Il simulatore open-source di Nvidia riduce il tempo di addestramento dei robot a 2 minuti.
La parte difficile della robotica medica non è il robot. È la pratica. Un sistema chirurgico ha bisogno di migliaia di tentativi per apprendere un compito delicato, e non puoi eseguirli su pazienti reali. Nvidia pensa che la risposta sia lasciare che il robot provi all'interno di un corpo simulato, milioni di volte.
L'azienda ha rilasciato un framework di simulazione della fisica medica open-source, parte della sua piattaforma Isaac for Healthcare, ha riportato HIT Consultant. Modella come gli strumenti interagiscono con l'anatomia, in modo che gli sviluppatori possano addestrare e testare politiche di AI fisica molto prima di toccare l'hardware.
La velocità è il titolo. Eseguendo 8.192 ambienti di addestramento in parallelo su GPU, Nvidia afferma di aver ottenuto un sorprendente aumento di velocità. Riduce l'addestramento delle politiche robotiche da oltre cinque ore a meno di due minuti. Questa è la differenza tra un lavoro notturno e una pausa caffè.
La parte più significativa è ciò che la simulazione produce: prove. Poiché il framework è aperto, gli sviluppatori possono vedere i dati, i modelli e i pesi. Possono usarli per costruire la prova verificabile che i regolatori medici richiedono.
Due tipi di fisica
Il framework fonde due approcci. La fisica classica, tramite i motori Warp e Newton di Nvidia, modella la meccanica dura: attrito, contatto e la resistenza dei tessuti contro un catetere o un filo guida.
La fisica AI generativa, da un modello chiamato Cosmos-H Dreams, prevede le cose più disordinate, come si deforma il tessuto molle. Può persino integrare fluoroscopia, raggi X e ultrasuoni simulati.
Chi lo sta già usando
I nomi conferiscono peso. Aziende di robotica chirurgica come Medtronic, Johnson & Johnson MedTech e CMR Surgical stanno utilizzando il framework per gemelli digitali chirurgici e formazione endovascolare.
Chris Fryer, chief technology officer di CMR Surgical, ha dichiarato che i modelli open-source consentono alle aziende di “costruire su conoscenze condivise, accelerando l'innovazione responsabile.”
Il problema
La generosità ha una logica. Rendere open-source gli strumenti fa di Nvidia l'infrastruttura standard sotto la prossima generazione di robot chirurgici, tutti in esecuzione su GPU Nvidia.
Una simulazione non è nemmeno un paziente.
Una politica che brilla in un gemello digitale deve comunque dimostrare il proprio valore in un teatro operatorio, e i regolatori devono ancora dire quanto prove sintetiche accetteranno.
Tuttavia, la direzione è notevole. Il collo di bottiglia nell'AI medica è stato i dati, non le idee, e Nvidia ha appena fornito al settore un modo per aggirarlo, gratuitamente. Se i regolatori concordano che un robot addestrato in un corpo virtuale è sicuro in uno reale, la prova di due minuti potrebbe diventare il modo in cui vengono costruite le macchine chirurgiche.
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