L’acceleratore di IBM apre le sue porte con Big Data con una differenza

Per la sua prima coorte nel suo primo acceleratore, IBM si rivolge a otto aziende israeliane per realizzare le proprie innovazioni tecnologiche in una varietà di aree.

“Abbiamo aziende che stanno sviluppando soluzioni per città intelligenti, problemi di biotecnologia, trasporti e logistica e tecnologia pubblicitaria”, ha affermato Dror Pearl, direttore della Global Technology Unit di IBM Israel e figura chiave nella gestione dell’acceleratore, noto come AlphaZone. “Ma ciò che unisce tutti loro è l’implementazione di Big Data e cloud nell’implementazione delle loro soluzioni. E queste aziende dimostrano che i Big Data sono più di una semplice elaborazione di numeri aziendali”.

Le otto società del programma sono state scelte da un pool di diverse centinaia che hanno presentato domanda, ha affermato Pearl, nonostante un periodo di iscrizione molto limitato e con poca pubblicità da parte di IBM.

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“Avevamo programmato di aprire il sito di registrazione per le società israeliane per un mese, ma dopo pochi giorni abbiamo iniziato a ricevere domande da tutti i tipi di paesi, inclusi alcuni con cui Israele non ha relazioni diplomatiche”, ha detto Pearl all’evento di lancio di AlphaZone lo scorso Martedì.

“Le aziende che abbiamo scelto sono di prim’ordine, al di là della fase iniziale. Alcune stanno già vendendo i loro prodotti e servizi e tutte costituiscono un eccellente esempio della qualità della tecnologia in Israele”.

Il programma di 24 settimane (che si svolge presso la struttura IBM nel sobborgo di Tel Aviv di Petach Tikvah) offrirà alle startup lo storage e i servizi disponibili sul cloud SoftLayer di IBM, l’accesso a personale tecnico e sviluppatori IBM, tutoraggio da figure sia nella tecnologia che nel business mondo, assistenza con brevetti, proprietà intellettuale e altre questioni legali, accesso e incontri con angeli e investitori e Demo Days, sia in Israele che negli Stati Uniti o in Europa.

L’IBM non prenderà alcun interesse in azioni o proprietà intellettuale nelle startup, ha affermato Rick Kaplan, country general manager di IBM per Israele. L’interesse di IBM nel programma “è quello di costruire relazioni più profonde e precedenti con le startup. Questo è un grande momento per noi e un altro capitolo della storia di IBM in Israele, iniziata nel 1947 e continua fino ad oggi”, ha affermato Kaplan.

Il membro del programma Accelerator Emerald Medical Applications fornisce un buon esempio di come funzionano i Big Data nell’arena delle biotecnologie. L’azienda di quattro anni sta utilizzando le foto per creare un database di malati di cancro della pelle al fine di consentire ai medici di rilevare più facilmente la malattia nelle sue fasi iniziali.

“In questo momento non esiste un database completo per il melanoma e altre malattie della pelle in base al quale i medici possano verificare le condizioni di un paziente”, ha affermato il CEO Lior Wayn. “Oggi i medici controllano il melanoma confrontando i cambiamenti delle condizioni della pelle del paziente nel tempo”. Nel momento in cui il cancro viene rilevato, ovviamente, deve essere trattato come un cancro avanzato, con una mitigazione molto più difficile di quanto sarebbe stato se fosse stato rilevato prima.

Confrontando le immagini scattate dai medici dei pazienti con quelle del suo database online, Emerald può analizzare una foto caricata e determinare se c’è qualcosa di cui preoccuparsi e cosa fare in caso di problemi. Emerald analizza masse di foto caricate per creare il database, consentendo ai medici di capire molto più facilmente cosa significa un neo o altre condizioni della pelle nel contesto del cancro della pelle.

I Big Data hanno anche il potere di semplificare la vita ai pendolari e aiutare le aziende a spendere meno denaro, secondo Amos Haggiag, cofondatore e CTO della collega startup di AlphaZone OptiBus.

“Oggi, la pianificazione di autobus, autisti e orari viene eseguita manualmente o tramite software legacy”, ha affermato Haggiag. “In entrambi i casi, si tratta di un processo lungo e complesso e non c’è uno sguardo “a occhio d’uccello” sull’intero sistema. Ciò causa ritardi, lunghi tempi di fermo per i conducenti, autobus che ritornano vuoti, nonché spreco di carburante e dimensioni della flotta gonfiate, con costi per gli operatori decine di milioni di dollari l’anno”.

Traffico, guasti ai veicoli, conducenti assenti, tutto questo può gettare i fragili piani dell’ufficio di spedizione dei rifiuti. OptiBus dispone di algoritmi di soluzione in grado di prevedere dove e quando è probabile che si verifichino problemi, consentendo agli spedizionieri di reindirizzare i veicoli o distribuire in modo più efficiente autobus di riserva.

“In qualsiasi momento una compagnia di autobus deve avere il 20 percento della sua flotta rifornita e pronta a partire come backup, pagando un autista sostitutivo per il suo tempo”, ha detto Haggiag. “La nostra analisi predittiva esamina i modelli di traffico, le condizioni meteorologiche, la cronologia delle riparazioni dei veicoli, le abitudini di spostamento, gli eventi speciali e qualsiasi altra cosa che possa influire sull’utenza e sulla programmazione”. OptiBus è già in uso su molte linee in Israele e anche in diverse città europee.

Per coloro che pensano che i social network siano una perdita di tempo, il messaggio di LeanCiti è che, se usati correttamente, i dati dei social network possono essere organizzati per risparmiare energia, acqua e denaro.

“Le città intelligenti di solito funzionano ‘dall’alto verso il basso’, con le migliori pratiche e i suggerimenti per il risparmio di elettricità o acqua provenienti da un’agenzia governativa”, secondo Eran Aloni, CEO di LeanCiti. “Questo è uno dei motivi per cui spesso non sono efficaci”.

Per coinvolgere le persone nell’agenda di una città intelligente, è necessario coinvolgerle e LeanCiti lo fa in modo Big Data, ha affermato Aloni.

“Raccogliamo dati dai social network su come le persone utilizzano le risorse, consentendo ai fornitori di condividere, confrontare e gestire qualsiasi tipo di dati sulle risorse, come la produzione di energia rinnovabile, il consumo di acqua, le letture dei contatori intelligenti o le emissioni di gas serra. Con queste informazioni possono più analizzare facilmente i modelli di utilizzo e concentrarsi sulle aree che devono essere migliorate.”

Un modo per farlo, ha detto Aloni, potrebbe essere quello di organizzare concorsi tra residenti o quartieri, un modo provato e vero per convincere le persone a cambiare abitudini dispendiose. “Solo con l’analisi dei Big Data utilizzando i nostri algoritmi è possibile”, ha affermato.

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