← أحدث الأبحاث
💻 computer science

NVIDIA Cosmos-H-Dreams: Real-Time Generative Physics Simulation for Surgical Robotics

تقدم الورقة البحثية Cosmos-H-Dreams، وهو نموذج عالم توليدي في الوقت الفعلي ومستقل عن وحدة التحكم، يستفيد من تقنيات تقطير المعلم والطالب (teacher-student distillation) والفرض الذاتي (Self Forcing) لتمكين محاكاة جراحية تفاعلية وواقعية للغاية بسرعة 160 إطاراً في الثانية، مما يسد الفجوة بين التجارب الفيزيائية المكلفة والمحاكيات الكلاسيكية لأغراض التعليم، وتوليد البيانات الاصطناعية، ودعم اتخاذ القرار.

المؤلفون الأصليون: Javier Gamazo Tejero, Lukas Zbinden, Keyur Sheth, Raghavendra K M, Nadim Daher, Diego Granero Maraña, Filip Binkiewicz, Patrick Thornycroft, Mahdi Azizian, Sean D. Huver

نُشر 2026-08-26
📖 5 دقيقة قراءة🧠 قراءة متعمّقة
CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: Javier Gamazo Tejero, Lukas Zbinden, Keyur Sheth, Raghavendra K M, Nadim Daher, Diego Granero Maraña, Filip Binkiewicz, Patrick Thornycroft, Mahdi Azizian, Sean D. Huver

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

في غرفة العمليات، يمكن قياس الفارق بين إجراء ناجح وبين حدوث مضاعفات بالمليمترات والأجزاء من الثانية. يعتمد الجراحون على الأنظمة الروبوتية لأداء مهام دقيقة مثل خياطة الأوعية الدموية أو استئصال الأعضاء، لكن التدريب على هذه اللحظات كان تاريخياً عملية بطيئة ومكلفة وغالباً ما تكون خطيرة. لكي يتعلم المتدرب، قد يتدرب على أنسجة حيوانية أو جثث، وهي موارد محدودة ولا يمكن إعادة استخدامها. وبدلاً من ذلك، قد يستخدمون محاكاة حاسوبية، لكن هذه المحاكاة عانت طويلاً من صعوبة في محاكاة الواقع بدقة؛ إذ غالباً ما تفشل في تصوير كيفية تموج الأنسجة الرخوة، أو نزفها، أو تفاعلها مع حرارة الأدوات الجراحية. ولعقود من الزمن، ظل الفجوة واسعة بين ساحة التدريب الرقمية وغرفة العمليات الفيزيائية، مما أجبر الجراحين على الاعتماد بشكل كبير على الحدس وساعات ممارسة محدودة.

قام فريق من الباحثين من شركة NVIDIA وشركة CMR Surgical الآن ببناء نظام يسد هذه الفجوة، حيث أنشأوا عالماً رقمياً يمكن فيه تدريب واختبار الروبوتات الجراحية في الوقت الفعلي. وقد أطلقوا على ابتكارهم اسم Cosmos-H-Dreams. وخلافاً للمحاكاة السابقة التي تكتفي بتشغيل مقاطع فيديو مسجلة مسبقاً أو تعتمد على محركات فيزيائية صلبة تبدو متيبسة واصطناعية، يقوم هذا النظام بتوليد إطارات فيديو جديدة فوراً، مستجيباً للحركات التي يقوم بها الجراح أو برنامج الحاسوب. إنه نموذج توليدي، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم قوانين الفيزياء والمظهر البصري للجراحة من خلال مشاهدة آلاف الساعات من لقطات الجراحة الحقيقية. والنتيجة هي محاكي يعمل بسرعة كافية ليشعر المستخدم بالتفاعل الحي، مما يسمح للإنسان بالتحكم في روبوت افتراضي عبر لوحة مفاتيح أو سماعة رأس، أو السماح لخوارزمية حاسوبية بتعلم ربط عقدة دون لمس أداة فيزيائية واحدة.

إن جوهر هذا الإنجاز هو استراتيجية مكونة من جزأين توازن بين الحاجة إلى مرئيات عالية الجودة والحاجة إلى السرعة. قام الباحثون أولاً بتدريب نموذج "معلم" ضخم على مجموعة هائلة من البيانات الجراحية من تسعة أنواع مختلفة من الأنظمة الروبوتية. تعلم هذا المعلم التنبؤ بما سيحدث تالياً في المشهد الجراحي بدقة عالية، ولكنه كان بطيئاً جداً للاستخدام في التفاعل المباشر؛ إذ كان يستغرق وقتاً طويلاً لحساب كل إطار جديد. ولحل هذه المشكلة، أنشأوا نموذج "طالب" أصغر وأسرع. استخدموا تقنية تسمى "التقطير" (distillation)، حيث يتعلم الطالب محاكاة تنبؤات المعلم ولكن بطريقة أكثر كفاءة بك jauh. ومن خلال تعليم الطالب توليد دفعات قصيرة من إطارات الفيديو في خطوتين فقط بدلاً من عشرات الخطوات، وعبر تحسين البرمجيات لتعمل على شريحة حاسوبية قوية واحدة، حقق الفريق طفرة في السرعة. يمكن للنظام الآن إنتاج تدفق مستمر من الفيديو الجراحي الواقعي بسرعة تقارب 160 إطاراً في الثانية على محطة عمل واحدة، وهي سرعة كافية للقضاء على التأخير (lag) الذي يجعل الواقع الافتراضي يبدو منفصلاً عن الحركة.

