Nieuw algoritme IBM versnelt data-analyse

Het nieuwe algoritme bevat net iets minder dan duizend regels code en wordt gebruikt om gebruikspatronen en -trends te identificeren op basis van data die is afkomstig is van sensors of slimme meters. Volgens Costas Bekas, onderzoeker van IBM, kan het algoritme worden ingezet om de groeiende hoeveelheid data over het gebruik van elektriciteit of lucht- en watervervuiling te analyseren. "Een andere toepassing is de data van mondiale financiële markten, en het inschatten van individuele en collectieve risico's."

Het algoritme combineert datacalibratie-modellen en statistische analyses van meetmodellen waarmee verborgen relaties tussen datasets kunnen worden aangetoond. IBM heeft twee jaar aan de ontwikkeling van het algoritme gewerkt. De vinding kan volgens IBM de kosten voor data-analyse verminderen door een meer energie-efficiënte aanpak van die analyses.

IBM gebruikte het Blue Gene/P Solution-systeem van het Duitse Forschungszentrum Julich om 9 TBs aan data te valideren in minder dan twintig minuten. Analyse van dezelfde hoeveelheid data zou zonder gebruik te maken van het nieuwe algoritme, een dag hebben gekost van de op topsnelheid werkende supercomputer. In de traditionele aanpak worden meerdere datasets individueel bekeken, terwijl het nieuwe algoritme de datasets met elkaar vergelijkt. Daarmee kunnen grote ondernemingen trends in bepaalde gebieden achterhalen, bijvoorbeeld voor het verminderen van risico's in financiële portfolio's.