Team USA is winnaar van de America’s Cup, dankzij slimme analyse van gegevens. 7 originele voorbeelden van winst via data.

Oracle Team USA heeft hem weer: de America’s Cup, na zeventien spectaculaire races en een adembenemende comeback. Vanuit een achterstand 8-1 vochten de Amerikaanse zeilers zich terug naar een 9-8 overwinning, die op de allerlaatste dag werd beklonken. Een heroïsche prestatie van de bemanning, maar ook de technologie achter de catamaran AC72, waarin Oracle-topman Larry Elisson tientallen miljoenen heeft gestoken, schreef sportieve geschiedenis.

Uitgerust met 300 sensoren

Dat moderne zeilschepen varende computers kunnen zijn – zeker als Silicon Valley-bonzen als Steve Jobs en Larry Ellison ze laten bouwen – is geen nieuws, Maar deze editie van de America’s Cup bewees hoe belangrijk een recente ontwikkeling in de IT in de praktijk is geworden: big data. De AC72 van Team USA was uitgerust met meer dan 300 sensoren, die 3.000 verschillende meetgegevens tien keer per seconde naar de boordcomputer verzonden. De druk op de mast, de hoek die de zeilen maakten, het effect van elke ingreep van de bemanning; alles werd haarfijn in beeld gebracht, op handcomputers die aan armen van de zeilers waren gegespt.

Voorspellingen via 4G

Tijdens de races werd alle data razendsnel geanalyseerd, deels in volgboten, om te komen tot wat de Heilige Graal van data is: voorspellingen doen. Door met slimme algoritmes tientallen variabelen door te rekenen, wist de bemanning wat haar de komende minuten, of zelfs uren als het om de weersomstandigheden ging, te wachten stond. Een deel van de data kwam vanaf de wal, via een snelle 4G-verbinding, en na elke etappe van de race konden de zeilers elke seconde van hun traject analyseren, inclusief de 200 GB aan videobeelden die de vele camera’s aan boord hadden verzameld.

Steeds meer aansprekende voorbeelden

Gegevens die het verschil maken tussen verlies en winst, daarvan duiken steeds meer aansprekende voorbeelden op. Het analyseren van grote hoeveelheden data is al langer een grote belofte, de afgelopen jaren wordt die steeds vaker ingelost. Aan de ene kant komt steeds meer data uit steeds meer bronnen beschikbaar – denk aan internet, smartphones en draadloze sensoren. Aan de andere kant maakt nieuwe software steeds snellere analyses mogelijk.  Die revolutie wordt compleet gemaakt door cloud computing, die brute rekenkracht betaalbaar maakt. De USA 17 zeulde kostbare servercomputers mee om op volle zee alle cijfers te kraken, op de wal hoeft het geen miljoenen aan hardware meer te kosten om complexe berekeningen uit te laten voeren. Die kunnen de cloud in.

Larry Ellison won er dus de oudste zeilwedstrijd ter wereld mee, maar er zijn (belangijkere/andere) plaatsen waar data-analyse ook zijn vruchten afwerpt. 7 voorbeelden op een rij:

#1. Meer graan met minder gif

Big data kan agrariërs helpen aan een hogere opbrengst van hun gewassen, liefst tegen minder gebruik van water, mest en bestrijdingsmiddelen. Die visie demonstreerde Monsanto vorige week. De Amerikaanse gigant in zaden en bestrijdingsmiddelen kocht voor 930 miljoen dollar The Climate Corporation, een startup waarmee ex-werknemers van onder meer Google grote hoeveelheden data over het plaatselijke weer en de bodemgesteldheid analyseren en als cloudplatform aanbieden aan boeren.

Die kunnen, van het zaaien tot de oogst, hun beslissingen onderbouwen met de modellen en voorspellingen uit climate.com. Big data komt naar de boerderij, kopten Amerikaanse media, en ‘precisielandbouw’ wordt de standaard. Want er zijn veel meer startups als The Climate Corporation, die dankzij de analyse van satellietbeelden en sensoren die bijvoorbeeld het vochtgehalte van de bodem meten, boeren voorzien van adviezen. Op Mijnakker.nl van het Nederlandse eLeaf geven boeren bijvoorbeeld aan waar hun akkers liggen en ontvangen ze wekelijks een analyse van wat hun gewassen nodig hebben.

