LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup Electric Plant will elektrische Signale aus Pflanzengeweben in verständliche Hinweise für Züchter übersetzen. Dafür sammelt das Unternehmen seit drei Jahren Daten für sein KI-Modell „Bombadil“, das Signale im Stamminneren auswertet und pflanzenspezifische Bedürfnisse ableitet. Mit rund zwanzig Prozent weniger Wasserverbrauch bei zugleich höheren Erträgen soll der Ansatz in der Praxis messbar werden. Um die Technik einzusetzen, werden Sensoren für wenige Dutzend Dollar pro Einheit angebracht und über ein stromsparendes Funknetz an eine Cloud-Auswertung übermittelt.
Elektrizität im Pflanzenstamm klingt zunächst nach Science-Fiction – tatsächlich geht es um sehr reale, messbare Mikrovolt-Schwankungen, die entstehen, wenn eine Pflanze auf Umweltreize reagiert. In der von Electric Plant verfolgten Idee dient genau diese „Stromsprache“ als Eingangssignal: Ein Set aus Sensoren liest den elektrischen Zustand im Inneren des Gewebes aus, während das KI-Modell Bombadil die Muster in interpretierbare Aussagen für Gewächshausbetreiber, Landwirte und später auch Forstbetriebe übersetzen soll. Die Gründer knüpfen damit an ein frühes Bild aus der Forschung an: Signale, die durch Pflanzengewebe fließen, können über eine Steuerung genutzt werden – entscheidend ist aber, dass die Interpretation nicht mehr nur über grobe Regeln erfolgt, sondern datengestützt und artspezifisch.
Technisch betrachtet beginnt die Messung nicht an Blättern oder an der Bodenoberfläche, sondern dort, wo Lebenstätigkeit unmittelbar stattfindet: Electric Plant befestigt die Sensorik über Edelstahl-Schrauben, die das Kambium durchdringen – jene lebende Gewebeschicht direkt unter der Borke. Das Kambium ist der Bereich, in dem die Pflanze aktiv Signale verarbeitet; deshalb braucht das System eine leitfähige Verbindung, um Änderungen in den elektrischen Zuständen überhaupt zuverlässig abgreifen zu können. Die Sensoren sind laut Unternehmensangaben etwa so groß wie ein iPhone, wenn man es längs gefaltet betrachtet, und sie arbeiten mit einem stromsparenden Funknetz, das die Daten an eine Basisstation übermittelt. Danach wandern die Rohdaten zur Cloud-Auswertung, und erst die Ergebnisse werden an den Kunden zurückgespielt, damit Bewässerungs- oder Düngungspläne zeitnah angepasst werden können.
Der zentrale Hebel liegt jedoch nicht nur in der Hardware, sondern in der Modellarchitektur und in der Trainingsbreite. Bombadil wurde in den vergangenen drei Jahren aufgebaut, indem das Startup Daten für eine Vielzahl von Arten gesammelt hat. Laut Mast kann das Modell elektrische Signale von ungefähr 125 Pflanzenarten interpretieren – von Farnen über Tomaten und Dahlien bis zu Baumarten wie Redwood. Das Unternehmen argumentiert dabei, dass existierende Messinstrumente zwar technologisch „ausgereift“ seien, aber in der praktischen Einbindung und insbesondere in der zeitlichen Nähe zur realen Reaktion der Pflanze oft hinterherhinken. Electric Plant will genau diese Lücke schließen: Statt dass Messgeräte nur punktuell Informationen liefern, soll das Zusammenspiel aus Sensorik, kontinuierlicher Datenerfassung und KI-Ableitung näher an den laufenden Bedarf der Pflanzen heranreichen.
Im Marktumfeld konkurriert der Ansatz indirekt mit einem ganzen Stapel etablierter Beobachtungsverfahren. Bodenproben und Nährstofftests liefern zwar verlässliche Werte, brauchen aber Zeit und bieten nicht immer ein Echtzeitbild; Hand-Spektroskope können pflanzenbezogene Informationen ebenfalls relativ präzise erfassen, sind in der Fläche aber oft teuer. Satellitenbilder und andere Fernerkundungsverfahren helfen beim Überblick über größere Flächen, sind jedoch naturgemäß verzögert und weniger geeignet, kurzfristige Änderungen am Pflanzeninneren abzubilden. Electric Plant versucht daher, eine neue Mess-Schicht zu etablieren: Die Sensoren sollen deutlich günstiger sein als vorhandene Systeme, die sonst schnell im Bereich mehrerer Tausend US-Dollar landen. Mast nennt als Größenordnung „tens of dollars“, und das würde – bei geringer Anzahl benötigter Sensoren – die Einstiegshürde für Betriebe senken.
