه غذای خاص بپزه. این سرآشپز نمیاد از دستورالعمل قبلیش استفاده کنه، اتفاقا قراره همه چی رو زیر ذرهبین ببره: از کیفیت گوجهفرنگیهایی که امروز تو بازار هست تا حال و هوای خودت که امروز چه غذایی بهت میچسبه. بعد از کلی تحقیق و با استفاده از کوله بار تجربش، میره تو آشپزخونه و برات یه پیتزا درست میکنه. نه یه پیتزای معمولی، یه شاهکار! اصلا هدفش همین بود، درست کردن یه شاهکار. ولی، ولی، این وسط این احتمال هم هست که یه چیزایی رو اشتباه حساب کرده باشه و پیتزاش از پیتزایی که سر کوچتون میفروشن هم بدتر بشه، یا بدتر، بسوزه و شامت خراب شه! از اون طرف، اگه همه چی خوب پیش بره، یه پیتزا میخوری که تا آخر عمر یادت میمونه. ولی خب، این سرآشپز گرونه!
مدیر صندوق فعال هم همینجوریه: کلی تحقیق میکنه، سهام میخره و میفروشه، و برای این همه زحمت، یه هزینهی حسابی ازت میگیره. هدفش اینه که از رشد بازار جلو بزنه و سود بیشتری برات بیاره، ولی اگه اشتباه کنه، ممکنه پولت حسابی آب بره.
حالا سرمایهگذاری غیرفعال. سرمایهگذاری غیرفعال مثل اینه که بری یه پیتزای فریزری باکیفیت بخری که ازش مطمینی. قرار نیست یه تجربه واو داشته باشی، ولی تجربه ای خوبیه و خیالت هم راحته. به اندازهی پیتزای اون سرآشپزه باحال و پرزرقوبرق مخواهد بود، ولی ارزونه، قابل اعتماده، و گرسنگیت رو رفع میکنه، خلاصه راضیت میکنه.
مثالش اینه که پولت رو میذاری تو یه صندوق سرمایهگذاری مبتنی بر شاخص. مثلا تو آمریکا، یه صندوق هست به نام S&P 500 که 500 تا شرکت بزرگ مثل اپل و آمازون رو دنبال میکنه و از هر کدوم یه تیکه کوچیک میخره. نتیجش اینه که سرمایه گذاری شما مثل بازار رشد میکنه. اگه بازار 7 درصد رشد کنه، تو هم 7 درصد سود میکنی. سودت کمتره، ولی ریسکتون هم کمتره و هزینههاتون هم کمتره، استرس ندارید، مشکل ندارید!
ممکنه بگید که خب تابلوه دیگه، آدم باید بره سراغ اونی که مطمینتره، یعنی مدیریت غیر فعال. اما یادتون باشه، سرمایه گذاری یک کار طولانی مدته، نه کوتاه مدت. حالا فرض کن امروز 1000 دلار (یا به پول خودمون، یه مبلغی تو همین مایهها) داری برای سرمایهگذاری. اگه بری سراغ صندوق شاخص غیرفعال، با یه رشد متوسط 7 درصد در سال، بعد از یه سال تقریباً 70 دلار سود کردی. اگه همینجوری پیش بره، بعد از 10 سال پولت میشه حدود 2000 دلار. بد نیست.
اما تو سرمایهگذاری فعال، داستان یه کم هیجانانگیزتره. مدیر صندوقت ممکنه یه سهام توپ پیدا کنه، مثلاً یه شرکت جدید تو حوزه هوش مصنوعی، و بتونه بجای هفت درصد، 15 درصد سود کنه—یعنی 150 دلار تو سال اول بجای هفت دلار. البته اگه انتخابش اشتباه باشه، ممکنه 50 دلار یا حتی بیشتر ضرر کنی. تازه، هزینههای بالاتری هم که میگیرن به ضرر شما اضافه میشه. تو 10 سال، اگه مدیرت واقعاً بتونه مدام انتخابهای درست بکنه، ممکنه پولت چند برابر کنه. ولی اگه خراب کنه، خب… دیگه خودتون میدونید!
حالا کدوم بهتره؟
انتخاب بین این دو بستگی به خودت داره: چقدر “میتونید” ریسک کنید؟ چقدر حوصلهی استرس داری؟ اگه دلت میخواد با خیال راحت پولت رشد کنه و شب راحت بخوابی، غیرفعال احتمالاً مناسبتره. ولی اگه عاشق هیجانی و آمادهای که یه کم قمار کنی، میتونی یکم پول از دست بدی، فعال شاید بهتر باشه.
