La startup a rischio climatico Mitiga riceve 14,4 milioni di dollari per aiutare le aziende ad affrontare un futuro incerto

Un aspetto abbastanza ovvio dell'emergenza climatica che potrebbe essere passato sotto il tuo radar è che il riscaldamento globale guidato dall'uomo sta interrompendo gli approcci tradizionali alla modellazione del rischio attorno ai disastri naturali poiché i modelli probabilistici basati su cose accadute in passato iniziano a scollarsi in cima a così tanto cambiamento senza precedenti.
Fai un passo avanti Mitiga Solutions, una startup di tecnologia climatica con sede a Barcellona, in Spagna, che ha appena raccolto un round di finanziamento di serie A da 13,25 milioni di euro (~14,4 milioni di dollari) per aumentare l'utilizzo dei suoi strumenti di modellazione del rischio.
Il round è stato guidato da Kibo Ventures, con la partecipazione anche di Microsoft Climate Innovation Fund, Nationwide Ventures, Faber Ventures e CREAS Impacto.
La startup sta adottando un approccio basato sulla fisica e basato sui dati per prevedere i rischi causati dal clima, come incendi, condizioni meteorologiche estreme e persino vulcani, quindi sta anche modellando la variabilità climatica che è guidata dai cambiamenti climatici, applicando il rischio guidato dal calcolo ad alte prestazioni modellazione potenziata con l'intelligenza artificiale, comprese tecniche come l'apprendimento di trasferimento in modo che possa offrire previsioni in regioni del mondo in cui mancano dati di alta qualità per informare i suoi modelli.
I clienti di Mitiga, che in questa fase a distanza di alcuni anni sono circa 20 (clienti ricorrenti), sono aziende con esigenze di asset management, come i produttori di energia; o entità che devono garantire il rischio, come società di servizi finanziari, hedge fund, società immobiliari e compagnie assicurative.
In quest'ultimo campo nomina Axa Climate e Willis Towers Watson tra i suoi clienti.
Ha anche clienti nel settore umanitario (come la Croce Rossa).
Il suo tono è che è in grado di modellare in modo più accurato i rischi climatici rispetto ai tradizionali approcci di modellazione del rischio che si sono basati su "approcci più stocastici e probabilistici", facendolo in un modo che è competitivo rispetto ai tradizionali modelli di rischio nonostante l'uso di un sacco di calcolo ad alte prestazioni (grazie al codice ottimizzato e all'uso strategico del cloud computing, come racconta).
Il calcolo ad alte prestazioni è necessario per alimentare simulazioni matematiche ad alta risoluzione di sistemi complessi, con gli algoritmi di Mitiga che elaborano enormi set di dati su condizioni fisiche e di altro tipo per avvicinarsi il più possibile alla previsione di ciò che accadrà su una scala di 30 metri (o anche 10 metri in alcune località).
Il CEO e co-fondatore, il dott.
Alejandro Martí, afferma a TechCrunch che ogni giorno carica più di 5 milioni di punti dati nei suoi modelli.
"I modelli sono validi quanto i dati con cui li guidi", sottolinea.
"Quindi è necessario disporre di enormi quantità di set di dati." “Tradizionalmente, le società di modellazione del rischio, che provengano dal settore assicurativo o finanziario, utilizzano approcci più stocastici e probabilistici per determinare qual è il rischio.
Quindi guarderai all'analisi stocastica degli ultimi 100 anni.
Quindi prova a prevedere alcune tendenze.
E poi applichi queste tendenze al futuro", prosegue, spiegando gli svantaggi dei modelli di rischio tradizionali nel nostro mondo in rapido riscaldamento (e pericolosamente in evoluzione).
"Una delle cose che abbiamo visto negli ultimi anni è che il cambiamento climatico sta cambiando, in particolare le code della distribuzione, gli eventi estremi, quindi questi enormi incendi che stiamo vedendo, le inondazioni, gli tsunami, ecc.
– non stiamo vedendo questo tipo di eventi e l'entità di questi eventi rappresentati in quelle distribuzioni a lungo termine.
Quindi, ovviamente, questo è l'impatto del cambiamento climatico [il che significa che ci sono] più eventi e gli eventi e l'entità degli eventi sono più duri o più grandi.
