IBM Research presenta una oferta experimental denominada IBM PAIRS Geoscope (Servicio y repositorio de datos integrados de análisis físico), un servicio exclusivo de análisis e información geoespacial centrado en la nube que puede acelerar el descubrimiento de nuevos conocimientos.

Términos como big data, analítica, Ciencia de los datos, e Internet de las cosas (IoT) han surgido en los últimos años para ayudar a explicar un mundo inundado de datos. Impulsado por dispositivos electrónicos cada vez más sofisticados y asequibles, Se espera que las tasas de crecimiento exponencial de los datos creados cada día continúen sin disminuir durante los próximos años. Prácticamente todas las actividades humanas se verán afectadas por esta era de datos, y aquellos que puedan extraer valor rápidamente de este recurso sobreabundante disfrutarán de una ventaja decidida.

La extracción de valor de las vastas y cada vez mayores reservas de macrodatos geoespacial-temporales plantea un desafío importante. Esta clase de macrodatos llamado así debido a su vínculo inherente con el lugar y el tiempo, incluye imágenes de satélite y aéreas, datos y modelos a escala global (clima, clima, océanos etc.), redes de sensores / IoT georreferenciadas, y datos de grandes eventos capturados en plataformas como Twitter y GDELT. Estos datos suelen estar disponibles de forma gratuita, pero su tamaño masivo y las complejidades asociadas con su preparación para su uso hacen que sea difícil de explotar y escalar, especialmente para áreas grandes y aplicaciones de tiempo crítico.

IBM PAIRS Geoscope surgió de un proyecto y compromiso hace unos años con la bodega E. &J. Gallo. En un esfuerzo por conservar agua mientras se mejora la uniformidad y el rendimiento de los cultivos, IBM y Gallo desarrollaron conjuntamente un sistema de riego de precisión que incorporó una red de comunicación basada en la nube, cientos de sensores y actuadores, imágenes de satélite para medir la uniformidad y la salud de la vegetación, un modelo complejo para estimar la pérdida de agua de la vegetación y el suelo que requirió numerosos parámetros meteorológicos y atmosféricos de una variedad de fuentes, y un modelo meteorológico localizado para estimar las necesidades futuras de riego. Además de demostrar una nueva forma de tecnología de riego por goteo potencialmente comercial que ahorra agua, una prueba de dos temporadas de este sistema en un rancho de prueba de diez acres produjo un aumento del 26 por ciento en el rendimiento de la cosecha, un aumento del 50 por ciento en la uniformidad del cultivo, y una duplicación de un índice clave de calidad de los cultivos, todo mientras usa hasta un 22 por ciento menos de agua.

Esta experiencia nos enseñó que obtener información y valor rápidamente a partir de una combinación difícil de manejar de grandes conjuntos de datos geoespaciales y temporales requería un nuevo pensamiento en al menos dos frentes:

• Primero, Los conjuntos de datos geoespacial-temporales suelen ser demasiado grandes para transferirlos para su análisis en un tiempo razonable. Se proyecta, por ejemplo, que las tasas de generación de datos solo de IoT podrían llegar a 600 ZB por año para 2020.
• Segundo, Los conjuntos de datos geoespacial-temporales exhiben una abrumadora variedad de formatos complejos. Comprender y curar esta diversidad puede ser una tarea ardua que dificulta un análisis rápido. En ambos frentes, Se encuentran cuellos de botella importantes y, a veces, insuperables al intentar llevar los datos a la analítica.

PAIRS Geoscope aborda este problema invirtiendo la situación. Es decir, ofreciendo un servicio que permite a los clientes llevar sus análisis a los datos. Libera a los clientes de los engorrosos procesos que dominan la adquisición y preparación de datos geoespacial-temporales convencionales y proporciona búsquedas fáciles de usar, fácil acceso a un rico, diverso, y un catálogo creciente de información geoespacio-temporal histórica y continuamente actualizada.

El servicio se basa en un sistema altamente escalable, Repositorio basado en la nube especialmente diseñado para las complejidades de la información geoespacial-temporal. Este repositorio, actualmente creciendo en terabytes por día, puede ingerir automáticamente, cura, e integrar a la perfección todas las formas de datos geoespacial-temporales. Grande, heterogéneo, y los conjuntos de datos complejos se domestican en una estructura ordenada alineada e indexada diseñada para una consulta y recuperación eficientes.

Los clientes ahora pueden usar PAIRS Geoscope en diferentes niveles para aprovechar una vasta y valiosa fuente de datos previamente infrautilizados. Como servicio de información, PAIRS Geoscope puede proporcionar rápidamente una variedad de información contextual sobre un lugar y un momento en particular. Utilizado como servicio de descubrimiento, puede identificar un conjunto de regiones que comparten un conjunto similar de características definidas por el cliente. Como servicio de análisis avanzado, puede aprovechar las técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para realizar predicciones basadas en una combinación compleja de parámetros, modelos y datos históricos.

El desarrollo continuo de PAIRS Geoscope permanece intencionalmente vinculado a sus orígenes en el mundo real y actualmente se encuentra en implementaciones de prueba con clientes en las áreas de agricultura. Finanzas, energía, y meteorología. Por ejemplo, Corporación IHI, una ingeniería global, empresa de construcción y fabricación que ofrece una amplia gama de productos en motores aeronáuticos, espacio y defensa y otras áreas de negocio, está trabajando con el servicio para desarrollar un nuevo sistema para mejorar la precisión de los pronósticos meteorológicos a largo plazo (30 días o más) en más de un 30 por ciento sobre todas las demás técnicas.

Específicamente, el equipo utiliza datos de sensores de ocultación de radio GPS en satélites, que puede producir temperatura tridimensional, presión, y perfiles de humedad de la atmósfera. IHI y sus clientes utilizan PAIRS Geoscope para combinar estos datos con datos de pronóstico del tiempo históricos y a largo plazo y técnicas de aprendizaje automático para producir información mejorada sobre el pronóstico del tiempo.

Una interfaz web interactiva para el servicio permite a los usuarios ejecutar consultas rápida y fácilmente en petabytes de datos geoespaciales-temporales. Los resultados aparecen como visualizaciones que se pueden descargar en una variedad de formatos (que en futuras versiones incluirán marcos de datos SPARK). Una API REST proporciona a los desarrolladores una interfaz unificada basada en la nube para interactuar con la tecnología, lo que les permite mejorar sus aplicaciones sin reemplazar o interrumpir su conjunto preferido de mapeo, visualización, adquisición de datos, y plataformas de control.

El mundo del descubrimiento digital ha sido revolucionado por la capacidad de indexar y buscar rápidamente páginas web, redes sociales, y transacciones comerciales. Datos geoespacial-temporales, por su tamaño y complejidad, se ha resistido a esta tendencia y sigue infrautilizado. IBM PAIRS Geoscope saca datos geoespaciales-temporales de la oscuridad y permite a los clientes capturar el valor total de este ubicuo, y una clase de información de vital importancia en sus aplicaciones. Para explorar PAIRS Geoscope, visita la página de destino, y háganos saber cómo planea usarlo y qué conocimientos espera obtener.