Metoda inspirowana mechaniką kwantową upraszcza analizę dużych zbiorów danych w genetyce i opiece zdrowotnej

Zespół badawczy z Cornell opracował nowatorską metodę reprezentacji danych inspirowaną mechaniką kwantową, aby wydajniej przetwarzać duże zbiory danych. To innowacyjne podejście upraszcza złożone dane i filtruje szumy, potencjalnie przyspieszając postęp w opiece zdrowotnej i epigenetyce, gdzie tradycyjne metody często zawodzą. Martin Wells, profesor nauk statystycznych im. Charlesa A. Alexandra, wyjaśnia, że fizycy stworzyli narzędzia oparte na mechanice kwantowej, które oferują zwięzłe matematyczne reprezentacje złożonych danych. Poprzez zapożyczenie ich struktury matematycznej, naukowcy dążą do lepszego zrozumienia podstawowej struktury danych. Tradycyjna estymacja wymiaru wewnętrznego, technika stosowana do uchwycenia istoty ogromnych zbiorów danych, jest często utrudniona przez szumy i złożoność w rzeczywistych danych. Luca Candelori, główny autor i dyrektor ds. badań w Qognitive, zwraca uwagę, że konwencjonalne techniki estymacji wymiaru wewnętrznego często dają nieprawidłowe wyniki, gdy są stosowane do rzeczywistych zbiorów danych. Nowa metoda ma na celu pokonanie tych ograniczeń poprzez zapewnienie bardziej solidnego i dokładnego sposobu szacowania wymiaru wewnętrznego złożonych zbiorów danych, ostatecznie poprawiając analizę danych w różnych dziedzinach.