Healthcare / Life Sciences – NVIDIA 技術博客
閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。
Thu, 12 Dec 2024 04:08:35 +0000
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AI 驅動的 3D 打印技術助力外科醫生模擬手術訓練
Fri, 20 Sep 2024 07:34:12 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11368
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華盛頓州立大學（WSU）的研究人員公布了一種新的 AI 指導 3D 打印技術，該技術可以幫助醫生打印復雜的人體器官復制品。外科醫生可以在進行實際手術之前使用這些器官模型進行練習，從而為醫生提供更多的工具來改善手術結果。 該 AI 算法根據人體腎和前列腺的圖像和關鍵屬性（包括重量、大小、孔隙率和血管結構等特征）進行訓練。該算法與 3D 打印機配合使用的過程不斷改進，有助于為 3D 打印的三個重要部分找到最佳設置：模型的準確性、重量以及打印所需的時間。 WSU 機械和材料工程助理教授 Kaiyan Qiu 是這項 研究 的合著者之一，他說，AI 優化可以顯著縮短創建可行的 3D 模型所需的時間。該算法調整關鍵的 3D 打印變量，包括打印機的噴頭尺寸和行駛速度、打印材料的分配壓力以及每個打印層的高度，然后指導打印機為特定用例創建合適的模型。 “對于手術前器官模型，
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11368
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AI 賦能平臺推動個性化癌癥診斷和治療
Thu, 05 Sep 2024 04:36:03 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11176
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近期的一項研究引入了先進的 AI 病理學平臺，該平臺可幫助醫生快速、準確地診斷和評估肺癌患者。該工具由 University of Cologne 的醫學院和 University Hospital Cologne 的一組研究人員開發，可對良性腫瘤和癌變組織進行全自動、深入的分析，從而實現更快、更個性化的治療。 肺癌以高死亡率而聞名，但精確的診斷和個性化治療可改善患者的治療效果。傳統上，腫瘤科醫生會在顯微鏡下手動檢查組織樣本，以識別揭示癌癥的細胞和結構特征然而，即使進行專家分析，這一過程也非常耗時、主觀且容易發生變化，從而導致誤診。 研究人員開發了一個基于深度學習的多類別組織分割平臺，該平臺可以自動分析數字化肺部組織樣本，并篩查癌癥，提供該區域的細胞細節。 該 AI 模型基于來自六家機構的大型數據集進行訓練和驗證，共包含來自 1,527 名患者的 4,097…
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11176
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Writer 推出醫療健康和金融領域專用大語言模型
Wed, 07 Aug 2024 02:45:12 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10900
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作者發布了兩個新的特定領域 AI 模型，Palmyra-Med 70B 和 Palmyra-Fin 70B，擴展了 NVIDIA NIM 的功能。這些模型為醫療和金融生成式 AI 應用程序帶來了無與倫比的準確性，優于 GPT-4、Med-PaLM 2 和 Claude 3.5 Sonnet 等類似模型。 雖然通用型大型語言模型 (LLMs) 占據了近期的新聞頭條，但專業模型的目標力量（憑借其更高的準確性和領域知識）將重塑金融和醫療健康等復雜且受監管的行業。Palmyra-Med 70B 和 Palmyra-Fin 70B 是專業模型，因此它們非常擅長為以嚴格的監管和合規標準而聞名的兩個行業的 AI 工作流程提供支持。 Palmyra-Med 70B 和 Palmyra-Fin 70B 即將加入 Writer 構建的頂級語言模型（LLM）名單。其中包括通用模型 Palmyra-X、
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10900
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研究人員使用 AI 恢復已絕跡的 DNA，對抗病原體
Wed, 24 Jul 2024 09:06:52 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10737
