NVIDIAは7月22日(現地時間)、医療ロボット開発者向けに、初のGPU加速型医療物理シミュレーションフレームワークをオープンソース化したと発表した。このフレームワークは、ハードウェアに依存しないin silicoでのテスト実施や、ロボットポリシーの訓練・評価を可能にする。NVIDIA Isaac for Healthcare内に提供され、解剖学的構造と医療デバイスの相互作用を詳細にモデル化し、ロボットの動作を効率的に訓練・評価できる、再利用可能なシミュレーション環境構築を支援する。開発者はこれを活用し、医療ロボティクスの設計・検証プロセスを加速させることが期待される。
NVIDIAがオープンソース化したこのフレームワークは、医療ロボティクス開発者が、in silicoでのテスト実施やロボットポリシーの訓練・評価に活用できる。解剖学的構造や医療デバイスの動作をセンサーシミュレーションとロボット学習と統合し、再利用可能なシミュレーション環境の構築を可能にする。オープンソースであるため、開発者はフレームワークを検査し、自身のデバイスやワークフローに適応させ、広範なNVIDIAスタックと連携するGPU加速基盤上に構築できる。
本フレームワークは、NVIDIA CUDAを基盤とし、NVIDIA Warp、Newton、Cosmosのシミュレーションおよび生成AI技術の上に構築されたNVIDIA Isaac for Healthcareの一部である。数百の並列シミュレーション環境を実行可能であり、ベンチマークでは8,192のロボット訓練環境を並列実行することで、訓練時間を5時間超から2分未満に短縮したことが示されている。開発者は、血管解剖学、カテーテルやガイドワイヤーなどの柔軟な器具、X線画像シミュレーション、強化学習を接続できる。
本フレームワークは、古典的な物理シミュレーションと生成AI物理シミュレーションを統合しており、NVIDIA Cosmos-H Dreamsがリアルタイム生成AI物理シミュレーション機能を提供する。CMR Surgical、ケンブリッジ・コンサルタンツ (Cambridge Consultants、キャップジェミニ Capgeminiの一部)、ジョンソン・エンド・ジョンソン メドテック (Johnson & Johnson MedTech)、エックスキャス (XCath)、インナーロジック (Inner Logic)、メドトロニック・ストラクチュラル・ハート (Medtronic Structural Heart)などの医療ロボット分野の企業が既にシミュレーション駆動型開発に活用している。CMR Surgicalは、ヴァーシアス・サージカル・ロボティック・システム (Versius Surgical Robotic System)から約500時間の匿名化された臨床データをオープン・エイチ・エンボディメント (Open-H Embodiment)オープンデータセットに貢献している。
参考: NVIDIA Blog (AI) (アーカイブ) — 2026年7月22日 22:00 (JST)
原文ハイライト"NVIDIA Open Sources First GPU-Accelerated Medical Physics Simulation Framework"