英伟达开源首个 GPU 加速医学物理仿真框架

在医疗机器人真正走进现实世界之前，它必须学会感知物理世界如何对其产生反作用。解剖结构千差万别：器械会弯曲、施压、滑动，并与组织发生交互；成像过程可能噪声较大或不够完整；而那些开发者最需要深入理解的罕见边缘场景，往往并不会按计划出现。

这正是医疗机器人领域最大的瓶颈之一：获取海量且多样的数据——这些数据是训练、测试和优化机器人行为所必需的。

今日发布的NVIDIA医疗物理仿真框架——这是NVIDIA Isaac for Healthcare中一项全新的开源、基于GPU加速的功能——可帮助医疗机器人开发者模拟人体解剖结构与设备之间的相互作用，生成难以捕捉的复杂场景，在虚拟环境中进行测试，并在实际硬件测试前对机器人策略进行训练或评估。

该框架将解剖结构与医疗器械的行为、传感器仿真以及机器人学习融为一体，使团队能够创建可重用的仿真环境，而非为每一种工作流程都重新构建自定义场景，从而节省开发人员的时间，并加快创新成果推向市场。

由于医疗物理仿真是开源的，医疗机器人开发者可以深入检查该框架，根据自身设备和工作流程对其进行定制化改造，并依托这一基于GPU加速的基础架构，与NVIDIA更广泛的生态系统无缝协作。

在医疗健康领域，开源尤为重要，因为团队需要清晰了解塑造系统行为的数据、模型及权重。获取开放的模型和模型权重，有助于开发者复现实验结果、评估不同解剖结构和场景下的性能表现、识别潜在局限，并为监管审批提供有力的证据支持。

为医疗机器人打造的虚拟训练场

对于物理人工智能而言，经验就是流动的数据。开发者必须训练机器人在解剖结构发生变化、设备行为各异、条件不断变化，或政策意外失效时仍能正常运行。

医疗物理仿真助力开发者进行仿真……