12.08.2025
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Wenn Drohnen Tomaten zählen: Wie avemoy Gewächshäuser zur Datenfabrik macht

Das Klagenfurter Startup avemoy digitalisiert Gewächshäuser mit einer KI-gesteuerten Indoor-Drohnen-Gesamtlösung, die präzise Ernteprognosen und Pflanzendaten in Echtzeit liefert. Wir haben mit Co-Founder und CEO Michael Gruber über die nächsten Schritte gesprochen.
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(c) avemoy

Die meisten Tomatenproduzenten verlassen sich bis heute auf händische Zählungen, um vorherzusagen, welche Mengen morgen, in vier Tagen oder in der kommenden Woche reif sind. „Das ist ein zeitaufwendiger Prozess“, sagt Mitgründer und CEO Michael Gruber nüchtern. Doch ohne belastbare Zahlen gerät die Lieferkette aus dem Takt: Personal lässt sich nur schwer planen, Supermarktaktionen scheitern an fehlender Ware, und Lebensmittel landen unnötig im Müll. Großhändler drängen deshalb auf Digitalisierung – sie brauchen verlässliche, tagesaktuelle Daten.

Drohne, KI, Dashboard

Das Klagenfurter Startup avemoy liefert diese Daten mit Hortiscan: Einer leichten Indoor-Drohne, die mehrmals täglich durch bis zu 1,60 Meter schmale Pflanzenreihen fliegt, einen Sensor-Stream aufnimmt und anschließend autonom zur Ladestation zurückkehrt. Eine eigens trainierte KI verwandelt die Bilder in Ernteprognosen, Schädlingsalarme oder Hinweise zur Schnittkontrolle, abrufbar auf einem Cloud-Dashboard. „Mit Hortiscan ermöglichen wir eine datengetriebene und verlässliche Produktion im Gewächshaus – und das weltweit“, erklärt Gruber.

Foto: avemoy

Der Clou: Das System benötigt weder GPS-Marker noch Bodensensoren. Kunden stellen die Box auf, schließen Strom und Internet an, und wenige Minuten später startet der erste Flug. Damit grenzt sich avemoy von kamera­gestützten Schienensystemen oder teurer Robotik ab.

Geschäftsmodell: Daten statt Hardware

Erprobt wurde Hortiscan gemeinsam mit Frutura, einer Tochter der DOL Group, die sich auf den Anbau von Obst und Gemüse spezialisiert. In der „Thermal-Gemüsewelt“ in Blumau optimierten die Partner die automatisierte Ernteprognose und validierten das System unter Praxisbedingungen. Gründer Michael Gruber fasst zusammen: „Hortiscan ist ein System aus der Praxis für die Praxis.“

Das Unternehmen verkauft kein klassisches Gerät, sondern „Data-as-a-Service“: Eine Hortiscan-Einheit deckt im Schnitt einen Hektar Anbaufläche ab. Die Hardware geht dabei in den Besitz des Kunden über, wobei bei jedem Service-Slot diese gewartet und auf den neuesten Stand gebracht wird. Updates und Wartungen erfolgen dabei über eine Austausch­box. Dadurch skaliert das Modell, ohne dass Servicetechniker:innen anreisen muss, und die Technologie bleibt stets auf dem neuesten Stand.

Foto: avemoy

Wurzeln an der Universität Klagenfurt

avemoy ist ursprünglich ein Spin-off der Universität Klagenfurt. Die Grundlagen entstanden am Institut Control of Networked Systems von Prof. Stephan Weiss. Patent und Know-how wurden vor der Gründung vollständig übernommen; die akademische Zusammenarbeit besteht in einem FFG-geförderten Forschungsprojekt fort.

Um aus dem Prototypen ein Serienprodukt zu machen, schloss avemoy im Frühsommer 2025 eine siebenstellige Seed-Runde ab (brutkasten berichtete). Beteiligt sind der Carinthian Venture Fonds (CVF), StartInvest, die Lakeside Technologie­stiftung und Pilotpartner DOL Group. „Diese Partnerschaften geben uns die Möglichkeit, schneller neue Funktionen zu entwickeln und den globalen Roll-out – zuerst in Europa, bald auch in Nordamerika – mit voller Kraft voranzutreiben“, sagt Gruber.

Wie die aws-Förderung den Turbo zündete

Den Grundstein für dieses Tempo legte die AWS-Pre-Seed-Deep-Tech-Förderung in Höhe von rund 300k. „Die aws-Pre-Seed-Förderung ist für uns lebensnotwendig gewesen“, betont Gruber . Die Förderung lieferte nicht nur Kapital, sondern einen detaillierten Meilensteinplan, der technologische Etappen (etwa autonomes Reihen­fliegen) mit kaufmännischen Zielen (erste Pilotverträge, 100.000 Euro Umsatznachweis) verknüpfte. Workshops zu Branding, Marken­schutz und Lizenzstrategien halfen, den Namen Hortiscan und das Patent rasch europaweit abzusichern . Kurz gesagt: Die AWS-Begleitung beschleunigte Entwicklung, Professionalisierung und Markteintritt gleichermaßen.

Nächste Schritte

Im Herbst 2025 beginnt die Serienfertigung der dritten Drohnengeneration; noch vor Jahresende will avemoy Hortiscan in Österreich und Deutschland auf den Markt bringen. 2026 folgt eine Niederlassung in den Niederlanden, um das wichtigste europäische Gewächshaus-Cluster zu bedienen. Gleichzeitig soll das Team am Campus Klagenfurt weiterwachsen – bis 2027 auf rund 25 Fachkräfte, die Forschung und KI-Entwicklung vor Ort vorantreiben.


* Disclaimer: Das Startup-Porträt entstand im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftservice (aws).

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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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