コトラ（広報チーム） 
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この記事は実験的にarticooloを使用し、AIによる執筆を行っております。
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articooloから取得した原文
Eventually, the business is in search of a means to make machines, procedures, and products smarter. What does that mean? Smart plants, typically, have tapped into statistics to extract information from accessible information. Computers have come a substantial way in processing power as well as the software designed to serve up responses to requests. It is still based on the 50s principles of the Von Neumann computing structure, a rules based programmatic strategy to organized information.
Today, unstructured information, that’s no pre defined information model, is simply as significant as the numbers in a corporate database. They key is to catch the unstructured items and make it searchable. There’s Big Data, needless to say, but to truly be sensible means a pc cannot be bound by sense based rules of the previous. Instead, the Smart factory of the future must be utilizing a processing model that’s much more reactive. Something which understands natural language and context, and may learn – like a human. According to IBM, making will need a cognitive machine just like Watson – the greatest artificial intelligence Thinking machine that appeared on the Jeopardy game show in the year 2011 and beat two of the show largest champions.
With the foundation of IBM’s Watson Group before this year, Big Blue introduced its dedication to the commercialization of Watson based applications. To help fuel its attempts, the newest unit was given $100 million to put money into 3rd party application designers, and is making Watson providers accessible the cloud. Initially, it caught the attention of the health and pharmaceutical industries which are coping with info overload, that makes accessing relevant content just like finding a needle in a haystack. In pharma, companies are intrigued in using Watson to assist with drug development. Lately, IBM has been discovering how Watson might help manufacturers. Based on a NY Times article, IBM scientists started working with Thiess, an Australian agreement mining and infrastructure business. It operates a fleet of equipment worth $3 million, and is trying to Watson to expand predictive maintenance of machinery to cover mine functions as entire, factoring in load weights, speed, even climate, terrain, and financial models of mine operations.
日本語翻訳
結局のところ、このビジネスは、機械、手順、製品をよりスマートに製造する手段を模索しているのです。
それはどういう意味でしょうか？
スマートプラントは、一般的に、アクセス可能な情報から、ある情報を抽出するための統計に用いられています。コンピュータは、要求に対する応答を提供するように設計されたソフトウェアと同様に、処理能力においては現実的な方法となっています。それはまだフォンノイマンコンピューティング構造の50年代の原則に基づいているのです。その構造、ルールベースのプログラム戦略は、情報を組織化しました。
今日では、あらかじめ定義された情報モデルではない非構造化情報は、企業データベースの単なる数値と同じくらい重要なのです。彼らは、非構造化アイテムをキャッチし、それを検索可能にすることを重視しています。言うまでもなく、企業にはあらゆるビッグデータがありますが、それらが本当に意味のあるデータであるということは、PCが従前のセンスベースのルールで縛ることはできません。その代わりに、未来のSmart Factoryでは、より反応性の高い処理モデルを利用する必要があるのです。自然言語や文脈を理解し、人間のように学ぶことができるものです。 IBMによると、2011年にJeopardyのゲーム・ショーに登場し、ショー最大のチャンピオンの2人を倒した、最大の人工知能マシンであるワトソンのようなコグニティブ・マシンが必要になります。
今年までIBMのワトソングループを基盤にして、Big Blueはワトソンベースのアプリケーションの商品化に注力しました。その試みを促進するために、最新のユニットには、サードパーティーのアプリケーションデザイナーに1億ドルもの資金が投入され、ワトソンのプロバイダはクラウドにアクセスできるようになりました。当初、情報過負荷に対処している製薬業界の注目を集め、干し草の針を見つけるのと同じように関連するコンテンツにアクセスしていました。医薬品業界では、企業はワトソンを使って薬剤開発を支援することに興味を持っています。最近では、IBMはワトソンがどのように製造業者に役立つかを思考しています。 NY Timesの記事によると、IBMの科学者は、オーストラリアの契約鉱業およびインフラ事業であるThiessと協業しました。そこでは300万ドル相当の設備を運営しています。ワトソンは、鉱山の機能をカバーする機械の予測保守を拡大し、負荷重量、速度、鉱山活動の地形、財務モデルなどを思考しています。
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