Safehub利用建筑物内的运动传感器和AI来探测地震

Safehub的平台可让企业监控建筑物的地震迹象，今天完成了500万美元的种子轮融资。该公司表示，随着其工程团队的扩大，它将用这笔资金加速向财富500强客户的部署。

一个最近的联邦紧急措施署的研究从盯住美国地震损失为$ 4.4十亿每年。(每年平均有大约15级地震与7或7以上，强大到足以在数十亿和生活的显著损失。造成损害的大小)尽管风险，超过美国的小企业60%别没有正式的紧急响应计划，并且无法在异地备份其敏感数据。

Safehub旨在通过针对特定建筑物的实时地震破坏数据收集解决方案来缩小差距。该公司结合使用传感器，基于云的分析和第三方数据来提供特定于建筑物的地震破坏信息。

在2019年，Safehub与全球地震模型(GEM)基金会合作，直接从其安装在建筑物内的运动传感器对结构的坚固性进行建模。该公司使用这些数据完善了地震造成的破坏的算法预测，从而预测了其脆弱性估计，风险和保险计算以及它提供给客户的其他计划信息。

Safehub的单元连接传感器可测量地震地面运动和建筑物响应，以及建筑物固有频率的变化。公司使用此信息来估计建筑物的损坏和相关的业务中断损失。如果发生地震，Safehub会在事件发生后的几分钟内通过短信，电子邮件警报和Web仪表板发送损坏警报和财务损失估算。

Safehub不是唯一致力于解决地震检测和风险评估问题的公司。其中有Grillo，这是一种家用警报器，声称在地震发生前至少两分钟会发出警告。SkyAlert不仅可以提供地震预警，还可以关闭天然气和装配线。更不用说One Concern，它利用人工智能和机器学习来建议消防部门如何计划地震并做出反应。

一些专家对这些系统的准确性表示怀疑。去年2月和8月，SkyAlert的应用程序发出警报，高估了地震的严重程度，并导致成千上万的人不必要地撤离了工作场所。作为回应，墨西哥城政府采取了一项措施，防止私人公司向企业和居民发送警报。

但是研究表明，可以训练算法以合理的精度预测地震。谷歌的AI部门和哈佛大学的研究人员创建了一个AI模型，该模型可以精确定位大地震发生后一年的余震位置，他们发现这种模型比今天用来预测余震的方法更为准确。斯坦福大学的科学家开发了一种名为Cnn-Rnn地震探测器或CRED的AI系统，该系统可以从历史数据和连续数据中隔离并识别出一系列地震信号。

Fusion Fund和Ubiquity Ventures共同领导了总部位于旧金山的Safehub的种子轮融资，Bolt，Promus Ventures，Blackhorn Ventures，Maschmeyer Group Ventures和Team Builder Ventures参与了该轮融资。

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