Quanteninspirierte Methode vereinfacht Big-Data-Analyse in Genetik und Gesundheitswesen

Ein Forschungsteam der Cornell University hat eine neuartige, von der Quantenmechanik inspirierte Datenrepräsentationsmethode entwickelt, um große Datensätze effizienter zu verarbeiten. Dieser innovative Ansatz vereinfacht komplexe Daten und filtert Rauschen heraus, was potenziell Fortschritte im Gesundheitswesen und in der Epigenetik beschleunigen kann, wo traditionelle Methoden oft scheitern. Martin Wells, Charles A. Alexander Professor für Statistische Wissenschaften, erklärt, dass Physiker Werkzeuge auf Basis der Quantenmechanik entwickelt haben, die prägnante mathematische Darstellungen komplexer Daten bieten. Durch die Übernahme ihrer mathematischen Struktur wollen die Forscher die zugrunde liegende Struktur der Daten besser verstehen. Die traditionelle intrinsische Dimensionsschätzung, eine Technik, die verwendet wird, um das Wesen massiver Datensätze zu erfassen, wird häufig durch Rauschen und Komplexität in realen Daten behindert. Luca Candelori, Hauptautor und Forschungsdirektor bei Qognitive, weist darauf hin, dass herkömmliche Techniken zur Schätzung der intrinsischen Dimension oft falsche Ergebnisse liefern, wenn sie auf reale Datensätze angewendet werden. Die neue Methode zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu beheben, indem sie eine robustere und genauere Möglichkeit zur Schätzung der intrinsischen Dimension komplexer Datensätze bietet und letztendlich die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessert.