Tijden van weleer keren terug: wie bijvoorbeeld kredietrisico’s afgedekt wil zien, kan een Blue Gene huren bij IBM en het antwoord op de vraag als dienst afnemen. Het Fraud & Abuse Management System van Big Blue lost het probleem op.
William Pulleyblank heeft een voorliefde voor schijnbaar te hoog gegrepen oplossingen. Hij vertelt van de schaakwedstrijd tussen wereldkampioen Garri Kasparov en de computer met de naam Deep Blue, in 1996. Kasparov won. Een jaar later volgde de revanche en wist de computer te zegevieren. Lou Gerstner, destijds algemeen directeur van IBM, wilde weten wat zijn bedrijf kon leren van de schaakwedstrijden. Pulleyblank kwam daarmee op het terrein van ‘deep computing’. "Ik kreeg de opdracht om ‘deep computing’ te definiëren. Zo van: "We gaan ‘deep computing’ doen; Bill, wat is dat?’ Welnu, dat is het streven van IBM om de meest complexe problemen snel op te lossen. Dat betekent dat je heel snel in staat moet zijn enorm grote aantallen data te verwerken, zoals we hadden gedaan in de schaakwedstrijden."
De aandacht verschoof allengs naar de dagelijkse uitdagingen van organisaties. Pulleyblank komt met het voorbeeld van energiebedrijven die over een wat langere termijn in staat willen zijn om een plausibele weersverwachting te produceren. "Dat is van belang omdat ze dan weten wanneer ze energie moeten opwekken, en wanneer ze moeten handelen in energie. Het ging ons niet om het doen van een weersverwachting, maar om de beslissing die een energiebedrijf moet maken. Daar spelen nog veel meer factoren een rol bij."
Petaflops
In december 1999 kwam het project Blue Gene op het toneel, waarbij wordt gezocht naar de genetische modificaties van mensen. Dit was de opmaat om rekenprogramma’s op moleculair niveau aan het werk te zetten. Wat zou nodig zijn geweest om bijvoorbeeld het gedrag van eiwit aan het licht te brengen, zonder daar weken lang mee bezig te zijn, maar binnen minuten met een antwoord te komen? "Als we destijds onszelf een jaar de tijd zouden gunnen om te simuleren hoe één eiwitmolecuul zich in water ontvouwt, dan hadden we een computer nodig met de rekenkracht van 1 petaflop per seconde. In die tijd was de snelste computer ter wereld 10 teraflops; 1 teraflop is een duizendste van 1 petaflop. We hadden dus een machine nodig die honderd keer sneller was dan we toen konden bouwen."
Toevallig die week liep Pulleyblank het hoofd van de afdeling Computer Science bij IBM tegen het lijf, die hem voorhield dat het tijd werd iets groots te bouwen: een 1 petaflop machine. "Daar was dat getal weer. Dit leidde tot het project Blue Gene om de vraagstukken in life sciences aan te kunnen. In november 2004 kreeg Big Blue een lintje: de snelste supercomputer ter wereld. Pulleyblank zegt dat IBM binnenkort zichzelf gaat overtreffen, maar de machine staat nog in het lab.
Abnormaal gedrag
Tegenwoordig is Pulleyblank het hoofd van de divisie Business Optimization bij IBM. "We werken nu heel nauw samen met klanten om te zien welke problemen moeten worden opgelost. Bijvoorbeeld fraudedetectie. Een deel van alle claims die zorgverzekeraars krijgen, zouden niet betaald moeten worden. Een deel daarvan omdat er bewust wordt gefraudeerd, een ander deel is gewoon een vergissing. Het is uiterst ingewikkeld om hier het kaf van het koren te scheiden." Inmiddels gebruiken veertig klanten FAMS (Fraud & Abuse Management System).
De software gebruikt enorm veel statistische wetmatigheden om abnormaal gedrag te ontdekken. "Je moet dan wel weten wat normaal gebruik is. Een apotheek in de stad zal andere patronen kennen dan een plattelandsapotheek. Die profielen worden automatisch, door op fundamenteel niveau data te beoordelen, opgemaakt."
Veel belangstelling is er natuurlijk bij de belastingdiensten in de wereld. En bij de douanes. "Tegenwoordig komen alle goederen in containers de grens over. Geen enkele douane is in staat om alle containers te openen voor inspectie, want dat zou veel te lang duren en dan gaan de schepen wel naar een andere haven. In plaats daarvan moet je de vrachtlijsten analyseren. Nagaan welk bedrijf de lijst heeft opgesteld, wat er volgens de lijst in de container zit, of dat normaal is; dat soort zaken."
Hybride model
Het is overigens geen standaardsoftware. Elk programma dat Pulleyblanks divisie, onderdeel van Global Services, aflevert is op maat gemaakt. De helft van de kosten gaat naar de software; de andere helft gaat op aan het aanpassen van de software aan de organisatie die ermee gaat werken.
Het verschil met het aanbod van bijvoorbeeld SAS of Cognos? "Dergelijke bedrijven leveren software. Wij hebben een hybride model: software plus alles wat nodig is om de programmatuur bij die specifieke klant te laten werken", stelt Pulleyblank.
Er zijn in Nederland (nog) geen klanten. "We bestaan pas drie jaar als organisatie", vergoelijkt Pulleyblank, die eraan toevoegt dat er wel veel belangstelling is in de lage landen.
Reserveonderdelen opslaan
Fraudedetectie, optimalisatie van dynamisch ketenbeheer, en crime information warehouse (patronen herkennen in misdaadcijfers om misdaden te voorkomen), zijn drie voorbeelden die Pulleyblank aanhaalt. "Autofabrikanten laten over de hele wereld hun onderdelen maken en ze hebben overal klanten zitten. Waar kun je dan het handigst reserveonderdelen opslaan? Daarbij moet je dan onderscheid maken naar het soort onderdeel. Daarvoor hebben we Dynamic Inventory Optimization System ontwikkeld in onze vestiging in Zurich." Hij vertelt dat bedrijven die DIOS gebruiken gemiddeld dertig procent op hun voorraadkosten besparen en tegelijkertijd veelal de klanttevredenheid verbeteren.
Alleen weggelegd voor de ondernemingen met flinke bankrekeningen? "Voor de kleinere bedrijven hebben we een ander prijsmodel", zegt Pulleyblank. Als het bijvoorbeeld om voorraadbeheer gaat, is de prijs afhankelijk van de waarde van de voorraad. En je hoeft geen Blue Gene te kopen, je huurt gewoon computertijd. "We leveren dit als een on demand service."
Meer impact gewenst
Sinds 1990 werkt William Pulleyblank bij IBM. Daarvoor was hij professor computerwetenschappen aan de University of Calgary (1974 – 1981) en de University of Waterloo in Ontario (1982 – 1990). In die periode is hij ook nog twee jaar gastprofessor geweest aan de universiteit van Bonn. Hij hield zich altijd bezig met mathematische optimalisatie. Bijvoorbeeld van vliegtuigroutes of andere logistieke uitdagingen.
Hoewel de academische vraagstukken hem bijzonder boeiden én nog steeds boeien, is hij overgestapt naar het bedrijfsleven. "Ik wilde iets doen wat meer impact heeft", zegt hij over het besluit destijds. "De activiteiten van IBM laten meer sporen na bij organisaties dan die van een universiteit."