据了解，由于显微镜光学硬件和生物样本光敏感性(在荧光照射下，生物活性降低)带来的挑战，过去几年中，生命科学和计算机领域的科学家们开始携手探索用AI的路径来增强图像质量的办法。然而，成像模式多样、降质类型复杂、增强过程迥异等一系列问题，使得这一任务极具挑战性，于是，大多数科学家选择“每次解决一个问题”，聚焦于研制针对单一需求的“专有”AI模型。
但来自复旦大学的这支AI for Science团队则以“一站式集成”为目标，直接构建了“统一”的荧光显微镜图像增强AI基础模型(UniFMIR)，大幅提升在“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”五大任务方向上的性能。加载了UniFMIR的荧光显微镜将成为生命科学实验室中的“神器”。科学家们可以更清晰地观察到活细胞内部的微小结构和复杂过程，加速全球生命科学、医学研究、疾病诊断相关领域的科学发现和医疗创新；同时，在半导体制造、新材料研发等领域乐动体育网页端，该成果可以用来提升观察和分析材料微观结构的质量，从而优化制造工艺和提高产品质量。
