Микроскопы сдались, нейросеть осталась. Оказывается, ИИ может дотянуться до предела измерений

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, подождите... можно ли с помощью современных технологий, включая ИИ , максимально приблизиться к этой границе?

Именно этот вопрос поставила перед собой 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 хаотичный набор светлых и тёмных бликов. Вопрос — можно ли по этой картинке определить, где именно находится предмет? И если да, то с какой погрешностью? 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 оценка ближе к реальности. Когда её значение приближается к нулю, никакие методы анализа не позволят выжать из сигнала больше, чем разрешает физика.

Австрийские теоретики вывели максимально достижимую точность определения положения в оптической среде с любым уровнем искажения — вне зависимости от того, насколько сильно нарушена форма исходного сигнала. Расчёты основаны на информации Фишера — величине, определяющей, сколько полезных данных можно извлечь при наблюдении через шум.

Тем временем учёные из Гренобля и Глазго поставили практический эксперимент. Они фокусировали лазер на миниатюрной отражающей цели, скрытой за полупрозрачным жидким слоем. Из-за множественных переотражений полученное изображение представляло собой набор размытых пятен, лишённых видимой структуры.

Однако, как объясняет Максимилиан Ваймар, если обучить нейросеть на большом массиве подобных картин с известным расположением объекта, она сможет уловить закономерности и научиться восстанавливать координаты даже в новых, ранее не встречавшихся случаях.

Самый впечатляющий факт в том, что нейросеть показала результат, всего на доли процентов уступающий фундаментальному пределу. То есть 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 и несовершенную аппаратуру, открываются новые горизонты.