ما يجعل هذا النظام فريداً حقاً هو قدرته على قبول التحكم من أي مصدر. فقد أظهر الباحثون أن المحاكي يمكن توجيهه بواسطة شخص يكتب على لوحة مفاتيح، أو جراح يرتدي سماعة واقع افتراضي، أو حتى وحدة تحكم روبوت جراحي تجارية مثل Versius. كما يمكن التحكم فيه بواسطة سياسة ذكاء اصطناذعي تتعلم أداء المهام بمفردها. وفي هذه التجارب، يشاهد الذكاء الاصطناعي الفيديو الذي يولده، ويقرر الحركة، ثم يرى النتيجة البصرية المباشلة لتلك الحركة، مما يخلق حلقة مغلقة من التعلم. وهذه هي المرة الأولى التي يتم فيها تطبيق مثل هذا النموذج العالمي التفاعلي في الوقت الفعلي على الجراحة، مما يسمح لكل من البشر والآلات بالعمل داخل بيئة مُخلّقة وملاحظة النتائج فوراً.

اختبر الباحثون النظام بصرامة لمعرفة ما إذا كان العالم الرقمي يتصرف مثل العالم الحقيقي. جعلوا المحاكي يمر عبر آلاف مهام الخياطة وقارنوا النتائج بما يحدث عند تنفيذ نفس المهام على روبوت فيزيائي. أظهرت النتائج توافقاً عاماً متوسطاً بين المحاكاة والنتائج في العالم الحقيقي، مع معامل ارتباط بيرسون بلغ 0.696 عبر المهام. ومع ذلك، تباين الأداء بشكل كبير اعتماداً على الإجراء المحدد. أظهر النظام توافقاً قوياً نسبياً في مهام مثل التقاط الأشياء ورميها، ولكن في المهام الأكثر تعقيداً مثل المناولة وربط العقد، كان الارتباط سالباً، مما يشير إلى أن المحاكي كان يتنبأ أحياناً بالنجاح بينما يفشل الروبوت الحقيقي، أو العكس. لقد نجح النظام في التقاط فيزياء الأنسجة الرخوة وسلوك الأدوات الجراحية في معظم السيناريوهات. ومع ذلك، كشونت الدراسة أيضاً حدود هذه التكنولوجيا؛ فعندما تضمنت المحاكاة هياكل دقيقة للغاية ومتداخلة، مثل خيط يلتف فوق نفسه أثناء مهمة ربط عقدة، كان النظام يرتكب أخطاءً أحيانًا، حيث "يهلوس" بشكل الخيط بطرق لا تطابق الواقع. كانت هذه الأخطاء أكثر شيوعاً في النسخة السريعة التي تعمل في الوقت الفعلي مقارنة بنموذج المعلم الأبطأ والأكثر دقة، مما يشير إلى أنه رغم كون النظام أداة قوية للتدريب والتقييم، إلا أنه ليس مثالياً بعد لكل نوع من أنواع المناولات الدقيقة.

على الرغم من هذه القيود، فإن الآثار المترتبة على هذا العمل كبيرة. فمن خلال توفير بيئة واقعية، وقابلة للتوسع، وآمنة، يقدم Cosmos-H-Dreams أساساً جديداً للتعليم الجراحي. يمكن للجراحين الآن ممارسة الإجراءات المعقدة بشكل متكرر دون الحاجة إلى جثث أو حيوانات، ويمكن تدريب وتطوير سياسات الروبوت في "صندوق رمال" رقمي قبل نشرها في المستشفى. لقد أتاح الباحثون الكود والنموذج للجمهور، آملين في تسريع تطوير روبوتات جراحية أكثر أماناً وأدوات تدريب أفضل. وبينما يركز النظام حالياً على مهام الخياطة على الطاولة، يتطلع الفريق إلى توسيع نطاقه ليشمل إجراءات سريرية كاملة تتضمن تشريحاً معقداً. وفي الوقت الحالي، يظل النظام بمثابة إثبات لمفهوم أن مستقبل التدريب الجراحي قد لا يكون في مختبر فيزيائي، بل في عالم توليدي في الوقت الفعلي، حيث تكون الأخطاء آمنة، والتعلم لا ينتهي.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →

أبحاث مشابهة

عرض الكل في هذا التصنيف 💻 cs →