GedankenNet est un modèle IA auto-supervisé qui n'a pas besoin d'être entraîné sur des données réelles ou des objets expérimentaux. Grâce à des expériences de pensée et à l'apprentissage des lois physiques, il possède une excellente capacité de généralisation externe. Ce modèle présente un potentiel énorme dans le domaine de la reconstruction d'hologrammes microscopiques, offrant de nouvelles opportunités pour résoudre les problèmes inverses en holographie, microscopie et imagerie computationnelle. GedankenNet est entraîné grâce à une perte de cohérence physique, sans itération progressive, ce qui permet une reconstruction plus rapide et plus précise. Les recherches montrent que GedankenNet améliore la qualité de l'image reconstruite et...