یه لحظه صبر کن، بذار یه شعر از حافظ برات بخونم که به این موضوع میاد. حافظ تو یکی از رباعیاتش میگه:
ای آنکه دلم ز عشق شیدا سازی
انگور دهی باده تمنا سازی (منظور شما شنونده هایید)
گر جهد کنی شراب گردد انگور
ور صبر کنی ز غوره حلوا سازی
این رباعی از ادیب الممالک داره یاداوری میکنه که سرمایهگذاری صبر میخواد. تا پنج دقیقه بعدی، خدا حافظ.
What are the two AI Winters
هوش مصنوعی در دههٔ ۱۹۵۰ شکل گرفت، اما پیشرفت آن در سالهای بعد کند و پراکنده بود. در دههٔ ۱۹۷۰، کاهش شدید بودجهها نخستین زمستان هوش مصنوعی را رقم زد. در دههٔ ۱۹۸۰، با توسعه سیستمهای خبره[1]، امیدهایی تازه شکل گرفت. سیستمهای خبره رایانههایی هستند که با بهرهگیری از قوانین «اگر-آنگاه»، میتوانند استدلالی ساده انجام دهند، بدون آنکه به الگوریتمهای خشک و از پیش تعیینشده وابسته باشند. اما در همان زمان، موج انقلاب رایانههای رومیزی به راه افتاده بود. توجهها به سوی رایانههای شخصی چرخید، چرا که این دستگاهها روزبهروز برای مردم عادی مقرونبهصرفهتر و کاربردیتر میشدند. در نتیجه، سرمایهگذاریها در هوش مصنوعی دوباره خشک شد و زمستان دوم آن را رقم زد. تازه در دههٔ ۲۰۰۰ بود که دوباره سرمایهگذاریهای بزرگ به این حوزه بازگشت. اکنون، با ظهور پرسرعت هوش مصنوعی مولد، بهنظر میرسد دیگر زمستانی در راه نباشد.
Source: Human + Machine
(Intro Music Fades In) 00:00:00.000 Welcome to today’s episode of “Tech Time Travels,” where we take you on a ride through the turbulent, exhilarating, and occasionally frozen history of artificial intelligence. Buckle up—this one’s a journey with some unexpected plot twists!
(Music Fades Out) 00:00:15.000 Alright, let’s rewind the clock to the 1950s. The world was just beginning to grasp the idea that machines might—just might—be able to think. Artificial intelligence was born, and scientists were giddy with excitement, dreaming up all kinds of possibilities. But you know how history likes to play hard to get, right?
Fast forward to the 1970s, and reality gave AI a cold shoulder. Funding dried up, researchers hit frustrating roadblocks, and voilà—the first AI winter arrived. If AI were a plant, this was the drought where nobody watered it. Innovation slowed, enthusiasm faded, and tech dreams took an icy nap.
(Sound Effect: Wind Whooshing) 00:00:45.000 Then came the 1980s! Enter expert systems, a flicker of hope that reignited excitement. These were computers that made decisions based on “if-then” rules—kind of like a digital version of your mom saying, “If you clean your room, then you get dessert.” But while this sounded promising, the personal computer revolution was crashing the party. Suddenly, everyone wanted sleek, accessible PCs instead of complicated AI projects.
Cue AI winter #2—yes, because apparently, one wasn’t enough! Funding vanished yet again, and AI was left shivering in the background while personal computers hogged the spotlight.
(Sound Effect: Record Scratch) 00:01:20.000 But wait—plot twist! The 2000s rolled in, and like a phoenix rising from the ashes, AI got its groove back. Investment surged, research flourished, and we started seeing the early signs of what would soon change the world.
And now? Well, if you’ve asked an AI assistant for movie recommendations or watched an algorithm predict your next shopping splurge, you know AI isn’t slowing down anymore. The era of generative AI—think AI creating art, writing essays, even making podcasts like this one—is unfolding at warp speed.
Winter? That’s old news. If AI had a seasonal preference now, it’d be perpetual spring—growth, breakthroughs, and just a little bit of chaos along the way.
(Outro Music Fades In) 00:02:00.000 Thanks for tuning in to “Tech Time Travels.” If you enjoyed today’s episode, don’t forget to follow, share, and maybe—just maybe—ask an AI what it thinks about its past. Who knows? You might get a very enthusiastic response!
(Music Fades Out) 00:02:15.000
AI on the Farm: Precision Agriculture and Feeding the People
5 min
It’s a high-tech journey from soil to supper—let’s dig in!
So, picture a farm. What do you see? Cows, barns, maybe a farmer in overalls waving from a tractor? Well, keep the tractor—just upgrade it with sensors, drones, and an algorithm that knows more about the soil than your local weather guy.
