NVIDIA udostępniła framework Medical Physics Simulation jako open source'owe narzędzie wbudowane w platformę Isaac for Healthcare. Nowy system przyspieszony na GPU ma rozwiązać jeden z największych problemów w robotyce medycznej - potrzebę posiadania ogromnych i zróżnicowanych zbiorów danych do trenowania i testowania zachowania robotów medycznych.
Roboty medyczne przed wdrożeniem w praktyce muszą nauczyć się, jak świat fizyczny reaguje na ich działania. Anatomia pacjentów się różni, instrumenty chirurgiczne się zginają i ślizgają, obrazowanie medyczne może być szumne lub niekompletne. Najbardziej problematyczne są jednak rzadkie scenariusze krawędziowe - egzotyczne przypadki, które naturalnie nie pojawiają się w danych treningowych. Framework umożliwia deweloperom modelować interakcje między anatomią a urządzeniami medycznymi, generować trudne do uchwycenia scenariusze oraz przeprowadzać testy in silico przed faktycznym testowaniem sprzętu.
Otwartość kodu jest szczególnie ważna w domenie medycznej, gdzie przejrzystość modeli, danych i wag decydujących o zachowaniu systemu ma kluczowe znaczenie. Deweloperzy mogą teraz inspekcjonować framework, dostosowywać go do własnych urządzeń i workflow'ów oraz budować na GPU-przyspieszonej fundacji, która bezproblemowo integruje się z szerszym ekosystemem NVIDIA. Takie podejście powinno znacznie przyspieszić wprowadzanie innowacji na rynek, zamiast że każdy zespół musiałby budować niestandardowe scenariusze od zera.