SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Flox Intelligence zeigt auf der Startup-Bühne einen KI-Ansatz, der Tiere per Edge-Gerät erkennt und artgerecht vertreibt. Das System verarbeitet die Sensordaten direkt vor Ort, statt sie in der Cloud auszuwerten. Bevor das Gerät warnt, identifiziert es per Kamera und lokalen Modellen, welches Tier sich in der Nähe befindet und wie es sich gerade verhält. Für 2026 nennt die Gründerin rund 1,5 Millionen US-Dollar Umsatz als Ziel, parallel läuft eine Series-A mit 10 Millionen US-Dollar angestrebtem Volumen.
Wer Infrastrukturbetrieb und Tierwelt an einen Tisch bringen muss, kennt die Reibung: Eine Kollision kann nicht nur Tiere verletzen, sondern auch Fahrzeuge, Antriebe und den Betrieb ganzer Netze stoppen. Der Hintergrund, auf den Flox Intelligence in seiner aktuellen Positionierung verweist, ist dabei erstaunlich konkret. Für den US-Luftverkehr beziffert die FAA die Kosten von Wildtierkollisionen im Schnitt auf etwa 272 Millionen US-Dollar pro Jahr zwischen 1990 und 2025. Im Schienenverkehr meldet der französische Betreiber SNCF, dass frei umherlaufende Tiere mehr als 8.000 Züge pro Jahr beeinflussen und damit zu den fünf häufigsten Ursachen von Verspätungen zählen. Allein in der Bretagne registrierte SNCF für 2023 120 Zugtreffer, die 660 Verkehre störten und über 15.000 Minuten Verzögerung verursachten.
Die Idee, Wildtiere mit Lärm, Licht oder Zäunen fernzuhalten, ist nicht neu. Flox argumentiert jedoch, dass solche Maßnahmen im Kern immer gleich bleiben und Tiere dadurch mit der Zeit Gewöhnungseffekte entwickeln können. Das Unternehmen setzt deshalb auf einen anderen Regelkreis: nicht „mehr Signal“, sondern kontextabhängige Reaktion. Sara Nozkova hat dafür den technologischen Impuls aus ihrer Erfahrung in Transportation und autonomen Fahrzeugen beschrieben: „I was convinced the answer was not a louder deterrent, “ sagte sie. In ihrem Verständnis scheitern Systeme, die in kontrollierten Umgebungen gut funktionieren, sobald „nature is complex and always alive“ wird. Genau deshalb arbeitet Flox an einer Lösung, die das Verhalten und – soweit möglich – die Art eines Tiers in der unmittelbaren Umgebung erfasst und daraufhin die Abschreckung anpasst.
Technisch bedeutet das: Flox installiert Edge-Geräte, die Wahrnehmung lokal ausführen. Der Ablauf beginnt mit einem Bewegungssensor, der das System bei Bewegung aufweckt. Danach startet die Kamera, und auf dem Gerät selbst laufen Modelle, die Tiere in der Nähe erkennen. Erst wenn diese Wahrnehmung erfolgt ist, sendet das Gerät einen artgerechten akustischen Impuls, um Tiere zu vergrämen. Diese Architektur unterscheidet sich von Ansätzen, bei denen Videodaten zunächst gesammelt und dann in der Cloud ausgewertet werden: Durch die On-Device-Verarbeitung sinkt die Abhängigkeit von Latenzen, und die Abschreckung kann im besten Fall in der Zeit stattfinden, in der sie auch betrieblich wirksam ist. Außerdem ist die Lernkomponente ein zentraler Punkt im Produktversprechen: Nozkova beschreibt, dass das System aus Erfahrung lernt und seine Reaktionen so variiert, dass Tiere nicht an wiederholte Signale habituieren.
Das Produkt besteht derzeit aus batteriegestützten Edge-Einheiten, die sich auf Masten, Bäumen und anderen Strukturen montieren lassen. Ergänzend bietet Flox eine Software-Plattform, mit der Kunden sehen können, wo die Geräte eingesetzt sind und was „vor Ort“ passiert. Diese Sichtbarkeit hat zwei praktische Ausprägungen: Zum einen entstehen Berichte, die sich für regulatorische Anforderungen nutzen lassen; zum anderen sind Auswertungen auch für Anwendungen wie Biodiversitätsmonitoring vorgesehen. Mittelfristig will das Unternehmen das Software- und KI-System so portieren, dass es auf mobilen Plattformen laufen kann, die außerhalb stationärer Installationen arbeiten – ausdrücklich genannt werden Züge, Autos und Drohnen. Damit verschiebt sich Flox vom reinen Standort-Deterrent hin zu einer „Perception“-Schicht, die in unterschiedlichsten Fahrzeug- und Maschinenumgebungen mit Naturkontakt funktionieren soll.
Der Marktbezug zeigt sich an den Einsatzorten: Flox nennt rund 150 Geräte, die aktuell in Nordamerika, Europa und Australien im Betrieb sind – unter anderem an Flughäfen und im Umfeld von Airfields. Dazu kommen Straßen- und Bahn-Korridore, besonders an Bereichen am Zaunende und an Übergängen entlang von Wildtierkorridoren, aber auch nationale Parks, landwirtschaftliche Flächen, urbane Zonen, Bergbaustandorte sowie kritische Infrastruktur wie elektrische Umspannwerke. Kommerziell verkauft Flox die Edge-Hardware zunächst upfront und zieht danach über ein jährliches Software- und KI-Abo Einnahmen ein. Parallel existieren OEM-Partnerschaften: Dabei zahlen Partner jährlich für die Softwarebereitstellung auf ihren Fahrzeugen, als Beispiel nennt Flox den Zughersteller Alstom. Die Wachstumslogik steht damit auf zwei Beinen – direkte Anlagen beim Betreiber und skalierte Verbreitung über OEM-Integration.
Wettbewerb gibt es allerdings. Robin Radar positioniert mit „Scarecrow“ ebenfalls eine Lösung, die art-/situationsbezogene Warnsignale nutzt und die Aktivität mit Sensorik erfasst. iCHASE wiederum setzt auf Computer Vision zur Erkennung von Vögeln und kombiniert das mit einem beweglichen Laser, der die Reaktion je nach Situation anpassen soll. Flox sieht seine Differenz vor allem in der Breite des Gesamtsystems und in den Daten, die über Feldbetrieb gesammelt werden. Nozkova beschreibt diese Datensammlung als „ground truth“, die helfe zu verstehen, was etwa bei einem Elch oder einem Grizzly tatsächlich sicherheitsrelevant zum Bewegungsverhalten führt. In Zahlen richtet sich das Unternehmen zugleich nach der Skalierung: Flox hat nach eigenen Angaben rund 5 Millionen US-Dollar über Pre-Seed- und Seed-Runden eingesammelt, darunter mit Unconventional Ventures und Tilia Impact Ventures als führenden Akteuren sowie weiteren Co-Investoren. Jetzt öffnet Flox eine Series A über 10 Millionen US-Dollar, die laut Plan überwiegend in den Sprung von etwa 150 auf mehrere tausend installierte Geräte sowie in die Erweiterung der zugrunde liegenden Systemlogik über die bisherigen Wildtierfälle hinaus fließen soll.
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