Ícono del sitio La Neta Neta

A medida que empeoran los fenómenos meteorológicos extremos, 7Analytics combina IA y big data para predecir inundaciones

A medida que empeoran los fenómenos meteorológicos extremos, 7Analytics combina IA y big data para predecir inundaciones

Cualquiera que haya seguido las noticias mundiales últimamente habrá notado las inundaciones devastadoras que se han apoderado de casi todos los rincones del mundo. De los Estados Unidos. y Europaa África, Australiay Asia, donde India y Pakistán han sido golpeados por algunas de sus peores inundaciones en la memoria reciente.

Por casi todas las cuentas, tales impulsado por el cambio climático los desastres son solo va a empeorar. Y aunque hay diversas opiniones sobre qué podemos hacer, si es que podemos hacer algo, para evitar tales catástrofes en el futuro, algunas empresas están buscando formas de planificar para esta nueva realidad y, al menos, mitigar el impacto de las inundaciones.

Una de estas empresas es 7Analítica, una startup noruega fundada en 2020 por un equipo de científicos de datos y geólogos para reducir los riesgos de inundación para las empresas de construcción e infraestructura energética. Con su primer producto, Cubo de inundación7Analytics sirve a los clientes con IA y técnicas avanzadas de aprendizaje automático para calcular el agua superficial actual y dónde fluye hoy (la “escorrentía”), luego modela cómo se verá en el futuro con un aumento de las precipitaciones.

Entonces, en efecto, FloodCube se trata más de predecir cómo se desarrollará una inundación, mostrando exactamente dónde es probable que se acumule el agua en función de varios factores ambientales. Si bien es posible lograr esto hoy en día mediante la combinación de múltiples programas de software y cálculos manuales, FloodCube reúne todo bajo un mismo techo.

FloodCube en acción Créditos de imagen: 7Analytics

Muéstrame los datos

Al igual que con casi cualquier software infundido con IA y ML, los grandes conjuntos de datos son fundamentales para la promesa de 7Analytics: recopila datos de fuentes disponibles abiertamente que abarcan modelos de elevación digital (DEM) para el terreno, imágenes satelitales y datos climáticos, luego integra estas fuentes para que sea más fácil para los usuarios obtener información de ellas. Entre sus clientes se encuentra el municipio de Bergen, donde tiene su sede 7Analytics, gigante multinacional de la construcción Skanskay consultoría de ingeniería Multiconsulta. Y esto da una fuerte indicación de a quién se dirige 7Analytics y quién es más probable que se preocupe por predecir futuros escenarios de inundaciones: proteger la infraestructura urbana es en gran medida el nombre del juego aquí.

“Hoy en día, la mayoría de los desarrolladores y propietarios de bienes raíces saben muy poco sobre su exposición al riesgo de inundación”, dijo a TechCrunch el cofundador de 7Analytics, Jonas Toland. “Cerramos esta brecha con una herramienta de riesgo de alta precisión”.

Si bien su tecnología es utilizada principalmente por empresas de construcción en Noruega por ahora, 7Analytics se está expandiendo a nuevas áreas, como la infraestructura energética, y actualmente está en conversaciones con un puñado de empresas de energía en los EE. UU. Para ayudar, 7Analytics se ha asociado con StormGeo, una empresa meteorológica y de servicios meteorológicos que esencialmente adapta los datos de riesgo para casos de uso comerciales específicos, como la gestión de desastres en la ruta de los barcos o los sitios de producción de energía. En resumen, 7Analytics está ayudando a StormGeo a “mejorar” su oferta existente para sus clientes de petróleo y gas, que incluye empresas en Houston, Texas.

“Nuestro producto toma un pronóstico meteorológico de StormGeo en tiempo real, por ejemplo, el riesgo de lluvia mañana, y lo traduce en información de riesgo procesable, como que su sitio está en riesgo de inundaciones mañana”, explicó Toland. “Esta información se puede usar para informarles si su personal podrá usar el estacionamiento o para desviar los camiones de suministro. [for example].”

¿Startups al rescate?

Datos recientes de la compañía de reaseguros Swiss Re sugieren que los eventos climáticos globales extremos costó a las aseguradoras $ 101 mil millones el año pasado, aparentemente es solo la tercera vez desde 1970 que esta cifra supera los $ 100 mil millones. Y el huracán Ida solo según se informa causado al menos $ 50 mil millones en daños, dependiendo de qué cifras vamos a creer. Como tal, estamos viendo todo tipo de nuevas empresas de tecnología climática entrar en la refriega, incluso empresas que inicialmente no se centraron en absoluto en el clima. Ayer, TechCrunch escribió sobre una empresa de seis años llamada VRAI, que inicialmente brindó capacitación en simulación de realidad virtual a los sectores aeroespacial y de defensa, pero ahora se está expandiendo a las energías renovables, donde se centrará en ayudar a mejorar las habilidades de la fuerza laboral europea y apoyar los planes. para aumentar la capacidad de energía eólica marina en la próxima década.

En otros lugares, FloodMapp de Australia criado recientemente $8,5 millones para brindar pronósticos de inundaciones en tiempo real, mientras que el año pasado escribimos sobre Forerunner, con sede en Nueva York, que está desarrollando una plataforma de gestión de llanuras aluviales.

Para llevar las cosas al siguiente nivel ahora que ingresó oficialmente al mercado de EE. UU., 7Analytics anunció hoy que ha recaudado $ 2.5 millones en una ronda inicial de financiamiento dirigida por una firma de capital de riesgo enfocada en la sustentabilidad. Socios de impulsocon la participación de Construir empresa y Obos VC. Si bien esta financiación ayudará a 7Analytics a expandirse tanto en Europa como en los EE. UU., la compañía dijo que eventualmente planea usar su tecnología para modelar otros “riesgos de la naturaleza”, incluidos los deslizamientos de tierra y la biodiversidad.

“Todo lo que construimos está diseñado para uso global, por lo que estamos escalando nuestro modelo rápidamente en todos los continentes”, dijo Toland. “Al mismo tiempo, debemos considerar que nuestras ciudades son diferentes tanto en términos de topografía, clima y forma en que están construidas. Nuestros modelos son fáciles de adaptar para nuevos casos de uso, lo que se destaca por los diversos grupos de clientes que hemos incorporado, desde desarrolladores de construcción hasta trabajadores sociales municipales y propietarios de infraestructura”.


Source link
Salir de la versión móvil