연구진이 대규모 데이터에 최적 수송(OT)을 적용하는 문제를 해결하기 위해 Optimal Mixture Transport (OMT) 프레임워크를 제안했어요. OMT는 개별 샘플 대신 하위 모집단의 혼합으로 수송 패러다임을 전환하여 엄격한 양볼록 최적화 문제를 제시하고 고유한 전역 최소값을 갖도록 설계됐어요.
OMT는 하위 모집단을 지수족 분포로 표현하여 샘플 크기에 관계없이 혼합 구성 요소 수에만 따라 계산 복잡도가 조정돼요. 이를 통해 대규모 데이터셋에서도 효율적인 수송이 가능해요.
연구진은 합성 벤치마크와 이미지 데이터, 대규모 단일 세포 RNA 시퀀싱 측정값 등 다양한 실제 데이터셋에서 OMT의 효과와 실용성을 입증했어요.