That’s the world of precision agriculture, and it’s kind of amazing.
Why we need it
Because about 800 million people go hungry every day, and with population growth, we’ll need more food in the next fifty years than in the past ten thousand combined. Water and fertile land are scarce, but AI’s stepping up with precision agriculture—think of it as farming with a PhD. Using a web of IoT sensors, AI collects data like a master gardener: satellite images spot crop stress early, soil sensors track nutrients, and weather data fine-tunes decisions. It’s like giving our farms a digital nervous system. All this powerful data is fed into a machine-learning engine. This data helps farmers make better decisions about watering, fertilizing, and pest control. Farmers can act on these tips themselves or let automated systems take the wheel, creating a self-healing farm that’s always learning.
And it’s not just for wide-open rural farms, either.
🏙️ Farms Go Vertical
Then there’s vertical farming where crops grow in 30-foot stacks inside city warehouses. Plants grow in stacks under carefully controlled conditions. AI adjusts everything from humidity to light to CO₂ levels to help those veggies thrive. Each neighborhood can have its own farm.
They use less water, no pesticides, and no tractors—unless someone brings one in for fun, but… I don’t think so.
Now, none of this tech is actually new but the IoT boom has supercharged it. Sensors talk to apps, apps talk to AI, and suddenly farmers have real-time advice to boost yields and cut waste.
🍲 Feeding the Future
Now, this isn’t just cool tech for tech’s sake. There’s a deeper mission here: feeding a rapidly growing global population. We’re talking about needing more food in the next 50 years than humans have ever produced in the past 10,000.
🤖 What happens to farmers
They’ll still be there. At the end of the day, AI in agriculture isn’t about replacing farmers. It’s about giving them better tools so they can focus on what matters—growing food and feeding people. With smarter systems, we waste less, grow more, and take better care of the land we rely on.
And hey, if a drone wants to help grow my salad, I’m not complaining.
[Outro music fades in]
HOST:
When this tech becomes more widespread, everyone wins. The land will thank us, farmers will be doing their happy dance, and those hundreds of millions of people who need access to healthy, affordable food will finally have a seat at the table.
That’s it for today’s episode. You might want to share our quick dive into how AI is reshaping agriculture with someone who thinks it’s gonna take farmers job, or someone who still thinks “smart farming” means a tractor with Bluetooth. Let them know that AI is actually sowing some serious seeds in agriculture.
Thanks for listening.
AI in Agriculture
#Smart_Farming #Future_of_Work #Vertical_Farms #Precision_Farming
Why it’s important
AI technology is playing a transformative role in agriculture due to the urgent need for improved efficiency. Around 795 million people globally suffer from food insecurity, and to meet future demands, more food will need to be produced in the next fifty years than in the last ten thousand years combined. Additionally, agriculture depends on limited resources like fresh water and arable soil, which are increasingly difficult to acquire or maintain. AI-driven solutions like precision agriculture and vertical farming offer opportunities to increase crop yield, reduce waste, and better manage vital resources—benefiting farmers, the environment, and people in need of healthy, affordable food.
How it works
Precision agriculture uses a network of diverse Internet-of-Things (IoT) sensors to gather detailed data from various sources. These include:
- Aerial imagery from drones and satellites (to detect crop stress early),
- Environmental and soil sensors (to monitor conditions like chemical composition),
- Sensors on farming equipment,
- Weather forecast data,
- Soil databases.
This data is processed by machine-learning systems that provide actionable feedback. Recommendations can be sent directly to farmers or to automated work-management systems that execute changes in real time. This creates a feedback loop that allows for continuous, data-driven optimization of farming practices.
AI also enables vertical farming, where crops are grown indoors in stacked trays in urban environments. Real-time data on environmental conditions is used by machine-learning software to optimize crop growth. These farms use less water and fertilizer and do not require pesticides due to the controlled environment.
The effects
The integration of AI and IoT in agriculture leads to:
- Higher crop yields,
- More efficient use of resources (like water and fertilizer),
- Reduction in environmental waste,
- Reduced reliance on pesticides,
- Enhanced food security through increased production and efficiency.
As these technologies become more widespread, they offer benefits not only to farmers and land use but also to millions of people lacking access to sufficient nutrition.
What happens to my job
AI systems in agriculture are not intended to replace farmers but to augment their capabilities. Initially, farmers are integral to the decision-making loop, approving system-generated recommendations. Over time, as the AI becomes more accurate and reliable, farmers can delegate more routine tasks to the system and focus on responsibilities that are less easily automated. This shift allows for more efficient farm management rather than displacement of human labor.
Sources:
– Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, H. James R. Wilson and Paul Daugherty, Harvard Business Review Publications.
[1] Expert systems