最近、自己教師あり学習AIモデルであるGedankenNetが注目を集めています。
従来のモデルとは異なり、GedankenNetは実データによる学習を必要としません。思考実験と物理法則に基づいて学習することで、ホログラフィック顕微鏡画像の再構成分野に新たな希望をもたらしています。
このモデルは物理的整合性損失を用いて訓練されており、反復処理が不要なため、高速で高精度な処理が可能です。
研究結果によると、画像品質と外部汎化性能において優れた結果を示しており、ホログラフィック顕微鏡画像分野の発展を促進し、大規模データへの依存度を軽減する可能性を秘めています。