Método Inspirado na Mecânica Quântica Simplifica a Análise de Big Data em Genética e Saúde

Uma equipe de pesquisa da Cornell desenvolveu um novo método de representação de dados inspirado na mecânica quântica para lidar com grandes conjuntos de dados de forma mais eficiente. Essa abordagem inovadora simplifica dados complexos e filtra o ruído, potencialmente acelerando os avanços na área da saúde e epigenética, onde os métodos tradicionais geralmente ficam aquém. Martin Wells, professor Charles A. Alexander de Ciências Estatísticas, explica que os físicos criaram ferramentas baseadas na mecânica quântica que oferecem representações matemáticas concisas de dados complexos. Ao emprestar sua estrutura matemática, os pesquisadores pretendem entender melhor a estrutura subjacente dos dados. A estimativa tradicional de dimensão intrínseca, uma técnica usada para compreender a essência de conjuntos de dados massivos, é frequentemente prejudicada pelo ruído e pela complexidade dos dados do mundo real. Luca Candelori, autor principal e diretor de pesquisa da Qognitive, aponta que as técnicas convencionais de estimativa de dimensão intrínseca geralmente produzem resultados incorretos quando aplicadas a conjuntos de dados reais. O novo método busca abordar essas limitações, fornecendo uma maneira mais robusta e precisa de estimar a dimensão intrínseca de conjuntos de dados complexos, aprimorando, em última análise, a análise de dados em vários campos.