Watson é um supercomputador IBM que combina inteligência artificial (IA) e software analítico sofisticado para um desempenho ideal como uma máquina de “resposta a perguntas”. O supercomputador é nomeado para o fundador da IBM, Thomas J. Watson.
o supercomputador Watson processa a uma taxa de 80 teraflops (trilhões de operações de ponto flutuante por segundo). Para replicar (ou superar) a capacidade de um humano de alto funcionamento de responder a perguntas, o Watson acessa 90 servidores com um armazenamento de dados combinado de mais de 200 milhões de páginas de informações, que processa contra seis milhões de regras lógicas. O sistema e seus dados são auto-contidos em um espaço que poderia acomodar 10 refrigeradores.
os principais componentes do Watson incluem:
- Apache Unstructured Information Management Architecture (uima) frameworks, infraestrutura e outros elementos necessários para a análise de dados não estruturados.
- o Apache Hadoop, uma estrutura de programação gratuita baseada em Java que suporta o processamento de grandes conjuntos de dados em um ambiente de computação distribuída.
- SUSE Enterprise Linux Server 11, o sistema operacional do processador Power7 mais rápido disponível.
- 2.880 núcleos do processador.
- 15 terabytes (TB) de RAM.
- 500 gigabytes (GB) de informações pré-processadas.
- o software DEEPQA da IBM, projetado para recuperação de informações que incorpora processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizado de máquina.
Watson em Saúde
a saúde foi uma das primeiras indústrias às quais a tecnologia Watson foi aplicada. A primeira implementação comercial da Watson veio em 2013, quando o Memorial Sloan Kettering Cancer Center começou a usar o sistema para recomendar opções de tratamento para pacientes de câncer de pulmão para garantir que eles receberam o direito de tratamento, reduzindo custos. Desde então, provedores como Cleveland Clinic, Maine Center for Cancer Medicine e Westmed Medical Group também implementaram Ferramentas Watson.
no entanto, nem toda implementação correu bem. O MD Anderson Cancer Center em Houston lançou um projeto em 2013 para construir um sistema de apoio à decisão alimentado pela tecnologia Watson para ajudar os médicos a determinar as melhores opções de tratamento. Mas depois de gastar mais de US $62 milhões no projeto ao longo de quatro anos, os administradores do hospital cancelaram o projeto, dizendo que ele não conseguiu cumprir suas metas.
a saúde continua sendo um ponto focal primário para a IBM, pois tenta provar a tecnologia Watson, e a empresa continua a forjar parcerias com organizações de saúde. Em maio de 2018, por exemplo, os maiores sistemas de saúde especializados da Índia, Apollo, concordaram em adotar Watson para oncologia e Watson para genômica. As duas plataformas de computação cognitiva da IBM ajudarão os médicos a tomar decisões para atendimento personalizado ao câncer.
o uso do Watson pela IBM para resolver alguns dos maiores problemas em torno do atendimento ao paciente e o uso de insights orientados por dados para recomendar opções de tratamento provariam o valor das tecnologias Watson.
Watson Analytics
Watson Analytics é uma das principais implementações da tecnologia Watson. É uma plataforma para explorar, visualizar e apresentar dados que utiliza os recursos cognitivos do Watson para exibir automaticamente insights orientados por dados e recomendar maneiras de apresentar os dados.
A plataforma é composta de uma exploração de componentes, o que permite aos usuários fazer upload de seus dados, recomenda automaticamente potencialmente correlacionadas variáveis e constrói comparações; uma ferramenta de predição de que permite que os usuários para obter respostas a perguntas complexas com base em seus dados; e uma ferramenta de relatórios que suporta o painel de instrumentos e desenvolvimento de relatórios.
cada componente é acessado usando uma interface gráfica do usuário (GUI), que minimiza a necessidade de treinamento avançado em ciência de dados. A plataforma destina-se a tornar as análises avançadas acessíveis aos trabalhadores com conhecimento técnico limitado. O custo do Watson Analytics depende da versão; há uma versão gratuita que inclui a capacidade de fazer upload de planilhas, obter visualizações, obter insights e criar painéis. A edição “Plus” inclui os recursos da versão gratuita, juntamente com 2 GB de armazenamento e fontes de dados, incluindo bancos de dados, começa em US $30 por usuário, por mês. Uma edição “profissional” com todos os recursos acima, bem como um locatário multiusuário para colaborar, 100 GB de armazenamento e mais dados, custa US $80 ou mais por usuário, por mês. (Preços de 2018 provenientes do site IBM Watson Analytics).
as APIs do Watson permitem que as empresas criem aplicativos de IA
a IBM publicou uma série de interfaces de programas de aplicativos (APIs) em sua nuvem que permitem aos usuários construir seus próprios aplicativos de IA que utilizam a tecnologia central do Watson no back-end. Existem APIs que suportam estruturas de desenvolvimento populares como Java, Python e outros.
a IBM também possui conectores de API para algoritmos de aprendizado profundo pré-treinados que permitem aos usuários criar aplicativos para coisas como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e análise de Tom. Uma API suporta o desenvolvimento de assistentes inteligentes usando a tecnologia Watson no back-end.
a história do IBM Watson
em um artigo da AI Magazine no outono de 2010, pesquisadores da IBM relataram sua jornada de três anos para construir um sistema de computador que poderia competir com os humanos em responder perguntas corretamente em tempo real no Programa de TV Jeopardy! Este projeto levou ao design da arquitetura DEEPQA e Watson da IBM.
em 2011, Watson desafiou dois jogadores mais bem classificados no Jeopardy! — os campeões Ken Jennings e Brad Rutter-e vencê-los. O Avatar Watson sentou-se entre os dois competidores, como um concorrente humano faria, enquanto sua massa considerável estava em um andar diferente do prédio. Como os outros concorrentes, Watson não tinha acesso à internet.
na rodada de prática, Watson demonstrou uma habilidade humana para jogos de palavras complexos, respondendo corretamente, por exemplo, à pista de resposta, “barra de chocolate clássica que é uma juíza da Suprema Corte”, com, “o que é Baby Ruth Ginsburg? Rutter observou que, embora a recuperação de informações seja “trivial” para Watson e difícil para um humano, o humano ainda é melhor na complexa tarefa de compreensão. No entanto, o aprendizado de máquina permite que o Watson examine seus erros contra as respostas corretas para ver onde errou e informar respostas futuras.Pesquisadores da IBM concluíram que o DeepQA provou ser uma arquitetura eficaz e extensível que poderia ser usada para combinar, implantar, avaliar e avançar uma ampla gama de técnicas algorítmicas no campo da resposta a perguntas.