- Des macroscopes nous aideront à comprendre la complexité de la Terre dans un détail infini
Aujourd’hui, le monde physique nous donne seulement un aperçu de notre écosystème interconnecté et complexe. Nous collectons des exabytes de données – mais la plupart d’entre elles ne sont pas organisées. En fait, on estime que le data scientist passe 80% de son temps à nettoyer les données au lieu d’analyser et de comprendre ce que ces données essaient de nous dire.
Grâce à l’Internet des Objets, de nouvelles sources de données affluent de millions d’objets connectés – de réfrigérateurs, d’ampoules, de votre moniteur de fréquence cardiaque mais également de capteurs à distance tels que les drones, les caméras, les satellites et les réseaux de télescopes. Il y a déjà plus de six milliards d’appareils connectés générant des dizaines d’exabytes de données par mois, avec un taux de croissance de plus de 30% par an. Après avoir numérisé avec succès les informations, les transactions commerciales et les interactions sociales, nous sommes désormais dans le processus de numérisation du monde physique.
Dans cinq ans, nous utiliserons des algorithmes de machine learning et des logiciels pour nous aider à organiser les informations sur le monde physique pour permettre d’amener les données vastes et complexes collectées par des milliards d’appareils à la portée de notre vision et de notre compréhension. Nous appelons cela un « macroscope » – mais à l’opposé du microscope qui permet de voir le très petit ou du télescope qui permet de voir très loin, c’est un système de logiciels et d’algorithmes qui permet de rassembler toutes les données complexes de la Terre pour analyser leur signification.
En agrégeant, organisant et analysant des données sur le climat, les conditions du sol, les niveaux d’eau et leur relation avec les pratiques d’irrigation par exemple, une nouvelle génération d’agriculteurs bénéficieront d’informations clés qui les aideront à déterminer les bon choix de culture, où les planter et comment produire des rendements optimaux tout en conservant des réserves d’eau précieuses.
En 2012, IBM Research a commencé à investiguer sur ce concept à Gallo Winery, en intégrant les données sur l’irrigation, le sol et la météo avec des images satellites et des données d’autres capteurs pour prédire l’irrigation spécifique nécessaire pour produire un rendement et une qualité optimaux de raisin. Dans le futur, les technologies du macroscope nous aideront à adapter ce concept partout dans le monde.
Au-delà de notre propre planète, les technologies du macroscope pourraient toucher, par exemple, l’indexation et la corrélation compliquées de plusieurs niveaux et volumes de données collectées par des télescopes pour prédire les collisions d’astéroïdes l’un avec l’autre et en apprendre davantage sur leur composition.
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