p A IBM Research está apresentando uma oferta experimental chamada IBM PAIRS Geoscope (Physical Analytics Integrated Data Repository &Services), um serviço exclusivo de análise e informações geoespaciais centradas na nuvem que pode acelerar a descoberta de novos insights. p Termos como big data, analítica, ciência de dados, e a Internet das Coisas (IoT) surgiram nos últimos anos para ajudar a explicar um mundo inundado de dados. Alimentado por eletrônicos cada vez mais sofisticados e acessíveis, espera-se que as taxas de crescimento exponencial dos dados criados a cada dia continuem inabaláveis ​​nos próximos anos. Praticamente todas as atividades humanas serão afetadas por esta era de dados, e aqueles que podem extrair rapidamente valor deste recurso superabundante irão desfrutar de uma vantagem decisiva.

p Extrair valor do vasto e crescente armazenamento de big data geoespacial-temporal representa um desafio significativo. Esta classe de big data, assim chamado por causa de sua ligação inerente com o lugar e o tempo, inclui imagens de satélite e aéreas, dados e modelos em escala global (clima, clima, oceanos, etc.), redes IoT / sensores georreferenciados, e dados de grandes eventos capturados em plataformas como Twitter e GDELT. Esses dados muitas vezes estão disponíveis gratuitamente, mas seu enorme tamanho e as complexidades associadas à sua preparação para o uso tornam difícil de explorar e escalar, especialmente para grandes áreas e aplicações de tempo crítico.

p O IBM PAIRS Geoscope surgiu de um projeto e envolvimento há alguns anos com a vinícola E. &J. Gallo. Em um esforço para conservar a água e, ao mesmo tempo, melhorar a uniformidade e o rendimento da cultura, IBM e Gallo desenvolveram em conjunto um sistema de irrigação de precisão que incorporou uma rede de comunicação baseada em nuvem, centenas de sensores e atuadores, imagens de satélite para medir a uniformidade e saúde da vegetação, um modelo complexo para estimar a perda de água da vegetação e do solo que exigia vários parâmetros meteorológicos e atmosféricos de uma variedade de fontes, e um modelo de tempo localizado para estimar as necessidades futuras de irrigação. Além de demonstrar uma nova forma de uma tecnologia de irrigação por gotejamento com eficiência hídrica potencialmente comercial, um teste de duas temporadas deste sistema em um rancho de teste de dez acres proporcionou um aumento de 26 por cento no rendimento da colheita, um aumento de 50 por cento na uniformidade da cultura, e a duplicação de um índice chave de qualidade da colheita, tudo isso usando até 22% menos água.

p Essa experiência nos ensinou que a obtenção rápida de insights e valor de uma combinação complicada de grandes conjuntos de dados geoespacial-temporais exigiu um novo pensamento em pelo menos duas frentes:

• Primeiro, Conjuntos de dados geoespacial-temporais são geralmente muito grandes para serem transferidos para análise em um tempo razoável. É projetado, por exemplo, que as taxas de geração de dados apenas da IoT sozinhas podem chegar a 600 ZB por ano até 2020.
• Segundo, conjuntos de dados geoespaciais-temporais exibem uma gama assustadora de formatos complexos. Compreender e curar essa diversidade pode ser uma tarefa árdua que impede uma análise rápida. Em ambas as frentes, gargalos significativos e às vezes intransponíveis são encontrados ao tentar trazer os dados para a análise.

p PAIRS Geoscope resolve este problema revertendo a situação. Isso é, oferecendo um serviço que permite aos clientes trazer suas análises para os dados. Ele libera os clientes dos processos complicados que dominam a aquisição e preparação de dados geoespacial-temporais convencionais e fornece pesquisa amigável, pronto acesso a um rico, diverso, e um catálogo crescente de informações geoespaciotemporais históricas e continuamente atualizadas.

p O serviço é construído em uma plataforma altamente escalável, repositório baseado em nuvem especialmente criado para as complexidades das informações geoespacial-temporais. Este repositório, atualmente crescendo em terabytes por dia, pode ingerir automaticamente, cura, e integrar perfeitamente todas as formas de dados geoespaciais-temporais. Grande, heterogêneo, e conjuntos de dados complexos são domados em uma estrutura bem alinhada e indexada projetada para recuperação e consulta eficientes.

p Os clientes agora podem usar PAIRS Geoscope em diferentes níveis para acessar uma vasta e valiosa fonte de dados anteriormente subutilizados. Como serviço de informação, PARES Geoscope pode fornecer rapidamente uma variedade de informações contextuais sobre um determinado lugar e tempo. Usado como serviço de descoberta, ele pode identificar um conjunto de regiões que compartilham um conjunto semelhante de características definidas pelo cliente. Como um serviço de análise avançada, pode aproveitar técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial para fazer previsões com base em uma combinação complexa de parâmetros, modelos, e dados históricos.

p O desenvolvimento contínuo do PAIRS Geoscope permanece intencionalmente amarrado às suas origens do mundo real e está atualmente em implantações de teste com clientes nas áreas de agricultura, finança, energia, e meteorologia. Por exemplo, IHI Corporation, uma engenharia global, empresa de construção e manufatura que fornece uma ampla gama de produtos em motores aeronáuticos, espaço e defesa e outras áreas de negócios, está trabalhando com o serviço para desenvolver um novo sistema para melhorar a precisão das previsões meteorológicas de longo prazo (30 dias ou mais) em mais de 30 por cento em relação a todas as outras técnicas.

p Especificamente, a equipe usa dados de sensores GPS de Ocultação de Rádio em satélites, que pode gerar temperatura tridimensional, pressão, e perfis de umidade da atmosfera. A IHI e seus clientes usam o PAIRS Geoscope para combinar esses dados com dados de previsão do tempo históricos e de longo prazo e técnicas de aprendizado de máquina para produzir insights de previsão do tempo aprimorados.

p Uma interface da web interativa para o serviço permite que os usuários executem consultas de forma rápida e fácil em petabytes de dados geoespaciais-temporais. Os resultados aparecem como visualizações que podem ser baixadas em uma variedade de formatos (que em versões futuras incluirão dataframes SPARK). Uma API REST fornece aos desenvolvedores uma interface unificada baseada em nuvem para interagir com a tecnologia, permitindo assim que eles aprimorem seus aplicativos sem substituir ou interromper seu conjunto preferido de mapeamento, visualização, aquisição de dados, e plataformas de controle.

p O mundo da descoberta digital foi revolucionado pela capacidade de indexar e pesquisar rapidamente páginas da web, redes sociais, e transações comerciais. Dados geoespaciais-temporais, devido ao seu tamanho e complexidade, tem resistido a essa tendência e permanece subutilizado. O IBM PAIRS Geoscope tira dados geoespaciais-temporais do escuro e permite que os clientes capturem o valor total deste, sempre crescente, onipresente, e classe de informação de vital importância em seus aplicativos. Para explorar PAIRS Geoscope, visite a página de destino, e diga-nos como você planeja usá-lo e os insights que espera obter.