Watson IoT, il punto d’incontro di IBM tra cognitive computing e IoT  


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IBM ha annunciato oggi l’apertura della sede centrale globale di Watson Internet of Things (IoT) che sarà caratterizzata dal lancio di una serie di nuove offerte, funzionalità e partner di ecosistema studiati per estendere le potenzialità del cognitive computing ai miliardi di dispositivi, sensori e sistemi connessi che compongono l’Internet delle cose (IoT). Queste nuove offerte saranno disponibili attraverso IBM Watson IoT Cloud, la piattaforma globale rivolta a clienti business e sviluppatori.

Come parte del lancio, l’azienda ha annunciato oggi che la città di Monaco, in Germania, ospiterà la sede centrale globale della nuova unità Watson IoT insieme al primo super centro di innovazione Watson in Europa. Il campus riunirà 1000 tra sviluppatori, consulenti, ricercatori e progettisti IBM per rafforzare l’impegno verso clienti e partner, e fungerà inoltre da laboratorio di innovazione per data scientist, ingegneri e programmatori al lavoro su una nuova classe di soluzioni connesse punto di incontro fra cognitive computing e IoT. Il centro guiderà l’innovazione collaborativa con clienti, partner, ricercatori IBM e data scientist per creare nuove opportunità di crescita in ambito IoT. Esso rappresenta il maggiore investimento di IBM in Europa degli ultimi vent’anni.

IBM fornirà inoltre API e servizi Watson sulla piattaforma Watson IoT Cloud per accelerare lo sviluppo di soluzioni e servizi cognitivi IoT, aiutando clienti e partner ad orientarsi nella massiccia crescita di volumi e varietà di dati di un mondo fisico sempre più digitalizzato.

Grazie a queste scelte, clienti, start-up, centri accademici e un solido ecosistema di partner IoT – dai produttori di hardware e dispositivi ai fornitori di soluzioni di settore – avranno accesso diretto alla piattaforma IoT aperta e basata su cloud di IBM, per testare, sviluppare e creare la nuova generazione di app, servizi e soluzioni cognitivi IoT. I maggiori beneficiari saranno soprattutto i produttori leader nei settori automobilistico, elettronico, sanitario, assicurativo e di componenti industriali all’avanguardia in ambito Industry 4.0.

Internet delle cose sarà presto la maggiore sorgente unica di dati del pianeta, eppure il 90% di questi dati rimane ad oggi inutilizzato” afferma Harriet Green, General Manager Watson IoT and Education. “Grazie alla sua profonda capacità di sentire, ragionare e apprendere, Watson apre la via a imprese, governi e privati verso l’uso consapevole in tempo reale di questi dati e il confronto con set di dati storici e ampi bacini di conoscenza, con l’obiettivo di tracciare correlazioni nuove e impreviste generando insight a beneficio del business e della società.”

IBM ha inoltre annunciato l’apertura di otto nuovi centri Watson IoT Client Experience in Asia, Europa e Americhe. Le nuove sedi si trovano a Pechino (Cina), Boeblingen (Germania), San Paolo (Brasile), Seoul (Corea), Tokyo (Giappone) e in Massachusetts, North Carolina, e Texas (Stati Uniti). Questi centri offrono ai clienti e ai partner l’accesso a tecnologie, strumenti e talenti necessari a sviluppare e creare nuovi prodotti e servizi basati sull’uso dell’intelligenza cognitiva disponibile tramite Watson IoT Cloud Platform.

