16.05.2017

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

Farmdoc Gründer Andreas Prankl spricht mit dem Brutkasten über die Herausforderung Agrar-Startup und warum sich Wieselburg zu einem Zentrum für landwirtschaftliche Innovationen entwickelt.
/artikel/in-europa-sind-landwirte-technikaffiner-als-in-den-usa
Die Prankl-Brüder kommen selbst aus der Landwirtschaft und ihre Geschäftsidee ist aus dem eigenen Bedarf entstanden. (c) screenshot farmdok

Viele heimische Bauern haben Angst um ihre Daten. Startups müssen mit diesem Thema also besonders sensibel umgehen. Das weiß auch Andreas Prankl, der mit seinen Brüdern Johann und Peter und Franz Heinzlmaier das Startup Farmdok gegründet hat.

Eure App hilft Landwirten, die Arbeit am Feld zu dokumentieren – warum ist eine App in diesem Fall praktischer?

Andreas Prankl: In Österreich und Europa sind die Betriebe sehr klein strukturiert, ohne eigenes Personal für die Dokumentation. Deshalb machen die Landwirte die Dokumentation immer am Abend nach der Arbeit. Die erste Erleichterung ist, dass wir diese Nacharbeit direkt auf das Feld verlagern. Das machen andere auch – da gibt es in Deutschland und auch international einige Apps. Einzigartig ist aber, dass wir das durch die GPS-Datenanalyse auch automatisieren können. Wir können durch den Algorithmus zum Beispiel Felder wiedererkennen, Betriebsmittel schätzen, Arbeitszeit ermitteln. Diese automatische Dokumentation kommt im Sommer mit der zweiten Generation der App.

Wie genau ist die App? Müssen Nutzer sich am Abend hinsetzen und die Daten korrigieren?

Die Genauigkeit ist eine Herausforderung. Ein normales Smartphone-GPS hat eine gewisse Ungenauigkeit. Wir wollen aber ohne zusätzliches Präzisions-GPS auskommen. Das wäre für den Landwirt teuer. Ein einzelner GPS-Punkt hat im besten Fall zwei bis drei Meter Abweichung. Das können im schlimmsten Fall aber auch 30 bis 40 Meter sein. Unsere Technologie kann diese Abweichung aber zu einem gewissen Grad korrigieren. Das funktioniert, indem wir nicht nur den einzelnen GPS-Punkt, sondern das ganze Fahrmuster betrachten. Ein Traktor springt ja nicht auf einmal 30 Meter nach links. Da sind wir bereits im Bereich der artificial intelligence.

Redaktionstipps

Wie seid ihr auf die Idee von Farmdok gekommen?

Wir sind vier Gründer, davon drei Brüder – der Hannes, der Peter und ich. Wir sind auf einem landwirtschaftlichen Betrieb aufgewachsen. Peter hat den Betrieb vor fünf, sechs Jahren übernommen. Er hat früh gemerkt, dass er etwas Einfaches für die Aufzeichnung braucht. Etwas, was er immer dabeihat. Vor drei Jahren haben wir dann begonnen.

Wie seid ihr das Thema angegangen?

Hannes ist auf der Uni im Bereich vision and robotics. Er kennt sich also mit Datenauswertung sehr gut aus. Wir haben uns dann überlegt, wie wir das GPS-Fahrmuster hernehmen können, um die Aufzeichnung zu automatisieren. Hannes hat dann den Algorithmus entwickelt. Ich bin eher zufällig immer weiter in den Bereich der Softwareentwicklung gekommen. Ich habe Wirtschaftsingenieurwesen und Maschinenbau auf der TU Wien studiert. Vorher war ich bei einem Unternehmensberater tätig. Den ersten Prototypen haben wir mit zehn Testbetrieben in Nieder- und Oberösterreich umgesetzt.

“Die Genauigkeit ist eine Herausforderung. Ein normales Smartphone-GPS hat eine gewisse Ungenauigkeit.”

Vor welchen Herausforderungen steht man als Agrar-Startup in Österreich?

Die Algorithmus- und Software-Entwicklung war relativ langwierig, weil wir dazu immer wieder Praxisdaten brauchen. Die Daten müssen wir dann analysieren und dann fließen sie wieder in die Entwicklung ein. In der Landwirtschaft ist man von der Vegetationsperiode abhängig – das macht die Sache nicht leichter. Man muss vorausschauender planen. Im schlimmsten Fall verliert man eine Saison, bei uns ist es aber nicht so schlimm, weil wir auf Daten der vergangenen Jahre aufbauen können.

Wie erlebt ihr als Startup den Agrarsektor?

Ich glaube, da kommt gerade viel Bewegung herein. 2015 sind auf der größten Agrar-Technik-Messe in Hannover Startups präsentiert worden und das hat für viel Aufmerksamkeit gesorgt. Auf einmal haben große Firmen Interesse an dem Thema und man hat relativ schnell Termine bekommen bei Bayer oder Borealis. Große Firmen sind aber relativ schwerfällig und es kommt nicht so schnell zum Abschluss einer Partnerschaft. Richtiges Silicon-Valley-Denken muss sich in der Landwirtschaft erst entwickeln.

Wie erreicht man die Zielgruppe Landwirt?

