复旦团队开发UniFMIR模型，AI助力显微镜观测突破极限

复旦团队开发UniFMIR模型，AI助力显微镜观测突破极限

复旦大学计算机科学技术学院颜波教授团队成功开发出名为UniFMIR的AI图像增强模型，该模型能够显著提升荧光显微镜的观测效果。这一突破性成果发表在国际知名期刊《自然-方法》上，为生命科学研究提供了强大的工具支持。

UniFMIR模型采用基于Swin Transformer结构的特征增强模块，通过大规模数据集预训练和不同任务数据微调，实现了对现有荧光显微成像极限的突破。与传统专有模型相比，UniFMIR展现出更好的增强性能和泛化性，能够在图像超分辨率重构、各向同性重构、3D去噪、图像投影和过程重建等五大任务方向上大幅提升性能。

这一创新技术有望在多个领域产生深远影响。在生命科学领域，UniFMIR能够帮助科学家更清晰地观察活细胞内部的微小结构和复杂过程，加速科学发现和医疗创新。在半导体制造和新材料研发等领域，该技术可以提升材料微观结构的观察和分析质量，从而优化制造工艺和提高产品质量。

UniFMIR的成功研发标志着我国在关键科学仪器领域取得了重要进展。通过“国产设备+基础模型”的组合，该成果有望减少对进口设备的依赖，增强国家科技自主性和产业安全。同时，这一创新也为全球科研领域的进步贡献了中国智慧和力量。

复旦大学计算机科学技术学院数字媒体实验室成员表示，未来将通过进一步扩展训练数据的数据量和丰富度来不断强化UniFMIR的图像重构能力，为更多类型的实验提供支持。这一技术的广泛应用前景令人期待。