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16-Jähriger baut KI-Tool – und lehnt 300.000-Dollar-Chance ab

Rudrojas Kunvar, 16, entwickelte Evion, ein KI-Tool, das Landwirten hilft, den Gesundheitszustand von Feldfrüchten zu analysieren.

Das Tool sammelt Luftbilddaten von Drohnenaufnahmen der Felder.

Kunvar entwickelte Evion, um diese Daten für kleine und mittelgroße Betriebe zugänglicher zu machen.

Als er sich im vergangenen Jahr mit einem Risikokapitalgeber traf, erhielt der 16-jährige Rudrojas Kunvar ein Angebot, das selbst die gelassensten Teenager begeistern würde: 300.000 Dollar (etwa 277.000 Euro) erhalten, die Highschool abbrechen und sein KI-Startup Vollzeit leiten.

„Es waren definitiv ein paar harte Wochen des Überlegens“, sagte Kunvar, der in Germantown, Maryland, lebt, gegenüber BUSINESS INSIDER (BI). „Das ist eine Menge Geld.“

Kunvar hatte den Sommer zuvor damit verbracht, Evion zu entwickeln, ein kostenloses KI-Tool zur Analyse von Feldfrüchten, das Bilder von einfachen Kameradrohnen nutzt, die Landwirte selbst kaufen können. Das KI-Modell analysiert die Bilder und erstellt eine Karte des Gesundheitszustands der Pflanzen, die Landwirte in ihre bestehenden Plattformen integrieren oder über ein Dashboard abrufen können. Grün bedeutet gesund, Rot bedeutet ungesund.

Evion ist ein KI-Tool zur Analyse der Pflanzengesundheit.

„Landwirte können damit die Zukunft ihrer Felder vorhersagen“, sagte Kunvar. „Man sieht, welche Bereiche mehr Wasser oder Dünger benötigen, anstatt einfach überall zu sprühen.“

Wie im Bauwesen und in der Verteidigung verändern Drohnen auch die Landwirtschaft in den USA. Laut Forschern der Michigan State University waren im Jahr 2025 etwa 5500 landwirtschaftliche Drohnen bei der Federal Aviation Administration registriert, nach rund 1000 im Jahr 2024.

Kunvar sagte, Evion könne Landwirten helfen, Geld zu sparen, da die gezielten Daten die Unsicherheit über den Gesundheitszustand der Felder reduzieren. Das verringert die Wahrscheinlichkeit, Wasser oder Dünger zu verschwenden.

Evion ist als kostengünstige Alternative zu Unternehmen positioniert, die teure Drohnenprodukte oder Dienstleistungen vermarkten. Stattdessen können Landwirte günstige Kameradrohnen kaufen, eigene Fotos machen und die Daten selbst hochladen.

„Es soll ein erschwinglicheres Modell für kleine bis mittlere Betriebe sein“, erklärte Kunvar.

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Nachdem Evion aufgebaut war, arbeitete Kunvar mit Jacob Lee zusammen, der Erfahrung mit der Entwicklung von Tech-Tools hat, um die Reichweite zu erweitern. Der erste Pilotstart erfolgte im Herbst.

Letztendlich lehnte Kunvar das Angebot über 300.000 Dollar ab, da er sicherstellen wollte, dass sein Produkt zugänglich bleibt und nicht nur der Profitmaximierung dient.

Wenig KI-Fortschritte in der Landwirtschaft

Die Idee für Evion entstand während Kunvars zweitem Highschool-Jahr an der Poolesville High School in Montgomery County, als er ein Gemeindefest besuchte. Ein Drittel des Montgomery County ist als Agricultural Reserve ausgewiesen, also als geschütztes Land, um ländliche Flächen zu erhalten.

„Ich fragte einen Landwirt, wie er erkennt, wann eine Krankheit droht oder was leichte Verfärbungen bedeuten“, sagte Kunvar. „Im Grunde sagte er, er müsse raten. Ich sprach mit ein paar weiteren Landwirten und stellte fest, dass alle ähnliche Antworten gaben.“

Kunvar, der angab, schon immer eine Leidenschaft für Technologie gehabt zu haben, war überrascht. „Wir haben viele KI-Fortschritte in verschiedenen Branchen gesehen“, sagte er. „Warum passiert im Bereich Landwirtschaft so wenig?“

Ursprünglich wollte Kunvar eine eigene Flotte vollautonomer Drohnen entwickeln, die die Daten erfassen könnten, entschied sich nach Gesprächen mit Mentoren und Berechnungen jedoch für einen anderen Ansatz. Stattdessen studierte er Drohnen und identifizierte den Hauptkostenfaktor: die Multispektralkamera.

„Die Kamera war der größte Kostenfaktor. Ich fragte mich: ‚Was, wenn es eine Möglichkeit gibt, ähnliche Daten ohne diese Kamera zu bekommen? Was, wenn ich eine einfache Kamera nutzen könnte?‘“, sagte Kunvar.

Partnerschaften mit Landwirtschafts-Nonprofits

Er verwies auf Tesla und seine autonomen Fahrzeuge als Beweis, dass das funktionieren kann. Im Gegensatz zu Waymo und anderen Firmen, die Lidar nutzen, verlässt sich Tesla auf Kameras.

