据韩联社 4月22日大田报道，韩国基础科学研究院（IBS）与延世大学联合团队22日宣布，成功开发出全球首个仿生人脑视觉处理机制的AI图像识别技术。这项名为“Lp-convolution”的创新算法，通过模拟大脑视觉皮层选择性聚焦机制，将传统卷积神经网络（CNN）的图像分类准确率提升至新高度，为自动驾驶、医疗影像等领域带来突破性解决方案。
研究团队发现现有CNN模型因机械分割图像导致全局理解缺失，而Vision Transformer又受制于算力需求。受人类大脑选择性处理视觉特征的启发，科研人员开发出动态加权掩膜技术——对关键区域实施强化解析，次要区域进行弱化处理。测试显示，新技术在保持运算效率的同时，即使将滤波器尺寸扩大3倍仍维持稳定性能，较传统CNN模型识别准确率提升15%-20%。
该成果将于2025年国际学习表征会议（ICLR）进行全球首发。团队负责人李昌俊表示：“如同人脑快速捕捉猛兽轮廓的进化本能，这项技术让AI真正实现‘见林亦见树’的智能视觉处理。”目前研究组正与三星电子等企业接洽技术转化，预计两年内可应用于工业质检系统。
（编译：雅慧）
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https://www.yna.co.kr/view/AKR20250422051400063?section=industry/technology-science
