Por Canuto  

Electric Plant afirma que sus sensores pueden captar señales eléctricas de las plantas y que su modelo de IA, Bombadil, ayuda a interpretarlas. La startup recaudó USD $11,2 millones y plantea que la tecnología podría orientar decisiones de riego y fertilización, aunque no divulgó métricas detalladas ni los nombres de sus primeros clientes.
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  • Electric Plant desarrolló Bombadil, un modelo entrenado con datos de más de 100 especies y capaz, según la empresa, de interpretar señales de unas 125.
  • Sus sensores se conectan al cambium de las plantas y envían datos a una estación base mediante una red inalámbrica de bajo consumo.
  • La compañía recaudó USD $11,2 millones en una ronda semilla y sostiene que su sistema puede ayudar a reducir el uso de agua en 20% o más.

Electric Plant desarrolla sensores y un modelo de IA para interpretar señales eléctricas vegetales, con aplicaciones potenciales en agricultura y silvicultura.

Las plantas no hablan con palabras, pero sus tejidos generan señales eléctricas que pueden aportar información sobre su estado y sus necesidades. Electric Plant, una startup fundada por Justin Mast y Lee von Kraus, busca leer esos cambios con sensores conectados a un modelo de inteligencia artificial llamado Bombadil. La compañía afirma que la tecnología podría ayudar a productores a decidir cuándo regar o fertilizar, y reunió capital para llevarla al mercado.

La empresa obtuvo USD $11,2 millones en una ronda semilla liderada por Onto Ventures y Climactic, con participación de Ponderosa, Endeavor Catalyst, Ludlow, Michigan Rise, The Fund, Schox VC y Dug Song. El financiamiento llega tras tres años de recopilación de datos para desarrollar Bombadil. Por ahora, Mast no identificó a los clientes iniciales ni presentó en la información divulgada métricas detalladas de precisión o resultados de pruebas comerciales.

De una planta cíborg a un modelo de IA

La idea surgió cuando Mast, hoy cofundador y director ejecutivo de Electric Plant, leyó una investigación sobre una planta de interior conectada a un soporte motorizado. Cuando la planta necesitaba más luz, señales eléctricas recorrían sus tejidos y un circuito detectaba esa actividad para desplazarla hacia una fuente luminosa. Mast contó a TechCrunch que aquel experimento despertó su interés y terminó conduciéndolo a investigar cómo registrar e interpretar señales de las plantas.

Después se asoció con Lee von Kraus, neurocientífico que ha trabajado con DARPA, para fundar Electric Plant. El equipo dedicó los últimos tres años a reunir datos y crear Bombadil, al que describe como un modelo capaz de interpretar patrones eléctricos sutiles que recorren los tallos. La propuesta no consiste en traducir un idioma vegetal en frases humanas, sino en estimar qué revelan esas señales sobre las condiciones y necesidades de cada planta.

Según Mast, Bombadil puede interpretar señales de unas 125 especies diferentes, y el conjunto de datos inicial reúne más de un centenar de especies con formas muy distintas. La lista incluye helechos, secuoyas, tomates y dalias, entre otros ejemplos. El fundador calificó el sistema como el modelo más diverso dedicado a señales eléctricas biológicas, aunque la información publicada no detalla cómo midieron esa diversidad ni qué resultados comparativos respaldan la afirmación.

Los fundadores imaginan que la tecnología podría permitir que las personas interactúen algún día con las plantas, pero presentan la escucha como el primer paso. Esa distinción importa: la empresa describe una herramienta de monitoreo e interpretación, no un sistema que demuestre que las plantas se comunican como los seres humanos. Bombadil intenta vincular actividad eléctrica con información útil para quien cultiva, una tarea que requerirá comprobar su desempeño en distintas especies y entornos.

Sensores conectados al tejido vivo

Los dispositivos de Electric Plant tienen aproximadamente el tamaño de un iPhone convencional doblado a lo largo y se fijan a la planta con tornillos de acero inoxidable. Para establecer contacto, esos tornillos deben atravesar la corteza y llegar al cambium, la capa de tejido vivo situada debajo de ella. Allí el sensor registra cambios de microvoltios, señales que la compañía utiliza como materia prima para su análisis.

Después, los sensores envían los datos a una estación base mediante una red inalámbrica de bajo consumo. Bombadil procesa la información en la nube y devuelve resultados al cliente, quien podría utilizarlos para ajustar calendarios de riego o fertilización. Mast sostiene que bastan un par de sensores por acre para obtener resultados precisos, pero la publicación no especifica qué condiciones de cultivo, especies o protocolos respaldan esa estimación.

La startup plantea una diferencia de precio frente a herramientas habituales de monitoreo: según Mast, sus sensores cuestan decenas de dólares, mientras que otros equipos pueden alcanzar miles. El ejecutivo citó sondas de suelo, espectroscopios portátiles e imágenes satelitales como métodos que ya emplean agricultores y cultivadores. A su juicio, estas tecnologías ofrecen información útil, pero no acceden con la misma inmediatez a los procesos internos de la planta.

Electric Plant también recurrió a esos instrumentos existentes para entrenar Bombadil, en vez de partir de una medición aislada, explicó Mast. La empresa sostiene que el modelo podrá superar parte de esos equipos al interpretar señales directamente desde los tejidos vegetales. Sin embargo, no se divulgaron comparaciones cuantitativas, tasas de acierto ni evaluaciones independientes que permitan medir esa ventaja frente a los métodos mencionados.

Promesas para el riego y desafíos por demostrar

El uso previsto más inmediato es ofrecer a productores información que les ayude a modificar sus prácticas conforme cambian las necesidades de las plantas. Si el sistema identifica señales asociadas con estrés o requerimientos de agua, un cliente podría anticipar ajustes en el riego o la fertilización, en lugar de depender únicamente de mediciones indirectas. La compañía presenta esa posibilidad como una forma de mejorar el manejo de cultivos, pero todavía no ha hecho públicos los nombres de sus primeros clientes.

Mast afirma que el sistema puede aumentar los rendimientos y reducir el consumo de agua en 20% o más. Se trata de una estimación atribuida al ejecutivo, no de un resultado respaldado en la información publicada por datos de ensayos, condiciones específicas o resultados auditados. La diferencia es relevante para productores que tendrían que valorar el costo y la utilidad de instalar sensores, sobre todo antes de adoptar una tecnología a escala.

La compañía también ve aplicaciones en silvicultura, además de la agricultura, y la variedad de especies que menciona apunta a usos más amplios que el monitoreo de un solo cultivo. Aun así, la efectividad de una señal registrada en una planta no demuestra por sí sola que el sistema funcione igual en otra especie o bajo condiciones ambientales distintas. La calibración, la interpretación de los datos y la utilidad práctica para cada cliente serán aspectos centrales a medida que el producto avance.

La ronda semilla permitirá a Electric Plant impulsar la comercialización de sus sensores y de Bombadil, aunque la empresa no detalló en la información divulgada un calendario de lanzamiento ni los mercados que atenderá primero. Su propuesta combina hardware de bajo costo, transmisión inalámbrica y análisis en la nube para acercar la lectura de señales vegetales a decisiones operativas. Por ahora, la posibilidad de escuchar mejor a las plantas es una apuesta tecnológica prometedora, pero sus beneficios agrícolas deberán confirmarse en uso real.


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