Quantum-geïnspireerde methode vereenvoudigt big data-analyse in genetica en gezondheidszorg

Een onderzoeksteam van Cornell heeft een nieuwe datarepresentatiemethode ontwikkeld, geïnspireerd door de kwantummechanica, om grote datasets efficiënter te verwerken. Deze innovatieve aanpak vereenvoudigt complexe data en filtert ruis, wat mogelijk de vooruitgang in de gezondheidszorg en epigenetica versnelt, waar traditionele methoden vaak tekortschieten. Martin Wells, de Charles A. Alexander Professor of Statistical Sciences, legt uit dat natuurkundigen op kwantummechanica gebaseerde tools hebben gecreëerd die beknopte wiskundige representaties van complexe data bieden. Door hun wiskundige structuur te lenen, willen onderzoekers de onderliggende structuur van data beter begrijpen. Traditionele intrinsieke dimensieschatting, een techniek die wordt gebruikt om de essentie van enorme datasets te begrijpen, wordt vaak belemmerd door ruis en complexiteit in real-world data. Luca Candelori, hoofdauteur en directeur onderzoek bij Qognitive, wijst erop dat conventionele intrinsieke dimensieschattingstechnieken vaak onjuiste resultaten opleveren wanneer ze worden toegepast op echte datasets. De nieuwe methode probeert deze beperkingen aan te pakken door een robuustere en nauwkeurigere manier te bieden om de intrinsieke dimensie van complexe datasets te schatten, waardoor data-analyse in verschillende velden uiteindelijk wordt verbeterd.