Por Ana Pérez Bao, Product Manager en EarthPulse
El aumento de los fenómenos meteorológicos extremos se ha hecho más presente en los últimos años. Los eventos que anteriormente ocurrían una vez en un siglo ocurren ahora con mayor frecuencia y la tendencia es que esta frecuencia e intensidad aumente en las próximas décadas.
Sólo fijándonos en el 2020 fueron reportados 416 desastres naturales implicando un coste de más de $210 billones en pérdidas económicas en todo el mundo, de las cuales más de $75 billones no estaban aseguradas.
¿Cómo prevenir las pérdidas que los desastres naturales pueden ocasionar?
¿Cómo cuantificar rápidamente dónde y cuánto ha sido el impacto de este tipo de eventos?
Los satélites de observación de la Tierra (Earth Observation) ofrecen una fuente de datos clave para este fin. Estos satélites fotografían la Tierra de forma recurrente tomando instantáneas más allá de lo visible que hacen que nada se escape a sus ojos, ofreciendo información veraz y global. Por un lado, nada se escapa al objetivo de una cámara que cubre todo el planeta; lo que se ve es real, no es cuestionable. Por otro lado, no hay foto más amplia posible; puedes volar un dron, pero la extensión estará limitada; o puedes incluso instalar sensores, y tener información muy precisa, pero sólo de un punto concreto.
Este tipo de satélites monitorizan la Tierra, y tienen cámaras de muchos tipos: las más comunes a las que estamos acostumbrados, espectro visible, pero también térmicas y radares. Hay un sinfín de parámetros que pueden medirse: inundaciones, línea de costa, humedad del suelo, salud de la vegetación, nieve etc. y gracias a que se puede acceder a todas las imágenes de satélite históricas pueden analizarse tanto eventos pasados como la evolución de los cambios.
Y entonces… ¿por qué el uso de datos de satélite no está estandarizado?
Esta fuente de datos siempre se ha visto rodeada de una fuerte complejidad, y alto coste. Ingenieros de datos trabajando en las Agencias Espaciales nacionales e internacionales, empresas de explotación de datos con alto perfil científico o centros de investigación y universidades eran los únicos usuarios de este tipo de dato.
EarthPulse nace con la misión de democratizar la analítica de datos satelitales, facilitando su uso en aquellas industrias dónde su aplicación puede marcar la diferencia.
¿Cómo EarthPulse democratiza el uso de estos datos?
La inteligencia artificial está revolucionando la forma de analizar el Big Data, y los datos de satélite son Big Data en todos los sentidos. Ahora estamos inmersos en el boom de la era “newspace”, donde se están enviando una gran cantidad de satélites al espacio, haciendo que los datos disponibles hayan crecido casi de forma exponencial en la última década. Ahora el reto está en explotar adecuadamente esta gran cantidad de datos.
El enfoque diferencial de EarthPulse es ingerir los datos de satélite en un entorno diseñado totalmente en torno al aprendizaje profundo (Deep Learning) para desbloquear las capacidades que antes se veían limitadas. La automatización de inicio a fin en el procesado o las redes neuronales basadas en aprendizaje no supervisado, nos permiten absorber la complejidad asociada a esta fuente de datos y disminuir por 10 los costes asociados.
Nuestra solución, SPAI (Satellite Processing by Artificial Intelligence), está concebida para que su uso no requiera de conocimiento experto, permitiendo incluir el flujo de información obtenida de los datos de satélite en la práctica de trabajo actual del usuario, sin esfuerzo. El fácil acceso y la configuración modular lo hace rápidamente adaptable a múltiples casos de uso.
¿Cuáles son los beneficios en el sector seguros?
El sector asegurador ha sufrido pérdidas de 34.000 millones de euros el primer semestre de 2021 por motivos climáticos, un 27% más que la media de la última década. En España, sólo el temporal Filomena dejó 230 millones de coste extra para las aseguradoras privadas el año pasado.
La analítica satelital potenciada por inteligencia artificial es una herramienta estratégica para evaluar la exposición de bienes y activos frente a eventos extremos y calibrar su vulnerabilidad, información que cada vez resulta más clave en el sector asegurador.
La potencia de SPAI sobre el sector seguros reside en la cobertura que ofrece este tipo de datos y la disminución drástica de coste que ofrece su explotación. SPAI está listo para integrarse fácilmente en las herramientas actuales de toma de decisión.
Valorar el entorno de un bien para estimar la prima a la hora de asegurarlo, verificar de forma remota la validez de una reclamación frente a un evento automatizando el pago, o evaluar riesgos futuros analizando eventos pasados para ajustar productos paramétricos, son sólo algunos ejemplos de lo que puede dar de sí la aplicación de esta nueva fuente de información para la gestión activa de riesgos frente al cambio climático.
Autora: Ana Pérez Bao
Ana es Product Manager en EarthPulse.
Con más de 10 años de experiencia en el ecosistema de innovación, desde grandes corporaciones hasta centros de investigación y pymes, ha impulsado la transformación de tecnologías con alta base científica en productos de alto valor añadido para diferentes mercados.
