Une méthode d'inspiration quantique simplifie l'analyse des mégadonnées en génétique et en soins de santé

Une équipe de recherche de Cornell a développé une nouvelle méthode de représentation des données inspirée de la mécanique quantique pour traiter plus efficacement les grands ensembles de données. Cette approche innovante simplifie les données complexes et filtre le bruit, ce qui pourrait accélérer les progrès dans les domaines de la santé et de l'épigénétique, où les méthodes traditionnelles sont souvent insuffisantes. Martin Wells, professeur de sciences statistiques Charles A. Alexander, explique que les physiciens ont créé des outils basés sur la mécanique quantique qui offrent des représentations mathématiques concises des données complexes. En empruntant leur structure mathématique, les chercheurs visent à mieux comprendre la structure sous-jacente des données. L'estimation traditionnelle de la dimension intrinsèque, une technique utilisée pour saisir l'essence des ensembles de données massifs, est fréquemment entravée par le bruit et la complexité des données du monde réel. Luca Candelori, auteur principal et directeur de la recherche chez Qognitive, souligne que les techniques conventionnelles d'estimation de la dimension intrinsèque donnent souvent des résultats incorrects lorsqu'elles sont appliquées à des ensembles de données réels. La nouvelle méthode vise à surmonter ces limitations en fournissant un moyen plus robuste et précis d'estimer la dimension intrinsèque des ensembles de données complexes, améliorant ainsi l'analyse des données dans divers domaines.