KI-gestützte Evolution entdeckt neue Regularisierungsmethoden für Ptychographie
Die Ptychographie ist eine hochpräzise Bildgebungstechnik, die in der Materialforschung weit verbreitet ist. Damit die Rekonstruktionen jedoch die bestmögliche Qualität erreichen, werden üblicherweise komplexe Regularis…
- Die Ptychographie ist eine hochpräzise Bildgebungstechnik, die in der Materialforschung weit verbreitet ist.
- Damit die Rekonstruktionen jedoch die bestmögliche Qualität erreichen, werden üblicherweise komplexe Regularisierungsfunktionen eingesetzt – und diese werden bislang mei…
- Mit dem neuen Framework Ptychi‑Evolve wird das Spiel verändert.
Die Ptychographie ist eine hochpräzise Bildgebungstechnik, die in der Materialforschung weit verbreitet ist. Damit die Rekonstruktionen jedoch die bestmögliche Qualität erreichen, werden üblicherweise komplexe Regularisierungsfunktionen eingesetzt – und diese werden bislang meist von Menschen entworfen.
Mit dem neuen Framework Ptychi‑Evolve wird das Spiel verändert. Das System nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um automatisch Code zu generieren, der neue Regularisierungsalgorithmen entwirft. Anschließend werden diese Algorithmen mithilfe evolutionärer Verfahren weiterentwickelt, wobei semantisch geführte Kreuzungen und Mutationen eingesetzt werden, um die besten Lösungen zu finden.
In Tests an drei anspruchsvollen Datensätzen – X‑Rays von integrierten Schaltkreisen, Low‑Dose‑Elektronenmikroskopie von Apoferritin und multislice‑Bildgebung mit Crosstalk‑Artefakten – übertrafen die von Ptychi‑Evolve entdeckten Regularisierer die herkömmlichen Methoden deutlich. Die Verbesserungen betragen bis zu +0,26 SSIM und +8,3 dB PSNR.
Ein weiterer Vorteil des Ansatzes ist die systematische Aufzeichnung der Algorithmuslinie und aller Evolutionsdaten. Dadurch lassen sich die entwickelten Regularisierer nachvollziehen, interpretieren und reproduzieren – ein entscheidender Schritt, um KI‑gestützte Bildgebung in der Forschung und Industrie zu etablieren.
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