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使用 AI 的研究人員正在挖掘長毛猛象和巨型樹懶等早已絕跡的物種的 DNA，尋找古代基因組學的秘密，以幫助對抗當今最具感染力的病原體。 根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球每年有超過 125 萬人死于對抗生素等藥物有免疫力的感染。到 2050 年，這一數字可能上升到 1000 萬人。此外，在 6 年內，由于治療傳染病的高昂費用，大約 2400 萬人可能會陷入極端貧困。 Cesar de la Fuente 博士是賓夕法尼亞大學的教授，他領導著一個研究團隊，利用人工智能從已絕跡的史前生物中探測 DNA，以確定危險的耐藥微生物的新解決方案。 2024 年 6 月，de la Fuente 博士和一個團隊在《自然生物醫學工程》( Nature Biomedical Engineering ) 上發表的一篇論文中詳細介紹了這項技術，并將其稱為“分子去滅絕”。
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人工智能腦植入恢復腦卒中幸存者的雙語交流
Thu, 20 Jun 2024 05:53:50 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10442
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科學家通過訓練神經假體植入物來解碼一名不會說話的中風幸存者的雙語大腦活動，使其能夠用西班牙語和英語進行交流。 這項研究發表在《自然生物醫學工程》上，來自加利福尼亞大學舊金山分校教授 Dr. Edward Chang 博士的實驗室，它建立在他 2021 年對同一名患者進行的開創性研究的基礎上，該研究證明了將嚴重癱瘓患者的大腦活動轉化為文字的功效。 在最新的研究中，神經假體解碼了同一個人——Pancho——的大腦活動，并使用雙語人工智能模型將大腦活動轉化為西班牙語或英語單詞，這取決于 Pancho 打算用哪種語言交流，然后，他的單詞和句子被投影到計算機屏幕上。 這兩項研究都為無法說話或依賴觸摸屏或眼動監測設備進行交流的人提供了遠不那么繁重的交流承諾。這些結果也是在潘喬身上神經假體最初植入四年后得出的，突顯了該技術的壽命及其潛在的長期影響。
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在 cuBLAS 中引入分組 GEMM API 以及更多性能更新
Wed, 12 Jun 2024 05:43:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10332
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最新版本 NVIDIA cuBLAS 庫版本 12.5 將繼續為深度學習（DL）和高性能計算（HPC）工作負載提供功能和性能。本文將概述自版本 12.0以來 cuBLAS 矩陣乘法（matrix multiplications）中的以下更新： 分組的 GEMM API 可視為批量 API 的泛化，可在一次內核啟動中對不同的矩陣大小、轉置和縮放因子進行分組和并行化。 這種方法提供加速的一個示例是多專家 (MoE)模型的批量大小為 8 和 64，以及 FP16 輸入和輸出。在本示例中，分組的 GEMM API 可以使用批量 GEMM API 實現比單純循環快 1.2 倍的速度。 這一點令人印象深刻，因為當前分組的 GEMM 核函數僅利用線程束級 MMA 指令。它們已證明可以與利用線程束級 MMA (wgmma) 指令的分批 GEMM 核函數進行競爭。
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借助 NVIDIA JetPack 6.0 助力邊緣云原生微服務，現已正式發布
Tue, 04 Jun 2024 07:34:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10204
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NVIDIA JetPack SDK 為 NVIDIA Jetson 模組提供支持，為構建端到端加速的人工智能應用提供全面的解決方案。JetPack 6 通過微服務和一系列新功能擴展了 Jetson 平臺的靈活性和可擴展性。這是 JetPack 2024 年下載次數最多的版本。 隨著 JetPack 6.0 正式發布，開發者可以滿懷信心地將這些新功能引入更先進的嵌入式 AI 和機器人應用。本文重點介紹了主要功能和新的 AI 工作流程。 JetPack 6 支持在 Jetson 上擴展一系列基于 Linux 的發行版。其中包括 Canonical 的 Ubuntu 服務器、Redhat 的 RHEL 9.4、SUSE、Wind River Linux、Redhawk Real Time OS 以及各種基于 Yocto 的發行版。這些基于 Linux 的發行版在 Jetson…
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NVIDIA IGX 平臺上的生產就緒型企業級軟件，支持 NVIDIA RTX 6000 ADA 等
