Добавить в избранное · · Сообщить модератору

IBM разработала новый алгоритм для анализа больших объемов данных

IBM Research, исследовательская организация корпорации IBM, сегодня сообщила о разработке метода, основанного на математическом алгоритме, который уменьшает на два порядка вычислительную сложность, расходы и потребление электроэнергии при анализе качества больших объемов данных. Новый метод поможет предприятиям быстрее и эффективнее извлекать и использовать данные для создания более точных и лучше прогнозирующих моделей.

Исследователи IBM использовали суперкомпьютер, занимающий четвертую позицию в рейтинге самых мощных вычислительных систем в мире – Blue Gene/P, развернутый в научно-исследовательском центре города Юлих, Германия (Forschungszentrum Julich) – для проверки достоверности девяти терабайт данных. Этот суперкомпьютер справился с этой задачей менее чем за 20 минут, причем без ущерба качеству. Для сравнения: на решение подобной задачи при использовании существующей типовой методики на этой же системе уйдет более одного дня. Кроме того, в рекордном эксперименте расход электроэнергии составил всего один процент от обычного уровня энергопотребления этого вычислительного процесса. 

«В мире, где на каждого человека приходится один миллиард транзисторов, и цифра эта продолжает увеличиваться с каждым днем, объемы данных растут беспрецедентными темпами, — отметил доктор Алессандро Куриони (Alessandro Curioni), руководитель группы вычислительных систем исследовательской лаборатории IBM в Цюрихе (IBM Research – Zurich). — Анализ таких громадных массивов постоянно накапливающихся данных является сложнейшей задачей, которую приходится решать в целом ряде прикладных областей науки, техники и бизнеса. Это выдающееся достижение значительно расширяет способность анализировать качество крупных массивов данных с высокими скоростями».

Одним из наиболее критичных и требующих большого объема вычислений факторов в аналитике считается измерение качества данных, показывающее, насколько надежными (или достоверными) являются данные, которые используются при анализе и, также, генерируются аналитической моделью. Во многих прикладных областях, от организации дорожного движения и ведения финансовых операций до управления водными ресурсами, новый метод, разработанный учеными IBM, может проложить путь к созданию более мощных, комплексных и точных моделей с расширенными возможностями прогнозирования.

«Службы, ответственные за управление водными ресурсами, смогут анализировать поступающую в реальном времени картографическую информацию и обработанные геофизические данные для разработки прогнозирующих моделей, которые предсказывают потенциальные проблемы прежде, чем они могут возникнуть. Модели учитывают состояние всех компонентов постоянно расширяющейся инфраструктуры «водного хозяйства» – водопроводных труб, клапанов, вентилей и другой гидротехнической арматуры, пожарных гидрантов, водосборников, счетчиков расхода воды и т.д. Подобное прогнозирование требует анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей, связанных с погодными условиями, потреблением воды и сотнями других переменных параметров», - говорят в IBM.

Oracle выпустила Java SE7 Update4 и JavaFX для Mac OS X
Google анонсировала API для сервиса облачного хранения Drive
Вышла первая версия языка программирования Go
Oracle анонсировала приложение JD Edwards EnterpriseOne Mobile Expense Management
Программистский конкурс Facebook выиграл россиянин
Вышел веб-сервер Apache 2.4
Microsoft опубликовала спецификации C++ AMP
Исходный код webOS обнародуют в сентябре
Релиз SQL Server 2012 назначен на 7 марта - Microsoft
Novell выпустила новую версию своего инструмента GroupWise 2012