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.
/artikel/avemoy-im-portraet
(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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ParityQC, Quantum, Harvest Now
© zVg - Valentin Stauber, ParityQC.

Die Zeichen der Zeit deuten auf Künstliche Intelligenz – und das schon länger. Unternehmer wissen oder bekommen es vermittelt, dass der Einsatz von KI nicht mehr ein „Nice to have“ ist, sondern zunehmend essenziell für die Zukunft der eigenen Firma, wenn nicht gar ganzer Branchen. Es zeichnet sich ein breiter Konsens ab, der bereits in vielen Entscheidungsstrukturen angekommen ist. Eine andere Technologie hingegen bleibt im Schatten und ist gleichzeitig ebenso schwer greifbar wie die eigene Silhouette im Sonnenlicht: die Quantentechnologie.

Quantum-Thema auf Roadmap

Valentin Stauber ist Quantum Algorithm Developer bei ParityQC, einem Spinoff der Universität Innsbruck. Er beobachtet verschiedene Bestrebungen, die bestehende Informationslücke rund um Quantentechnologie zu schließen.

„Programme für die Business-Schiene, die nicht so tief in den technischen Details drinsteckt, finde ich extrem wichtig“, sagt er. „Manche haben das Quantum-Thema aktuell auf der Roadmap stehen, weil ‚wir müssen ja‘. Es gibt auch inzwischen relativ gutes Material auf YouTube, wobei es da natürlich immer ein bisschen schwierig ist zu unterscheiden, was der ‚real deal‘ ist und was Hype ist.“

Angesprochen auf mögliche Anknüpfungspunkte für Innovationsentscheider – etwa Security, Geschwindigkeit oder Prozessoptimierung – verweist Stauber auf zwei zentrale Dimensionen, die Unternehmen im Blick behalten sollten. „Das eine ist, sicherheitstechnisch auf die Entwicklungen im Kontext von Quantencomputing zu reagieren“, so der Developer. „Wenn Quantencomputer künftig in der Lage sind, heute verbreitete kryptografische Verfahren zu brechen, muss man sich entsprechend absichern.“

Vorsicht vor: „Harvest Now, Decrypt Later“

Eine exakte zeitliche Prognose ist derzeit nicht möglich. Dennoch wird in der Fachwelt davon ausgegangen, dass relevante Quantencomputer, die klassische Public-Key-Verfahren angreifen könnten, langfristig einen sicherheitsrelevanten Einfluss haben werden. Stauber verweist in diesem Zusammenhang auf ein bereits heute relevantes Risiko: den sogenannten „Harvest Now, Decrypt Later“-Ansatz.

Dabei werden verschlüsselte Daten bereits heute abgefangen und gespeichert, mit dem Ziel, sie zu einem späteren Zeitpunkt zu entschlüsseln, sobald entsprechende Rechenkapazitäten verfügbar sind. Besonders kritisch ist das bei Informationen, die über lange Zeiträume hinweg sensibel bleiben.

Dazu zählen etwa permanente Staatsgeheimnisse wie sicherheitsrelevante Regierungs- oder Verteidigungsinformationen, biometrische Daten und Gesundheitsakten im Kontext von Behörden oder Gesundheitseinrichtungen sowie langlebige Unternehmensgeheimnisse und geistiges Eigentum.

Auch die kryptografische Vertrauensinfrastruktur des Internets ist betroffen: Sollten private Schlüssel von Certification Authorities kompromittiert werden, könnte dies die darauf aufbauenden Vertrauensketten gefährden und die Absicherung gegen Angriffe wie Man-in-the-Middle-Attacken erheblich beeinträchtigen.

„Biometrische Merkmale bleiben in der Regel ein Leben lang konstant“, sagt Stauber. „Bei kryptographischen Basiszertifikaten – also Zertifikaten von Certification Authorities – ist das anders: Werden etwa die privaten Schlüssel einer CA kompromittiert, ist die gesamte darauf aufbauende Vertrauenskette zerstört. Damit gibt es keine verlässliche Absicherung mehr gegen Man-in-the-Middle-Angriffe.“

Technisch betrifft das vor allem asymmetrische Kryptografie wie RSA (Anm.: asymmetrisches kryptographisches Verfahren, das sowohl zum Verschlüsseln als auch zum digitalen Signieren verwendet wird) oder Verfahren auf Basis elliptischer Kurven bzw. des diskreten Logarithmus. Jene werden heute unter anderem genutzt, um sicher symmetrische Sitzungsschlüssel auszutauschen, die anschließend für die eigentliche Kommunikation verwendet werden – etwa im Rahmen von Diffie-Hellman-Key-Exchange, wo zwei Parteien über einen unsicheren öffentlichen Kommunikationskanal (wie das Internet) sicher einen gemeinsamen geheimen Schlüssel erzeugen, ohne dass Abhörende diesen Schlüssel entdecken können.

