GedankenNet एक स्व-निगरानी AI मॉडल है, जिसे वास्तविक डेटा या प्रयोगात्मक वस्तुओं की फ़ीडिंग की आवश्यकता नहीं है। यह विचार प्रयोगों और भौतिक नियमों के माध्यम से सीखता है और उत्कृष्ट बाहरी सामान्यीकरण क्षमता रखता है। इस मॉडल का होलोग्राफ़िक माइक्रोस्कोपी रीकंस्ट्रक्शन के क्षेत्र में बहुत बड़ा потенस्व है, यह होलोग्राफी, सूक्ष्मदर्शी और गणना इमेजिंग विपरीत समस्याओं को हल करने के लिए नए अवसर प्रदान करता है। GedankenNet भौतिक सुसंगतता हानि के माध्यम से प्रशिक्षित होता है, क्रमिक पुनरावृत्ति की आवश्यकता नहीं होती, रीकंस्ट्रक्शन की गति अधिक होती है और परिणाम अधिक सटीक होते हैं। अनुसंधान से पता चलता है कि GedankenNet रीकंस्ट्रक्टेड इमेज की गुणवत्ता और बाहरी सामान्यीकरण क्षमता में उत्कृष्टता प्रदान करता है।