Kartoffeln von Hand zu sortieren, ist körperlich anstrengend und zeitaufwendig. Genau hier setzt Karevo an. Die Sortiermaschine des 2024 gegründeten Start-ups nutzt ein speziell trainiertes KI-Modell, um Kartoffeln automatisiert zu kontrollieren.

Für das Training wurden mehr als 100.000 Bilder verwendet. Nach Angaben des Start-ups kann das Modell Schäden an Kartoffeln mit einer Genauigkeit von 95 Prozent identifizieren. Neben Fremdkörpern erkennt das System sieben verschiedene Defekttypen, darunter Fäule, Risse und Schäden durch Drahtwürmer.

Ein wichtiger Aspekt für den Einsatz in der Landwirtschaft: Die KI kann auch ungewaschene Kartoffeln analysieren. Das ist technisch anspruchsvoll, da deren Erscheinungsbild unter anderem abhängig von Region, Bodentyp und Lagerbedingungen stark variieren kann. Das KI-Modell von Karevo ermöglicht es, die Sortierung an die jeweiligen Kartoffeln eines Betriebs anzupassen.

Karevo richtet seine Technologie insbesondere auf die Anforderungen von Klein- und Familienbetrieben aus. Nach Erfahrung des Gründers sind bestehende Kartoffelsortiermaschinen für kleinere Betriebe häufig zu groß, teuer oder aufwendig in der Wartung.

Die Karevo-Maschinen sind deshalb kleiner und modular aufgebaut. Dadurch sollen sie einfacher gewartet und in bereits vorhandene Anlagen integriert werden können.

Von der Masterarbeit zum KI-Start-up

Die Entwicklung der Technologie begann während Keßlers Masterarbeit an der Technischen Universität München (TUM). Gemeinsam mit dem Ingenieur-Studenten Johannes von Wittke von der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg entwickelte er die Gründungsidee weiter.

Über UnternehmerTUM, das Zentrum für Innovation und Gründung an der TUM, kam Felix Beck zum Team, der an der TUM einen Executive MBA absolviert hat. Während der Gründungsphase nahm das Team am UnternehmerTUM Incubator teil und entwickelte erste Prototypen im Makerspace von UnternehmerTUM.

2024 gründete das Team Karevo. Seit Herbst 2025 ist das Unternehmen mit seiner Technologie am Markt.

KI für die praktische Automatisierung in der Landwirtschaft

Das Beispiel Karevo zeigt, wie Computer Vision und speziell trainierte KI-Modelle auch sehr konkrete Herausforderungen in der Landwirtschaft adressieren können. Statt eine allgemeine KI-Lösung einzusetzen, ist das System auf eine klar definierte Aufgabe spezialisiert: Kartoffeln unter realen Betriebsbedingungen automatisiert zu erkennen und nach Qualitätsmerkmalen zu sortieren.

Damit verbindet das Start-up KI-gestützte Bilderkennung mit Maschinenbau und einem unmittelbar aus der landwirtschaftlichen Praxis entstandenen Anwendungsfall.