Исследователи из Венского технического университета, Университета Глазго и Университета Гренобля совершили прорыв в оптической визуализации: с помощью искусственного интеллекта они разработали метод, позволяющий определять положение объектов с точностью, практически достигающей абсолютного физического предела, установленного законами природы.
Работа, сочетающая глубокую теоретическую физику и передовые нейронные сети, открывает новые горизонты для медицинской диагностики, биофизики и квантовых технологий.
Фундаментальный предел: что позволяет физика?
Ни одно изображение не может быть идеально чётким. Даже в совершенных микроскопах и камерах существует фундаментальное ограничение разрешения, связанное не с качеством оптики, а с природой света и передачи информации.
Когда свет проходит через рассеивающую среду — например, мутное стекло или биологическую ткань — он превращается в сложный хаотический узор из светлых и тёмных пятен. Информация о положении объекта как будто теряется. Однако вопрос в том: сколько из неё можно восстановить?
Ответ даёт информация Фишера — теоретическая мера, определяющая, максимально возможную точность измерения параметра (например, положения объекта) по имеющемуся сигналу. Если информация Фишера низка, то никакой, даже самый совершенный алгоритм, не сможет определить положение точно.
Команда учёных из Венского технического университета использовала эту концепцию, чтобы рассчитать теоретический предел точности в различных сценариях — от прозрачных сред до сильно рассеивающих, как живые ткани.
«Представьте, что вы смотрите на объект сквозь мутное стекло, — объясняет профессор Стефан Роттер из Института теоретической физики TU Wien. — Вы видите не сам объект, а запутанный световой узор. Вопрос в том, насколько точно можно определить его положение по этому узору — и где физика ставит абсолютный предел?»
ИИ против хаоса: нейросеть учится видеть невидимое
Теоретические расчёты сопровождались экспериментом, проведённым в Университете Гренобля и Университете Глазго. Учёные направили лазерный луч на крошечный отражающий объект, расположенный за слоем мутной жидкости. На приёмнике фиксировались сильно искажённые, кажущиеся случайными световые паттерны.
«Для человеческого глаза эти изображения — просто хаос, — говорит Максимилиан Веймар (TU Wien). — Но если показать нейронной сети множество таких паттернов, каждый из которых соответствует известному положению объекта, она научится распознавать скрытые закономерности.»
После обучения нейросеть смогла с высокой точностью определять положение объекта по новым, ранее не виденным узорам, даже в условиях сильного рассеяния.
Результат: почти идеальная точность
Самое удивительное — точность ИИ-алгоритма оказалась всего на шаг от теоретического предела, заданного информацией Фишера.
«Это означает, что наш алгоритм не просто эффективен — он почти оптимален, — подчёркивает Стефан Роттер. — Он достигает той самой точности, которую позволяют законы физики. Больше невозможно — даже в принципе.»
Такой результат означает, что:
- ИИ не просто улучшает существующие методы визуализации — он выводит их на фундаментальный предел возможного;
- Дальнейшее повышение точности невозможно без изменения самой физической среды или использования других типов сигналов (например, квантовых).
Где это будет работать?
Разработанный подход уже готов к внедрению в реальные технологии:
- Медицинская визуализация: улучшение качества изображений при УЗИ, оптической когерентной томографии и микроскопии тканей, особенно в глубоких слоях, где свет сильно рассеивается.
- Биофизика: отслеживание положения отдельных молекул и наночастиц в живых клетках.
- Материаловедение: анализ микроструктур в неоднородных и рассеивающих материалах.
- Квантовые технологии: точное позиционирование квантовых точек и фотонных устройств.
Будущее: ИИ как инструмент физического предела
Исследователи планируют сотрудничать с прикладными лабораториями и медицинскими центрами, чтобы интегрировать свою технологию в существующие системы визуализации.
Эта работа — яркий пример того, как искусственный интеллект становится не просто инструментом анализа, а проводником к фундаментальным границам науки. Он не заменяет физику — он работает в её рамках, выжимая максимум из того, что природа позволяет.
Теперь мы знаем: визуализация достигла предела. И этот предел — не технический, а физический. А ИИ — тот, кто показал, как до него добраться.
Источник: https://scitechdaily.com/ai-pushes-imaging-to-the-absolute-brink-of-physical-limits/
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/