Quindi i tradizionali modelli probabilistici sono un po' obsoleti".
Modellazione del rischio basata sulla fisica significa costruire simulazioni matematiche di sistemi complessi applicando leggi e principi fisici a masse di dati (su condizioni locali e variabili dinamiche) per eseguire analisi predittive dei rischi in una data posizione.
Questo ovviamente richiede molti dati di alta qualità.
E, chiaramente, tali dati non sono disponibili ovunque nel mondo.
Ecco perché Mitiga utilizza il transfer learning per colmare le lacune in modo da poter vendere la modellazione del rischio con una "impronta globale".
Martí afferma che sta utilizzando tecniche di intelligenza artificiale per creare set di dati per luoghi in cui mancano dati di alta qualità per alimentare i suoi modelli.
Lo descrive come un processo di trasferimento di dati "da paesi ricchi di dati a paesi poveri di dati" — spiegando che si basa su "proxy", ad esempio da topografia simile e condizioni ambientali e/o metrologiche, per creare set di dati sottostanti per costruire modelli per località meno “ricche di dati”.
Avverte questo osservando che l'accuratezza della modellazione del rischio varia, a seconda della quantità di dati di alta qualità (rispetto al proxy) disponibili per una particolare posizione e contesto di rischio.
"Dico sempre che quando parli di un modello globale si tratta di molti modelli regionali personalizzati per avere un'impronta globale e questa è la massima precisione che puoi avere", ci dice.
“Ma ci saranno luoghi in cui l'incertezza è alta e quindi devi solo essere onesto.
Che l'incertezza è alta o, come, come puoi mitigare quell'incertezza.
Ammette inoltre che la modellazione basata sulla fisica sta guadagnando terreno presso gli attori tradizionali nel settore della modellazione del rischio.
Quindi non è l'unico gioco in città.
Ma mentre le startup di modellazione del rischio sono aumentate di numero negli ultimi anni, poiché gli imprenditori si aggrappano al rischio-opportunità guidato dai cambiamenti climatici, sul fronte competitivo Mitiga può vantare un vantaggio pionieristico da quando è stato creato dal National Supercomputing Center spagnolo (anche Barcellona e sede del supercomputer europeo MareNostrum).
Ciò è accaduto all'inizio del 2018, quindi ancora relativamente di recente, ma il team è esperto in questo tipo di modellazione del rischio climatico basata su calcoli matematici specializzati e ad alte prestazioni, con il personale fondatore che ci lavora da circa 10 anni quando stavano lavorando come ricercatori al NSC.
Aggiungete a ciò che quasi la metà (40%) dei 30 membri del team di Mitiga possiede un dottorato di ricerca.
(E Martí osserva che il finanziamento della serie A è destinato all'ulteriore espansione del suo pool di talenti per ridimensionare e accelerare le capacità di modellazione del rischio.) Lo stesso Martí, che detiene uno dei dottorati di ricerca, si è fatto le ossa nella scienza del clima lavorando per il governo degli Stati Uniti su la tecnologia geospaziale allora emergente per circa un decennio, negli anni '90, incluso l'esame del legame tra tecnologia geospaziale e modellazione del rischio per il clima.
Successivamente è tornato in Europa per fare il dottorato, presso l'Università di Exeter nel Regno Unito, in un programma gestito dall'Università di Cambridge dove ha lavorato con il Met Office sviluppando modelli climatici scientifici.
Quindi questa è una startup tecnologica per il clima costruita su solide fondamenta di scienza profonda.
L'attenzione del team per il prodotto in questa fase è sulla modellazione dei rischi attorno ai cosiddetti pericoli "secondari" – o ciò che descrive come eventi che sono "fortemente influenzati dal cambiamento climatico".
Ciò significa – non terremoti o inondazioni (che il settore assicurativo classifica come pericoli primari) – ma i suddetti rischi legati al clima come incendi, condizioni meteorologiche estreme e siccità.
Il rischio di eruzioni vulcaniche è un altro in questo elenco di focus che si distingue come un po' diverso.
