4月13日，记者从复旦大学获悉，该校计算机科学技术学院教授颜波带领的团队的研究成果发布在科学期刊《自然-方法》（Nature Methods）上。他们发明的跨任务、多维度图像增强基础AI模型（UniFMIR），实现了对现有荧光显微成像极限的突破。

来自复旦大学的这支团队，以“一站式集成”为目标，直接构建了首个“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。

据悉，这一显微镜可以帮助科学家们能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，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。

同时，这一研发成果，也标志着我国在关键科学仪器领域“国产设备+基础模型”的组合能有效减少对进口设备的依赖，也为全球科研领域的进步贡献了中国智慧和力量。

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