Mich hat überrascht, dass klassisches Online-Marketing sehr gut funktioniert. Gerade die jüngere Generation erreicht man sehr gut über Facebook und Google. Das zeigt auch, dass der Markt reif ist – Landwirte sind bereit, Online-Technologien zu verwenden. Was auch gut funktioniert sind Fachmedien wie Landwirt.com oder die Bauernzeitung. In Zukunft werden für uns sicher auch die bestehenden Netzwerke der Saatguthändler oder Düngemittel-Händler interessant.

Spricht man mit Landwirten oder Kammer-Vertretern, hört man immer wieder von einer großen Sorge um ihre Daten.

Das ist eine große Diskussion in der Landwirtschaft. Da muss vonseiten der Politik den Sorgen der Landwirte natürlich Genüge getan werden. Ich würde auch nicht wollen, dass sich meine persönlichen Daten selbstständig machen. Uns war von Anfang an klar, dass die Daten, die unser System sammelt einen riesigen Wert haben. Wir wollen die Daten in erster Linie den Landwirten wieder zur Verfügung stellen. Landwirte wollen sich ja gerne vergleichen. Das tun sie ja auch am Wirtshaustisch. Wichtig ist sicher, dass man in der Kommunikation deutlich macht, dass mit den Daten sorgsam umgegangen wird. Die Landwirte müssen auch einen Nutzen davon haben. Aber natürlich ist das eine Gratwanderung.

Warum habt ihr euch für Wieselburg als Standort entschieden?

Der elterliche Betrieb ist in Wieselburg. Wieselburg ist aber auch darüber hinaus ein guter Standort, weil sich da die Agrar-Technologie ganz gut gesammelt hat. Wir haben da auch schon mit Josefinum Research zusammengearbeitet. Wieselburg ist auch Technopol-Standort. Außerdem ist die FH ein guter Nährboden für Nachwuchs, den wir brauchen, wenn die Firma wächst. Vielleicht entwickelt sich Wieselburg ja noch zum Silicon Valley der österreichischen Agrar-Startups. Wir sind mit dem Standort sehr zufrieden.

Geht euch manchmal die Nähe zu Wien ab?

Es ist schon grundsätzlich schwierig, gute Entwickler zu finden – im ländlichen Raum ist es noch schwieriger. Auch die Startup-Szene findet einfach in Wien statt. Deshalb haben wir letztes Jahr auch ein kleines Entwickler-Büro in Wien aufgemacht.

Wie habt ihr die Entwicklung von Farmdoc finanziert?

Wir haben das zuerst aus eigener Tasche finanziert. Damit sind wir dann zum AWS gegangen und haben es ins Pre-Seed-Programm geschafft. Am Ende des Pre-Seed-Projekts haben wir innerhalb von drei Monaten zweieinhalbtausend Downloads gehabt. Das Interesse ist also da. Die Technologie funktioniert. Seit Mitte 2016 arbeiten wir an der zweiten Generation. Jetzt haben wir wieder einen Praxistest. Anfang März haben wir uns Gedanken über die weitere Finanzierung gemacht und haben jetzt eine Beteiligung von TecNet Equity gemeinsam mit dem Business Angel Walter Riess und einem befreundeten Unternehmen, der Cega GmbH.

Was sind eure nächsten Ziele?

Im Sommer wird unser neues Produkt eingeführt. Damit wollen wir in Österreich eine gute Marktdurchdringung erreichen und international die ersten Schritte machen. Der kostenlose Teil unseres Produktes ist relativ schnell internationalisierbar, weil er von regionalen Anforderungen unabhängig ist. Wir beginnen mit Deutschland, gehen dann Richtung Osten und Westen. Übernächstes Jahr geht es auch in die USA und Kanada.

USA und Kanada sind bestimmt eine große Herausforderung.

Da gibt es auf jeden Fall ganz andere Anforderungen. In Kanada hat der durchschnittliche Betrieb 300 Hektar. Zum Vergleich: in Österreich sind es 19 Hektar. In Europa sind Landwirte außerdem vergleichsweise technikaffin und geben gerne für ihren Traktor ein bisschen mehr Geld aus. Amerikaner sind da anders – dort ist ein gutes Radio und eine gute Sitzfederung wichtig. Trotzdem, auch die brauchen die Daten und die Aufzeichnung. Was für den kleinen Landwirt eine Erleichterung ist, ist für den großen sicher auch eine. In Amerika wird es aber ohne regionale Partner nicht gehen.

HIER gehts zu Farmdok

Deine ungelesenen Artikel:
16.12.2024

250 Mio. Dollar Investment für US-Startup von TU-Wien-Absolventen – Bewertung bei über 2 Milliarden

Ramin Hasani und Mathias Lechner haben eine Wiener Vergangenheit und konnten sich nun in Boston für ihr MIT-Spin-off Liquid AI eine gewaltige Investition sichern.
/artikel/250-mio-dollar-investment-fuer-us-startup-von-tu-wien-absolventen-bewertung-bei-ueber-2-milliarden
16.12.2024

250 Mio. Dollar Investment für US-Startup von TU-Wien-Absolventen – Bewertung bei über 2 Milliarden

Ramin Hasani und Mathias Lechner haben eine Wiener Vergangenheit und konnten sich nun in Boston für ihr MIT-Spin-off Liquid AI eine gewaltige Investition sichern.
/artikel/250-mio-dollar-investment-fuer-us-startup-von-tu-wien-absolventen-bewertung-bei-ueber-2-milliarden
(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

“In Europa sind Landwirte technikaffiner als in den USA”