Anche se le eruzioni vulcaniche possono certamente contribuire al cambiamento climatico (e quindi al rischio climatico) emettendo emissioni e aerosol che possono aumentare il riscaldamento.
(Inoltre, secondo Martí, c'è un dibattito scientifico dal vivo su un possibile effetto di feedback in cui il riscaldamento globale potrebbe aumentare l'attività vulcanica.
Quindi, ehm, accidenti!) Nonostante i pericoli secondari abbiano un'etichetta che suona solo modestamente spaventosa, Martí osserva che l'associato Il tasso di perdita del settore assicurativo è già cambiato, il che significa che i pericoli secondari ora (collettivamente) rappresentano oltre il 50% delle perdite del settore assicurativo (che era il caso dei pericoli primari).
Il che suggerisce che anche i rischi che rappresentano per la vita umana sono in aumento.
Quindi probabilmente hanno bisogno di un rebranding.
Aggiungete a ciò, dato che questi rischi sono quelli realmente influenzati dal cambiamento climatico, è probabile che i pericoli che essi rappresentano (e la loro capacità di causare massicce perdite commerciali) crescano solo nei prossimi anni (a meno che o fino a quando gli esseri umani non riusciranno effettivamente a smettere di riscaldare il clima).
Ecco perché Mitiga ha ritenuto di aver individuato un gap di opportunità nella modellazione del rischio a cui aggrapparsi.
Il suo marketing parla anche dell'opportunità per i clienti di agire sui dati di rischio per mitigare danni climatici ancora peggiori effettuando interventi proattivi volti a impedire che un potenziale pericolo si trasformi in un vero e proprio disastro naturale.
Ovviamente questo non significa che i dati e la modellazione fantasiosa possano fermare i tornado o impedire l'apertura dei cieli.
Piuttosto, l'idea è che lo strumento possa dotare le aziende di informazioni per adattarsi in modo proattivo e migliorare la loro resilienza a probabili eventi rischiosi.
Come, ad esempio, l'installazione di determinati tipi di finestre in grado di ridurre l'impatto del calore estremo all'interno degli edifici o l'adattamento di edifici e altre installazioni fisiche per renderli più resistenti all'ingresso di acqua.
Nei prossimi anni, molte (se non tutte) le aziende dovranno riflettere su come adattare i propri asset e le proprie operazioni al caos provocato dal cambiamento climatico.
E, chiaramente, gli schemi di modellazione del rischio che possono aiutare le imprese a dare priorità a cosa affrontare per primo è uno strumento elementare per loro.
Aggiungete a ciò, le normative in arrivo in Europa (e altrove) che impongono alle aziende di valutare i rischi legati al clima per le loro risorse spingeranno l'adozione di questo tipo di tecnologia climatica, probabilmente spingendola ben oltre i soliti sospetti (ad esempio le compagnie di assicurazione) le cui aziende danno loro un particolare interesse per la modellazione del rischio.
E su questo fronte Martí osserva che Mitiga lancerà a breve quello che definisce un "punteggio climatico globale" che ha lo scopo di aiutare i clienti a rispettare le normative sul rischio climatico.
"Il punteggio climatico è mirato non solo al settore assicurativo ma a qualsiasi gestore patrimoniale…
quindi istituzioni finanziarie, immobili, sai, hedge fund, ecc." dice, aggiungendo: "Stiamo avendo molta trazione su questo perché , ad esempio, questi regolamenti [relativi alla tassonomia dell'UE] sono entrati in vigore in Europa il 1° gennaio 2023, e anche se hanno circa un anno o due per adattarsi, ovviamente questa è la prossima cosa che tutti dovranno rispettare.
La trasparenza sulle previsioni di rischio che fornisce ai suoi clienti è un altro elemento di differenziazione che evidenzia rispetto ai giocatori tradizionali.
“Se dovrai assumerti il rischio, sulla base dei nostri modelli, è giusto che ti diciamo qual è l'incertezza associata al modello.
Quindi è qualcosa che i nostri clienti apprezzano”, dice.
“In questo settore ci sono molte scatole nere e molte decisioni vengono prese con quelle scatole nere, il che ha un impatto finanziario ma ha anche un impatto sociale.
