Effizientes Training für OP-Roboter: ORBIT-Surgical setzt neue Maßstäbe
ORBIT-Surgical ermöglicht durch GPU-beschleunigte Simulationen und fotorealistische Bilder ein effizientes Training von Operationsrobotern in wenigen Stunden.
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ORBIT-Surgical ermöglicht durch GPU-beschleunigte Simulationen und fotorealistische Bilder ein effizientes Training von Operationsrobotern in wenigen Stunden.
Wissenschaftler der University of Toronto, UC Berkeley, ETH Zürich, Georgia Tech und Nvidia haben mit ORBIT-Surgical ein Open-Source-Framework zur Simulation von Operationsrobotern entwickelt. Es nutzt Nvidias Robotikplattform Isaac Sim für GPU-beschleunigte Physikberechnungen und das 3D-Tool Omniverse mit Raytracing-Rendering. Auf diese Weise können bis zu 8000 Simulationen gleichzeitig auf einem Grafikprozessor ausgeführt werden, was das Training erheblich beschleunigt. ORBIT-Surgical enthält Modelle realer chirurgischer Roboter und 14 Benchmark-Aufgaben, die grundlegende chirurgische Fertigkeiten darstellen. Experten können die simulierten Roboter in Echtzeit mit Virtual-Reality-Controllern steuern, wobei aufgezeichnete Bewegungen für das Lernen durch Nachahmung verwendet werden. Darüber hinaus erzeugt die Simulation fotorealistische Bilder, um die Bildsegmentierungsmodelle der Roboter zu verbessern. Das auf GitHub verfügbare Framework zeigt bereits Erfolge bei der Übertragung trainierter Modelle auf reale Roboter und soll in Zukunft auch komplexere Aufgaben wie das Nähen unterstützen.
Die Einführung von ORBIT-Surgical stellt einen weiteren wichtigen Fortschritt im Bereich der chirurgischen Robotik dar. Die Möglichkeit, komplexe Trainings in kurzer Zeit und mit hoher Präzision durchzuführen, wird die Ausbildung und Praxis von Chirurgen nachhaltig verändern und die Patientensicherheit erhöhen…
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