NVIDIA:开源医学物理框架将机器人策略训练时间从5小时缩短至2分钟
NVIDIA开源了Isaac for Healthcare平台中的Medical Physics Simulation框架,该框架将物理仿真与生成式AI系统Cosmos-H Dreams相结合。在使用8192个并行环境的基准测试中,机器人策略训练时间从5小时以上缩短至不到2分钟。合作伙伴包括CMR Surgical、强生MedTech和美敦力。
本文由人工智能基于一手来源生成。
全新开源医学物理框架带来了什么?
NVIDIA在NVIDIA Isaac for Healthcare平台中开源了Medical Physics Simulation框架。该框架将传统物理仿真——对真实力和材料进行数学建模——与生成式AI系统Cosmos-H Dreams相结合,后者可生成逼真的视觉与传感器场景。其目标是在对真实手术硬件进行昂贵且缓慢的测试之前,先训练机器人策略,即用于机器人动作决策的学习模型。
基准测试将训练时间从5小时缩短至2分钟
根据NVIDIA的基准测试,同时运行8192个并行训练环境,将训练时间从5小时以上缩短至不到2分钟。对比十分直接:此前需要经过数小时顺序测试才能完成的同一任务,现在通过一次简短运行中的并行仿真即可解决,使外科机器人算法开发的迭代速度提升了数个数量级。
手术机器人合作伙伴与背后的技术
使用该框架的合作伙伴包括CMR Surgical和Cambridge Consultants,二者贡献了近500小时的匿名临床数据,用于外科软组织仿真;还有强生MedTech,其泌尿科MONARCH系统在应用前使用数字孪生(即物理系统的虚拟复制品)进行测试。其他合作伙伴还包括XCath、Inner Logic和美敦力Structural Heart,各自拥有面向微创手术的专属机器人平台。该框架建立在NVIDIA的CUDA、Warp、Newton和Cosmos技术之上,使其与NVIDIA更广泛的机器人与仿真基础设施相连接。开源意味着全球开发团队无需自建昂贵的真实临床数据采集基础设施,即可构建自己的医学机器人仿真系统,从而加快从构想到经临床验证的机器人系统的整个开发周期。
常见问题
- 什么是Medical Physics Simulation框架?
- Medical Physics Simulation是NVIDIA Isaac for Healthcare平台中的一个开源框架,它将传统物理仿真与生成式AI(Cosmos-H Dreams)相结合,用于在昂贵的真实硬件测试之前训练机器人策略。
- 什么是机器人策略(robotic policy)?
- 机器人策略是一种经过学习的决策模型,根据传感器的当前状态告诉机器人应采取何种动作,在此案例中用于外科手术等任务。
- 该框架能将训练加速多少,合作伙伴有哪些?
- 使用8192个并行训练环境的基准测试将训练时间从5小时以上缩短至不到2分钟,合作伙伴包括CMR Surgical、强生MedTech、XCath、Inner Logic和美敦力Structural Heart。
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