Un método de inspiración cuántica simplifica el análisis de Big Data en genética y atención médica

Un equipo de investigación de Cornell ha desarrollado un novedoso método de representación de datos inspirado en la mecánica cuántica para manejar conjuntos de datos grandes de manera más eficiente. Este enfoque innovador simplifica los datos complejos y filtra el ruido, lo que podría acelerar los avances en la atención médica y la epigenética, donde los métodos tradicionales a menudo se quedan cortos. Martin Wells, profesor Charles A. Alexander de Ciencias Estadísticas, explica que los físicos han creado herramientas basadas en la mecánica cuántica que ofrecen representaciones matemáticas concisas de datos complejos. Al tomar prestada su estructura matemática, los investigadores pretenden comprender mejor la estructura subyacente de los datos. La estimación tradicional de la dimensión intrínseca, una técnica utilizada para comprender la esencia de los conjuntos de datos masivos, con frecuencia se ve obstaculizada por el ruido y la complejidad de los datos del mundo real. Luca Candelori, autor principal y director de investigación de Qognitive, señala que las técnicas convencionales de estimación de la dimensión intrínseca a menudo arrojan resultados incorrectos cuando se aplican a conjuntos de datos reales. El nuevo método busca abordar estas limitaciones proporcionando una forma más robusta y precisa de estimar la dimensión intrínseca de conjuntos de datos complejos, mejorando en última instancia el análisis de datos en diversos campos.