Ein Punkt, der für die Akzeptanz besonders relevant ist, betrifft die Skalierung auf die Fläche. Electric Plant sagt, für genaue Ergebnisse genüge „ein paar Sensoren pro Acre“. Ob sich dieser Richtwert in verschiedenen Kulturen und unter unterschiedlichen Bedingungen reproduzieren lässt, entscheidet sich aber erst in der Breite der Feldtests. Dazu passt auch die Aussage des CEO, dass selbst in sehr kontrollierten Gewächshäusern die Sicht auf die echten Bedürfnisse der Pflanzen begrenzt bleibt. Wenn das System tatsächlich in der Lage ist, aus elektrischen Mustern konkrete Handlungsanweisungen abzuleiten, könnte es Landwirten helfen, nicht nur häufiger, sondern gezielter zu reagieren: weniger Wasser, angepasst an den tatsächlichen Bedarf, und weniger „Blindfahrten“ bei Düngung und Lichtmanagement.
Finanziell hat Electric Plant den nächsten Schritt vorbereitet: Das Unternehmen sammelte laut Unternehmensangaben 11,2 Millionen US-Dollar in einer Seed-Runde, angeführt von Onto Ventures und Climactic, mit Beteiligung weiterer Investoren. Interessant ist daran weniger die reine Summe als die Signalwirkung: Frühphase-Investments in so eine hardware- und datengetriebene KI-Story brauchen Vertrauen in zwei Dinge gleichzeitig – in die Messbarkeit biologischer Signale und in die Fähigkeit, daraus eine wiederholbare Modellleistung zu machen. Dafür wiederum ist das Datenmanagement entscheidend: Ein Modell, das sich auf Mikrovolt-Dynamik stützt, muss robust gegen Geräuschquellen, unterschiedliche Anpflanzungen und die zeitliche Varianz biologischer Prozesse sein. Genau hier wird Bombadil in der Praxis zeigen müssen, ob es nur im Labor funktioniert oder ob es auch im betrieblichen Alltag liefert.
Für Entscheider in Landwirtschaft und Forst eröffnet der Ansatz vor allem die Perspektive, KI-gestützte Betreuung näher an die Pflanze heranzuholen. Wenn Bombadil die „Sprache“ tatsächlich so weit decodiert, dass Bewässerung oder Düngung automatisiert oder zumindest stark datenbasiert planbar werden, dann verschiebt sich der Schwerpunkt von reaktiven Messungen zu vorausschauender Pflege. Mast vermeidet zwar eine genaue Nennung der ersten Kunden, die Anwendungsszenarien sind aber klar: vom Gewächshausbetrieb bis zur Kulturführung im größeren Maßstab. Das Versprechen, Erträge zu steigern und gleichzeitig den Wasserverbrauch um 20% oder mehr zu senken, ist ambitioniert – und gerade deshalb wird der Markt genau beobachten, wie schnell Electric Plant die Messgüte, die Kosten pro Hektar und die Wiederholbarkeit über unterschiedliche Arten hinweg nachweisen kann.
Unterm Strich verbindet Electric Plant drei Bausteine, die in vielen KI-Projekten getrennt bleiben: präzise Sensorik im lebenden Gewebe, eine Cloud-Auswertung, die die Signale in Handlungsinformationen übersetzt, und eine Modellbasis, die auf biologische Vielfalt trainiert. Dieser Mix könnte eine neue Klasse von KI-Anwendungen für Umwelt- und Produktionsdaten beschleunigen, weil er nicht bei Korrelationen stehen bleibt, sondern in Richtung Steuerung und Betriebseffizienz zielt. Ob der „Sprechen mit Pflanzen“-Gedanke am Ende als Produktlösung vermarktbar ist, hängt davon ab, wie stabil das System über Zeit, Arten und Standorte hinweg bleibt. Die nächsten praktischen Pilot-Resultate werden zeigen, ob aus elektrischen Reizen dauerhaft nutzbare Betriebsdaten werden.
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