Symmetrische Verfahren wie AES (fortschrittlicher Verschlüsselungsstandard) gelten hingegen als vergleichsweise robust gegenüber bekannten Quantenangriffsmodellen. Zwar reduziert sich ihre effektive Sicherheit im Quantenmodell durch bekannte Algorithmen wie Grover, ein vollständiges Brechen gilt jedoch nicht als gegeben.

Quantum-Technologie als Absicherung: QKD und Post-Quantum-Kryptografie

Zur Vorbereitung auf diese Entwicklungen haben sich zwei zentrale technische Ansätze herausgebildet, wie Stauber erklärt.

1. Quantum Key Distribution (QKD):
Bei der Quantum Key Distribution wird der klassische asymmetrische Schlüsselaustausch durch ein quantenphysikalisch basiertes Verfahren ergänzt bzw. in bestimmten Kommunikationsstrecken ersetzt. QKD dient dazu, symmetrische Schlüssel mithilfe quantenphysikalischer Eigenschaften sicher zu übertragen. Die praktische Anwendung ist dabei infrastrukturell anspruchsvoll und typischerweise auf spezielle Netzwerke und Pilotprojekte beschränkt.

2. Post-Quantum-Kryptografie (PQC):
Der zweite Ansatz besteht darin, klassische asymmetrische Verfahren durch neue kryptografische Algorithmen zu ersetzen, für die derzeit keine bekannten effizienten Quantenangriffe existieren. Während RSA und vergleichbare Verfahren künftig durch Quantenalgorithmen wie Shor (ein Algorithmus aus dem mathematischen Teilgebiet der Restklassenringe) theoretisch angreifbar wären, basiert PQC auf mathematischen Problemen, für die bislang keine entsprechenden effizienten Lösungsverfahren bekannt sind. Für diese Verfahren existieren bereits erste internationale Standards, unter anderem im Rahmen der Arbeiten des NIST, die schrittweise in bestehende Systeme integriert werden.

Die Einführung von Post-Quantum-Kryptografie erfordert jedoch Anpassungen in der IT-Infrastruktur. Netzwerkkomponenten wie Router, Firewalls oder VPN-Gateways müssen entsprechende Verfahren unterstützen, sagt Stauber. „Aber von denen gibt es noch nicht viele. Und die sind auch teuer.“

„Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho“

Neben der Sicherheitsdimension sieht der Experte auch eine zweite große Perspektive der Quantentechnologie: ihren möglichen Einsatz zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

„Bei ParityQC beschäftigen wir uns vor allem mit Optimierungsaufgaben. Hier ist es derzeit noch schwierig, verlässliche Aussagen darüber zu treffen, wie groß die Vorteile von Quantencomputern in der Praxis tatsächlich sein werden“, erklärt er. „Für bestimmte Anwendungen gibt es jedoch wissenschaftliche Hinweise auf potenzielle Vorteile – etwa bei der Primfaktorzerlegung, wo Quantenalgorithmen theoretisch deutlich effizienter sind als klassische Verfahren.“

Im Bereich der Optimierung ist die Lage weniger eindeutig. Viele Ergebnisse basieren derzeit auf Simulationen und frühen experimentellen Ansätzen, weshalb sich mögliche Vorteile noch nicht zuverlässig quantifizieren lassen. Dennoch gelte dieser Bereich als eines der potenziell vielversprechenden Anwendungsfelder der Technologie.

„Das ist so eine typische ‚Schau-ma-mal-dann-sehn-ma-scho‘-Attitüde“, sagt Stauber. „Interessanterweise geht es dabei nicht nur um Time-to-Solution. In manchen Fällen können Quantenverfahren auch wirtschaftliche Vorteile bringen, etwa durch geringere Kosten in spezifischen Szenarien.“ Erste Unternehmen beginnen daher, sich mit Quantum-Optimierungsansätzen auseinanderzusetzen, insbesondere dort, wo klassische Methoden an Effizienzgrenzen stoßen.

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