GedankenNetは、実データや実験サンプルを必要としない自己教師ありAIモデルです。思考実験と物理法則の学習を通じて優れた汎化性能を実現しました。ホログラフィック顕微鏡画像の再構成分野で大きな可能性を秘め、ホログラフィー、顕微鏡、計算イメージングにおける逆問題解決に新たな機会を提供します。GedankenNetは物理整合性損失を用いて訓練され、段階的な反復処理が不要なため、再構成速度が速く、精度も向上しています。研究によると、GedankenNetは画像再構成の質と外部汎化能力において優れた性能を示しています。