Globale Zusammenhänge verstehen

Die Zusammenhänge in der unmittelbaren Umgebung bleiben den Menschen oftmals verborgen. Das wird sich mit dem Internet of Things nachhaltig ändern, glaubt IBM Research: Bisher liefern Drohnen, Glühbirnen, Kameras, Kühlschränke, Satelliten, Teleskope und Wetterstationen monatlich Exabytes bisher nur wenig genutzter Daten. In den nächsten fünf Jahren werden Machine-Learning-Algorithmen und Software helfen, die Informationen aus der physischen Welt zu organisieren und zu verstehen.

Ein Beispiel ist die Landwirtschaft: Durch das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten zu Anbaumethoden, Bodenbeschaffenheit, Grundwasserspiegel und Klima können zukünftig Bauern ihr Saatgut auswählen, den richtigen Standort für Felder bestimmen und den Ertrag optimieren – ohne dabei zum Beispiel Grundwasserreserven zu verschwenden.

Bei vielen Krankheiten ist die Früherkennung entscheidend für den Behandlungserfolg. Die IBM-Forscher wissen, dass Krankheiten wie Krebs oder das Parkinson-Syndrom nur schwer frühzeitig zu diagnostizieren sind. Eine Möglichkeit der Früherkennung soll die Analyse von Biopartikeln in Körperflüssigkeiten sein. Diese Partikel sind aber oft 1000-mal kleiner sind als der Durchmesser eines menschlichen Haars. Damit sind sie sehr schwer nachzuweisen. 

In den nächsten fünf Jahren will IBM Research ganze medizinische Labore auf einem Chip unterbringen. Heute sind Prototypen bereits fertig, die Biopartikel mit einem Durchmesser von nur 20 Nanometern von Viren trennen und isolieren können. Das Chip-Labor soll es in Zukunft den Verbrauchern erlauben, selbständig Biomarker auszulesen und die Daten in einem virtuellen Gesundheitsdossier mit Informationen von zum Beispiel Smart Watches zu verknüpfen. Die Kombination verschiedener Datensätzen könnte einen Einblick in den Gesundheitszustand geben und allenfalls problematische Indikatoren frühzeitig identifizieren.