Метод, вдохновленный квантовой механикой, упрощает анализ больших данных в генетике и здравоохранении

Исследовательская группа из Корнеллского университета разработала новый метод представления данных, вдохновленный квантовой механикой, для более эффективной обработки больших наборов данных. Этот инновационный подход упрощает сложные данные и отфильтровывает шум, что потенциально ускоряет прогресс в здравоохранении и эпигенетике, где традиционные методы часто оказываются неэффективными. Мартин Уэллс, профессор статистических наук имени Чарльза А. Александера, объясняет, что физики создали инструменты на основе квантовой механики, которые предлагают краткие математические представления сложных данных. Заимствуя их математическую структуру, исследователи стремятся лучше понять лежащую в основе структуру данных. Традиционная оценка внутренней размерности, метод, используемый для понимания сути массивных наборов данных, часто затрудняется шумом и сложностью реальных данных. Лука Канделари, ведущий автор и директор по исследованиям в Qognitive, отмечает, что обычные методы оценки внутренней размерности часто дают неверные результаты при применении к реальным наборам данных. Новый метод направлен на устранение этих ограничений путем предоставления более надежного и точного способа оценки внутренней размерности сложных наборов данных, что в конечном итоге улучшает анализ данных в различных областях.