Исследователи из IBS, Университета Ёнсе и Института Макса Планка разработали метод Lp-Convolution, который делает машинное зрение ближе к работе человеческого мозга. В отличие от классических нейросетей с жестко заданными фильтрами, новая модель использует адаптивные маски — они меняют форму в зависимости от задачи и лучше подстраиваются под искажения. Результат — более высокая точность и меньшая нагрузка на вычисления. Причем, как показали тесты, внутренняя логика модели удивительно похожа на активность зрительной коры мышей. Метод уже проверен на AlexNet и RepLKNet, а сами авторы уверены: подход пригодится в медицине, робототехнике и автопилотах. Исходники и модели выложены на GitHub, а саму работу представят на конференции ICLR 2025.