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Fusionamos la observación de la Tierra, modelos climáticos robustos y Machine Learning avanzado para transformar la incertidumbre en métricas accionables.
Capturamos el pulso del planeta utilizando las constelaciones y redes terrestres más fiables.
Sentinel-2 (NDVI) y Sentinel-1 (SAR) para monitorear la salud de los cultivos incluso a través de las nubes.
GOES y Meteosat para el seguimiento de tormentas en tiempo real y detección rápida de incendios.
ERA5 y CHIRPS proporcionan más de 40 años de coherencia histórica para la tarificación de riesgos.
Redes de validación local para calibrar los datos satelitales con la realidad del terreno.
Los datos brutos tienen ruido. Nuestra capa de IA limpia, reconstruye y mejora los datos para lograr una precisión de nivel asegurador.
Uso de Deep Learning (GANs) para reconstruir datos ópticos faltantes ocultos por la nubosidad, asegurando un monitoreo continuo.
Algoritmos de Machine Learning calibran modelos meteorológicos a gran escala con datos de estaciones locales para reducir el riesgo de base.
Modelos propietarios entrenados con décadas de datos agronómicos para prever el rendimiento de los cultivos y activar pagos paramétricos con precisión.
La visión por computadora detecta automáticamente eventos extremos como cicatrices de granizo o extensión de inundaciones a partir de imágenes de radar.
Agregamos más de 200 miembros de pronóstico de NOAA (GFS), ECMWF (IFS) y DWD (ICON) cada 6 horas. Este enfoque cuantifica la incertidumbre y extiende los tiempos de anticipación en más de 12 horas en comparación con los modelos deterministas.
Cada índice y modelo es rigurosamente probado (backtesting) con 30 años de datos históricos y validado por institutos agronómicos locales para garantizar disparadores justos y transparentes.