Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на SciTechDaily
Команда фізиків з Австрії, Великої Британії та Франції здійснила прорив у сфері оптичних вимірювань, навчивши нейромережу розпізнавати об’єкти навіть у найскладніших умовах. Їм вдалося досягти майже граничного рівня точності, дозволеного законами фізики, у визначенні положення об’єкта за розмитим світловим слідом. В основі роботи лежить новий підхід до обробки зображень, який потенційно може змінити медичну діагностику, мікроскопію та інші галузі.
Дослідники використали фундаментальне поняття “інформації Фішера” для визначення теоретичного максимуму точності, з якою можна ідентифікувати об’єкт, спираючись лише на спотворене світло. В експерименті лазер проходив крізь каламутне середовище, і замість чіткого зображення формувався хаотичний візерунок. Але штучний інтелект, після тренування на таких зразках, навчився точно визначати місце розташування об’єкта — майже так само точно, як це взагалі можливо в межах фізики.
Межа можливого в оптичній точності
Проблема обмеженої чіткості зображення відома ще з XIX століття — вона виникає не через недоліки техніки, а через фізичну природу світла. Навіть найкращі лінзи не здатні повністю усунути спотворення. Коли світло проходить крізь непрозоре або складне середовище, воно розсіюється, формуючи складні візерунки, з яких важко вичленувати першоджерело.
У таких умовах важливо розуміти, де закінчується технічна обробка і починається фундаментальна межа — тобто рівень точності, який неможливо перевищити навіть теоретично. Саме цю межу вчені обчислили за допомогою інформації Фішера — метрики, що дозволяє оцінити, скільки інформації несе сигнал про невідому величину, наприклад, координати об’єкта.
Як працює навчання нейромереж на хаотичних сигналах
Щоб перевірити гіпотезу на практиці, дослідники організували експеримент з об’єктом, розташованим за непрозорою рідиною, і лазером, що створює складні світлові візерунки. Людське око не здатне розпізнати в цих патернах нічого конкретного, але нейронна мережа може вивчити закономірності.
Нейромережу навчали на тисячах прикладів, де координати об’єкта були відомі. Після цього її протестували на нових даних. Виявилось, що навіть у найгірших умовах алгоритм здатен передбачити точне положення об’єкта з мінімальною похибкою, яка майже дорівнює фізичній межі точності.
Потенціал застосування у медицині та науці
Досягнення команди відкриває нові можливості для вдосконалення оптичних технологій. Завдяки використанню інтелектуальних алгоритмів можна значно покращити якість зображень у таких складних середовищах, як біологічні тканини, де традиційні методи втрачають ефективність через розсіювання світла.
Це особливо важливо для медичної діагностики, де кожен мікрон точності має значення. Розроблений підхід дозволяє побачити структури, що були раніше недоступними без інвазивного втручання. Подібні методи також можуть застосовуватись у матеріалознавстві, квантовій фізиці та високоточному контролі виробничих процесів.
Технічна революція на основі фізики
Унікальність методу полягає в його близькості до теоретичного максимуму — інакше кажучи, штучний інтелект зміг реалізувати рівень точності, дозволений природою. Це робить алгоритм практично оптимальним, що надзвичайно рідко трапляється в прикладній науці.
Вчені планують продовжити співпрацю з медичними та фізичними лабораторіями, аби перенести результати дослідження в реальні системи. Їхнє завдання — довести ефективність технології у клінічних умовах, де кожна секунда і кожен піксель можуть врятувати життя.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, як ми втрачаємо контроль над власною комунікацією в цифрову епоху.