Nachdem die Logistik und das KI-Modell eingerichtet waren, suchten die Gründer Kunden über Kaltakquise per E-Mail und LinkedIn. Bessere Ergebnisse erzielten sie jedoch durch Partnerschaften mit landwirtschaftlich orientierten Nonprofits und Organisationen, um Landwirte zu erreichen. Heute hilft die Technologie Landwirten in Nordamerika, Südostasien und Indien.

Für die Zukunft plant Kunvar, Evion weiter auszubauen und Chancen in anderen Bereichen, einschließlich KI-Infrastruktur, zu erkunden. „Im Unternehmertum gibt es viel Ungewissheit, besonders bei Startups, aber ich habe gelernt, dass in der Ungewissheit auch Schönheit liegt“, sagte Kunvar. „Es gab Zeiten, in denen nichts funktionierte, und dann erzielt man den kleinsten Erfolg, und man denkt: ‚Wow, vielleicht kann ich das doch schaffen.‘“

Lest das Original auf Business Insider US.

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Jede Teilkomponente muss bis zum letzten Detail getestet werden

#Interview

Bei driveblocks dreht sich alles um autonomes Fahren. „Nachdem wir verschiedene Use-Cases mit Kunden und Partnern evaluiert haben, haben wir uns dazu entschieden, uns auf den Off-Road Markt zu konzentrieren“, sagt Gründer Alexander Wischnewski.

Jede Teilkomponente muss bis zum letzten Detail getestet werden

driveblocks aus Garching bei München, 2022 von Alexander Wischnewski, Stephan Matz, Leonhard Hermansdorfer, Thomas Herrmann, Tim Stahl, Felix Nobis und Markus Lienkamp gegründet, setzt auf „autonomes Fahren im Off-Road Sektor“ (Landmaschinen, Baumaschinen aber auch Verteidigung).

Der niederländische IndustrialTech-Investor FORWARD.one, Bayern Kapital, Rethink Ventures und der ehemalige MAN-Chef Joachim Drees investierten zuletzt 3,5 Millionen Euro in das Unternehmen. Insgesamt sammelte das Team nun schon 7,5 Millionen ein.

Im Interview mit deutsche-startups.de stellt Gründer Wischnewski sein Unternehmen einmal ganz ausführlich vor.

Wie würdest Du Deiner Großmutter driveblocks erklären?
driveblocks entwickelt Software und Künstliche Intelligenz um Off-Road Fahrzeuge ohne menschliche Hilfe selbstständig fahren zu lassen.

War dies von Anfang an Euer Konzept?
Wir hatten bereits seit Beginn einen starken Fokus auf autonomes Fahren für den Nutzfahrzeugmarkt. Nachdem wir verschiedene Use-Cases mit Kunden und Partnern evaluiert haben, haben wir uns dazu entschieden, uns auf den Off-Road Markt zu konzentrieren. Hier kann unser technologischer Ansatz seine Stärken ausspielen und wir können den größten Mehrwert für Kunden generieren.

Wie hat sich driveblocks seit der Gründung entwickelt?
driveblocks hat aktuell 17 Mitarbeiter und wird mit der neuen Finanzierung noch einmal deutlich wachsen.

Zuletzt konntet Ihr 3,5 Millionen einsammeln. Wie seid Ihr mit euren Investor:innen in Kontakt gekommen?
Wir bieten ein DeepTech Produkt im Robotik-Markt an. Daher hatten wir mit allen unserer Investoren bereits deutlich vor dem eigentlichen Investment Kontakt und sie haben unsere Entwicklung für eine Zeit begleitet. Uns war es immer wichtig, Partner an Bord zu bringen, die ein gutes Markt- und Technologieverständnis mitbringen.

Blicke bitte einmal zurück: Was ist in den vergangenen Jahren so richtig schief gegangen?
Das autonome Fahren wird oft in seiner Komplexität unterschätzt. Es ist ein interdisziplinäres Problem aus Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und künstlicher Intelligenz. Wir sind seit fast 10 Jahren in diesem Umfeld unterwegs – und haben immer wieder gelernt, dass jede Teilkomponente bis zum letzten Detail getestet werden muss. Und das alles, was schief gehen kann, auch schief gehen wird.

Und wo habt Ihr bisher alles richtig gemacht?
Der ständige Fokus auf Erprobung in realem Umfeld war in der Vergangenheit immer ein Erfolgsfaktor für uns. Nur dort erhält man das Feedback zur Einsatzfähigkeit und Reife der Technologie, dass es benötigt, um ein zuverlässiges Produkt zu entwickeln. Und häufig sind es die vielen, vermeintlich kleinen Themen, die eine robuste Lösung von einem Prototypen unterscheiden.

Wo steht driveblocks in einem Jahr?
Unsere Priorität liegt gerade darauf, erste Systeme in den Serieneinsatz zu bringen. Dabei handelt es sich zunächst um Systeme, die keine oder nur sehr niedrige Sicherheitsanforderungen erfüllen müssen. Diese helfen uns dabei, einen immer größeren Datenpool aufzubauen, damit die KI-Algorithmen zu verbessern und schließlich in komplexere Use-Cases vorzustoßen.

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