Zurück zu KI-Software

Computomics

KI-Software · KI-Startup

Tübinger Ausgründung aus Universität und Max-Planck-Institut für Entwicklungsbiologie, deren Plattform xSeedScore mit Machine Learning aus Genom-, Umwelt- und Feldversuchsdaten vorhersagt, wie Pflanzensorten unter verschiedenen Klimabedingungen abschneiden. Kunden sind Züchter von Feldfrüchten, Gemüse und Futterpflanzen, im August 2026 kamen 6,3 Millionen Euro Serie B unter Führung von Convent Capital dazu.

Website besuchen
Standort
Tübingen, Baden-Württemberg
Gegründet
2012
Teamgröße
–
Preismodell
Plattformlizenz und Projekte für Züchtungsunternehmen auf Anfrage

Was Computomics macht

Computomics wurde 2012 als Ausgründung der Universität Tübingen und des Max-Planck-Instituts für Entwicklungsbiologie gegründet und sitzt in Tübingen in der Nähe des Cyber Valley. CEO und Mitgründer ist Sebastian J. Schultheiss. Der High-Tech Gründerfonds stieg 2015 als erster institutioneller Investor ein und ging in allen folgenden Runden mit. Im August 2026 schloss Computomics eine Serie B über 6,3 Millionen Euro ab, 5 Millionen davon vom Convent Capital Agri Food Fund, außerdem beteiligten sich MBG Baden-Württemberg, Amathaon Capital, die Gründer und wissenschaftliche Berater. Auch BASF Venture Capital führt Computomics in seinem Portfolio. 132

xSeedScore für Predictive Breeding
Die Plattform verbindet Genomdaten mit Umwelt- und Feldversuchsdaten und sagt mit Machine Learning voraus, wie sich Sorten unter verschiedenen Klimabedingungen entwickeln. Züchter sollen so klimaresistente Eigenschaften erkennen, bevor sie sich im Feld zeigen. 13
Analyse von Omics-Daten
Computomics wertet Genom-, Transkriptom-, Phänotyp-, Mikrobiom- und Umweltdaten aus und verbindet dafür Machine Learning, Pflanzenforschung und Bioinformatik in einem Team. 32
Programme für Saatgut- und Lebensmittelunternehmen
Die Kunden sind kommerzielle Züchter von Feldfrüchten, Gemüse, Futterpflanzen und Spezialkulturen. Mit dem Geld aus der Serie B soll die Plattform fester in deren Zuchtprogrammen verankert werden. 1

Schwerpunkte, Technologien und Branchen

Schwerpunkte
Predictive BreedingGenomdatenanalyseKlimaresiliente SortenBioinformatik
Technologien
Machine LearningGenomikUmwelt- und Feldversuchsdaten
Branchen
LandwirtschaftPflanzenzüchtungBiotechnologie