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IBM

IBM於本周四(8/28)發表了Watson Discovery Advisor雲端運算服務,該服務將能分析企業或組織內各式的大資料,而且會主動吸收並學習新知識,然後提出報告或建議。目前已可理解各種科學用字,讓它成為生命科學或其他領域的研究工具。

IBM表示,Watson系統的基礎就是能夠理解自然語言並找出其中的關聯,Watson Discovery Advisor現在已可理解科學用字,例如詢問各種化學化合物之間的互動;包括學術界、醫藥領域,或其他商業研究中心皆已部署該系統並利用公開資料庫中數百萬計的科學期刊或報告來快分析與測試各種假設,平均每30秒就能製造一份新的科學研究報告。

根據美國衛生研究院的統計,一般研究人員每月約可閱讀23份科學報告,代表每年只能閱讀300份,顯示出人類的閱讀或理解速度基本上無法跟上科學報告出爐的速度。美國藥物研究及生產協會則估計,全球前1000大的研究與開發機構在去年大約花了6000億美元的研究經費,但平均要10~15年才能讓藥物的開發從初期的研究階段進展到實踐。

IBM指出,藉由Watson Discovery Advisor,研究人員能夠找出大資料中未曾被發現的新關聯或模式,有機會大幅改善及加速研究及科學進展。

已部署Watson Discovery Advisor的業者包含美國的貝勒醫學院(Baylor College of Medicine)、嬌生集團(Johnson & Johnson)與紐約基因中心(The New York Genome Center)等。IBM在今年3月便曾宣布已與紐約基因中心合作展開腦癌研究,利用Watson的認知運算能力來加速相關研究並改善治療。

貝勒醫學院則與IBM的科學家們合作展示一個創造科學問題的新方法,可望對未來的疾病治療有重大貢獻。該醫學院以Watson技術為基礎打造了一個知識整合工具(Baylor Knowledge Integration Toolkit),能夠精確辨識與許多癌症有關的p53蛋白質,將可用來改善藥物與治療效果。

IBM說明,Watson分析了7萬篇與p53相關的文章,藉以預測蛋白質中的p53基因活化與否,此一自動分析能力讓貝勒的癌症研究人員找到了可作為未來研究目標的6種蛋白質。如果沒有Watson,此一成果可能要耗費數年才能取得,因為最近30年來,科學家們平均每年只發現一項可供研究的蛋白質,而且,即使一個人每天可閱讀5篇文章,也要38年才能讀完7萬篇。

除了醫藥研究外,IBM認為Watson Discovery Advisor也適用於法律或金融等著重於深入分析大量資料或規定的領域,例如協助金融分析師提供客戶更主動的建議,加速政府在安全、政策,或法規上的分析能力,還可供廚師用來建立新的食譜。

IBM Watson在2011年以參加美國知名益智問答節目Jeopardy出道,接著在2013年釋出供開發人員使用的IBM Watson Developers Cloud,於今年1月創立Watson超級電腦事業部,2月舉辦Watson行動程式競賽,3月展示Watson的食譜推薦功能,5月宣布將Watson技術應用於軟體定義儲存Elastic Storage服務中,展現了此一認知運算系統廣泛的運用範疇。

市場研究機構Gartner已將IBM Watson列為今年的十大策略技術之一,並看好認知運算的潛力,預測2017年全球有10%的電腦都將具備類似Watson的學習能力。(編譯/陳曉莉)

 


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