हाल ही में, स्व-निगरानी AI मॉडल GedankenNet ने ध्यान आकर्षित किया है। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, GedankenNet को वास्तविक डेटा की आवश्यकता नहीं है, यह विचार प्रयोगों और भौतिक नियमों के माध्यम से सीखता है, जिससे होलोग्राफिक माइक्रोस्कोपिक छवि पुनर्निर्माण के क्षेत्र में नई आशा मिली है। यह मॉडल भौतिक संगति हानि प्रशिक्षण के माध्यम से प्रशिक्षित होता है, इसके लिए पुनरावृत्ति की आवश्यकता नहीं होती, जो गति को तेज और सटीकता को बढ़ाता है। शोध परिणाम बताते हैं कि यह चित्र गुणवत्ता और बाहरी सामान्यीकरण के मामले में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जिससे होलोग्राफिक माइक्रोस्कोपिक क्षेत्र के विकास को बढ़ावा देने और बड़े पैमाने पर डेटा पर निर्भरता को कम करने की संभावना है।