क्वांटम-प्रेरित विधि आनुवंशिकी और स्वास्थ्य सेवा में बड़े डेटा विश्लेषण को सरल बनाती है

कॉर्नेल अनुसंधान दल ने बड़े डेटासेट को अधिक कुशलता से संभालने के लिए क्वांटम यांत्रिकी से प्रेरित एक नई डेटा प्रतिनिधित्व विधि विकसित की है। यह अभिनव दृष्टिकोण जटिल डेटा को सरल करता है और शोर को फ़िल्टर करता है, जिससे स्वास्थ्य सेवा और एपिजेनेटिक्स में प्रगति में तेजी आने की संभावना है, जहां पारंपरिक तरीके अक्सर कम पड़ जाते हैं। सांख्यिकीय विज्ञान के चार्ल्स ए. अलेक्जेंडर प्रोफेसर मार्टिन वेल्स बताते हैं कि भौतिकविदों ने क्वांटम यांत्रिकी-आधारित उपकरण बनाए हैं जो जटिल डेटा के संक्षिप्त गणितीय प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। उनकी गणितीय संरचना को उधार लेकर, शोधकर्ताओं का लक्ष्य डेटा की अंतर्निहित संरचना को बेहतर ढंग से समझना है। पारंपरिक आंतरिक आयाम अनुमान, एक तकनीक जिसका उपयोग विशाल डेटासेट के सार को समझने के लिए किया जाता है, वास्तविक दुनिया के डेटा में शोर और जटिलता से अक्सर बाधित होता है। Qognitive में अनुसंधान निदेशक और प्रमुख लेखक लुका कैंडेलोरी बताते हैं कि पारंपरिक आंतरिक आयाम अनुमान तकनीकें अक्सर वास्तविक डेटासेट पर लागू होने पर गलत परिणाम देती हैं। नई विधि का उद्देश्य जटिल डेटासेट के आंतरिक आयाम का अनुमान लगाने के लिए एक अधिक मजबूत और सटीक तरीका प्रदान करके इन सीमाओं को दूर करना है, अंततः विभिन्न क्षेत्रों में डेटा विश्लेषण को बढ़ाना है।