IBM осъществява нови и нови постижения в технологичния сектор от повече от век.

В последните близо 20 години компанията разработва технологии, които спокойно биха могли да бъдат част от научнофантастичен ромaн.

През 1997 г., например, суперкомпютърът на компанията Deep Blue победи на шах гросмайстора Гари Каспаров. През 2011 г. други суперкомпютър, на име Уотсън, победи двама шампиони от телевизионното състезание Jeopardy!, отговаряйки правилно на въпроси от най-различни сфери, като литература, музика и спорт.

Дори и след тази победа обаче компанията не бездейства.

"След това разделихме способностите на Уотсън на много малки части, наречени услуги, и ги качихма в облака на IBM, така че хората сега могат да достъпват тази част, която искат," споделя пред CNBC Анди Станфорд-Кларк, главен технологичен директор на IBM за Великобритания и Ирландия.

Станфорд-Кларк описва Уотсън, кръстен на бившия председател и главен изпълнителен директор на компанията Томас Уотсън, като платформа, която осигурява на потребителите достъп до разпознаване на образи, гласово разпознаване, езикови преводи, шаблонни съвпадения и "всички различни видове на анализа, които човек би искал да използва."

Приложенията на Уотсън са най-различни, а Станфорд-Кларк казва, че IBM работи с "доста" компании, които произвеждат машини. Една от тези компании е германската Schaeffler, което освен всичко друго, участва и в производството на влакови вагони.

Компанията развива нещо, което Стафорд-Кларк описва като дигитален близнак. "Това е дигитален модел, вътре в Уотсън, на физическата система," казва той. "Те захранват дигиталния модел с данни от … сензори в реалната система, след което могат да задават на дигиталния модел въпроси от типа 'какво ще стане, ако?'."

Станфорд-Кларк добавя, че тези въпроси може да съдържат питания от рода: "Какво ще стане, ако използваме вагоните на двойно по-дълги разстояния, без да ги обслужваме? Какво ще стане, ако увеличим напрежението върху този лагер?" Тези въпроси може първо да бъдат зададени на дигиталния модел, вместо да се рискува нещо по физическата система.

Сподобността да се забелязва проблем още преди да се с случил се превръща в полезен инструмент. "Това е една от сферите, в които интернетът на нещата наистина помага на промишлената сфера, а именно да прогнозира какво ще се случи и какво може да се обърка въз основа на минал опит," казва Станфорд-Кларк.

IBM също така се занимава с нещо, което Станфорд-Кларк описва като акустичен монтиринг. "Всъщност, пускаме микрофон в асансьорна шахта и слушаме тези скърцания и шумове, които всеки път, когато сме в асансьора, ни карат да си мислим, че нещо не е наред с него."

Уотсън, според Станфорд-Кларк, ще може да каже дали има някакъв проблем с асансьора и да се обади на техник преди нещо да се случи.