IA cognitiva para la gestión de riesgos catastróficos

Tabla de contenidos:

1. Introducción a Minerva
2. ¿Quiénes somos?
3. La solución tecnológica de Minerva
4. ¿Cómo aplicamos la inteligencia artificial en el riesgo catastrófico?
5. Beneficios de utilizar grafos de conocimiento
6. El proceso de Minerva en 5 pasos
7. Casos de uso en la industria del seguro
8. Preguntas frecuentes (FAQ)
9. Conclusión
10. Recursos adicionales

Minerva: Soluciones de IA para el riesgo catastrófico

Introducción a Minerva

¿Te gustaría conocer cómo la inteligencia artificial puede revolucionar la forma en que abordamos el riesgo catastrófico en la industria del seguro? En este artículo, te presentaremos a Minerva, una compañía de Vancouver, Canadá, que ofrece soluciones de IA basadas en conocimiento y análisis geoespacial para resolver problemas en minería y riesgos naturales. Descubrirás cómo Minerva utiliza su enfoque único de grafos de conocimiento para construir modelos de riesgo precisos y transparentes.

¿Quiénes somos?

Minerva es una compañía con un equipo diverso de científicos de la tierra, investigadores de IA, desarrolladores de software y analistas geoespaciales. Nos consideramos ingenieros del conocimiento y estamos comprometidos en cerrar la brecha entre la investigación en IA y su aplicación práctica en el mundo real. Aunque llevamos solo unos pocos años en el mercado, nuestros fundadores comenzaron a desarrollar la tecnología en la década de 2000. Hoy en día, estamos orgullosos de ofrecer soluciones cognitivas a través de nuestra plataforma Terra Mining AI, que se ha expandido más allá de la minería para abarcar riesgos naturales.

La solución tecnológica de Minerva

A diferencia de otros enfoques de inteligencia artificial, Minerva se enfoca en capacitar a las computadoras para pensar y razonar como expertos humanos. Dado que la geociencia a menudo carece de grandes bases de datos de deslizamientos de tierra e inundaciones para entrenar redes neuronales, Minerva ofrece herramientas y soporte para que nuestros clientes desarrollen modelos conceptuales basados en el conocimiento. Estos modelos describen un dominio particular en palabras y no en números.

Una vez definidos los modelos conceptuales, utilizamos nuestra "engine de razonamiento" para realizar comparaciones de similitud entre diversas entidades físicas y tomar decisiones fundamentadas en estas comparaciones. La ventaja de nuestro enfoque es la transparencia, ya que nuestros modelos son completamente explicables y auditables. Puedes examinar los resultados y comprender cómo se realizan las puntuaciones asignadas a diferentes edificios.

¿Cómo aplicamos la inteligencia artificial en el riesgo catastrófico?

Nuestra tecnología tiene aplicaciones específicas en el modelado y la gestión del riesgo catastrófico. Al igual que puedes utilizar nuestras herramientas para buscar depósitos de oro en la minería, también puedes identificar casas con alto riesgo de inundación, deslizamientos de tierra o incendios forestales. El modelado del riesgo catastrófico es complejo y, a menudo, se basa en juicio experto debido a la falta de datos completos. Minerva brinda las herramientas necesarias para aplicar el razonamiento de expertos y tomar decisiones informadas utilizando información geoespacial compleja y otros datos relevantes.

Dentro de la industria del seguro de propiedad y accidentes, nuestra solución puede utilizarse para evaluar el riesgo de inundación y facilitar la comparación de diferentes propiedades de manera rápida y consistente. Además, los reaseguradores se benefician al obtener evaluaciones de riesgo explicables que integran una variedad de conjuntos de datos almacenados en nuestros grafos de conocimiento. Esto proporciona análisis geoespaciales más ricos que las bases de datos tabulares tradicionales.

En el sector inmobiliario, nuestros puntajes de similitud explicables ayudan a conectar a los inversores con las propiedades adecuadas y les permiten comprender su exposición a riesgos naturales. También brindamos soluciones para operadores de infraestructuras lineales, como líneas de energía y oleoductos, al ayudarles a comprender qué segmentos de sus líneas tienen más riesgo de generar o verse afectados por incendios forestales.

Continúa leyendo para explorar los beneficios de utilizar grafos de conocimiento y conocer el proceso en 5 pasos de Minerva para alcanzar resultados precisos en la evaluación de riesgos.

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