NVIDIA macht erstes GPU-beschleunigte Framework für medizinische Physiksimulation als Open Source verfügbar

NVIDIA hat die Veröffentlichung von Medical Physics Simulation bekannt gegeben, einem neuen Open-Source-Framework im Rahmen von NVIDIA Isaac for Healthcare, das erstmals GPUs nutzt, um Simulationen medizinischer Physik zu beschleunigen. Die Plattform ermöglicht die Modellierung der Interaktion zwischen Anatomie und medizinischen Geräten, einschließlich Kontakt, Reibung und Sensorik, sowie die Generierung schwer zugänglicher Szenarien für das Training und die Bewertung des Roboter-Verhaltens. Das Framework vereint klassische physikalische Simulation und generative Physik auf Basis von NVIDIA Cosmos-H Dreams, wodurch realistische virtuelle Umgebungen geschaffen werden können, ohne sie für jeden Workflow neu aufbauen zu müssen. Der offene Quellcode gewährleistet Transparenz gegenüber Regulierungsbehörden und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse. Tests zeigen, dass 8192 parallele Trainingsumgebungen auf der GPU die Trainingszeit von fünf Stunden auf weniger als zwei Minuten verkürzen. Entwickler nutzen das Framework bereits: CMR Surgical und Cambridge Consultants verwenden Cosmos-H-Dreams, um Weichgewebe-Chirurgie-Eingriffe zu trainieren; Johnson & Johnson MedTech baut digitale Zwillinge der MONARCH-Plattform; und XCath trainiert Politiken für endovaskuläre Autonomie. Der Anbieter hebt zudem den Beitrag von CMR Surgical zum offenen Datensatz Open-H Embodiment hervor. Das Framework kann sowohl eigenständig als auch zusammen mit digitalen Zwillingen, medizinischer Sensorsimulation und der Isaac Lab Bibliothek verwendet werden.