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IBMs Technologie-Science-Fiction für die nächsten fünf Jahre

IBM stellt die IT-Utopien vor, von denen die Forscher bei Big Blue glauben, dass sie in den nächsten fünf Jahren Realität werden. Die #ibm5in5 [1] sollte man allerdings nicht allzu wörtlich nehmen, denn im Rückblick [2] auf die Vorhersagen der zurückliegenden Jahre zeigt sich, dass zwar einige Prognosen in Ansätzen bereits stand der Technik sind, jedoch längst nicht in dem von IBM vorhergesagten Umfang.

Dennoch, es zeigt, mit was sich die Forscher bei IBM [3] derzeit beschäftigen und es kann auch eine Inspiration sein, was – zumindest theoretisch technisch möglich ist.

In diesem Jahr steht das Thema Künstliche Intelligenz [4] im Vordergrund. So gehen die Zukunftsforscher bei IBM davon aus, dass man über Technologien wie Watson in den nächsten Jahren sehr viel über den menschlichen Geist herausfinden wird.

Shakespeares Hamlet in einer Sentiment-Analyse von IBM Watson. Mit Hilfe solcher Textanalysen von Patienten wollen die IBM-Forscher schon im Frühstadium bestimmte Geisteskrankheiten ermitteln können. (Bild: IBM Research) [5]
Shakespeares Hamlet in einer Sentiment-Analyse von IBM Watson. Mit Hilfe solcher Textanalysen von Patienten wollen die IBM-Forscher schon im Frühstadium bestimmte Geisteskrankheiten ermitteln können. (Bild: IBM Research)

Ein anderer wichtiger neuer Bereich, der durch künstliche Intelligenz möglich sein wird, fasst IBM unter einem Makroskop [6] zusammen. “Die Wissenschaftsgemeinde hat die wundervolle Tradition Instrumente zu bauen, die uns helfen, die Welt in völlig neuen Perspektiven zu entdecken. So hat uns beispielsweise das Mikroskop dabei geholfen, Objekte zu sehen, die für das menschliche Auge zu klein sind”, kommentiert Dario Gil, VP bei IBM Research.

“Mit den Fortschritten in künstlicher Intelligenz und Nanotechnologie [7], wollen wir eine neue Generation wissenschaftlicher Instrumente entwickeln, die die komplexen und unsichtbaren Systeme in unserer Welt sichtbar zu machen – und zwar in den nächsten fünf Jahren.” Mit entsprechenden Geräten und Systemen könnte man die Landwirtschaft optimieren, Umweltverschmutzung vorbeugen oder auch die Energieeffizienz verbessern.

Die IBM-Makroskopen bauen eine Plattform für das Sammeln, Kuratieren, Suchen und Auswerten von globalen Daten: Rong Chang, Hendrik Hamman, Xiaoyan Shao, Marcus Freitag, Ildar Khabibrakhmanov, Siyuan Lu. (Bild: IBM Research) [8]
Die IBM-Makroskopen bauen eine Plattform für das Sammeln, Kuratieren, Suchen und Auswerten von globalen Daten: Rong Chang, Hendrik Hamman, Xiaoyan Shao, Marcus Freitag, Ildar Khabibrakhmanov, Siyuan Lu. (Bild: IBM Research)

Das Makroskop soll dabei helfen, den Ausschnitt, den wir derzeit in der Analyse der Daten der Erde sehen, dramatisch zu vergrößern. So werden Exabyte an Daten gesammelt, aber 80 Prozent der Zeit verbringen Forscher damit, diese Daten aufzubereiten, anstatt sie zu analysieren, schätzt man bei IBM.

Dank des Internet der Dinge (IoT [9]) und den bereits heute 6 Milliarden angeschlossenen ‘Things’, sowie weiteren transaktionalen Daten sei man gerade dabei die physische Welt zu digitalisieren.

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“In fünf Jahren werden wir Algorithmen für Maschinenlernen und Software einsetzen, um Informationen über die physische Welt zu organisieren. Dann sollen die riesigen und komplexen Daten aus den Milliarden Geräten visualisiert zu unserem Verständnis dienen”, heißt es von IBM. Hier spreche IBM von einem Makroskop, das im Gegensatz zum Mikroskop große und unerkannte Zusammenhänge sichtbar machen soll.

So könnten Bauern etwa die Auswahl der Sorten anpassen und auf klimatische Schwankungen reagieren. Ein erstes Projekt startete IBM 2012 bei dem Weingut Gallo. Satelliten-Daten, Boden- und Wasserinformationen werden hier in einem Projekt herangezogen, um die Bewässerung der Weingärten zu optimieren.

Ein weiterer Bereich ist die Erforschung von Geisteskrankheiten. Jeder fünfte US-Amerikaner soll laut Studien psychische Probleme haben [10], etwa die Hälfte der Betroffenen bekomme aber keinerlei medizinische Unterstützung. Der menschliche Geist wird nicht so einfach zu entschlüsseln sein, doch bereits in fünf Jahren wollen die IBM-Forscher über die Analyse von Sprachmustern solche Krankheiten im Frühstadium erkennen. Dafür trainieren die Forscher mit Texten und Sprachaufzeichnungen von Interviews, die Psychiater und Psychologen mit Betroffenen geführt haben.

So lassen sich in der Sprache bestimmte Muster ausmachen. Bereits heute sei es möglich in einem Text von lediglich 300 Wörtern zu erkennen, ob eine mentale Störung vorliegt. Künftig wollen die Forscher so noch weitere Krankheiten diagnostizierbar machen. Dafür werden Bedeutung, Syntax und auch die Betonung untersucht. Wenn solche Daten noch mit Daten aus Wearables oder bildgebenden Verfahren kombiniert werden, seien noch präzisere Diagnosen möglich.

Eine weitere Prognose ist daher, der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei Röntgenbildern oder in MRT-Aufnahmen. Heute können etwa 99,9 Prozent der gelieferten Daten aus einem MRT nicht mit dem bloßen Auge erkannt werden. Und so bilden diese Verfahren lediglich einen Bruchteil der Informationen ab.

Wenn solche Systeme bislang “unsichtbares” auswertbar machen, profitieren jedoch nicht nur medizinische Anwendungen, sondern auch selbstfahrende Autos oder Sicherheitskontrollen an Flughäfen. IBM-Forscher arbeiten daher an sogenannten Hyperimaging [11]-Plattformen, die einen deutlich größeren Bereich des elektromagnetischen Spektrum sichtbar machen.

Mit einem Lab-on-a-Chip [12] wollen IBM-Forscher die Diagnose von Krankheiten etwa über die Analyse von Biopartikeln auswertbar machen. In einem kleinen Gerät verpackt, könnten solche Mini-Labs beispielsweise Risikopatienten erlauben, ihre Gesundheit zu überprüfen.

Ähnlich sollen auch Sensoren arbeiten, die IBM-Forscher derzeit entwickeln [13]. Diese sollen Umweltgifte, die für das menschliche Auge ebenfalls meist unsichtbar sind, erkennbar machen. So könnten zum Beispiel Biogasanlagen überwacht werden, ob der Klimakiller Methan austritt. Bereits in fünf Jahren wollen die IBM-Forscher günstige Geräte entwickeln, die eben beispielsweise bei Gasproduzenten entlang den Versorgungslinien aufgestellt werden und dann über IoT-Netzwerke melden, wenn Gas austritt.

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