AI洞察混沌——触及物理定律允许的边界

因此，维也纳工业大学（TU Wien）、格拉斯哥大学和格勒诺布尔大学提出了问题：光学方法理论上可达到的精度绝对极限在哪里？以及如何才能尽可能接近这个极限？事实上，该国际团队成功确定了一个理论上可实现精度的最低极限，并为神经网络开发了人工智能算法，经过适当训练后，这些算法能够非常接近该极限。该策略现计划应用于医学等领域的成像程序。

精度的绝对极限

「假设我们正在观察一块不规则、朦胧玻璃板后方的小型物体，」维也纳工业大学理论物理研究所的Stefan Rotter教授解释道，「我们看到的不仅是物体本身，而是一个由许多明暗光斑组成的复杂光场。核心问题是：基于此图像，我们究竟能以多高精度估算物体的实际位置？其绝对精度极限又在哪里？」

这类场景在生物物理学或医学成像中至关重要。例如当光在生物组织中散射时，看似丢失了深层组织结构信息。但原则上能恢复多少信息？这不仅涉及技术层面，物理学本身在此设定了根本性限制。

这一问题的答案由理论度量指标——即费舍尔信息（Fisher information）提供。该指标描述光学信号包含多少关于未知参数（如物体位置）的信息。若费舍尔信息量过低，无论采用何种精密信号分析手段，都无法实现精确测定。基于此费舍尔信息理论，团队成功计算出不同实验场景下理论可达到精度的上限。

神经网络从混沌光场中学习

维也纳工业大学团队提供理论支持的同时，格勒诺布尔大学（法国）的Dorian Bouchet与格拉斯哥大学（英国）的Ilya Starshynov、Daniele Faccio共同设计并实施了对应实验。实验中，激光束照射位于浑浊液体后方的小型反光物体，因此记录图像仅呈现高度畸变的光场图案。测量条件随浑浊度变化，导致从信号中获取精确位置信息的难度相应改变。

「这些图像在人眼看来如同随机图案，」研究作者之一Maximilian Weimar（维也纳工业大学）指出，「但若将大量此类图像（每张均含已知物体位置）输入神经网络，该网络可学习特定图案与对应位置的关联。」经过充分训练后，即使面对全新未知图案，网络也能高精度判定物体位置。

逼近物理极限

尤为值得注意的是：预测精度仅略低于通过费舍尔信息计算的理论最大值。「这表明我们的人工智能算法不仅高效，且近乎最优，」Stefan Rotter强调，「其达到的精度几乎完全符合物理定律所允许的极限。」

这一发现影响深远：借助智能算法，光学测量方法可在医疗诊断、材料研究乃至量子技术等广泛领域获得显著提升。未来项目中，研究团队计划与应用物理学及医学领域的合作伙伴共同探索，如何将这些人工智能辅助方法应用于具体系统。