Metode Terinspirasi Kuantum Sederhanakan Analisis Big Data dalam Genetika dan Kesehatan

Sebuah tim peneliti Cornell telah mengembangkan metode representasi data baru yang terinspirasi oleh mekanika kuantum untuk menangani kumpulan data besar dengan lebih efisien. Pendekatan inovatif ini menyederhanakan data kompleks dan menyaring kebisingan, berpotensi mempercepat kemajuan dalam perawatan kesehatan dan epigenetik, di mana metode tradisional seringkali gagal. Martin Wells, Profesor Ilmu Statistik Charles A. Alexander, menjelaskan bahwa fisikawan telah menciptakan alat berbasis mekanika kuantum yang menawarkan representasi matematis ringkas dari data kompleks. Dengan meminjam struktur matematis mereka, para peneliti bertujuan untuk lebih memahami struktur data yang mendasarinya. Estimasi dimensi intrinsik tradisional, teknik yang digunakan untuk memahami esensi dari kumpulan data besar, seringkali terhambat oleh kebisingan dan kompleksitas dalam data dunia nyata. Luca Candelori, penulis utama dan direktur penelitian di Qognitive, menunjukkan bahwa teknik estimasi dimensi intrinsik konvensional seringkali menghasilkan hasil yang salah ketika diterapkan pada kumpulan data nyata. Metode baru ini berupaya mengatasi keterbatasan ini dengan menyediakan cara yang lebih kuat dan akurat untuk memperkirakan dimensi intrinsik dari kumpulan data kompleks, yang pada akhirnya meningkatkan analisis data di berbagai bidang.