Nuovi servizi Watson IoT accelerano l’Internet delle cose cognitivo

IBM porta la potenza dell’analitica cognitiva all’IoT lanciando sul mercato quattro famiglie di servizi API Watson come parte della nuova offerta IBM Watson IoT Analytics. In un mondo caratterizzato da una crescente digitalizzazione di sistemi e dispositivi, queste funzionalità consentiranno a clienti, partner e sviluppatori di utilizzare al meglio questi dati tramite attività di machine learning e correlazione con dati non strutturati.
I quattro nuovi servizi API in dettaglio:
La famiglia di API Natural Language Processing (NLP) consente agli utenti di interagire con sistemi e dispositivi in semplice linguaggio naturale. Natural Language Processing supporta la comprensione delle intenzioni espresse in linguaggio naturale correlandole con altre sorgenti di dati per contestualizzarle in situazioni specifiche. Ad esempio: un tecnico al lavoro su una macchina nota una vibrazione anomala. Egli può chiedere al sistema: “che cosa sta causando questa vibrazione?” Combinando i dati NLP con quelli da altri sensori, il sistema collegherà automaticamente le parole ai rispettivi significati e alle intenzioni, determinerà la macchina a cui il tecnico fa riferimento, e correlerà i dati sulla manutenzione recente per individuare la sorgente più probabile della vibrazione, suggerendo infine l’azione più idonea per ridurla.
La famiglia di API Watson Machine Learning automatizza l’elaborazione dei dati e monitora costantemente le nuove interazioni fra utenti e dati, per classificare i dati e i risultati sulla base delle priorità apprese. Machine Learning può essere applicato a qualsiasi dato ottenuto da dispositivi e sensori per comprendere automaticamente le condizioni attuali, i parametri di normalità, i trend previsti, le proprietà da monitorare e le azioni suggerite in caso di problemi. Ad esempio, la piattaforma può monitorare i dati in arrivo dalle attrezzature aziendali per apprendere i parametri di normalità e anormalità delle condizioni operative, inclusi i processi ambientali e produttivi, spesso pertinenti ad una sola attrezzatura specifica. Machine Learning aiuta inoltre a comprendere tali differenze e configura il sistema per il monitoraggio delle condizioni esclusive di ciascun asset.
La famiglia di API Video and Image Analytics consente il monitoraggio di dati non strutturati da feed video e immagini istantanee per identificare scene e modelli. Questa conoscenza può essere combinata con i dati dalle macchine per consentire una comprensione più approfondita degli eventi trascorsi e delle situazioni emergenti. Ad esempio: il sistema di analisi e monitoraggio delle videocamere di sicurezza nota la presenza di un carrello elevatore in un’area vietata, creando un allarme di bassa gravità nel sistema; tre giorni dopo, un asset in tale area mostra un peggioramento delle prestazioni. I due incidenti potrebbero essere correlati per identificare una collisione fra il carrello elevatore e l’asset, che potrebbe non essere stata immediatamente evidenziata dal video o dai dati della macchina.
La famiglia di API Text Analytics consente la raccolta di dati testuali non strutturati incluse trascrizioni dai call center dei clienti, log di manutenzione dei tecnici, commenti sui blog e tweet per rilevare correlazioni e modelli tra questi massicci volumi di dati. Ad esempio, diventa possibile collegare e correlare frasi rilevate attraverso diversi canali non strutturati, come “i miei freni fanno rumore”, o “la mia auto sembra rallentare”, oppure ancora “i pedali sono scivolosi”, per identificare potenziali problemi in uno specifico modello di vettura.

L’intersezione fra Cognitive e Internet delle cose

L’espressione “cognitive computing” indica una nuova classe di sistemi in grado di apprendere in modo scalare, ragionare secondo obiettivi definiti e interagire in modo naturale con gli esseri umani. Anziché basarsi su modelli esplicitamente programmati, tali macchine apprendono e ragionano sulla base delle interazioni con gli esseri umani e delle loro esperienze con l’ambiente circostante, sviluppando quindi la capacità di gestire il volume, la complessità e l’imprevedibilità delle informazioni generate da IoT. I sistemi cognitivi possono utilizzare fino all’80% della parte di dati mondiali che i data scientist chiamano “non strutturati”: ciò significa che essi sono in grado di fare luce su aspetti del mondo finora invisibili, consentendo agli utenti di ottenere insight più approfonditi e prendere decisioni più consapevoli.

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IBM Watson IoT

Attualmente esistono più di 9 miliardi di dispositivi connessi, che generano 2,5 quintilioni di byte di nuovi dati al giorno. La comprensione e l’uso dei dati integrati nei dispositivi intelligenti rappresenta oggi un’importante opportunità di mercato, con un valore stimato di 1,7 trilioni di dollari entro il 2020. Tuttavia, senza adeguate infrastrutture in grado di analizzare questi dati in tempo reale, il loro valore resta minimo.

I sistemi cognitivi aiutano a superare questa sfida, grazie alla loro capacità di apprendere in modo scalare, ragionare secondo obiettivi definiti e interagire in modo naturale con gli esseri umani. Nel marzo 2015 IBM ha annunciato l’intenzione di investire più di 3 miliardi di dollari per rispondere alle esigenze dei clienti desiderosi di capitalizzare sulla crescita di strumentazione e interconnettività del mondo guidato da Internet delle cose.

Capitalizzando su tale investimento, in ottobre l’azienda ha rivelato i piani di acquisizione delle proprietà web B2B e mobile basate su cloud di The Weather Channel. Grazie a questa acquisizione, la combinazione di tecnologie avanzate di cloud, analitica e sicurezza con la profonda conoscenza del settore fungerà da base per la piattaforma cloud di Watson IoT, insieme a nuovi servizi e offerte.

www.ibm.com/IoT

 

 

 

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