חוקרים בטכניון מציגים בכתב העת Nature Methods קפיצת מדרגה במיקרוסקופיית תלת-ממד של תאים בסופר-רזולוציה. המערכת החדשנית מקצרת משמעותית את זמן יצירת התמונה בתלת-ממד, וזאת באמצעות רשת נירונים ולמידה עמוקה. החוקרים הדגימו את יעילות המערכת באופן ניסויי במיפוי תלת-ממדי של מיטוכונדריה (יצרנית האנרגיה בתא) ובעקיבה אחר טלומרים (אזורים בקצוות הכרומוזומים, האחראים בין השאר לחלוקת התאים בגוף) בתאים חיים. את המחקר הובילו הד"ר יואב שכטמן והדוקטורנט אליאס נעמה מהפקולטה להנדסה ביו-רפואית והד"ר תומר מיכאלי מהפקולטה להנדסת חשמל ע"ש ויטרבי. כדי להתמודד עם האתגר רתמו החוקרים את התחום החם של למידה עמוקה (Deep learning). הם פיתחו רשת עצבית מלאכותית - מערכת המבצעת משימות חישוביות ברמת ביצועים ובמהירות חסרת תקדים. יחד עם הד"ר תומר מיכאלי מהפקולטה להנדסת חשמל ע"ש ויטרבי, מומחה בתחום זה, פיתחו החוקרים רשת עצבית המתאמנת על כמות עצומה של דגימות וירטואליות ולאחר מכן יודעת לנתח את המידע הנקלט מתמונות מיקרוסקופ של דגימות ממשיות ולהפיק ממנו תמונות תלת-ממד במיקוד-על. לדברי שכטמן, "הטכנולוגיה החדשה מקדמת אותנו למימוש אחת השאיפות הגדולות במחקר הביולוגי - מיפוי של תהליכים ביולוגיים בתאים חיים בסופר-רזולוציה. חשוב לי מאוד שאנשי מדעי החיים יפיקו תועלת מהמכשור שלי, ולכן אני מקיים קשרים הדוקים עם ביולוגים שמסבירים לי מהם הצרכים שלהם. ברור לי שהמערכות שאנחנו מפתחים חייבות להיות ידידותיות מספיק למשתמשים שאינם מהנדסים, ואנחנו משקיעים גם בכך מאמץ בקבוצה שלי".