Открытый симулятор Nvidia сокращает обучение роботов до 2 минут

      Трудная часть медицинской робототехники — это не робот. Это практика. Хирургической системе нужно провести тысячи попыток, чтобы освоить деликатную задачу, и вы не можете проводить их на реальных пациентах. Nvidia считает, что ответ заключается в том, чтобы позволить роботу репетировать внутри смоделированного тела миллионы раз.

      Компания выпустила открытый фреймворк для симуляции медицинской физики, часть своей платформы Isaac for Healthcare, как сообщает HIT Consultant. Он моделирует, как инструменты взаимодействуют с анатомией, чтобы разработчики могли обучать и тестировать физические ИИ-политики задолго до того, как прикоснуться к аппаратному обеспечению.

      Скорость — это заголовок. Запуская 8192 обучающих среды параллельно на графических процессорах, Nvidia утверждает, что достигла поразительного ускорения. Это сокращает обучение роботизированной политики с более чем пяти часов до менее чем двух минут. Это разница между работой на ночь и перерывом на кофе.

      Более значимая часть — это то, что производит симуляция: доказательства. Поскольку фреймворк открыт, разработчики могут видеть данные, модели и веса. Они могут использовать их для создания проверяемых доказательств, которые требуют медицинские регуляторы.

      Два типа физики

      Фреймворк объединяет два подхода. Классическая физика, через движки Nvidia Warp и Newton, моделирует жесткую механику: трение, контакт и сопротивление ткани против катетера или проводника.

      Генеративная ИИ-физика, из модели под названием Cosmos-H Dreams, предсказывает более сложные вещи, такие как деформация мягкой ткани. Она даже может подключать смоделированную флюороскопию, рентген и ультразвук.

      Кто уже использует это

      Имена придают этому вес. Компании в области хирургической робототехники, включая Medtronic, Johnson & Johnson MedTech и CMR Surgical, используют фреймворк для цифровых двойников хирургии и эндоваскулярного обучения.

      Крис Фрайер, технический директор CMR Surgical, сказал, что открытые модели позволяют компаниям «строить на основе общего знания, ускоряя ответственное новаторство».

      Подводные камни

      Щедрость имеет свою логику. Открытие инструментов делает Nvidia стандартной инфраструктурой для следующего поколения хирургических роботов, все из которых работают на графических процессорах Nvidia.

      Симуляция также не является пациентом.

      Политика, которая блестит в цифровом двойнике, все равно должна доказать свою эффективность в операционной, и регуляторы еще не сказали, сколько синтетических доказательств они примут.

      Тем не менее, направление впечатляет. Узким местом в медицинском ИИ были данные, а не идеи, и Nvidia только что предоставила этой области способ обойти это, бесплатно. Если регуляторы согласятся с тем, что робот, обученный в виртуальном теле, безопасен в реальном, двухминутная репетиция может стать способом создания хирургических машин.