SGAA（サブグループ指向活性アラインメント）は、光学サブグループの補正できない像乱れを画像学習で補正する新手法である。 まず専用テスト装置から複数画角の点拡散関数（PSF）を取得し、ゴールデンサンプルでキャリブレーションを行う。 その情報を用いて統一回帰モデルを学習し、各サブグループのずれを補正指示へ変換する。

シミュレーションでは、5自由度の許容誤差を加味した条件下で、1回のSGAAフィードバックで平均差分波面RMSを0.0592λから0.0086λへと減少させ、85.4％の改善を示した。 さらに、実際に100個のプロダクションサブグループで同手法を適用すると、30、50、80 lp/mmでの全レンズ加重モジュレーション移送関数（WMTF）がそれぞれ0.073、0.065、0.040上昇した。

このWMTF向上に伴い、8MP画像の受理率は基準の52.5％から81.7％へと増加し、差額は29.2ポイントに達した。 さらに平均アラインメント時間は43秒からわずか3.1秒に短縮された。

SGAAは、光学サブグループごとにPSFを測定できる環境とゴールデンサンプルを用いたキャリブレーションが必要であるため、こうした装置を持つレンズ設計に限定される可能性がある。