طرحت مجموعة بحثية من مختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة بيركلي منهجية جديدة لتقييم وتحسين أنظمة التصوير، تركز على قياس محتوى المعلومات بدلاً من الاعتماد على مقاييس منفصلة مثل الدقة والتشويش. يعتمد النهج على فكرة أن قيمة نظام التصوير تكمن في كمية المعلومات المفيدة التي تحتويها القياسات، وليس في مظهرها البصري.

قدم الفريق مقياساً موحداً يسمى المعلومات المتبادلة، والذي يحدد كيفية أن القياس يقلل من عدم اليقين حول الجسم الذي أنتجه. يميز هذا المقياس الواحد بين الأنظمة المختلفة بدقة أكبر من المقاييس التقليدية، حيث قد تحتوي صورة غير حادة وضوضائية على معلومات أكثر من صورة نظيفة إذا احتفظت بالميزات المهمة. يحل هذا النهج مشكلتين واجهتهما محاولات سابقة: فهو يتجنب التعامل مع أنظمة التصوير كقنوات اتصال غير محدودة، ولا يتطلب نماذج صريحة للأجسام المصورة.

يعتمد الحساب على تحليل رياضي يفصل مشكلة معقدة إلى أجزاء أبسط. الفريق يقيس التباين الكلي في القياسات، ثم يطرح منه التباين الناتج عن التشويش وحده. بما أن خصائص التشويش في أنظمة التصوير معروفة بدقة، يمكن حسابها مباشرة، مما يترك فقط تعلم توزيع القياسات من البيانات. اختبر الباحثون ثلاث نماذج احتمالية بدرجات دقة مختلفة.

أظهرت التطبيقات العملية أن مقياس المعلومات يتنبأ بفعالية بأداء الأنظمة. في التصوير الملون، تنبأ بأفضل أنماط مرشحات الألوان. في علم الفلك الراديوي، ساعد في اختيار المواقع المثلى للتلسكوبات دون الحاجة لعمليات إعادة بناء مكلفة. في التصوير بدون عدسات وفي المجهرية، ارتبط المقياس بقوة بدقة الخوارزميات العصبية.

طور الفريق طريقة تسمى تحليل المشفر الموجه بالمعلومات، تستخدم الصعود التدريجي على مقياس المعلومات لتحسين معاملات نظام التصوير مباشرة. تجنب هذا النهج التعقيدات المرتبطة بالطرق التقليدية التي تدرب المعدات والشبكات العصبية معاً، مما يقلل من متطلبات الذاكرة وتعقيد التدريب. عند تطبيقه على تصميم مرشحات الألوان، حقق النهج نتائج تطابق الطرق المتقدمة الحالية.

يفتح الإطار الجديد إمكانيات واسعة لتقييم موضوعي لأنظمة الاستشعار في ظروف العمل الفعلية. قد يتجاوز النهج مجال التصوير ليشمل أنواعاً أخرى من أنظمة الاستشعار الإلكترونية والبيولوجية والكيميائية التي تتمتع بخصائص مماثلة. نشرت النتائج في مؤتمر NeurIPS 2025.