Sun, 02 Jun 2024 08:50:30 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10258
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實時邊緣 AI 對于醫療、工業和科學計算至關重要，因為這些任務關鍵型應用程序需要即時數據處理、低延遲和高可靠性，以確保及時準確的決策。這些挑戰不僅涉及硬件平臺上的高帶寬傳感器處理和 AI 計算，而且還需要企業級 AI 軟件來支持整個邊緣計算軟件堆棧。 專門為工業和醫療環境設計，NVIDIA IGX 為組織提供邊緣人工智能所需的性能、可靠性、安全性和可維護性。IGX 無需花費數年時間設計自定義系統和定制人工智能模型，而是借助 NVIDIA AI Enterprise 上的 GPU 加速計算，加速各行業先進的人工智能解決方案的開發，從而大幅減少時間和成本。 在 COMPUTEX 2024 上，IGX 通過生產就緒型 NVIDIA AI Enterprise IGX、對 NVIDIA RTX 6000 Ada dGPU 的支持、IGX 系統的擴展等，對平臺進行了重大更新。
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生成式 AI 智能體開發者競賽：入門技巧
Wed, 29 May 2024 06:34:26 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10133
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參加我們將于 6 月 17 日結束的比賽，使用前沿技術展示您的創新成果：由生成式 AI 驅動的應用程序，該應用程序使用 NVIDIA 和 LangChain 技術。為了讓您開始，我們將探索一些用于激發您的創意之旅的應用程序，同時分享提示和最佳實踐，幫助您在開發過程中取得成功。 生成式 AI 智能體有許多不同的實際應用。在之前的比賽中開發的智能體或 Copilot 應用會根據應用的隱私、安全和計算要求使用大型語言模型 (LLM) 或小型語言模型 (SLM)。 這些示例包括： 開發者可以在游戲、醫療健康、媒體和娛樂等領域創建用于內容生成的應用。其他選項包括總結、在醫療健康領域，客服人員可以通過分析患者癥狀、病史和臨床數據來幫助診斷疾病，例如問答環節。 其中許多想法都適用于您的數據和您想要解決的問題 – 無論是使用客服改善每周的雜貨店購物，
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Mistral Large 和 Mixtral 8x22B LLM 現已由 NVIDIA NIM 和 NVIDIA API 提供支持
Mon, 22 Apr 2024 04:56:57 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9644
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本周發布的模型包括兩個新的 NVIDIA AI 基礎模型：Mistral Large 和 Mixtral 8x22B。這兩個高級文本生成 AI 模型由 Mistral AI 開發，并通過 NVIDIA NIM 微服務提供預構建容器，以簡化部署過程，將部署時間從數周縮短到幾分鐘。這兩個模型可通過 NVIDIA API 目錄 訪問。 Mistral Large 是大型語言模型 (LLM)，它擅長處理復雜的多語種推理任務，包括文本理解、轉換和代碼生成。它因精通英語、法語、西班牙語、德語和意大利語以及對語法和文化語境的深入理解而脫穎而出。 該模型具有 32K 令牌上下文窗口，可從大量文檔中調用精確信息。它在指令跟隨和函數調用方面表現出色。Mistral Large 在各種基準測試中表現強勁，并展示了應對編碼和數學挑戰的強大推理能力。
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借助生成式 AI 和細胞成像的新模型打破醫療健康領域的障礙
Tue, 19 Mar 2024 06:37:32 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9367
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推動醫療健康成像的未來，NVIDIA MONAI 微服務正在創建獨特的先進模型和擴展模式，以滿足醫療健康和生物制藥行業的需求。最新更新引入了一套新功能，旨在進一步增強醫學成像工作流程的功能和效率。本文將探討以下新功能： NVIDIA MONAI 平臺中的實時推理在簡化交互式標注工作流程方面發揮了重要作用。現在，隨著批量推理的引入，用戶可以同時處理大量醫學影像。在不影響準確性的情況下實現更快、更高效的分析，此功能對于處理大量數據集的機構和研究人員至關重要。 此外，通過使用 MONAI 捆綁包的自定義訓練功能，用戶可以按照自己的特定需求來定制 AI 模型。這種自定義訓練方法利用了 MONAI 捆綁包的規范，使得平臺更加靈活，能夠更好地滿足您獨特的成像需求。您可以從 NVIDIA 的 NGC 目錄中選擇任何 MONAI 捆綁包 https://catalog.ngc.nvidia.
