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世界に向けて：非営利団体がGPUパワードのシミュレータを展開し、視力保存手術のプロバイダをトレーニングする

GPUを搭載した手術シミュレーションデバイスは、非営利団体HelpMeSeeのおかげで、毎年2,000人以上の医師が低所得国で白内障失明の治療を学ぶのに役立っています。白内障は世界で最も多くの失明を引き起こす主要な原因です。白内障手術は約99％の成功率を持っていますが、低所得および中所得国の多くの患者は、眼科医の深刻な不足のために一般的な手術を受ける機会がありません。白内障による視覚障害や失明で影響を受けている1億人のうち、推定90%がこれらの地域にいます。 HelpMeSeeは、眼科学の専門性を持たない医療提供者を含めて白内障の治療を行うことにより、ムンバイ近くのビワンディに住む2人の子供の母親など、患者の生活の質を向上させています。彼女は両眼の白内障で失明していました。「手術後、彼女の視力は劇的に改善し、仕事を始めることができ、彼女の家族の全体の人生を変えました」とインドのHelpMeSeeのチーフインストラクターであり専門家のDr. Chetan Ahiwalayは言います。「彼女と彼女の夫は今幸せに子供たちを育て、健康な生活を送っています。私たち医者として続けていく原動力はこういったことです。」 HelpMeSeeのシミュレータデバイスは、高品質の視覚を描写するためにNVIDIA RTX GPUを使用し、医師が手術技術を磨くためにより現実的な訓練環境を提供しています。さらに、NVIDIAの専門家は、レンダリング性能の向上、視覚的なリアリズムの向上、リアルタイムのレイトレーシングやAIなどの次世代技術をシミュレータに組み込むために、HelpMeSeeのチームと協力しています。アクセス可能な訓練で治療可能な盲目を解決する高所得国は、一般住民一人当たりに対して低所得国よりも18倍以上の眼科医を有しています。このカバレッジのギャップは、特定の国々ではさらに広がっており、資源が限られた地域の人々が回避可能な盲目の治療を受けるのが困難になっています。 HelpMeSeeのデバイスは、航空業界で使用されるフライトシミュレータに触発された没入型ツールを使用して、医師を複数の眼科手術に訓練することができます。チームは、インド、中国、マダガスカル、メキシコ、アメリカなどの国で医師にトレーニングを行い、毎年新たな手術のために多言語の訓練を展開しています。眼科手術シミュレータは、現実的な3Dビジュアル、触覚フィードバック、パフォーマンススコア、繰り返し手順を試みる機会などを提供して、受講生が熟練度を達成するまで手順の一部を行うことができます。Dr. Ahiwalayなどの有資格な講師は、訓練を構造化されたコースで農村部や都市部に届けるとともに、シミュレータから実際の手術への移行を支援します。トレーニングセッション中、医師はマニュアルの小切開白内障手術を行う方法を学びます。「私たちは医療従事者が患者に深い影響を与える特定の技術を学ぶための障壁を低くしています」とニューヨークに拠点を置くHelpMeSeeのCEOであるDr. Bonnie An Hendersonは述べています。「シミュレーションベースのトレーニングにより、手術の技術が向上し、患者の安全性が向上します。」 AIと高度なレンダリングに向けて HelpMeSeeは、ゴーテンブルグに拠点を置く医療用仮想現実シミュレータの供給業者であるSurgical Scienceと共同で、デバイスのための3Dモデルとリアルタイムのレンダリングを開発しています。その他の共同開発者であるフランスのストラスブールに拠点を置くInSimoとインドのプネーに拠点を置くHarman Connected Servicesは、物理ベースのシミュレーションとユーザーインターフェースの開発に取り組んでいます。…

「ユーレカ！NVIDIAの研究によるロボット学習の新たな進展」

ロボットに複雑なスキルを教えることができるNVIDIA Researchによって開発された新しいAIエージェントは、ロボットの手にペン回しのテクニックを迅速に演じることを学習しました。これは人間と同じくらいのスキルです。上記のビデオで見られる驚くべき手品は、ユーレカによってほぼ30のタスクを学習させることによって達成されました。ユーレカは報酬アルゴリズムを自律的に書き、ボットをトレーニングします。ユーレカは、引き出しやキャビネットを開ける、ボールを投げてキャッチする、はさみを使うなどのタスクもロボットに教えました。今日発表されたユーレカの研究には、論文とこのプロジェクトのAIアルゴリズムが含まれており、開発者はNVIDIA Isaac Gymを使用して実験することができます。これは強化学習研究のための物理シミュレーションリファレンスアプリケーションです。アイザックジムは、オープンUSDフレームワークに基づいた3Dツールやアプリケーションを構築するための開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverse上に構築されています。ユーレカ自体は、GPT-4大規模言語モデルによって動作します。「ここ10年で強化学習は素晴らしい成果を上げてきましたが、報酬設計などの課題はまだ存在します。それは試行錯誤のプロセスです。」と、NVIDIAのAI研究の上級ディレクターであるアニマ・アナンドクマールは語りました。彼女はまた、ユーレカの論文の共著者でもあります。「ユーレカは、困難なタスクを解決するために生成的学習と強化学習の手法を統合する新しいアルゴリズムを開発するための第一歩です。」 AIがロボットをトレーニング論文によると、ユーレカが生成する報酬プログラムは、ロボットの試行錯誤学習において、専門家によって作成されたものよりも80%以上のタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。これにより、ボットの平均パフォーマンスが50%以上向上しています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/franka_cabinet.mp4 ユーレカによって引き出しを開けるように学習されたロボットアーム。このAIエージェントは、ロボットに強化学習のためのソフトウェアコードを生成するためにGPT-4 LLMと生成的AIを活用しています。具体的なタスクの促しや事前定義された報酬テンプレートは必要ありません。また、開発者のビジョンにより正確に合わせて報酬を修正するための人間のフィードバックをすぐに組み込むことができます。 Isaac GymのGPUアクセラレーションされたシミュレーションを使用することにより、ユーレカは効率的なトレーニングのために大規模な報酬候補の品質を迅速に評価することができます。ユーレカは、トレーニング結果からキーとなる統計情報の要約を作成し、LLMに報酬関数生成の改善を指示します。このように、AI自体が自己改善しています。ユーレカは、四足歩行、二足歩行、クアッドローター、器用な手、共同作業者のアームなど、あらゆる種類のロボットにあらゆる種類のタスクを実行することを教えてきました。この研究論文では、20のユーレカによるトレーニングされたタスクについて、ロボットの手が幅広い複雑な操作スキルを示す必要があるオープンソースの手先器用さベンチマークに基づく詳細な評価が提供されています。 NVIDIA Omniverseを使用して生成された視覚化で、9つのIsaac Gym環境の結果が紹介されています。 https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/10/humanoid.mp4 ユーレカを通じて走りの足技を学ぶヒューマノイドロボット。…