Kürzlich hat das selbstüberwachte KI-Modell GedankenNet große Aufmerksamkeit erregt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen benötigt GedankenNet keine realen Daten. Stattdessen lernt es durch Gedankenexperimente und physikalische Gesetze und bietet neue Hoffnung für die Rekonstruktion von holografischen Mikroskopbildern.
Das Modell wird durch einen physikalischen Konsistenzverlust trainiert, benötigt keine Iteration und ist daher schneller und genauer. Die Forschungsergebnisse zeigen eine hervorragende Leistung in Bezug auf Bildqualität und externe Generalisierung. GedankenNet verspricht, die Entwicklung der holografischen Mikroskopie voranzutreiben und die Abhängigkeit von großen Datenmengen zu verringern.
