식물은 전기를 사용하여 대화할 수 있으므로 이 스타트업은 식물의 언어를 해독하는 AI 모델을 구축했습니다.

사이보그 식물 덕분에 저스틴 마스트의 삶이 바뀌었습니다.

몇 년 전 마스트는 과학 문헌을 읽다가 다음과 같은 연구 결과를 접했습니다. 전동 스탠드에 연결된 실내 식물.. 식물이 더 많은 빛을 원하면 전기 신호가 살아있는 조직을 통해 흐릅니다. 제어반이 전류를 감지하고 식물을 광원에 더 가깝게 이동시켰습니다.

“내 말은, 대체 뭐야?” Mast는 TechCrunch에 말했습니다. “저한테는 그곳이 토끼굴의 입구였어요.”

Mast는 결국 DARPA와 함께 일했던 신경과학자인 Lee von Kraus와 협력하여 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 발전소이는 식물의 줄기를 통해 흐르는 미묘한 전기 신호를 해석하고 식물의 요구 사항에 대한 세부 정보를 재배자에게 전송할 수 있는 대규모 언어 모델인 Bombadil을 구축하기 위해 지난 3년 동안 데이터를 수집했습니다.

창립자들은 그들의 모델이 언젠가 사람들이 식물과 “대화”할 수 있는 도구로 이어질 수 있다고 믿습니다. Electric Plant의 공동 창업자이자 CEO인 Mast는 “우리는 말하는 것보다 듣는 것을 더 많이 합니다. 하지만 듣는 것이 첫 번째 단계입니다.”라고 말했습니다.

센서와 Bombadil을 시장에 출시하기 위해 Electric Plant는 최근 Ponderosa, Endeavour Catalyst, Ludlow, Michigan Rise, The Fund, Schox VC 및 Dug Song이 참여하여 Onto Ventures 및 Climactic이 주도하는 1,120만 달러의 시드 라운드를 모금했습니다.

가장 잘 통제된 온실에서도 농부와 재배자는 자신의 식물에 필요한 것이 무엇인지 완전히 파악하지 못한다고 Mast는 말했습니다. 전통적으로 농부, 재배자 및 삼림 관리인은 식물의 물, 영양분 또는 빛 요구에 반응하는 조잡한 도구에 의존해 왔습니다. 그리고 토양 탐사선, 휴대용 분광기, 위성 이미지와 같은 도구는 꽤 잘 작동하지만 아쉬운 점이 많다고 Mast는 말했습니다.

“그 기술은 정교하지만 공장 내부로 들어가는 능력은 그다지 정교하지 않습니다. 그 중 대부분은 여전히 ​​공장의 실시간 요구에 훨씬 뒤떨어져 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

그러나 Electric Plant는 어딘가에서 시작해야 했기 때문에 해당 장치를 사용하여 약 125종의 전기 신호를 해석할 수 있는 Bombadil 모델을 훈련했습니다. “우리는 이 모델이 많은 팀보다 더 나은 성능을 발휘할 것이라는 것을 알고 있습니다.”라고 Mast는 말했습니다.

스타트업의 센서는 일반적으로 수천 달러에 달하는 기존 도구보다 훨씬 저렴합니다. 그는 “수십 달러다.

세로로 접힌 일반 iPhone 크기의 센서는 스테인레스 스틸 나사를 사용하여 식물에 부착됩니다. 나사는 형성층(껍질 바로 아래의 살아있는 조직 층)을 관통하여 식물 내에서 발생하는 마이크로볼트 변화에 연결되어야 합니다. 이러한 센서에서 수집된 데이터는 저전력 무선 네트워크를 통해 기지국으로 전송됩니다.

전기 공장에서는 정확한 결과를 얻으려면 에이커당 몇 개의 센서만 필요하다고 Mast는 말했습니다. Bombadil은 클라우드의 데이터를 해석하고 결과를 고객에게 전송합니다. 고객은 이를 사용하여 관개 또는 비료 프로그램을 조정할 수 있습니다. Mast는 이러한 시스템이 물 사용량을 20% 이상 줄이면서 수확량을 늘릴 수 있다고 말합니다.

Mast는 Electric Plant의 초기 고객이 누구인지 밝히지 않았지만 농업 및 임업 분야에서의 적용을 상상하기 쉽습니다.

봄바딜의 처음 100종은 양치류, 삼나무, 토마토부터 달리아에 이르기까지 다양한 식물 형태를 포괄한다고 Mast는 말했습니다.

“이것은 지금까지 생성된 생물학적 전기 신호 중 가장 다양한 모델입니다.”라고 그는 말했습니다. “동물의 세계에서 이와 같은 일을 한 사람은 아무도 없습니다.”