A parte difícil da robótica não é a robótica médica. É um cliente. Um sistema cirúrgico precisa de milhares de tentativas para aprender uma tarefa delicada, e você não pode recorrer a pacientes reais. A Nvidia acredita que a resposta é ler um robô dentro de um corpo simulado, milhões de vezes.
A empresa lançou o código aberto Uma estrutura de simulação de física médicasua parte Isaac para a plataforma de Curas; Consultor HIT relatado. Um exemplo é como as ferramentas anatômicas estão interconectadas, para que os desenvolvedores possam treinar e enfatizar os planos de física-IA muito antes de tocarem no ódio.
A manchete está em execução. Executando 8.192 circuitos paralelos em GPUs, a Nvidia afirma ter uma velocidade incrível. O design robótico reduz o treinamento de cinco horas para dois minutos. Há uma diferença entre um trabalho noturno e uma pausa para o café.
É uma parte mais consequente do que a simulação produz: as evidências. Como a estrutura é aberta, os desenvolvedores podem visualizar dados, modelos e pesos. Eles podem usá-los para construir as evidências verificáveis exigidas pelos reguladores médicos.
Dois tipos de física
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Sol-gura se aproxima dos dois. A física clássica, por meio dos mecanismos Nvidia e newtonianos, modela a mecânica dura: fricção, contato, resistência do tecido contra um cateter ou fio-guia.
A física generativa de IA, baseada no modelo Cosmos-H chamado Dream, prevê um vaso mais maduro à medida que o tecido mole se deforma. Também é possível simular o tubo sob fluoroscopia, raios X e ultrassom.
Quem já está usando?
Os nomes dão peso. Empresas de robótica cirúrgica, incluindo Medtronic, Johnson & Johnson MedTech e CMR, usam a estrutura cirúrgica para treinamento cirúrgico e endovascular de gêmeos digitais.
Chris Fryer, diretor de tecnologia da CMR Surgery, disse que os modelos de código aberto permitem que as empresas “construam conhecimento compartilhado, acelerando a inovação responsável”.
Capturar
A generosidade tem uma lógica. Navegar pelas ferramentas com patente pendente da Nvidia sustenta a próxima geração de robôs cirúrgicos, todos rodando em GPUs Nvidia.
A simulação também não é paciente.
O design que brilha no gêmeo digital ainda não foi comprovado em um teatro em funcionamento, e os diretores ainda não disseram quanto de material sintético aceitarão.
no entanto, a direção ataca. O gargalo na IA médica são os dados, não as ideias, e a Nvidia simplesmente cedeu o campo, de graça. Se os reguladores concordarem que um robô treinado num corpo virtual é seguro na vida real, uma revisão de dois minutos poderá ser feita com máquinas cirúrgicas recém-construídas.
