IBM desidera che le aziende utilizzino i suoi set di dati PAIRS Geoscope per sviluppare servizi geospaziali migliori.
Video: come KenSci utilizza l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per prevedere la fine della vita
Leggi questo
Cloudera mira a portare query in tempo reale su Hadoop, big data
Leggi oraIBM Research ha lanciato un servizio di analisi cloud per connettere le app con una gamma di grandi set di dati geospaziali, che coprono mappe, satellite, meteo e cambiamenti della popolazione.
Il servizio, denominato PAIRS Geoscope, è disponibile per gli sviluppatori che utilizzano l'API REST di IBM per aggiungere dati geospaziali e basati sul tempo alle proprie app.
PAIRS Geoscope è stato riservato agli scienziati, ma IBM Research lo ha ora ha lanciato un sito web affinché tutti gli sviluppatori possano testare la risorsa.
PAIRS sta per Physical Analytics Integrated Repository and Services ed è la risposta di IBM alla sfida della fusione di grandi dimensioni set di dati strutturati, come dati satellitari e meteorologici, con dati non strutturati, come dati su posizione e timestamp nei tweet.
I ricercatori IBM Watson hanno descritto per la prima volta il suo motore di integrazione PAIRS in un file Documento del 2015, sottolineando che è stato costruito sulle tecnologie big data Hadoop e HBase.
PAIRS dovrebbe eliminare il "lavoro sporco" dall'acquisizione dei dati e cercare approfondimenti su più origini dati in più formati di dati.
PAIRS di IBM ha una serie di set di dati disponibili, inclusi dati dei satelliti Aqua e Terra della NASA, dati del governo degli Stati Uniti sul suolo, previsioni meteorologiche della NOAA, dati Landsat dell'US Geological Survey e altro ancora.
Google ha lanciato il suo servizio geospaziale nel 2016, offrendo agli sviluppatori l'accesso alle immagini satellitari Landsat e Sentinel-2 dell'UE nel 2016, che insieme contenevano quasi 1,5 petabyte di dati su cui lavorare.
I due set di dati chiave di Google Earth sono stati introdotti in Google Cloud, consentendo agli sviluppatori di creare servizi di previsione con i suoi strumenti di machine learning e motore di calcolo.
Nel 2016 anche i ricercatori IBM ha iniziato a raccogliere immagini di droni di terra da un DJI Phantom 3 Standard e caricandolo su PAIRS dove le immagini vengono abbinate ad altre fonti di dati per sovrapporle con proprietà del suolo, dati satellitari e meteorologici.
IBM afferma che la sua piattaforma PAIRS ha "molti petabyte di dati" ma ha rifiutato di fornire una cifra per la dimensione combinata dei set di dati.
Gli utenti di PAIRS possono anche caricare dati proprietari da combinare con livelli di dati esistenti, ad esempio, per combinare i dati dei sensori IoT. Questa funzionalità potrebbe essere utile nelle implementazioni IoT che misurano l’umidità del suolo per prevedere le esigenze di irrigazione.
In effetti, le radici di PAIRS possono essere ricondotte a un sistema di irrigazione di precisione IoT che IBM ha aiutato a sviluppare il mega-vigneto statunitense E & J Gallo Winery.
Centinaia di sensori, immagini satellitari e una rete di comunicazione cloud combinata con informazioni meteorologiche, i dati meteorologici e atmosferici aiutano a monitorare la vegetazione, stimare la perdita d'acqua e prevedere il futuro esigenze di irrigazione.
IBM afferma di avere implementazioni di prova della piattaforma con clienti nei settori dell'agricoltura, della finanza, dell'energia e della meteorologia.
L'azienda afferma che il repository PAIRS cresce di terabyte ogni giorno. Può "acquisire, curare e integrare automaticamente tutte le forme di dati geospaziali-temporali", secondo IBM, trasformando set di dati grandi, eterogenei e complessi "in una struttura ordinata, allineata e indicizzata, progettata per un recupero efficiente e interrogazione".
Video: IBM PAIRS Geoscope: Exploring Insights from geospatial-temporal data.
Fonte: IBM/YouTube
Copertura precedente e correlata
Principali fornitori di servizi cloud del 2018: come si collocano AWS, Microsoft, Google Cloud Platform, IBM Cloud, Oracle e Alibaba
Ecco uno sguardo ai tassi di esecuzione annuali, alle strategie di cloud ibrido e agli approcci all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico tra i fornitori di cloud pubblico.
La grande spinta quantistica di IBM: Samsung e Daimler si iscrivono al test drive da 20 qubit
IBM invita i clienti a creare applicazioni sul suo nuovo sistema a 20 qubit, poiché 50 qubit si profilano all'orizzonte.
La Watson Data Platform di IBM punta a diventare un sistema operativo per la scienza dei dati
Il piano di IBM è quello di creare un sistema operativo di data science in grado di riunire data scientist, analisti e leader aziendali.
IBM Cloud Private viene lanciato con un'architettura aperta e vince la mischia del cloud ibrido
IBM scommette che la sua piattaforma Cloud Private può essere il middleware e l'architettura della piattaforma che collega l'hardware del data center di tutti i tipi con un modello operativo cloud.