Микроскопы сдались, нейросеть осталась. Оказывается, ИИ может дотянуться до предела измерений
NewsMakerКогда физика говорит «дальше нельзя», ИИ показывает: можно ещё чуть-чуть, и делает это с точностью до микронов.
Существует предел, который не перешагнуть даже самому совершенному микроскопу. Ни один прибор в мире не может зафиксировать положение частицы с бесконечной точностью. И дело не в плохих линзах или шуме электроники — это фундаментальное ограничение, заложенное самой природой света и законами передачи информации. Даже идеальный объектив не способен избавить изображение от неустранимой размытости. Но насколько близко мы можем подойти к этой предельной точности? И можно ли с помощью современных технологий, включая ИИ , максимально приблизиться к этой физической границе?
Именно этот вопрос поставила международная команда учёных из Технологического университета Вены (TU Wien), Университета Глазго и Университета Гренобля. Ответ они нашли в рамках теоретической и экспериментальной работы, результаты которой опубликованы в журнале Nature Photonics.
Чтобы понять суть проблемы, представьте: вы пытаетесь рассмотреть крошечный предмет сквозь мутное стекло. На экране вы видите не сам объект, а хаотичную картину светлых и тёмных пятен. Вопрос — можно ли по этой картинке определить, где именно находится предмет? И если да, то с какой точностью? Именно такую задачу ежедневно решают медицинская диагностика , биофизика и оптическая томография, когда сквозь рассеивающую ткань пытаются «увидеть» глубинные структуры организма.
Ответ здесь даёт фундаментальное понятие — информация Фишера. Это математическая мера, которая определяет, сколько полезных сведений содержит сигнал об интересующем параметре (например, координатах объекта). Чем выше информация Фишера, тем точнее возможна оценка. Когда её значение приближается к нулю, никакие методы анализа не позволят выжать из сигнала больше, чем разрешает физика.
На основе этого подхода австрийские физики рассчитали абсолютный верхний предел точности, достижимый в различных оптических сценариях — независимо от того, насколько искажен сигнал.
Пока теоретики из Вены определяли границы возможного, учёные из Гренобля и Глазго провели эксперимент. Они направили лазер на крошечный отражающий объект, помещённый за слоем мутной жидкости. Из-за рассеяния света изображение объекта превращалось в набор, на первый взгляд, бессмысленных пятен.
Однако, как объясняет один из соавторов, Максимилиан Ваймар, если загрузить в нейросеть большое количество таких картинок — и при этом точно знать, где находился объект в каждом случае — алгоритм сможет научиться «догадываться» о положении по визуальному паттерну.
И это работает. После обучения ИИ смог определять координаты даже по новым, незнакомым искажениям — с точностью, почти достигшей физически возможного предела, рассчитанного через информацию Фишера.
Самый впечатляющий результат работы заключается в том, что нейросеть показала точность, всего на доли процентов уступающую фундаментальному пределу. Это значит, что алгоритм ИИ не просто хорошо справляется со своей задачей — он работает практически оптимально. Он приближается к максимальному уровню, который вообще возможен с точки зрения законов физики .
«Наш метод не просто эффективен — он почти идеален, — подчёркивает профессор Штефан Роттер из TU Wien. — Мы подошли к тому рубежу, за которым находится только абсолютная невозможность измерения.»
Потенциал такого подхода — колоссален. Улучшенные с помощью ИИ оптические методы могут применяться в медицине — например, в диагностике новообразований, в биологии — для изучения клеточных процессов, в материаловедении — при анализе микроструктур, и даже в квантовых технологиях . Там, где раньше точность упиралась в физику, теперь возможны новые горизонты.
В дальнейших проектах команда планирует сотрудничать с практическими лабораториями, чтобы внедрить технологию в реальную диагностику и научные инструменты.
Существует предел, который не перешагнуть даже самому совершенному микроскопу. Ни один прибор в мире не может зафиксировать положение частицы с бесконечной точностью. И дело не в плохих линзах или шуме электроники — это фундаментальное ограничение, заложенное самой природой света и законами передачи информации. Даже идеальный объектив не способен избавить изображение от неустранимой размытости. Но насколько близко мы можем подойти к этой предельной точности? И можно ли с помощью современных технологий, включая ИИ , максимально приблизиться к этой физической границе?
Именно этот вопрос поставила международная команда учёных из Технологического университета Вены (TU Wien), Университета Глазго и Университета Гренобля. Ответ они нашли в рамках теоретической и экспериментальной работы, результаты которой опубликованы в журнале Nature Photonics.
Чтобы понять суть проблемы, представьте: вы пытаетесь рассмотреть крошечный предмет сквозь мутное стекло. На экране вы видите не сам объект, а хаотичную картину светлых и тёмных пятен. Вопрос — можно ли по этой картинке определить, где именно находится предмет? И если да, то с какой точностью? Именно такую задачу ежедневно решают медицинская диагностика , биофизика и оптическая томография, когда сквозь рассеивающую ткань пытаются «увидеть» глубинные структуры организма.
Ответ здесь даёт фундаментальное понятие — информация Фишера. Это математическая мера, которая определяет, сколько полезных сведений содержит сигнал об интересующем параметре (например, координатах объекта). Чем выше информация Фишера, тем точнее возможна оценка. Когда её значение приближается к нулю, никакие методы анализа не позволят выжать из сигнала больше, чем разрешает физика.
На основе этого подхода австрийские физики рассчитали абсолютный верхний предел точности, достижимый в различных оптических сценариях — независимо от того, насколько искажен сигнал.
Пока теоретики из Вены определяли границы возможного, учёные из Гренобля и Глазго провели эксперимент. Они направили лазер на крошечный отражающий объект, помещённый за слоем мутной жидкости. Из-за рассеяния света изображение объекта превращалось в набор, на первый взгляд, бессмысленных пятен.
Однако, как объясняет один из соавторов, Максимилиан Ваймар, если загрузить в нейросеть большое количество таких картинок — и при этом точно знать, где находился объект в каждом случае — алгоритм сможет научиться «догадываться» о положении по визуальному паттерну.
И это работает. После обучения ИИ смог определять координаты даже по новым, незнакомым искажениям — с точностью, почти достигшей физически возможного предела, рассчитанного через информацию Фишера.
Самый впечатляющий результат работы заключается в том, что нейросеть показала точность, всего на доли процентов уступающую фундаментальному пределу. Это значит, что алгоритм ИИ не просто хорошо справляется со своей задачей — он работает практически оптимально. Он приближается к максимальному уровню, который вообще возможен с точки зрения законов физики .
«Наш метод не просто эффективен — он почти идеален, — подчёркивает профессор Штефан Роттер из TU Wien. — Мы подошли к тому рубежу, за которым находится только абсолютная невозможность измерения.»
Потенциал такого подхода — колоссален. Улучшенные с помощью ИИ оптические методы могут применяться в медицине — например, в диагностике новообразований, в биологии — для изучения клеточных процессов, в материаловедении — при анализе микроструктур, и даже в квантовых технологиях . Там, где раньше точность упиралась в физику, теперь возможны новые горизонты.
В дальнейших проектах команда планирует сотрудничать с практическими лабораториями, чтобы внедрить технологию в реальную диагностику и научные инструменты.