Kuantumdan İlham Alan Yöntem, Genetik ve Sağlık Hizmetlerinde Büyük Veri Analizini Basitleştiriyor

Cornell'deki bir araştırma ekibi, büyük veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemek için kuantum mekaniğinden ilham alan yeni bir veri temsil yöntemi geliştirdi. Bu yenilikçi yaklaşım, karmaşık verileri basitleştirir ve gürültüyü filtreler, bu da sağlık hizmetleri ve epigenetikteki ilerlemeleri potansiyel olarak hızlandırabilir; geleneksel yöntemler genellikle yetersiz kalmaktadır. İstatistik Bilimleri Charles A. Alexander Profesörü Martin Wells, fizikçilerin karmaşık verilerin özlü matematiksel temsillerini sunan kuantum mekaniği tabanlı araçlar yarattığını açıklıyor. Araştırmacılar, matematiksel yapılarını ödünç alarak verilerin temel yapısını daha iyi anlamayı amaçlıyor. Büyük veri kümelerinin özünü kavramak için kullanılan bir teknik olan geleneksel içsel boyut tahmini, gerçek dünya verilerindeki gürültü ve karmaşıklıktan sıklıkla etkilenir. Baş yazar ve Qognitive'de araştırma direktörü olan Luca Candelori, geleneksel içsel boyut tahmin tekniklerinin gerçek veri kümelerine uygulandığında genellikle yanlış sonuçlar verdiğine dikkat çekiyor. Yeni yöntem, karmaşık veri kümelerinin içsel boyutunu tahmin etmek için daha sağlam ve doğru bir yol sağlayarak bu sınırlamaları ele almayı ve sonuç olarak çeşitli alanlarda veri analizini geliştirmeyi amaçlıyor.