在科學(xué)探索的微觀(guān)領(lǐng)域，光學(xué)成像技術(shù)如同人類(lèi)窺視神秘世界的“眼睛”，然而衍射極限這一“枷鎖”卻長(zhǎng)期束縛著其分辨率的提升。當(dāng)傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡在200-250納米尺度前止步時(shí)，南洋理工大學(xué)與南安普頓大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在CVPR2025上帶來(lái)了突破性進(jìn)展——他們提出的OpticalNet數(shù)據(jù)集與基準(zhǔn)測(cè)試，為光學(xué)成像突破衍射極限開(kāi)辟了全新路徑。

    衍射極限：光學(xué)成像的“阿喀琉斯之踵”
    光的波動(dòng)性導(dǎo)致的衍射現(xiàn)象，如同給光學(xué)成像戴上了“緊箍咒”。當(dāng)光與亞波長(zhǎng)結(jié)構(gòu)相互作用時(shí)，理想點(diǎn)光源會(huì)在成像平面衍射成艾里斑，相鄰衍射斑間距低于0.61λ/NA時(shí)便無(wú)法分辨，這使得傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡在觀(guān)測(cè)冠狀病毒（小于200納米）等亞波長(zhǎng)物體時(shí)“力不從心”。
    盡管電子顯微鏡能實(shí)現(xiàn)原子級(jí)分辨率，但其復(fù)雜的樣品制備、真空環(huán)境要求以及對(duì)活體生物的輻射損傷，使其在實(shí)時(shí)成像領(lǐng)域難以施展。超分辨率熒光顯微鏡雖獲諾獎(jiǎng)?wù)J可，卻依賴(lài)侵入性熒光標(biāo)記，背離了光學(xué)成像非侵入性的本質(zhì)優(yōu)勢(shì)。能否僅用傳統(tǒng)顯微鏡“看透”衍射極限之外的世界，成為光學(xué)領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)。

    OpticalNet：以模塊化思維構(gòu)建亞波長(zhǎng)成像“基石”
    面對(duì)亞波長(zhǎng)數(shù)據(jù)采集的世界級(jí)難題，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出“構(gòu)建模塊”概念。他們將任意形狀的亞波長(zhǎng)物體分解為n×n網(wǎng)格的基本單元，每個(gè)單元由小于衍射極限的正方形組成，如同用“納米積木”搭建復(fù)雜結(jié)構(gòu)。
    在數(shù)據(jù)采集中，團(tuán)隊(duì)采用高精度聚焦離子束（FIB）技術(shù)制備樣品，搭配定制顯微鏡系統(tǒng)與聲學(xué)腔振動(dòng)隔離裝置，確保納米級(jí)精度。為驗(yàn)證概念，他們?cè)O(shè)計(jì)了兩大測(cè)試集：“光”測(cè)試集用于評(píng)估任意形狀物體的成像能力，“西門(mén)子星”（SS）測(cè)試集則聚焦于旋轉(zhuǎn)與尺寸變化的泛化性能。

    深度學(xué)習(xí)破局：Transformer重構(gòu)光學(xué)成像范式
    研究團(tuán)隊(duì)將問(wèn)題定義為“衍射圖像-物體圖像”的端到端翻譯任務(wù)，通過(guò)對(duì)比ResUNet、ResNet、AttU-Net等主流模型，發(fā)現(xiàn)Transformer架構(gòu)展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。在3×3模塊數(shù)據(jù)集上，Transformer的準(zhǔn)確率達(dá)80.31%，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)76.33%，遠(yuǎn)超ResNet-34的75.01%與76.33%。
    可視化結(jié)果更直觀(guān)呈現(xiàn)了Transformer的優(yōu)勢(shì)：其對(duì)“西門(mén)子星”輻條的解析更為銳利，能保留“光”符號(hào)的細(xì)微曲線(xiàn)，而ResNet-34的預(yù)測(cè)結(jié)果則伴隨明顯噪聲。這表明，Transformer處理全局信息的能力使其在環(huán)境噪聲抑制方面更具優(yōu)勢(shì)。

    從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)：AI+光學(xué)的萬(wàn)億市場(chǎng)遐想
    OpticalNet的意義不僅在于學(xué)術(shù)突破，更在于打開(kāi)了跨學(xué)科合作的大門(mén)。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，其非侵入性、實(shí)時(shí)成像特性為SARS-CoV-2病毒動(dòng)態(tài)觀(guān)測(cè)、巨噬細(xì)胞復(fù)極化研究提供了新工具；半導(dǎo)體質(zhì)量控制中，亞波長(zhǎng)尺度的缺陷檢測(cè)將成為可能；而在材料科學(xué)領(lǐng)域，納米級(jí)結(jié)構(gòu)的原位觀(guān)測(cè)或?qū)⑼苿?dòng)新型功能材料的研發(fā)。
    研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)放的模擬代碼與數(shù)據(jù)集，正吸引著視覺(jué)算法與光學(xué)科學(xué)領(lǐng)域的研究者共同探索。當(dāng)AI的“算力”遇上光學(xué)的“眼力”，這場(chǎng)跨學(xué)科的碰撞或許將重塑微觀(guān)世界的認(rèn)知邊界，正如論文作者所言：“這不僅是數(shù)據(jù)集的突破，更是‘人工智能助力科學(xué)’新范式的起點(diǎn)。”

    從列文虎克的簡(jiǎn)易顯微鏡到OpticalNet的亞波長(zhǎng)成像，人類(lèi)探索微觀(guān)世界的歷程始終伴隨著技術(shù)瓶頸與創(chuàng)新突破的博弈。OpticalNet的出現(xiàn)，不僅打破了衍射極限的物理禁錮，更揭示了一個(gè)真理：當(dāng)不同學(xué)科的智慧在交叉領(lǐng)域碰撞，科學(xué)的邊界將不斷拓展，而這，或許正是基礎(chǔ)研究最動(dòng)人的魅力所在。