IBM已經更新了IBM Watson的認知計算能力，可使該超級計算機提高科學突破的速度以發現隱藏大數據內部的關聯。
Watson現在可以理解科學和法律語言，以及知識產權的細微差別，通過已更新的Watson Discovery Advisor，對某些行業來說是可用的。
IBM表示，此功能將使Watson能夠給科學家們建立數據間聯系的能力，對于那些他們可能無法看到的關聯。IBM希望這將可以大大提高Watson推動跨多行業研究和發展的能力。
擁有理解科學語言的能力，Watson可以在幾小時內分析出數據，而完成相同的任務一個科學團隊需要幾天或幾個月。該公司指出，前1000名研發公司每年支出6000億美元僅僅用于研究，并補充稱研究人員平均每月閱讀約23篇科學論文。
相比之下，Watson可以在數天內分析數以百萬計的論文和書籍，這將花費許多倍于人類壽命才可完成，這同時節省了時間和金錢。將這些數據記在頭腦中，IBM說Watson對研發的借鑒作用將是“驚人的”，尤其是現代研究變得越來越數據驅動化。
IBM Watson集團副總裁John Gordon說，IBM相信認知計算代表了未來的計算：“Watson正引領一個新的計算時代。”
Gordon繼續補充說，IBM將致力于把Watson從2011年的一個研究項目轉變為一臺具備商業潛力的超級計算機，“我們在過去幾年解決了如何增強認知能力并融入到商業提供。”
但認知計算仍然處于初期階段， Gordon認為它有可能改變整個研發行業。
使用Watson的研究和分析能力在以前僅限于試點項目，那些組織希望使用超級計算機的能力來檢查應用的詳細進程。
IBM宣布組織生命科學部門現在可以通過Discovery Advisor云服務利用Watson的能力，它為許多公共和企業部門提供了數據來預示創建新的實踐和產品的洞察力。
通過目前的導向器，Watson可幫助識別新的蛋白質目標，這將助于加速發現治療癌癥的新方法。
IBM還透露，醫療保健公司強生正在與Watson Discovery Advisor團隊合作來教會Watson閱讀和理解臨床試驗的科學論文，為的是加快藥物有效性的研究。
該公司解釋說， 在分析開始之前，僅僅只是收集數據，平均三個人要花10個月來完成。
希望通過教會Watson直接從醫學文獻上合成信息，關于數據的問題可以被立即請求，從而加快研究。
據悉，Watson最初被開發來回答美國智力競賽節目Jeopardy的問題，它還錄用了之前的贏家Brad Rutter和Ken Jennings。因具備理解自然語言的能力，Watson還擊敗了冠軍并獲得了100萬美元的獎金。
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