Phương pháp Lấy Cảm hứng từ Lượng tử Đơn giản hóa Phân tích Dữ liệu Lớn trong Di truyền học và Chăm sóc Sức khỏe

Một nhóm nghiên cứu của Cornell đã phát triển một phương pháp biểu diễn dữ liệu mới lấy cảm hứng từ cơ học lượng tử để xử lý các tập dữ liệu lớn hiệu quả hơn. Cách tiếp cận sáng tạo này đơn giản hóa dữ liệu phức tạp và lọc nhiễu, có khả năng đẩy nhanh tiến bộ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và di truyền biểu sinh, nơi các phương pháp truyền thống thường không hiệu quả. Martin Wells, Giáo sư Khoa học Thống kê Charles A. Alexander, giải thích rằng các nhà vật lý đã tạo ra các công cụ dựa trên cơ học lượng tử, cung cấp các biểu diễn toán học ngắn gọn về dữ liệu phức tạp. Bằng cách mượn cấu trúc toán học của họ, các nhà nghiên cứu mong muốn hiểu rõ hơn về cấu trúc cơ bản của dữ liệu. Ước tính chiều nội tại truyền thống, một kỹ thuật được sử dụng để nắm bắt bản chất của các tập dữ liệu khổng lồ, thường bị cản trở bởi nhiễu và độ phức tạp trong dữ liệu thế giới thực. Luca Candelori, tác giả chính và giám đốc nghiên cứu tại Qognitive, chỉ ra rằng các kỹ thuật ước tính chiều nội tại thông thường thường cho kết quả không chính xác khi áp dụng cho các tập dữ liệu thực. Phương pháp mới tìm cách giải quyết những hạn chế này bằng cách cung cấp một cách mạnh mẽ và chính xác hơn để ước tính chiều nội tại của các tập dữ liệu phức tạp, cuối cùng là nâng cao phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.