El simulador de código abierto de Nvidia reduce el entrenamiento de robots a 2 minutos.
La parte difícil de la robótica médica no es el robot. Es la práctica. Un sistema quirúrgico necesita miles de intentos para aprender una tarea delicada, y no se pueden realizar esos intentos en pacientes reales. Nvidia piensa que la respuesta es permitir que el robot ensaye dentro de un cuerpo simulado, millones de veces.
La compañía ha lanzado un marco de Simulación de Física Médica de código abierto, parte de su plataforma Isaac for Healthcare, informó HIT Consultant. Modela cómo los instrumentos interactúan con la anatomía, para que los desarrolladores puedan entrenar y poner a prueba políticas de IA física mucho antes de tocar el hardware.
La velocidad es el titular. Al ejecutar 8,192 entornos de entrenamiento en paralelo en GPUs, Nvidia afirma un sorprendente aumento de velocidad. Reduce el entrenamiento de políticas robóticas de más de cinco horas a menos de dos minutos. Esa es la diferencia entre un trabajo de una noche y un descanso para el café.
La parte más trascendental es lo que la simulación produce: evidencia. Debido a que el marco es abierto, los desarrolladores pueden ver los datos, modelos y pesos. Pueden usarlos para construir la prueba verificable que exigen los reguladores médicos.
Dos tipos de física
El marco fusiona dos enfoques. La física clásica, a través de los motores Warp y Newton de Nvidia, modela la mecánica dura: fricción, contacto y la resistencia del tejido contra un catéter o guía.
La física de IA generativa, de un modelo llamado Cosmos-H Dreams, predice las cosas más desordenadas, como cómo se deforma el tejido blando. Incluso puede incluir fluoroscopia, rayos X y ultrasonido simulados.
Quién ya lo está usando
Los nombres le dan peso. Empresas de robótica quirúrgica, incluyendo Medtronic, Johnson & Johnson MedTech y CMR Surgical, están utilizando el marco para gemelos digitales quirúrgicos y entrenamiento endovascular.
Chris Fryer, director de tecnología de CMR Surgical, dijo que los modelos de código abierto permiten a las empresas "basarse en el conocimiento compartido, acelerando la innovación responsable".
La trampa
La generosidad tiene una lógica. Hacer que las herramientas sean de código abierto convierte a Nvidia en la infraestructura estándar detrás de la próxima generación de robots quirúrgicos, todo funcionando en GPUs de Nvidia.
Una simulación tampoco es un paciente.
Una política que brilla en un gemelo digital aún tiene que probarse en un quirófano, y los reguladores aún no han dicho cuánto evidencia sintética aceptarán.
Aún así, la dirección es sorprendente. El cuello de botella en la IA médica ha sido los datos, no las ideas, y Nvidia acaba de ofrecer al campo una forma de sortearlo, gratis. Si los reguladores están de acuerdo en que un robot entrenado en un cuerpo virtual es seguro en uno real, el ensayo de dos minutos podría convertirse en la forma en que se construyen las máquinas quirúrgicas.
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