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NVIDIA 开源首个 GPU 加速的医学物理模拟框架
在医疗保健机器人能够在现实世界中发挥作用之前，它必须了解物理世界如何产生影响。解剖结构各不相同。器械弯曲、按压、滑动并与组织相互作用。成像可能有噪音或不完整。开发人员最需要了解的罕见边缘场景并没有按计划出现。这将创建 [...]
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术在医疗保健机器人能够在现实世界中发挥作用之前，它必须了解物理世界如何产生影响。解剖结构各不相同。器械弯曲、按压、滑动并与组织相互作用。成像可能有噪音或不完整。开发人员最需要了解的罕见边缘场景并没有按计划出现。
这造成了医疗保健机器人技术的最大瓶颈之一：获取开发人员训练、测试和改进机器人行为所需的大量不同数据。
NVIDIA 医疗物理模拟框架 — NVIDIA Isaac for Healthcare 中的一项新的开源 GPU 加速功能 — 今天发布，可帮助医疗机器人开发人员对解剖设备交互进行建模、生成难以捕捉的场景、进行计算机测试，并在进行大量硬件测试之前训练或评估机器人策略。
该框架将解剖学和医疗设备行为与传感器模拟和机器人学习结合在一起，因此团队可以创建可重复使用的模拟环境，而不是为每个工作流程重建自定义场景，从而节省开发人员的时间并更快地将创新推向市场。
由于医学物理模拟是开源的，医疗保健机器人开发人员可以检查该框架，使其适应自己的设备和工作流程，并在与更广泛的 NVIDIA 堆栈无缝协作的 GPU 加速基础上进行构建。
开源在医疗保健领域尤其重要，因为团队需要了解塑造系统行为的数据、模型和权重的透明度。访问开放模型和模型权重可以帮助开发人员重现结果、评估不同解剖结构和场景的性能、识别局限性并为监管审查建立证据。
医疗机器人虚拟训练场
对于物理人工智能来说，经验就是运动中的数据。开发人员需要训练机器人即使在结构发生变化、设备行为不同、条件发生变化或策略意外失败时也能正常运行。