Los tecnócratas recurren a los satélites e Intel geoespacial para el cumplimiento de ESG

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La IA se utiliza para analizar datos combinados en tiempo real a partir de imágenes satelitales de alta definición, drones, Internet de las cosas, 5G y redes Smart Grid. El objetivo declarado es hacer cumplir las políticas ESG (Ambiental, Social, Gobernanza) en el mundo. Esta es la frontera final de la dictadura científica omnipresente, también conocida como tecnocracia. ⁃Editor de TN

EEl monitoreo de SG está emergiendo rápidamente como un determinante bastante preciso de la voluntad corporativa de avanzar hacia el bienestar social, la adaptabilidad ecológica y la sostenibilidad. Da una indicación de los esfuerzos de mitigación del cambio climático a través de una combinación de directrices políticas, estándares, impacto social e imperativos. El contraste entre proyecto e implementación, y entre teoría y praxis, es claramente visible a través de un informe ESG.

Picterra, la empresa suiza de inteligencia geoespacial que utiliza IA y ML para convertir las imágenes satelitales en información útil, tiene como objetivo democratizar el acceso a la observación de la Tierra, lo que permite a las empresas reaccionar ante los eventos en un mundo posterior a la pandemia y crear KPI ESG transparentes, medibles y responsables. . Durante el próximo año, continuará ayudando a las empresas a descubrir áreas de aplicación ocultas para la inteligencia geoespacial que puede generar valor real. Desde la gestión forestal hasta los servicios públicos y el transporte, Picterra tiene presencia en múltiples sectores. Algunos de sus clientes destacados incluyen el Banco Mundial, Westwood, Cyient, SGS, Skytec, SBB y Prorail.

Picterra está creciendo a un ritmo acelerado y con ojos de expansión. Precisamente ayer, la empresa planteó inversión de $ 6.5 millones liderado por la firma de capital de riesgo VI partners.

“Los equipos de nivel C deben asegurarse de tener acceso a información confiable y verificable sobre las actividades comerciales más allá de los datos financieros. Creo que veremos más industrias adoptar imágenes de observación de la Tierra como una fuente de datos clave para cerrar la brecha entre la declaración y la realidad en sus informes de ESG”, dice Pierrick Poulenas, director ejecutivo de Picterra, en una entrevista exclusiva con Geospatial World

¿Qué papel juegan la inteligencia geoespacial y la plataforma de Picterra en el monitoreo y los informes de ESG, y cómo pueden ayudar en la mitigación del cambio climático?

Visualizamos un mundo en el que los informes ESG son más transparentes y auditables que en la actualidad. Las imágenes de observación de la Tierra (EO) son una buena fuente de datos reales, por lo que ayudamos a las empresas a integrarlas en sus objetivos ESG. Por ejemplo, los clientes mineros usan Picterra para rastrear los esfuerzos de desmantelamiento y las empresas de bienes de consumo lo usan para prevenir la deforestación en sus redes agrícolas. También trabajamos con muchos silvicultores, especialmente en el sector de compensación de carbono, para ayudarlos a administrar los recursos naturales de manera escalable..

Cuéntenos algo sobre el trabajo de Picterra en servicios públicos inteligentes y qué papel jugarían 5G e IoT en él.

La base del despliegue de sensores conectados en las redes de servicios públicos es el deseo de modernizar la red, evitar la pérdida de servicios públicos y optimizar el rendimiento de los activos. El monitoreo proactivo de las redes de electricidad, gas y petróleo se basa en la combinación de dichos datos con fuentes aéreas para brindar una vista casi en tiempo real de los activos comerciales críticos.

A medida que aumenta la adopción y el uso de drones autónomos, 5G e IoT garantizan el flujo rápido de información entre los dispositivos conectados y la plataforma de Picterra para proporcionar una detección temprana de peligros y reducir el riesgo de tiempo de inactividad.

¿Cuál crees que sería el papel de la localización y la analítica en la transición hacia la movilidad inteligente y el urbanismo inteligente?

La ubicación y el análisis jugarán un papel fundamental en el futuro de la movilidad inteligente y el urbanismo inteligente a medida que los urbanistas adopten un enfoque cada vez más basado en datos para el diseño urbano y la infraestructura. La capacidad de analizar el crecimiento urbano, los patrones de tráfico, las preferencias de vida, los desarrollos de edificios, las condiciones de la infraestructura y más utilizando modelos ML geoespaciales puede garantizar la evolución de las ciudades inteligentes para que sean más seguras, más eficientes y satisfagan las necesidades de los residentes de manera rápida y precisa.

¿Cuál cree que sería una tendencia clave en el negocio de análisis satelital en los próximos años?

La tendencia clave será que todas las organizaciones, independientemente del sector, considerarán las imágenes de EO como una fuente de datos crítica. Será tan omnipresente como lo son hoy los datos de ERP o CRM. Ya experimentamos un cambio similar con la llegada de herramientas de tableros como Tableau y Qlik a fines de la década de 2000.

Cuando los datos pasan a manos de los gerentes comerciales con la capacidad de actuar en consecuencia, suceden cosas asombrosas. Del mismo modo, nuestro objetivo es facilitar a cualquier persona, independientemente de su formación técnica, el uso de conocimientos geoespaciales para tomar mejores decisiones comerciales y crear un impacto ecológico y social positivo.

¿Cuáles son las principales ofertas de sus clientes?

Nuestros clientes utilizan el aprendizaje automático para identificar objetos y segmentar áreas en imágenes satelitales, de drones y aéreas. La palabra clave es escala: sin ML, no pueden contar manualmente o mapear áreas de manera rentable. Muchos de ellos han establecido programas de drones para recopilar imágenes, o los ayudamos a obtener imágenes satelitales de nuestros socios de imágenes.

El software es independiente de la industria, pero algunos ejemplos incluyen:

Gestión forestal y de recursos naturales (p. ej., SGS, Skytec): escalar las operaciones de manera rentable al reemplazar los procesos manuales de gestión de la vegetación con el aprendizaje automático.

Consultorías (p. ej., Cyient) que utilizan MLOps geoespaciales para brindar información a los clientes hasta un 95 % más rápido con prototipos rápidos de ideas.

Servicios públicos y transporte (p. ej., SBB, Prorail): inspección de lo que sucede alrededor de infraestructuras críticas como tuberías, vías férreas y líneas eléctricas para reducir los costos de mantenimiento a través de intervenciones preventivas.

¿Cuál cree que es el futuro del monitoreo de ESG en la redefinición de los mandatos corporativos sobre sostenibilidad y RSE?

Los requisitos de divulgación de ESG están apareciendo en muchas industrias nuevas, no solo en las tradicionales. Más que nunca, los equipos de nivel C deben asegurarse de tener acceso a información confiable y verificable sobre las actividades comerciales más allá de los datos financieros. Creo que veremos más industrias adoptar imágenes de observación de la Tierra como una fuente de datos clave para cerrar la brecha entre la declaración y la realidad en sus informes de ESG.

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