A inovação é muitas vezes o resultado de intensa pesquisa por cientistas do cérebro com múltiplos graus superiores.

Na IBM Research, existem oito laboratórios em todo o mundo, incluindo um em Israel e três nos EUA..

No entanto, os projetos mais interessantes estão ocorrendo "no campo", onde a empresa de 100 anos de idade está analisando os depósitos do rio, acelerando as transações financeiras e descobrindo como gerenciar o uso da energia eólica..

Esses projetos são excelentes exemplos de como a tecnologia de computadores está se cruzando com o mundo físico, em vez de apenas bits e bytes em uma tela de computador em algum lugar, escondidos em um laboratório escuro.

"Os dados estão explodindo em todo o planeta, por isso estamos descobrindo novas formas de os sistemas de TI serem mais físicos", diz Robert Morris, vice-presidente de pesquisa de serviços da IBM. "Há tantos dados sendo derivados de muitos meios diferentes, como sensores físicos, e há novas maneiras intrigantes de reuni-los. Há uma nova tecnologia necessária - o que é chamado de análise perpétua - procurando novas tendências e tomando decisões "

1. Análise do mercado de ações do TD Bank
Os mercados de ações estão flutuando mais rápido do que qualquer analista poderia compreender. No entanto, essas mudanças em tempo real são difíceis até para os computadores modernos analisarem. A IBM está trabalhando com o TD Bank em Toronto para analisar dados usando técnicas de "stream computing" que consistem em algoritmos complexos. Eles podem ler dados on-the-fly e ajudar os analistas a tomar decisões sobre os dados, mesmo quando as entradas mudam.

"Estamos pesquisando a capacidade de processar dados de um grande número de fontes, portanto, este projeto está usando o stream computing e o supercomputador Blue Gene", diz Morris. "Conseguimos uma aceleração de 21x do que qualquer outro sistema. As mensagens e sensores nos sistemas financeiros estão aumentando em mais de 50% a cada ano - mais rápido que dobrando a cada dois anos - então, algo novo é necessário para analisar isso. dados."

"O objetivo de qualquer sistema de negociação automatizado é reduzir o tempo entre o recebimento de mensagens de dados de mercado e a decisão, obtendo uma latência muito baixa enquanto processa quantidades extremas de dados", acrescenta Nagui Halim, cientista-chefe do Stream Computing Project da IBM..

"Quanto mais mensagens um sistema puder processar, mais decisões poderão ser tomadas e, portanto, mais valioso será o sistema. Para alcançar o avanço, a equipe da IBM registrou um minuto de dados de registros financeiros registrados da rede do TD Bank de volta para o recém-desenvolvido sistema Stream-Blue Gene, incrementalmente aumentando a velocidade na qual os dados foram enviados ".

2. Projeto de dados Beacon Institute / Hudson River
Um dos desafios que os pesquisadores enfrentam ao analisar dados em tempo real é que os requisitos de armazenamento aumentam drasticamente. Por exemplo, um laboratório de pesquisa pode suportar um petabyte de armazenamento de dados para todos os experimentos, mas um projeto que analisa dados em tempo real de sensores pode capturar um petabyte de dados a cada minuto.

Com o The Beacon Institute em Nova York, a IBM está analisando o rio Hudson usando milhares de sensores que monitoram o fluxo do rio, as condições do vento e as temperaturas.

O projeto é único, pois esse tipo de pesquisa geralmente responde a dados históricos para construir modelos de pluma (como uma toxina em um rio se espalhará, por exemplo), mas o sistema IBM lê os dados, os mescla em conjuntos de dados e depois permite pesquisadores para tomar decisões sobre o rio.

"Estamos detectando anomalias no sistema fluvial com milhares de sensores que podem monitorar um derramamento acidental ou um fluxo tóxico", diz Morris. "É fundamental detectar que o fluido está se espalhando e agora é tóxico - é muito importante colocá-lo em contexto. Acreditamos que esse seja o futuro da análise de dados".

3. Sequenciamento do genoma de Marte e cacau
A barra de Marte e o sequenciamento do genoma geralmente não são proferidos na mesma frase. No entanto, a IBM Research - junto com a Mars e o Departamento de Agricultura dos Estados Unidos - está desenvolvendo um mapa genético do genoma do cacau..

O objetivo do projeto é aprender mais sobre o cacau como uma forma de ajudar os agricultores na plantação de cacau na África, onde 70% do cacau usado nas barras de chocolate é produzido. A ideia é produzir mais de cada planta de cacau e, em seguida, ter um impacto menor sobre o meio ambiente na região. A pesquisa será divulgada ao público por ajudar na produção de cacau em todo o mundo. O projeto levará cerca de cinco anos e envolve biologia computacional e mapeamento genético nas instalações da IBM Research em Nova York no USDA..

4. Projeto de carro elétrico EDISON
Na cidade do futuro, os carros elétricos finalmente se tornarão uma realidade - especialmente se start-ups, como a Tesla Motors, forem bem-sucedidas. No entanto, o dilema computacional é que, se todos estiverem dirigindo carros elétricos, consumiremos muita energia e forçaremos as usinas de carvão a trabalhar ao longo do tempo..

O projeto EDISON, um esforço conjunto entre a IBM e a maior concessionária de energia da Dinamarca, além de vários parceiros importantes, está desenvolvendo uma maneira de vincular a geração de energia eólica ao uso de energia de carros elétricos em uma rede inteligente. (EDISON significa Veículos Elétricos em um Mercado Distribuído e Integrado usando Energia Sustentável e Redes Abertas.) O piloto acontecerá em uma ilha na Dinamarca que é única em que a energia eólica é uma parte principal da infra-estrutura de energia para os 40.000 residentes..

O projeto é importante porque carros elétricos e híbridos consomem energia em níveis variados, então a rede inteligente monitorará o uso em tempo real e ajudará a alocar energia das estações de vento. "É necessário pensar holisticamente sobre veículos elétricos e como eles estão conectados com a energia sustentável", diz Morris..