量子力学に着想を得た手法が遺伝学および医療におけるビッグデータ分析を簡素化

コーネル大学の研究チームは、大規模なデータセットをより効率的に処理するために、量子力学に着想を得た新しいデータ表現方法を開発しました。この革新的なアプローチは、複雑なデータを簡素化し、ノイズを除去することで、従来のメソッドでは不十分な場合が多い医療やエピジェネティクスの進歩を加速させる可能性があります。 統計科学のチャールズ・A・アレクサンダー教授であるマーティン・ウェルズ氏は、物理学者が複雑なデータの簡潔な数学的表現を提供する量子力学ベースのツールを作成したと説明しています。研究者たちは、その数学的構造を借りることによって、データの基礎となる構造をより良く理解することを目指しています。 大規模なデータセットの本質を把握するために使用される手法である従来の固有次元推定は、現実世界のデータのノイズと複雑さによって頻繁に妨げられます。筆頭著者であり、Qognitiveの研究ディレクターであるルカ・カンデロリ氏は、従来の固有次元推定手法は、実際のデータセットに適用すると、多くの場合不正確な結果をもたらすと指摘しています。この新しい手法は、複雑なデータセットの固有次元をより堅牢かつ正確に推定する方法を提供することにより、これらの制限に対処し、最終的にはさまざまな分野でのデータ分析を強化することを目指しています。