XLuminA：一种用于超分辨显微成像的自动微分发现框架
光学
2024-12-17 v4
摘要
在人类智慧与创造力的驱动下，规避光的经典衍射极限的超分辨技术的发现，代表了光学显微术的一次飞跃。然而，涵盖所有可能实验配置的广阔空间表明，某些强大的概念与技术可能尚未被发现，且通过人类直接设计的方法可能永远无法发现。因此，基于 AI 的探索技术可通过快速、无偏地探索该空间带来巨大益处。我们介绍了 XLuminA，一个使用 JAX 开发的开源计算框架，其借助加速线性代数编译器（XLA）、即时编译以及无缝集成的自动向量化、自动微分能力和 GPU 兼容性实现了计算速度的提升。值得注意的是，与成熟的数值优化方法相比，XLuminA 展示了 4 个数量级的加速。我们通过重新发现先进显微术中的三个基础性实验展示了 XLuminA 的潜力。最终，XLuminA 确定了一种具有亚衍射成像能力的新实验蓝图。该工作构成了在光学与先进显微术中由 AI 驱动的新概念科学发现的重要一步。
引用
@article{arxiv.2310.08408,
title = {XLuminA: An Auto-differentiating Discovery Framework for Super-Resolution Microscopy},
author = {Carla Rodríguez and Sören Arlt and Leonhard Möckl and Mario Krenn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08408},
year = {2024}
}
备注
29 pages, 15 figures. GitHub repo available!