İğne Hareketli Yapay Zeka Araştırması, Cerrahi Robotları Simülasyonda Eğitiyor

3


NVIDIA ile akademik araştırmacılar arasındaki işbirliği, robotları ameliyata hazırlıyor.

Toronto Üniversitesi, UC Berkeley, ETH Zürih, Georgia Tech ve NVIDIA'dan araştırmacılar tarafından geliştirilen ORBIT-Surgical, cerrahların bilişsel yükünü azaltırken cerrahi ekiplerin becerilerini artırabilecek robotları eğitmeye yönelik bir simülasyon çerçevesidir.

İğne gibi küçük nesnelerin kavranması, bir koldan diğerine geçirilmesi ve yüksek hassasiyetle yerleştirilmesi gibi minimal invazif cerrahi olarak da bilinen laparoskopik prosedürlere yönelik eğitim müfredatından ilham alan bir düzineden fazla manevrayı destekler.

Fizik tabanlı çerçeve kullanılarak oluşturulmuştur. NVIDIA Isaac SimYapay zeka tabanlı robotların tasarlanması, eğitilmesi ve test edilmesine yönelik bir robotik simülasyon platformu. Araştırmacılar, takviyeli öğrenme ve taklit öğrenme algoritmalarını NVIDIA GPU'ları üzerinde eğitti ve kullandı. NVIDIA Omniversegelişmiş 3D uygulamaları ve işlem hatlarını geliştirmek ve dağıtmak için bir platformdur. Evrensel Sahne Açıklaması (OpenUSD), fotogerçekçi görüntülemeyi etkinleştirmek için.

ORBIT-Surgical araştırma ekibi, robotik cerrahi lideri Intuitive Surgical tarafından desteklenen kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Intuitive Foundation tarafından sağlanan topluluk destekli da Vinci Araştırma Kitini kullanarak, simülasyonda dijital bir ikizin eğitiminin laboratuvar ortamında fiziksel bir robota nasıl aktarıldığını gösterdi. aşağıdaki video.

ORBIT-Cerrahi olacak Perşembe günü ICRA'da sunulduIEEE Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı bu hafta Japonya'nın Yokohama kentinde gerçekleşiyor. Açık kaynak kod paketi artık GitHub'da mevcut.

Yapay Zekadaki Bir Dikiş Dokuz Kişiyi Kurtarıyor

ORBIT-Cerrahi dayanmaktadır Isaac YörüngeIsaac Sim üzerine kurulu, robot öğrenimine yönelik modüler bir çerçeve. Orbit, yapay zeka temsilcilerinin temel gerçek uzman örneklerini taklit etmek üzere eğitildiği takviyeli öğrenme ve taklit öğrenmeye yönelik çeşitli kitaplıklar için destek içerir.

Cerrahi çerçeve, geliştiricilerin da Vinci Araştırma Kiti robotu veya dVRK gibi robotları, üzerinde çalışan takviyeli öğrenme ve taklit öğrenme çerçevelerini kullanarak hem sert hem de yumuşak nesneleri manipüle edecek şekilde eğitmelerine olanak tanır. NVIDIA RTX GPU'lar.

ORBIT-Surgical, bir parça gazlı bezin alınması, bir kan damarına şant yerleştirilmesi veya bir dikiş iğnesinin belirli bir konuma kaldırılması gibi tek elle yapılan görevler de dahil olmak üzere, cerrahi eğitim için bir düzineden fazla referans görevi sunar. Aynı zamanda bir iğneyi bir koldan diğerine geçirmek, dişli bir iğneyi bir halka direğinden geçirmek ve engellerden kaçınarak iki kolu belirli konumlara ulaştırmak gibi iki elli görevleri de içerir.

ORBIT-Surgical'ın kıyaslama testlerinden biri, solda gerçek dünyadaki bir robotla ve sağda simülasyonda gösterilen bir şant yerleştirmektir.

Ekip, GPU hızlandırma ve paralelleştirmeden yararlanan bir cerrahi simülatör geliştirerek, robot öğrenme hızını mevcut cerrahi çerçevelerle karşılaştırıldığında büyük ölçüde artırabiliyor. Robot dijital ikizin, tek bir NVIDIA RTX GPU üzerinde şant takmak ve dikiş iğnesini kaldırmak gibi görevleri iki saatten kısa sürede tamamlayacak şekilde eğitilebileceğini buldular.

Omniverse'de görüntülemenin sağladığı görsel gerçekçilik sayesinde ORBIT-Surgical, araştırmacıların yüksek kaliteli sentetik veriler üretmesine de olanak tanır; bu, ameliyathanede çekilen gerçek dünya videolarında cerrahi aletlerin bölümlere ayrılması gibi algı görevleri için yapay zeka modellerinin eğitilmesine yardımcı olabilir.

Ekip tarafından yapılan bir konsept kanıtı, simülasyon ve gerçek verileri birleştirmenin, bir yapay zeka modelinin cerrahi iğneleri görüntülerden ayırma doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını ve bu tür modellerin eğitimi için büyük, pahalı gerçek dünya veri kümelerine olan ihtiyacın azaltılmasına yardımcı olduğunu gösterdi.

Okumak ORBIT-Surgical'ın arkasındaki kağıtve hakkında daha fazla bilgi edinin ICRA'da NVIDIA tarafından yazılan makaleler.

Kaynak: Nvidia

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeleri alın, şimdi abone olun.

Yorumlar