新进展！科学家成功将光学成像精度推至物理定律允许的理论极限

抖音快讯 2025年08月03日 11:30 2 admin

维也纳理工大学、格拉斯哥大学和格勒诺布尔大学的国际研究团队利用人工智能技术，成功将光学成像精度推至物理定律允许的理论极限边缘。这项发表在《自然光子学》期刊的突破性研究不仅重新定义了光学测量的可能性边界，更为医学诊断、材料研究和量子技术等领域的精密成像应用开辟了革命性前景。

研究团队面临的核心挑战源于光学成像的基本物理限制。150多年来，科学家们一直知道即使最先进的显微镜和相机也受制于无法克服的基本分辨率限制。无论技术如何精进，都无法以无限精度确定粒子的确切位置，某种程度的模糊始终存在。这种约束并非技术缺陷，而是源于光的本质特性和信息传输的固有规律。

维也纳理工大学理论物理研究所的斯特凡·罗特教授用一个生动的比喻解释了研究的出发点："想象我们正在观察一个位于不规则云雾玻璃板后面的小物体。我们看到的不是物体的直接图像，而是由许多明暗光斑组成的复杂光学图案。现在的问题是：基于这个图像，我们能以多高的精度估计物体的实际位置？这种精度的绝对极限在哪里？"

费雪信息理论的精度边界

球体（顶部）位于浑浊的玻璃板（中心）上方，因此它发出的光在屏幕（底部）上形成复杂的图案。球体的位置可以通过使用人工智能分析图像数据来确定。位置确定的精度非常接近这项工作中确定的最终分辨率极限。来源：oliver-diekmann.graphics/TU Wien

研究团队的理论突破建立在费雪信息这一数学概念基础上。费雪信息描述了光学信号包含的关于未知参数的信息量，如物体位置。当费雪信息较低时，无论信号分析多么精密，都无法实现精确测定。基于这一概念，团队成功计算出不同实验场景下理论上可达到的精度上限。

这种理论框架的建立具有重要的科学意义。在生物物理学和医学成像等领域，当光线被生物组织散射时，似乎会丢失关于深层组织结构的信息。但从原理上讲，有多少信息可以被恢复？这不仅是一个技术问题，物理学本身在此设定了基本限制。

维也纳理工大学提供理论支撑的同时，格勒诺布尔大学的多利安·布歇特与格拉斯哥大学的伊利亚·斯塔尔希诺夫和达尼埃莱·法乔共同设计并实施了相应实验。实验中，激光束被导向位于浑浊液体后方的小型反射物体，记录的图像只显示高度扭曲的光学图案。

神经网络破解混沌光学模式

实验的关键创新在于利用神经网络学习复杂光学模式与物体位置之间的关联。维也纳理工大学研究员马克西米利安·魏玛解释说："对人眼而言，这些图像看起来像随机图案。但如果我们将许多这样的图像——每个都有已知的物体位置——输入神经网络，网络就能学会哪些图案与哪些位置相关联。"

经过充分训练后，神经网络能够在面对全新的未知图案时，非常精确地确定物体位置。这种机器学习方法的成功不仅体现在算法的有效性上，更重要的是其预测精度仅比使用费雪信息计算得出的理论最大值略差。

罗特教授强调："这意味着我们的AI支持算法不仅有效，而且几乎是最优的。它几乎精确地达到了物理定律允许的精度。"这一成果表明，在复杂散射介质中进行精密光学测量的物理极限已被成功逼近。

研究团队的成功还在于他们开发的方法具有广泛的适用性。通过改变浑浊度来调节测量条件，系统能够在不同难度级别下从信号中获取精确的位置信息。这种灵活性为实际应用奠定了坚实基础。

颠覆性应用前景与技术影响

这项研究的意义远超出纯科学层面，其潜在应用将对多个关键领域产生深远影响。在医学诊断方面，这种AI支持的成像技术可能显著提高深层组织结构的检测精度，为早期疾病诊断和治疗监测提供更强大的工具。

在材料研究领域，新方法能够通过散射介质精确定位和分析微观结构，这对开发新型材料和理解材料性能具有重要价值。量子技术应用中，这种极高精度的光学测量能力可能为量子计算和量子通信系统的发展提供关键技术支撑。

研究团队计划与应用物理学和医学领域的合作伙伴开展进一步研究，探索这些AI支持方法在特定系统中的实际应用。这种跨学科合作模式预示着理论突破向实际应用转化的广阔前景。

更重要的是，这项研究展示了人工智能在解决基础物理问题中的巨大潜力。通过将机器学习与物理理论相结合，研究团队不仅推进了我们对光学成像极限的理解，还为未来的科学研究提供了新的方法论范式。

随着算法的进一步优化和硬件技术的发展，这种接近物理极限的成像精度有望在更多实际场景中得到应用，为科学研究和技术创新开启全新的可能性。

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