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Technologie

Une avancée incroyable : l’IA s’inspire du cerveau humain pour développer sa vision.

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Une équipe de l’Institut des sciences fondamentales, de l’Université Yonsei et de l’Institut Max Planck a développé une méthode d’IA appelée LP-Convolution, inspirée du fonctionnement du cerveau humain pour améliorer la reconnaissance d’images.

Présentée lors de la conférence ICLR 2025, cette technique redynamise les filtres des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) traditionnels, leur permettant de s’adapter en fonction des tâches tout en réduisant les besoins en calcul.

Contrairement aux CNN qui utilisent des filtres fixes, LP-Convolution modifie la forme des filtres pour mieux exploiter les informations visuelles, s’inspirant de la connectivité neuronale gaussienne du cortex visuel.

Les tests menés sur des ensembles de données standard montrent que LP-Convolution améliore significativement la précision des modèles classiques comme AlexNet et des architectures modernes, tout en offrant une robustesse face à des données corrompues.

Cette innovation pourrait transformer divers domaines, de la conduite autonome à la médecine, en permettant à l’IA de détecter rapidement des éléments importants.

L’équipe prévoit de continuer à affiner cette technologie pour des applications futures, notamment dans le raisonnement complexe et le traitement d’images en temps réel.

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