Американский стартап Electric Plant собрал на посевном раунде финансирования $11,2 млн на создание системы, способной толковать электрические сигналы растений. Разрабатываемая модель искусственного интеллекта Bombadil должна анализировать изменения электрического потенциала в живых тканях и выдавать сведения о состоянии культур. Основатели проекта считают, что подобная технология позволит точнее определять потребности растений в поливе, минеральных веществах и освещении.

История старта проекта началась у сооснователя и гендиректора Джастина Маста после знакомства с работой о комнатном растении, подключённом к моторизованной платформе: когда растению требовался больший свет, в его тканях появлялись электрические сигналы, которые система использовала для перемещения горшка к источнику освещения. Позже Маст объединился с нейробиологом Ли фон Краусом, работавшим в DARPA. За три последних года команда собирала данные для обучения Bombadil.

Датчики Electric Plant размером со смартфон крепятся к растению с помощью нержавеющих винтов. Они достигают камбия — слоя ткани под корой, где фиксируются микровольтовые сигналы. Передача данных идёт на базовую станцию по беспроводной сети с низким энергопотреблением, после чего информация обрабатывается в облаке. По словам основателей, мониторинг одного акра земли может осуществляться несколькими такими датчиками.

На данный момент Bombadil способен интерпретировать сигналы 125 видов растений, включая папоротники, секвойи, томаты и георгии. Обучение происходило на основе данных традиционных инструментов мониторинга — от почвенных датчиков до спектроскопии и спутниковых снимков. Эти методы, по утверждению Маста, не всегда позволяют оперативно понять, что происходит внутри самого растения. Стоимость сенсоров Electric Plant оценивается в десятки долларов, тогда как существующее оборудование может обходиться в тысячи.

Electric Plant ожидает, что система сможет корректировать графики полива и внесения удобрений по сигналам самих растений. Маст отмечает, что такой подход потенциально может повысить урожайность и одновременно снизить расход воды на 20% или более. В долгосрочной перспективе компания ставит цель приблизиться к технологии, которая позволила бы людям буквально «разговаривать» с растениями, хотя текущая версия ориентирована в первую очередь на мониторинг состояния культур.