Quindi direi che la combinazione di tecnologia, trasparenza e know-how è ciò che rende Mitiga un contendente per sfidare i fornitori di modelli tradizionali.
La startup non si aspetta che il settore assicurativo (avverso al rischio) si allontani dai tradizionali fornitori di modellazione del rischio in massa e dall'oggi al domani.
Prevede piuttosto di essere in grado di creare trazione sul lato, offrendo a più clienti termini modulari (rispetto alle tradizionali licenze basate sul mercato dei giocatori di modellazione del rischio), consentendo ai clienti di provare la tecnologia e "iniziare a ridurre i rischi dei propri portafogli".
Da questa posizione supplementare spera di continuare a ridimensionare il business (e di "crescere" come azienda), puntando a diventare "un vero contendente da considerare come uno dei principali fornitori" lungo la linea, come afferma Martí .
Commentando il suo round di finanziamento di serie A in una dichiarazione, Javier Torremocha, co-fondatore e managing partner di Kibo Ventures, ha dichiarato: “C'è molto potenziale e resilienza nella tecnologia climatica.
Siamo rimasti colpiti da ciò che Alex e il team hanno costruito; una tecnologia proprietaria all'avanguardia con molteplici applicazioni.
Siamo lieti di supportare Mitiga con la sua visione di diventare un leader di categoria contribuendo nel contempo a ridurre i disastri legati al cambiamento climatico”.
In un'altra dichiarazione di supporto, Brandon Middaugh, direttore senior del Microsoft Climate Innovation Fund, ha aggiunto: “La capacità di prevedere e gestire gli effetti dei pericoli legati al clima è un'esigenza fondamentale per adattarsi a un ecosistema in evoluzione.
L'uso da parte di Mitiga dell'intelligenza artificiale e del calcolo ad alte prestazioni è uno strumento prezioso per valutare il rischio legato al clima attraverso una varietà di pericoli per mitigare le minacce e costruire un futuro più resiliente".
Dati gli attuali livelli precipitosamente elevati di clamore associati all'IA – che, proprio all'inizio di questa settimana, ha visto una svolta sotto i riflettori globali da parte del CEO di OpenAI Sam Altman (di fama ChatGPT) che ha suggerito a un comitato del Senato degli Stati Uniti che la tecnologia potrebbe un giorno aiutare l'umanità risolve il cambiamento climatico, anche se contemporaneamente ha parlato del vasto potenziale dell'IA generativa per alimentare tutti i tipi di danni alla società – TechCrunch ha colto l'occasione per chiedere la visione a lungo termine di Martí su ciò che l'IA potrebbe (realisticamente) essere in grado di fare di fronte a- rispetto alla crisi climatica.
"Ci sono cose che l'IA può aiutare e cose che l'IA non risolverà", ha previsto.
“Non puoi lasciare che l'intelligenza artificiale risolva qualcosa che non è successo e avere ragione.
L'intelligenza artificiale si basa, ancora una volta, sul passato, comprendendo le tendenze del futuro.
Ma non si tratta del problema in sé.
Riguarda le tendenze.
“Quando entri nella scala climatica, il rumore dei modelli climatici stessi, tra gli anni, è così alto che non puoi risolvere quella [variabilità].
Quindi, di nuovo, l'intelligenza artificiale continua ad essere uno strumento…
che integra altre cose.
Almeno nel nostro spazio.
Detto questo, non era disposto a guardare troppo avanti nella previsione delle capacità qui, avvertendo: "Se avanziamo rapidamente tra 10 anni, è super eccitante e spaventoso allo stesso tempo ciò che l'IA può fare".
NB: Mitiga Solutions non ha alcuna relazione con l'omonimo fornitore di sicurezza cloud che copriva in precedenza Risilience, una piattaforma di analisi del clima e valutazione del rischio per le imprese, raccoglie 26 milioni di dollari La piattaforma per il rischio climatico Cervest raccoglie 30 milioni di dollari La serie A guidata da Draper Esprit La startup per il rischio climatico Mitiga riceve 14,4 dollari M per aiutare le aziende ad affrontare un futuro incerto di Natasha Lomas originariamente pubblicato su TechCrunch