Peat

Interview mit Korbi, Gründer von Peat, ein agtech-Startup, spezialisiert auf Deep Learning.

Können Sie bitte in einigen Worten beschreiben, was Peat ist (Ziele, Gründung, Team, Ort, …)? 

Gegründet in 2015 in Hannover mit 7 Gründern ist PEAT heute in Berlin zu Hause und auf 25 festangestellte Mitarbeiter angewachsen. PEAT hat mit Plantix eine Smartphone App entwickelt. PEAT’s Ziel ist es einen signifikanten Beitrag zu leisten die globale Nahrungsmittelproduktion sicherzustellen. Pflanzenkrankheiten, Schädlingsbefall und der Einsatz von falschen Pflanzenschutzmitteln bringen Landwirte immer wieder an den Rand des Ruins. Dies trifft vor allem auf Familienbetriebe zu, die den geringsten Zugang zu Agrarberatung haben. Unsere Mission ist es zur Lösung dieses Problems beizutragen. Unsere Smartphone App Plantix hilft Farmern, über moderne Bilderkennungsverfahren eine schnelle Diagnose zu bekommen,sich über die Plantix Community mit Experten und Gleichgesinnten auszutauschen und über die Plantix Bibliothek eine Fülle an Informationen Rund um Krankheiten und Schädlinge in lokalen Sprachen vorzufinden.

Wie sind Sie auf Peat gekommen?

PEAT ist ein Akronym (Progressive environmental & agricultural Technologies). Die Idee kam auf, als 4 der 7 Gründer in einem großen internationalen Forschungsprojekt in Brasilien über Jahre Kontakt mit Bauern hatten und deren Nöte kennenlernten.

Wer sind Ihre Kunden? Welche Vorteile bieten Sie Ihren Kunden?

Noch haben wir keine Kunden, sondern nur Nutzer, denn die App ist umsonst.

Können Sie kurz beschreiben wie die von Ihnen angebotene Technologie funktioniert?

Wir trainieren ein Deep Neural Network (eine Form der Künstlichen Intelligenz bzw. Machine Learning). Dazu haben wir Experten im Feld, die uns mit Bildern von kranken Pflanzen versorgen. Weiter Experten sitzen an Bildschirmen und säubern unsere Datensätze,m so dass wir am Ende über tausende, gesicherte Aufnahmen von z.B. Mehltau an Weizen haben. Diese geben wir dann den Algorithmen des DNN, das selbst lernt zwischen den spezifischen Mustern von Mehltau und denen von beispielsweise Braunrost zu unterscheiden. Bisher funktioniert das bei 300 Krankheiten und etwa 25 Kulturpflanzen.

Möchten Sie über ein zusätzliches Thema sprechen, das Peat charakterisiert?

PEAT liebt Netzwerke. Ob Neural Networks, menschliche Netzwerke im Plantix Forum, oder eben Partnerschaften mit NGOs, Regierungsorganisationen, wissenschatlichen und privaten Partner. Gemeinsam werden wir stärker und profitieren voneinander. Landwirte profitieren von einer schnellen und unabhängigen Entscheidungshilfe, wissenschaftliche Einrichtungen und Regierungen können auf nie dagewesene Datensätze zurückgreifen, die neue Analysen und Politiken rund um das Thema Verbreitung und Kontrolle von Schädlingen und Pflanzenkrankheiten ermöglicht.

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