NVIDIA: 의료 물리학 오픈소스 프레임워크로 로봇 정책 훈련이 5시간에서 2분으로 단축

새로운 의료 물리학 오픈소스 프레임워크는 무엇을 제공하는가?

NVIDIA가 NVIDIA Isaac for Healthcare 플랫폼 내의 Medical Physics Simulation 프레임워크를 오픈소스로 공개했습니다. 이 프레임워크는 실제 힘과 재료를 수학적으로 모델링하는 고전적인 물리 시뮬레이션과, 사실적인 시각·센서 시나리오를 생성하는 생성형 AI 시스템 Cosmos-H Dreams를 결합합니다. 목표는 비용이 많이 들고 느린 실제 수술 하드웨어 테스트에 앞서, 로봇 행동을 위한 학습된 의사결정 모델인 로봇 정책을 훈련시키는 것입니다.

벤치마크로 훈련 시간이 5시간에서 2분으로 단축

NVIDIA의 벤치마크에 따르면 8,192개의 병렬 훈련 환경을 동시에 실행하면 훈련 시간이 5시간 이상에서 2분 미만으로 단축됩니다. 비교는 명확합니다. 이전에는 여러 시간에 걸친 순차적 테스트가 필요했던 동일한 작업이, 이제는 하나의 짧은 실행 안에서 병렬 시뮬레이션으로 처리되어, 수술용 로봇 알고리즘 개발의 반복 주기를 몇 자릿수나 앞당깁니다.

수술 로봇 분야 파트너와 배경 기술

이 프레임워크를 사용하는 파트너로는 수술 시 연조직 시뮬레이션을 위해 거의 500시간 분량의 익명화된 임상 데이터를 제공한 CMR Surgical과 Cambridge Consultants, 그리고 비뇨기과용 MONARCH 시스템에서 물리 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈을 활용해 적용 전 테스트를 수행하는 Johnson & Johnson MedTech가 있습니다. 그 외에도 최소침습 시술을 위한 각자의 로봇 플랫폼을 보유한 XCath, Inner Logic, Medtronic Structural Heart가 참여합니다. 이 프레임워크는 NVIDIA의 CUDA, Warp, Newton, Cosmos 기술을 기반으로 구축되어 NVIDIA의 더 넓은 로봇 및 시뮬레이션 인프라와 연결됩니다. 코드 공개는 전 세계 개발팀이 실제 임상 데이터를 수집하기 위한 값비싼 자체 인프라 없이도 독자적인 의료 로봇 시뮬레이션을 구축할 수 있음을 의미하며, 이는 아이디어부터 임상적으로 검증된 로봇 시스템에 이르는 개발 전 주기를 앞당깁니다.