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借助 GPU 加速和生成式 AI 加速多組分析
Tue, 19 Mar 2024 06:28:52 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9361
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NVIDIA Parabricks v4.3 在 NVIDIA GTC 2024 上發布，引入了新的工具和工作流程，為多種組學數據類型帶來了加速和新的 AI 技術。除了分析 DNA 和 RNA，您現在還可以利用 GPU 和生成式 AI 的強大功能，以高速和高精度分析甲基化、單細胞和空間組學工作負載。 Parabricks v4.3 還進一步優化了生殖細胞工具，并支持最新的 GPU 架構，進一步縮短了分析時間。 有一些技術使研究人員能夠在細胞層面理解組學，例如單細胞測序，并通過空間分辨率方法將這些數據放入組織環境中。這些技術作為一種為細胞和組織基礎的生物系統建模的方法越來越受歡迎。 這給行業帶來了一些新挑戰。 首先，單細胞和空間實驗所產生的數據規模正在飛速發展。單細胞圖譜項目已達到數百萬個細胞的數量級，而新一代空間組學儀器所產生的數據量約為 PB 級的成像數據。
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NVIDIA 語音和翻譯 AI 模型在速度和準確性方面創下記錄
Tue, 19 Mar 2024 06:06:09 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9349
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NVIDIA 開發的語音和翻譯 AI 模型正在推動性能和創新的發展。NVIDIA Parakeet 自動語音識別 (ASR) 模型系列以及 NVIDIA Canary 多語種、多任務 ASR 和翻譯模型在 Hugging Face 開放 ASR 排行榜 上表現出色。此外，多語種 P-Flow 基于文本轉語音 (TTS) 的模型在 LIMMITS 的 24 項挑戰 中取得了優異成績，使用簡短的音頻片段將說話者的聲音合成為 7 種語言。 本文詳細介紹了其中一些出色的模型如何在語音和翻譯 AI (從語音識別到自定義語音創建) 領域開辟新天地。 NVIDIA Parakeet 模型系列包括 Parakeet CTC 1.1 B, Parakeet CTC 0.6 B, Parakeet RNNT 1.1 B, Parakeet RNNT 0.6 B 以及 Parakeet-TDT…
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借助 OpenUSD、MaterialX 和 OpenPBR，為虛擬世界解鎖無縫材質交換
Mon, 11 Mar 2024 06:50:14 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9211
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今天，NVIDIA 和 OpenUSD 聯盟 (AOUSD) 宣布成立 AOUSD 材質工作組，專注于 Universal Scene Description (通用場景描述，簡稱 OpenUSD)。OpenUSD 是一個可擴展的框架和生態系統，用于在 3D 世界中描述、合成、模擬和協作，幫助開發者構建可互操作的 3D 工作流程，開啟工業數字化的新時代。 此外，NVIDIA Omniverse 將支持新推出的 OpenPBR 材質模型，這是由 Adobe 和 Autodesk 共同開發的基于 MaterialX 的超級著色器模型。這種集成將為用戶提供一個可在各種應用程序中使用的統一材質界面。 AOUSD 材質工作組的首要任務是定義 OpenUSD 中材質表示策略，UsdShade。 任何符合規范的 OpenUSD 實現都可以訪問一組通用的標準化著色器節點，
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釋放 Phi-2 小語言模型在聊天、研究、編碼等領域的強大功能
Tue, 27 Feb 2024 06:15:13 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9032
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本周發布的模型采用了 NVIDIA 優化后的語言模型 Phi-2，該模型適用于各種自然語言處理 (NLP) 任務。用戶可以直接在瀏覽器中體驗 Phi-2。 NVIDIA AI 基礎模型和端點 是一套精心策劃的社區和 NVIDIA 構建的生成式 AI 模型，用于在企業應用程序中體驗、自定義和部署。嘗試在 NVIDIA AI Playground 中使用 Nemotron-3, Mixtral 8x7B, Lama 2 70B 以及 Stable Diffusion XL 穩定漫反射。 當 AI 模型準備好進行業務運營部署時，企業支持至關重要。NVIDIA AI Enterprise 提供安全性、支持、穩定性和可管理性，以提高 AI 團隊的工作效率，降低 AI 基礎設施的總成本，并確保從 POC 到生產的平穩過渡。 Phi-2 是由 Microsoft Research…
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