マクロスコープが限りなく細部にわたり、地球の複雑さを理解
今後5年間で、人々の視野や理解の範囲内にある数十億のデバイスから集められた幅広い複雑なデータをもたらす物理的世界に関する情報整理をするために、機械学習アルゴリズムやソフトウェアが活用されるようになっていく。この、ソフトウェアとアルゴリズムのシステムとして地球の複雑なデータすべてをまとめ、その意味を見出すために分析を行うことを、IBMではマクロスコープと呼んでいる。
例えば、気候、土壌条件、水位、それらと灌漑（かんがい）との関係性についてのデータを集約し、整理し、解析することで、新世代の農家は、栽培に適した農作物を選択し、貴重な水資源を節約しながらどこに作物を植えて生産性を上げるかを決定する際の助けとなる洞察を得ることができるようになる。こうしたコンセプトに基づいて、IBM Researchは2012年にGallo Wineryで研究を開始した。
