Estas nuevas ofertas estarán disponibles a través de IBM Watson IoT Cloud, la plataforma global de la compañía para negocios y desarrolladores IoT. 

La compañía anunció que en la ciudad alemana de Munich se establecerá la sede global de su nueva unidad Watson IoT, así como su primer súper-centro europeo de innovación Watson. El entorno del campus reunirá a mil desarrolladores, consultores, investigadores y diseñadores de IBM para impulsar una interacción más profunda con clientes y asociados y también servirá como laboratorio de innovación para científicos de datos, ingenieros y programadores que construyen una nueva clase de soluciones conectadas, en la intersección de la computación cognitiva e IoT. 

El centro impulsará la innovación colaborativa con clientes, asociados e investigadores y científicos de datos de IBM para crear nuevas oportunidades de crecimiento en el ámbito IoT. Representa la mayor inversión de IBM en Europa en más de dos décadas. 

IBM también ofrecerá APIs y servicios Watson en la Watson IoT Cloud Platform para acelerar el desarrollo de soluciones y servicios IoT cognitivos, ayudando a los clientes y asociados a dar sentido al volumen y la variedad creciente de datos en un mundo físico que se digitaliza rápidamente. 

Con estas iniciativas los clientes, los nuevos emprendimientos (startups), el sector académico y un robusto ecosistema de asociados IoT –desde fabricantes de chips y dispositivos hasta proveedores de soluciones orientadas a industrias- tendrán acceso directo a la plataforma IoT abierta y basada en nube de IBM, para probar, desarrollar y crear apps, servicios y soluciones IoT cognitivas de próxima generación. Entre otros, se estima que estas soluciones beneficiarán a empresas líderes en el rubro automotriz, electrónica, salud, seguros y manufactura, que se encuentran a la vanguardia de los esfuerzos Industry 4.0.“La Internet de las Cosas pronto se convertirá en el único gran recurso de datos en el planeta. Sin embargo, casi el 90% de los datos nunca se procesa”, dijo Harriet Green, gerente general de Watson IoT y Educación. “Con sus exclusivas capacidades de percibir, razonar y aprender, Watson abre la puerta para que empresas, gobiernos y personas finalmente puedan aprovechar los datos en tiempo real, compararlos con información histórica y con profundas reservas de conocimiento acumulado y encontrar correlaciones inesperadas que generan nuevos conocimientos, para beneficiar a las empresas y a la sociedad en su conjunto”.

La compañía también anunció que abrió ocho nuevos Centros de Experiencia de Clientes Watson IoT en Asia, Europa y las Américas. Las ubicaciones incluyen Beijing (China); Boeblingen (Alemania); Sao Paulo (Brasil); Seúl (Corea); Tokio (Japón); y Massachusetts, Carolina del Norte y Texas (Estados Unidos). Estos centros ofrecen a los clientes y asociados acceso a la tecnología, las herramientas y el talento que necesitan para desarrollar y crear nuevos productos y servicios utilizando la inteligencia cognitiva que está disponible a través de la Watson IoT Cloud Platform.

Nuevos servicios Watson IoT aceleran tecnología cognitiva IoT

IBM está llevando el poder de la analítica cognitiva al mundo IoT con cuatro familias de servicios Watson API, que estarán disponibles como una nueva oferta IBM Watson IoT Analytics. Conforme el mundo físico de dispositivos y sistemas se digitaliza, estas capacidades permitirán a los clientes, asociados y desarrolladores extraer más sentido de los datos a través del aprendizaje de máquina y la correlación con datos no estructurados. 

Los cuatro nuevos servicios API incluyen: 

·        Natural Language Processing (NLP) API Family: Permite a los usuarios interactuar con los sistemas y dispositivos usando lenguaje simple y humano. El Procesamiento de Lenguaje Natural ayuda a las soluciones a comprender la intención del lenguaje humano correlacionándolo con otras fuentes de datos para ponerlo en contexto en situaciones específicas. Por ejemplo, un técnico que trabaja en una máquina podría notar una vibración inusual. Puede preguntarle al sistema: “¿Cuál es la causa de esta vibración?”. Utilizando NLP y otros datos de sensores, el sistema vinculará palabras en forma automática con el significado y la intención, localizará la máquina a la que se refieren y consultará el mantenimiento reciente para identificar la fuente más probable de vibración y luego recomendar una acción para reducirla.  

·        Machine Learning Watson API Family: Automatiza el procesamiento de datos y monitorea en forma continua nuevos datos e interacciones con usuarios para clasificar datos y resultados sobre la base de prioridades aprendidas. El aprendizaje por máquina puede aplicarse a cualquier tipo de datos que provenga de dispositivos y sensores para comprender automáticamente las condiciones actuales, lo que es normal, las tendencias esperadas, las propiedades a controlar y las acciones sugeridas cuando surge un problema. Por ejemplo, la plataforma puede monitorear los datos entrantes de equipos de flota para conocer condiciones normales y anormales, incluso procesos de entorno y producción, que a menudo son únicos para cada equipo. El aprendizaje de máquina ayuda a comprender estas diferencias y configura el sistema para que monitoree las condiciones únicas de cada activo.

·        Video and Image Analytics API Family: Permite hacer un seguimiento de datos no estructurados de fuentes de video e imágenes, para identificar escenas y patrones. Este conocimiento puede combinarse con datos de máquina para obtener una mayor comprensión de eventos pasados y situaciones emergentes. Por ejemplo, las cámaras de seguridad de monitoreo analítico de video podrían notar la presencia de un autoelevador que no respeta un área de acceso restringido y genera una alerta menor en el sistema; tres días más tarde, un activo en esa área comienza a mostrar un menor desempeño. Los dos incidentes pueden correlacionarse para identificar una colisión entre el autoelevador y el activo, que no se hubiera podido observar con los datos del video de la máquina.

·        Text Analytics API Family: Permite hacer minería de datos textuales no estructurados, incluyendo transcripciones de call centers de clientes, logsde técnicos de mantenimiento, comentarios de blogs y tweets, para encontrar correlaciones y patrones en estas vastas cantidades de datos. Por ejemplo, las frases informadas a través de canales no estructurados –como “los frenos hacen ruido”, “mi auto parece reducir la velocidad hasta detenerse” y “el pedal se siente flojo”, pueden conectarse y correlacionarse para identificar potenciales problemas in-situ, para una marca y modelo de auto en particular. 

La intersección de la computación cognitiva e Internet de las Cosas

La computación cognitiva representa una nueva clase de sistemas que aprenden a escala, razonan con una finalidad e interactúan con los humanos naturalmente. En lugar de estar explícitamente programados, aprenden y razonan a partir de sus interacciones con los usuarios y de sus experiencias con su entorno, lo cual les permite seguir el ritmo del volumen, la complejidad y la imprevisibilidad de la información generada por IoT. Los sistemas cognitivos pueden dar sentido al 80% de los datos del mundo que los científicos de computación llaman “no estructurados”, lo cual significa que pueden iluminar aspectos del mundo que antes eran invisibles, permitiendo a los usuarios obtener más conocimientos y tomar decisiones más informadas. 

REDACCIÓN C21