Electric Plant 打造植物电信号模型 Bombadil,获 $11.2 million 融资
Plants can speak using electricity, so this startup built an AI model to decipher their language
Electric Plant 用三年数据训练大语言模型 Bombadil,解读约 125 种植物茎部的微弱电信号,并将结果用于调整灌溉或施肥。Electric Plant 近日完成由 Onto Ventures 和 Climactic 领投的 $11.2 million 种子轮融资。传感器价格为几十美元,采集的数据在云端分析;Mast 声称该系统可在减少 20% 或更多用水的同时提高产量。
文章呈现了 Bombadil 从植物电信号到农事调整的链路,并给出传感器成本、覆盖物种及创始人所称用水影响等细节。
一株赛博格植物改变了 Justin Mast 的人生。
几年前,Mast 在阅读科学文献时,偶然发现了一项关于连接到电动支架上的室内植物的研究。当植物想要更多光照时,电信号会在其活组织中流动。控制板检测到电流后,便驱动支架将植物移近光源。
“我当时就想,‘这到底怎么回事?’”Mast 告诉 TechCrunch。“那是我掉进兔子洞的起点。”
Mast 最终与曾与 DARPA 合作的神经科学家 Lee von Kraus 合作,创立了Electric Plant。过去三年,这家公司一直在收集数据,以打造大型语言模型 Bombadil。该模型能够解读流经植物茎秆的微弱电信号,并将植物需求的详细信息传达给种植者。

创始人认为,他们的模型有朝一日可以催生一种工具,让人们能够与植物“交流”。Electric Plant 联合创始人兼 CEO Mast 表示:“我们倾听的时间比开口的时间多,但倾听是第一步。”
为了将其传感器和 Bombadil 推向市场,Electric Plant 最近完成了一轮由 Onto Ventures 和 Climactic 领投、Ponderosa、Endeavor Catalyst、Ludlow、Michigan Rise、The Fund、Schox VC 和 Dug Song 参与的 $11.2 million 种子轮融资。
Mast 表示,即便在最严格受控的温室中,农民和种植者也无法完全了解植物究竟需要什么。传统上,农民、种植者和林业从业者一直依赖较为粗糙的工具来响应植物对水分、养分或光照的需求。Mast 说,土壤探针、手持式光谱仪和卫星图像这类工具虽然已经足够好用,但仍有很大的改进空间。
“那项技术很精密,但探查植物内部的能力却并不先进。那些设备中的大多数仍远远落后于植物的实时需求。”他说。
不过,Electric Plant 总得有个起点,因此它利用这些设备来训练 Bombadil 模型。该模型能够解读约 125 个不同物种的电信号。Mast 表示:“我们知道,这个模型会比其中许多设备更出色。”
这家初创公司的传感器也比现有工具便宜得多,而后者通常要花费数千美元。他说:“这个只需要几十美元。”
这些传感器的大小约相当于纵向折叠后的普通 iPhone,通过不锈钢螺钉固定在植物上。螺钉必须穿透形成层——树皮正下方的活组织层—— 才能与植物内部发生的微伏级变化建立连接。这些传感器采集的数据会通过低功耗无线网络发送至基站。
Mast 表示,每英亩只需两个传感器即可得到准确结果。数据会在云端由 Bombadil 解读,结果随后发回客户,客户可以利用这些结果,例如调整浇水或施肥计划。Mast 称,这样的系统可以提高产量,同时减少 20% 或更多的用水量。
Mast 不愿透露 Electric Plant 最初的客户是谁,但不难想象这套系统在农业和林业中的应用。
Bombadil 首批涵盖的一百多种植物形态各异,从蕨类、红杉和番茄到大丽花,Mast 说。
“这是迄今为止针对生物电信号打造的多样性最高的模型,”他说。“在动物领域,从未有人做过与此相当的研究。”
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Tim De Chant 是 TechCrunch 的资深气候记者。他曾为多家媒体撰稿,包括 Wired 杂志、《芝加哥论坛报》、Ars Technica、The Wire China 和 NOVA Next,并曾任 NOVA Next 的创刊编辑。
De Chant 还是 MIT 科学写作研究生项目的讲师。2018 年,他在 MIT 获得了 Knight 科学新闻记者 Fellowship,期间研究了气候技术,并探索了新闻业的新商业模式。他获得了加州大学伯克利分校环境科学、政策与管理博士学位,以及圣奥拉夫学院环境研究、英语和生物学学士学位。
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