#2. Epidemieën voorspellen

Waarschijnlijk volgende week komt IBM er officieel mee naar buiten: in samenwerking met wetenschappers heeft het bedrijf een manier gevonden om met big data de verspreiding van dodelijke ziekten als dengue en malaria te voorspellen. Het onderzoek richt zich op het continu in de gaten houden en voorspellen van de epidemieën, zodat gezondheidszorg op het juiste moment en de juiste plaats beschikbaar komt. Daarbij baseren ze zich op gegevens over neerslag, temperatuur en vochtigheid van de bodem, maar ook op verkeersstromen die een aanwijzing kunnen vormen voor de verspreiding van ziekten. Het computermodel wordt volgens de open sourceprincipes vrijgegeven als Spatio Temporal Epidemiological Modeler (STEM).

#3. Nooit meer naastgrijpen

De Amerikaanse supermarktgigant Walmart houdt het griepseizoen ook nauwgezet in de gaten: zodra verkoopdata bewijzen dat ‘het weer heerst’, zorgt het vliegensvlug ervoor dat er meer middeltjes in de schappen verschijnen. Het kassaregister analyseren is gesneden koek, het wordt pas echt spannend als retailbedrijven die gegevens combineren met data van buiten hun muren. Walmart heeft een R&D-dochter opgetuigd, @Walmartlabs, die sociale media en mobiel internet inzet om te zorgen dat klanten nooit meer naastgrijpen. Zodra de sociale media gonzen over de lokale voetbalcompetitie, weten filiaalmanagers dat het tijd wordt om de petjes en vlaggetjes in te slaan.

#4. Kanker een chronische ziekte

Het kan vijf jaar duren, misschien tien, maar volgens onderzoekers zal kanker vroeg of laat geen dodelijke ziekte meer zijn, maar een chronische aandoening waarmee valt te leven. De sleutel ligt bij het in kaart brengen van het dna, iets wat wetenschappers in 2001 na lang zwoegen voor het eerst is gelukt, en wat nu voor een paar honderd euro door commerciële bedrijven in een halfuurtje is gepiept. Het probleem: een dna-profiel bevat een gigantische hoeveelheid informatie. In de VS is een databank aangelegd, de Cancer Genome Atlas, met dna-profielen van 11.000 patiënten, die nu al een halve petabyte (500.000 GB) omvat. De grootste onderzoeksinstituten kunnen nog net de hardware betalen om die data op te slaan. Maar om kankeronderzoek landelijk een vlucht te geven, heeft het National Cancer Institue besloten de data te ontsluiten via de cloud.

#5. Auto’s rijden zelf

Ze zouden het beeld op de weg compleet kunnen veranderen: zelfsturende auto’s. De Toyota’s van Google hebben al een half miljoen kilometers zelfstandig afgelegd, met behulp van kaart- en verkeersinformatie en de data uit talloze sensoren op de auto. Die leveren elke seconde 1 GB aan data, die continu geïnterpreteerd wordt om de wagen veilig op de weg te houden. Gevestigde autofabrikanten zijn inmiddels ook druk met robotauto‘s. Nissan is ambitieus, en Mercedes liet in september een zelfrijdende S-klasse zien. Die wordt op weg geholpen door onder meer IBM en Nokia, dat 3D-kaartinformatie en actuele verkeersinformatie uit zijn cloudsysteem aanlevert. Ook Volvo is bezig met de auto van de toekomst.

#6. Wind oogsten

Energie uit windturbines is kostbaar, vooral door de hoge onderhoudskosten en de pieken en dalen in het aanbod van wind. Aan het verhelpen van beide nadelen wordt hard gewerkt door big data-experts. Zo hielp de Utrechtse startup Algoritmica Nuon-eigenaar Vattenfall aan software, waarmee met behulp van de informatie uit sensoren op de windturbines valt te voorspellen wanneer die onderhoud nodig hebben. IBM kwam onlangs met Hybrid Renewable Energy Forecasting, een systeem dat metereologische gegevens en modellen koppelt aan camera’s die de hemel afspeuren naar wolken en meetgegevens van de turbines zelf. Zo kan de energiemaatschappij exact voorspellen hoeveel energie windparken op elk moment leveren en ze zo beter opnemen in het totale productieapparaat.

 

Bron: http://www.mt.nl/

Share