Innovasjon er ofte et resultat av intensiv forskning fra Brainiac-forskere med flere høyere grad-grader.

På IBM Research er det åtte laboratorier over hele verden, inkludert en i Israel og tre i USA.

Likevel finner de mest interessante prosjektene "i feltet" hvor det 100 år gamle selskapet analyserer elvenes innskudd, påskynder finansielle transaksjoner og regner med hvordan man styrer vindkraftforbruket.

Disse prosjektene er gode eksempler på hvordan datateknologi skjærer med den fysiske verden, i stedet for bare biter og bytes på en dataskjerm et sted, fylt ut i et mørkt laboratorium.

"Data eksploderer over hele verden, så vi finner nye måter for at IT-systemer skal være mer fysiske," sier Robert Morris, VP for Services Research på IBM. "Det er så mye data som er avledet fra mange forskjellige måter, for eksempel fysiske sensorer, og det er nye spennende måter å sette dem alle sammen. Det er en ny teknologi som trengs - det kalles evig analyse - leter etter nye trender og tar beslutninger ."

1. TD Bank aksjemarkedsanalyse
Aksjemarkedene svinger raskere enn noen analytiker muligens kunne forstå. Likevel er disse sanntidsendringene vanskelig selv for moderne datamaskiner å analysere. IBM jobber med TD Bank i Toronto for å analysere data ved hjelp av "stream computing" teknikker som består av komplekse algoritmer. Disse kan lese data on-the-fly og hjelpe analytikere til å ta avgjørelser om dataene, selv om inngangene endres.

"Vi undersøker muligheten til å behandle data fra et stort antall kilder, så dette prosjektet bruker stream-databehandling og Blue Gene-superdatamaskinen," sier Morris. "Vi er i stand til å få en 21x hurtigere enn noe annet system. Budskapene og sensorene i finanssystemene øker mer enn 50 prosent hvert år - raskere enn dobling hvert annet år - så noe nytt er nødvendig for å analysere dette data."

"Målet med ethvert automatisert handelssystem er å redusere tiden mellom mottak av markedsdata meldinger og beslutningen, og oppnår svært lav ventetid når det gjelder behandling av ekstreme datamengder," legger Nagui Halim, sjefforsker i Stream Computing Project på IBM.

"Jo flere meldinger et system kan behandle, desto flere beslutninger kan gjøres, og dermed det mer verdifulle systemet. For å oppnå gjennombrudd tok IBM-teamet ett minutt registrerte finansielle utvekslingsdata fra TD Bank-nettverket og spilte det tilbake til det nylig utviklede Stream-Blue Gene-systemet, økende hastighet som dataene ble sendt til. "

2. Beacon Institute / Hudson River dataprosjekt
En av utfordringene forskerne står overfor når man analyserer sanntidsdata er at lagringskravene øker dramatisk. For eksempel kan et forskningslaboratorium støtte en petabyte med datalagring for alle eksperimenter, men et prosjekt som analyserer sanntidsdata fra sensorer kan fange en petabyte med data hvert minutt.

Med The Beacon Institute i New York analyserer IBM Hudson River ved hjelp av tusenvis av sensorer som overvåker elveflyt, vindforhold og temperaturer.

Prosjektet er unikt ved at denne typen forskning vanligvis svarer på historiske data for å bygge plume-modeller (hvordan et toksin i en elv vil spre seg, for eksempel), men IBM-systemet leser dataene, smelter det sammen i datasett og tillater deretter Forskere skal ta beslutninger om elven.

"Vi oppdager anomalier i elvesystemet med tusenvis av sensorer som kan overvåke et utilsiktet utslipp eller en giftig strøm," sier Morris. "Det er kritisk å oppdage at væsken er spredning og nå giftig - det er veldig viktig å sette det i kontekst. Vi tror det er fremtiden for dataanalyse."

3. Mars- og kakaomegomsekvensering
Mars-baren og genom-sekvenseringen er vanligvis ikke uttalt i samme setning. Likevel utvikler IBM Research - sammen med Mars og USAs Department of Agriculture - et genetisk kart over kakaogenomet.

Målet med prosjektet er å lære mer om kakao som en måte å bistå bøndene med å plante kakao i Afrika, hvor 70 prosent av kakao brukes i candy barer produseres. Tanken er å gi mer fra hver kakaofabrikk og deretter få mindre innvirkning på miljøet i regionen. Forskningen vil bli gitt ut til offentligheten for å bistå i kakaooppdrett rundt om i verden. Prosjektet vil ta omtrent fem år og involverer beregningsbiologi og genetisk kartlegging på både IBM Research-anlegget i New York på USDA.

4. EDISON elbilprosjekt
I fremtidens fremtid vil elbiler til slutt bli en realitet - spesielt hvis nybegynnere som Tesla Motors blir vellykkede. Likevel er beregningsdilemmet at hvis alle kjører elektriske biler, vil vi forbruke for mye kraft og tvinge kullanlegg til å jobbe over tid.

EDISON-prosjektet, en felles innsats mellom IBM og det største energiforbruket i Danmark, samt flere viktige partnere, utvikler en måte å knytte vindkraftkraftgenerering med elektrisk bilforbruk over et smart nett. (EDISON står for elektriske kjøretøyer i et distribuert og integrert marked med bruk av bærekraftig energi og åpne nettverk.) Piloten vil finne sted på en øy i Danmark som er unik fordi vindkraft er en hoveddel av kraftinnretningen for de 40.000 innbyggerne.

Prosjektet er viktig fordi elektriske biler og hybrid forbruker energi på ulike nivåer, slik at smartnettverket overvåker bruken i sanntid og hjelper til med å tildele energi fra vindstasjonene. "Det er nødvendig å tenke holistisk om elektriske kjøretøy og hvordan de er knyttet til bærekraftig energi," sier Morris.